Алгоритм пошуку всіх місцезнаходжень широти довготи на певній відстані від даного місцезнаходження Lat Lng

Враховуючи базу даних місць із розташуванням широти та довготи, наприклад 40.8120390, -73.4889650, як я можу знайти всі місця на певній відстані від конкретного місця?

Здається, не дуже ефективно вибрати усі місця з БД, а потім пройти їх по одному, отримуючи відстань від початкового місця, щоб побачити, чи знаходяться вони в межах вказаної відстані. Чи є хороший спосіб звузити спочатку вибрані місця розташування з БД? Після того, як у мене (чи ні?) Є звужений набір локацій, я все одно проходжу їх по одному, щоб перевірити відстань, чи є кращий спосіб?

Мова, якою я це роблю, насправді не має значення. Дякую!

Почніть із порівняння відстані між широтами. Кожен градус широти знаходиться приблизно на відстані 111 кілометрів. Діапазон варіюється (внаслідок злегка еліпсоїдної форми Землі) від 110,567 км на екваторі до 68,403 милі на екваторі до 69,407 (111,699 км) на полюсах. Відстань між двома місцями буде дорівнювати або перевищувати відстань між їх широтами.

Зверніть увагу, що це не відповідає довготам - довжина кожного градуса довготи залежить від широти. Однак, якщо ваші дані обмежені якоюсь областю (наприклад, однією країною) - ви також можете розрахувати мінімальну і максимальну межі для довгот.

Продовжимо низькоточний швидкий розрахунок відстані, який передбачає сферичну землю:

Відстань великого кола d між двома точками з координатами {lat1, lon1} та {lat2, lon2} визначається як:

d = acos(sin(lat1)*sin(lat2)+cos(lat1)*cos(lat2)*cos(lon1-lon2))

Математично еквівалентна формула, яка менше піддається помилці округлення на короткі відстані:

d = 2*asin(sqrt((sin((lat1-lat2)/2))^2 +
    cos(lat1)*cos(lat2)*(sin((lon1-lon2)/2))^2))

d - відстань у радіанах

distance_km ≈ radius_km * distance_radians ≈ 6371 * d

(6371 км - це середній радіус землі )

Цей метод обчислювальних вимог є мінімальним. Однак результат дуже точний на невеликих відстанях.

Тоді, якщо воно знаходиться на певній відстані, більш-менш, використовуйте більш точний метод.

GeographicLib - найточніша реалізація, яку я знаю, хоча може бути використана і зворотна формула Вінсенті .

Якщо ви використовуєте СУБД, встановіть широту як основний ключ, а довготу як вторинний ключ. Запитуйте діапазон широти або діапазон широти / довготи, як описано вище, а потім обчисліть точні відстані для набору результатів.

Зауважте, що сучасні версії всіх основних СУБД підтримують географічні типи даних та запити.

На основі широти поточного користувача, довготи та відстані, яку ви хочете знайти, запит sql подано нижче.

SELECT * FROM(
    SELECT *,(((acos(sin((@latitude*pi()/180)) * sin((Latitude*pi()/180))+cos((@latitude*pi()/180)) * cos((Latitude*pi()/180)) * cos(((@longitude - Longitude)*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515*1.609344) as distance FROM Distances) t
WHERE distance <= @distance

@ широта та @ довжина - це широта та довгота точки. Широта і довгота - це стовпці таблиці відстаней. Значення pi дорівнює 22/7

Розширення ГІС PostgreSQL можуть бути корисними - як, наприклад, вони вже можуть реалізувати більшу частину функціональних можливостей, які ви думаєте впровадити.

Йогохостинг танка

У моїй базі даних є одна група таблиць з Open Streep Maps, і я пройшов успішне тестування.

Відстань добре працює в метрах.

SET @orig_lat=-8.116137;
SET @orig_lon=-34.897488;
SET @dist=1000;

SELECT *,(((acos(sin((@orig_lat*pi()/180)) * sin((dest.latitude*pi()/180))+cos((@orig_lat*pi()/180))*cos((dest.latitude*pi()/180))*cos(((@orig_lon-dest.longitude)*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515*1609.344) as distance FROM nodes AS dest HAVING distance < @dist ORDER BY distance ASC LIMIT 100;

Вам можуть виявитись корисними ці запитання:

• Формули для обчислення географічної близькості
• Максимальна довжина десяткової широти / довготи Градус?

Як згадував biziclop, найкращим варіантом буде, мабуть, якесь метричне космічне дерево. У мене є досвід використання kd-дерев та квадратичних дерев для виконання таких запитів діапазону, і вони надзвичайно швидкі; їх також не так складно писати. Я б запропонував розглянути одну з цих структур, оскільки вони також дозволяють відповісти на інші цікаві запитання на кшталт "яка найближча точка в моєму наборі даних до цієї іншої точки?"

Що вам потрібно, це просторовий пошук. Ви можете використовувати просторовий пошук Solr . Він також має вбудований тип даних lat / long, перевірте тут .

Ви можете перетворити широту-довготу у формат UTM, який є метричним форматом, який може допомогти вам розрахувати відстані. Тоді ви легко зможете вирішити, чи потрапляє точка в певне місце.

Оскільки ви говорите, що будь-яка мова прийнятна, природним вибором є PostGIS:

SELECT * FROM places
WHERE ST_DistanceSpheroid(geom, $location, $spheroid) < $max_metres;

Якщо ви хочете використовувати дату WGS, вам слід встановити $spheroidзначення'SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563]'

Якщо припустити , що у вас є індексовані placesпо geomколонку, це повинно бути досить ефективним.

Завдяки рішенню, наданому @yogihosting, мені вдалося досягти подібного результату з безсхемових стовпців mysql з кодами, показаними нижче:

// @params - will be bound to named query parameters
$criteria = [];
$criteria['latitude'] = '9.0285183';
$criteria['longitude'] = '7.4869546';
$criteria['distance'] = 500;
$criteria['skill'] = 'software developer';

// Get doctrine connection 
$conn = $this->getEntityManager()->getConnection();

        $sql = '
               SELECT DISTINCT m.uuid AS phone, (((acos(sin((:latitude*pi()/180)) * sin((JSON_EXTRACT(m.location, "$.latitude")*pi()/180))+cos((:latitude*pi()/180)) * 
              cos((JSON_EXTRACT(m.location, "$.latitude")*pi()/180)) * 
              cos(((:longitude - JSON_EXTRACT(m.location, "$.longitude"))*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515*1.609344) AS distance FROM member_profile AS m 
               INNER JOIN member_card_subscription mcs ON mcs.primary_identity = m.uuid
               WHERE mcs.end > now() AND JSON_SEARCH(m.skill_logic, "one", :skill) IS NOT NULL  AND (((acos(sin((:latitude*pi()/180)) * sin((JSON_EXTRACT(m.location, "$.latitude")*pi()/180))+cos((:latitude*pi()/180)) * 
              cos((JSON_EXTRACT(m.location, "$.latitude")*pi()/180)) * 
              cos(((:longitude - JSON_EXTRACT(m.location, "$.longitude"))*pi()/180))))*180/pi())*60*1.1515*1.609344) <= :distance ORDER BY distance
               ';
        $stmt = $conn->prepare($sql);
        $stmt->execute(['latitude'=>$criteria['latitude'], 'longitude'=>$criteria['longitude'], 'skill'=>$criteria['skill'], 'distance'=>$criteria['distance']]);
        var_dump($stmt->fetchAll());

Зверніть увагу, що наведений вище фрагмент коду використовує доктрину підключення до бази даних та PHP

Ви можете перевірити це рівняння, я думаю, це допоможе

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance FROM markers HAVING distance < 25 ORDER BY distance LIMIT 0 , 20;