Mysql or Mongodb LBS快速实现方案
来源:互联网 发布:非编软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 01:52
查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨 (http://www.wubiao.info/372)
微信、陌陌 架构方案分析 (http://www.wubiao.info/401)
探讨了,LBS查找附近的XXX;其中包括了,Mysql自定义存储函数方案,以及通过GeoHash、redis自建索引方案。
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今天分享两种,利用GeoHash封装成内置数据库函数的简易方案;
A:Mysql 内置函数方案,适合于已有业务,新增加LBS功能,增加经纬度字段方可,避免数据迁移
B:Mongodb 内置函数方案,适合中小型应用,快速实现LBS功能,性能优于A(推荐)
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方案A: (MySQL Spatial)
1、先简历一张表:(MySQL 5.0 以上 仅支持 MyISAM 引擎)
CREATE
TABLE
address (
address
CHAR
(80)
NOT
NULL
,
address_loc POINT
NOT
NULL
,
PRIMARY
KEY
(address)
);
空间索引:
ALTER
TABLE
address
ADD
SPATIAL
INDEX
(address_loc);
插入数据:(注:此处Point(纬度,经度) 标准写法)
INSERT
INTO
address
VALUES
(
'Foobar street 12'
, GeomFromText(
'POINT(30.620076 104.067221)'
));
INSERT
INTO
address
VALUES
(
'Foobar street 13'
, GeomFromText(
'POINT(31.720076 105.167221)'
));
查询: 查找(30.620076,104.067221)附近 10 公里
SELECT
*
FROM
address
WHERE
MBRContains
(
LineString
(
Point
(
30.620076 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),
104.067221 + 10 / 111.1
),
Point
(
30.620076 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),
104.067221 - 10 / 111.1
)
),
address_loc
)
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方案B:
1、先建立一张简单的表user,两条数据如下:
{
"_id"
: ObjectId(
"518b1f1a83ba88ca60000001"
),
"account"
:
"simplephp1@163.com"
,
"gps"
: [
104.067221,
30.620076
]
}
{
"_id"
: ObjectId(
"518b1dae83ba88d660000000"
),
"account"
:
"simplephp6@163.com"
,
"gps"
: [
104.07958,
30.653936
]
}
其中,gps为二维数组,分别为经度,纬度
(注:此处必须按照(经度,纬度)顺序存储。我们平时表示经纬度,都是(纬度,精度),此处这种方式有木有很亲民)
2、使用之前,先建立二维索引
//建立索引 最大范围在经度-180~180
db.
user
.ensureIndex({
"gps"
:
"2d"
},{
"min"
:-180,
"max"
:180})
//删除索引
db.
user
.dropIndex({
"gps"
:
"2d"
})
3、Mongodb有两中方式可以查找附近的XXX;其中方案2)会返回距离(推荐)
1)标准查询,为地球经纬度查询内置;参数一为查询条件利用$near查找附近,参数二$maxDistance为经纬弧度(1° latitude = 111.12 kilometers)即 1/111.12,表示查找附近一公里。
db.
user
.find({ gps :{ $near : [104.065847, 30.657554] , $maxDistance : 1/111.12} })
2)执行命名方式,模拟成一个圆球;参数一指定geoNear方式和表名;参数二坐标,参数三是否为球形,参数四弧度(弧度=弧长/半径 一千米的弧度1000/6378000),参数五指定球形半径(地球半径)
db.runCommand({geoNear:
'user'
, near:[104.065847, 30.657554], spherical:
true
, maxDistance:1000/6378000, distanceMultiplier:6378000});
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