java 实现微信搜索附近人功能

最近给andorid做后台查询数据功能，有一个需求是模仿微信的查找附近人功能。 数据库中存储每个用户的经纬度信息及用户信息，通过当前用户传递过来的经纬度查询这个用户半径N公里以内的用户信息。   

数据库表结构

表信息表名Mobile_Usermu_id自增，主键mu_u_id用户表的ID 外键mu_longitud精度mu_latitude纬度(还有其他的一些信息，这里就列举4个字段足矣)

首先需要一个方法，是把传递过来的经纬度按照半径N公里扩散，找出距离中心经纬度N公里的上下左右经纬度值。效果如图

 随手画的  勿喷

以中心生成经纬度时 正上方和正下方的精度是不变的，只有纬度变化。 生成左右时道理一样，只有精度变化，纬度是不变的。

所以只需要生成上下的纬度，左右的精度就可以了。

参考了网上的文章，http://digdeeply.info/archives/06152067.html 这篇文章是用PHP实现的经纬度查询。修改成java的 代码如下

[java] view plaincopy

1. /**  
2.      * 生成以中心点为中心的四方形经纬度  
3.      *   
4.      * @param lat 纬度  
5.      * @param lon 精度  
6.      * @param raidus 半径（以米为单位）  
7.      * @return  
8.      */    
9.     public static double[] getAround(double lat, double lon, int raidus) {    
10.     
11.         Double latitude = lat;    
12.         Double longitude = lon;    
13.     
14.         Double degree = (24901 * 1609) / 360.0;    
15.         double raidusMile = raidus;    
16.     
17.         Double dpmLat = 1 / degree;    
18.         Double radiusLat = dpmLat * raidusMile;    
19.         Double minLat = latitude - radiusLat;    
20.         Double maxLat = latitude + radiusLat;    
21.     
22.         Double mpdLng = degree * Math.cos(latitude * (Math.PI / 180));    
23.         Double dpmLng = 1 / mpdLng;                 
24.         Double radiusLng = dpmLng * raidusMile;     
25.         Double minLng = longitude - radiusLng;      
26.         Double maxLng = longitude + radiusLng;      
27.         return new double[] { minLat, minLng, maxLat, maxLng };    
28.     }  

这样四周的经纬度都已经生成了。    
下一步是查询数据库中和四周经纬度匹配的数据。 如果数据量很大的话会很耗时间，而且会很消耗流量。所以需要用到分页查询 

代码如下 

[sql] view plaincopy

1. select * from mobile_user   
2.             where mu_latitude <> 0  
3.             and mu_longitud > #left_lat#  
4.             and mu_longitud < #right_lat#  
5.             and mu_latitude > #down_lon#  
6.             and mu_latitude < #top_lon#  
7.             and mu_u_id <> #uid#  
8.             order by ACOS(SIN((#lat# * 3.1415) / 180 ) * SIN((mu_latitude * 3.1415) / 180 )   
9.             +COS((#lat# * 3.1415) / 180 ) * COS((mu_latitude * 3.1415) / 180 )   
10.             *COS((#lon# * 3.1415) / 180 - (mu_longitud * 3.1415) / 180 ) )   
11.             * 6380 asc limit #start#,#end#  

我用的是ibatis框架，sql里以#开始并结束的 是我传递过来的参数。  sql语句计算了每条数据和中心经纬度的距离并且以最近进行排序。  sql语句是根据下面的方法演变而来
方法是计算两个经纬度之间的直线距离。

[java] view plaincopy

1. /**  
2.      * 计算中心经纬度与目标经纬度的距离（米）  
3.      *   
4.      * @param centerLon  
5.      *            中心精度  
6.      * @param centerLan  
7.      *            中心纬度  
8.      * @param targetLon  
9.      *            需要计算的精度  
10.      * @param targetLan  
11.      *            需要计算的纬度  
12.      * @return 米  
13.      */    
14.     private static double distance(double centerLon, double centerLat, double targetLon, double targetLat) {    
15.     
16.         double jl_jd = 102834.74258026089786013677476285;// 每经度单位米;    
17.         double jl_wd = 111712.69150641055729984301412873;// 每纬度单位米;    
18.         double b = Math.abs((centerLat - targetLat) * jl_jd);    
19.         double a = Math.abs((centerLon - targetLon) * jl_wd);    
20.         return Math.sqrt((a * a + b * b));    
21.     }   

这样既实现了分页处理，又实现了每条数据的经纬度与中心经纬度的直线距离（以米为单位）。   
  
最后就是组成json数组返回给android使用了。  
做个笔记，欢迎补充。

文章转自：http://blog.csdn.net/qq7342272/article/details/7991714   点击打开链接