跟据经纬度实现附近搜索Java实现



现在很多手机软件都用附近搜索功能，但具体是怎么实现的呢》
在网上查了很多资料，mysql空间数据库、矩形算法、geohash我都用过了，当数据上了百万之后mysql空间数据库方法是最强最精确的（查询前100条数据只需5秒左右）。

接下来推出一个原创计算方法，查询速度是mysql空间数据库算法的2倍

$lng是你的经度，$lat是你的纬度

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SELECT lng,lat,

        (POWER(MOD(ABS(lng - $lng),360),2) + POWER(ABS(lat - $lat),2)) AS distance

        FROM`user_location`

        ORDERBY distance LIMIT 100

经测试，在100万数据中取前100条数据只需2.5秒左右。

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另外的几种算法还是在这里展示一下：

一、距形算法

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define(EARTH_RADIUS, 6371);//地球半径，平均半径为6371km

 /**

 *计算某个经纬度的周围某段距离的正方形的四个点

 *

 *@param lngfloat 经度

 *@param latfloat 纬度

 *@param distancefloat 该点所在圆的半径，该圆与此正方形内切，默认值为0.5千米

 *@returnarray 正方形的四个点的经纬度坐标

 */

 functionreturnSquarePoint($lng, $lat,$distance = 0.5){

 

    $dlng =  2 * asin(sin($distance / (2 * EARTH_RADIUS)) / cos(deg2rad($lat)));

    $dlng = rad2deg($dlng);

 

    $dlat = $distance/EARTH_RADIUS;

    $dlat = rad2deg($dlat);

 

    returnarray(

                'left-top'=>array('lat'=>$lat + $dlat,'lng'=>$lng-$dlng),

                'right-top'=>array('lat'=>$lat + $dlat,'lng'=>$lng + $dlng),

                'left-bottom'=>array('lat'=>$lat - $dlat,'lng'=>$lng - $dlng),

                'right-bottom'=>array('lat'=>$lat - $dlat,'lng'=>$lng + $dlng)

                );

 }

//使用此函数计算得到结果后，带入sql查询。

$squares = returnSquarePoint($lng, $lat);

$info_sql = "select id,locateinfo,lat,lng from `lbs_info` where lat<>0 and lat>{$squares['right-bottom']['lat']} and lat<{$squares['left-top']['lat']} and lng>{$squares['left-top']['lng']} and lng<{$squares['right-bottom']['lng']} ";

java代码如下：

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/**

 * 默认地球半径

 */

private static double EARTH_RADIUS =6371;

 

/**

 * 计算经纬度点对应正方形4个点的坐标

 *

 * @param longitude

 * @param latitude

 * @param distance

 * @return

 */

public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(doublelongitude,

        doublelatitude, doubledistance) {

    Map<String,double[]> squareMap =new HashMap<String,double[]>();

    // 计算经度弧度,从弧度转换为角度

    doubledLongitude = 2 * (Math.asin(Math.sin(distance

            / (2* EARTH_RADIUS))

            / Math.cos(Math.toRadians(latitude))));

    dLongitude = Math.toDegrees(dLongitude);

    // 计算纬度角度

    doubledLatitude = distance / EARTH_RADIUS;

    dLatitude = Math.toDegrees(dLatitude);

    // 正方形

    double[] leftTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude - dLongitude };

    double[] rightTopPoint = { latitude + dLatitude, longitude + dLongitude };

    double[] leftBottomPoint = { latitude - dLatitude,

            longitude - dLongitude };

    double[] rightBottomPoint = { latitude - dLatitude,

            longitude + dLongitude };

    squareMap.put("leftTopPoint", leftTopPoint);

    squareMap.put("rightTopPoint", rightTopPoint);

    squareMap.put("leftBottomPoint", leftBottomPoint);

    squareMap.put("rightBottomPoint", rightBottomPoint);

    returnsquareMap;

}

二、 空间数据库算法

以下location字段是跟据经纬度来生成的空间数据，如：
location字段的type设为point
"update feed set location=GEOMFROMTEXT('point({$lat} {$lng})') where id='{$id}'"

mysql空间数据查询

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SET @center = GEOMFROMTEXT('POINT(35.801559 -10.501577)');

        SET@radius = 4000;

        SET@bbox = CONCAT('POLYGON((',

        X(@center) - @radius,' ', Y(@center) - @radius,',',

        X(@center) + @radius,' ', Y(@center) - @radius,',',

        X(@center) + @radius,' ', Y(@center) + @radius,',',

        X(@center) - @radius,' ', Y(@center) + @radius,',',

        X(@center) - @radius,' ', Y(@center) - @radius,'))'

        );

SELECT id,lng,lat,

        SQRT(POW(ABS( X(location) - X(@center)), 2) + POW(ABS(Y(location) - Y(@center)), 2 ))AS distance

        FROM`user_location` WHERE1=1

        ANDINTERSECTS( location, GEOMFROMTEXT(@bbox) )

        ANDSQRT(POW( ABS( X(location) - X(@center)), 2) + POW(ABS(Y(location) - Y(@center)), 2 )) < @radius

        ORDERBY distance LIMIT 20

三、geo算法

 参考文档：

http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash  算法原理及实现方式
http://blog.charlee.li/geohash-intro/  geohash：用字符串实现附近地点搜索
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html    查找附近点--Geohash方案讨论
http://www.wubiao.info/372        查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨
http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula       Haversine formula球面距离公式
http://www.codecodex.com/wiki/Calculate_Distance_Between_Two_Points_on_a_Globe   球面距离公式代码实现
http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#a6_1   球面距离公式验证  
http://www.wubiao.info/470     Mysql or Mongodb LBS快速实现方案


geohash有以下几个特点：

首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。

其次，geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。

第三，编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'），即可查询附近的所有地点。

查找附近网点geohash算法及实现 （Java版本），geohashjava

Geohash比直接用经纬度的高效很多。

Geohash算法实现（Java版本）

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package com.DistTest;

import java.util.BitSet;

import java.util.HashMap;

 

public class Geohash {

 

        privatestatic int numbits = 6 * 5;

        finalstatic char[] digits = {'0', '1','2', '3','4', '5','6', '7','8',

                        '9','b', 'c','d', 'e','f', 'g','h', 'j','k', 'm','n', 'p',

                        'q','r', 's','t', 'u','v', 'w','x', 'y','z' };

        

        finalstatic HashMap<Character, Integer> lookup =new HashMap<Character, Integer>();

        static{

                inti = 0;

                for(char c : digits)

                        lookup.put(c, i++);

        }

 

        publicdouble[] decode(String geohash) {

                StringBuilder buffer =new StringBuilder();

                for(char c : geohash.toCharArray()) {

 

                        inti = lookup.get(c) + 32;

                        buffer.append( Integer.toString(i,2).substring(1) );

                }

                

                BitSet lonset =new BitSet();

                BitSet latset =new BitSet();

                

                //even bits

                intj =0;

                for(int i=0; i< numbits*2;i+=2) {

                        booleanisSet = false;

                        if( i < buffer.length() )

                          isSet = buffer.charAt(i) =='1';

                        lonset.set(j++, isSet);

                }

                

                //odd bits

                j=0;

                for(int i=1; i< numbits*2;i+=2) {

                        booleanisSet = false;

                        if( i < buffer.length() )

                          isSet = buffer.charAt(i) =='1';

                        latset.set(j++, isSet);

                }

               //中国地理坐标：东经73°至东经135°，北纬4°至北纬53°

                doublelon = decode(lonset, 70,140);

                doublelat = decode(latset, 0,60);

                

                returnnew double[] {lat, lon};       

        }

        

        privatedouble decode(BitSet bs,double floor, double ceiling) {

                doublemid = 0;

                for(int i=0; i<bs.length(); i++) {

                        mid = (floor + ceiling) /2;

                        if(bs.get(i))

                                floor = mid;

                        else

                                ceiling = mid;

                }

                returnmid;

        }

        

        

        publicString encode(doublelat, double lon) {

                BitSet latbits = getBits(lat,0, 60);

                BitSet lonbits = getBits(lon,70, 140);

                StringBuilder buffer =new StringBuilder();

                for(int i = 0; i < numbits; i++) {

                        buffer.append( (lonbits.get(i))?'1':'0');

                        buffer.append( (latbits.get(i))?'1':'0');

                }

                returnbase32(Long.parseLong(buffer.toString(), 2));

        }

 

        privateBitSet getBits(doublelat, double floor, double ceiling) {

                BitSet buffer =new BitSet(numbits);

                for(int i = 0; i < numbits; i++) {

                        doublemid = (floor + ceiling) / 2;

                        if(lat >= mid) {

                                buffer.set(i);

                                floor = mid;

                        }else {

                                ceiling = mid;

                        }

                }

                returnbuffer;

        }

 

        publicstatic String base32(longi) {

                char[] buf =new char[65];

                intcharPos = 64;

                booleannegative = (i < 0);

                if(!negative)

                        i = -i;

                while(i <= -32) {

                        buf[charPos--] = digits[(int) (-(i %32))];

                        i /=32;

                }

                buf[charPos] = digits[(int) (-i)];

 

                if(negative)

                        buf[--charPos] ='-';

                returnnew String(buf, charPos, (65- charPos));

        }

 

}

球面距离公式：

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package com.DistTest;

public class Test{

    privatestatic final double EARTH_RADIUS = 6371000;//赤道半径(单位m)

     

    /**

     * 转化为弧度(rad)

     * */

    privatestatic doublerad(double d)

    {

       returnd * Math.PI / 180.0;

    }

    /**

     * 基于googleMap中的算法得到两经纬度之间的距离,计算精度与谷歌地图的距离精度差不多，相差范围在0.2米以下

     * @param lon1 第一点的精度

     * @param lat1 第一点的纬度

     * @param lon2 第二点的精度

     * @param lat3 第二点的纬度

     * @return 返回的距离，单位m

     * */

    publicstatic doubleGetDistance(doublelon1,double lat1,double lon2,double lat2)

    {

       doubleradLat1 = rad(lat1);

       doubleradLat2 = rad(lat2);

       doublea = radLat1 - radLat2;

       doubleb = rad(lon1) - rad(lon2);

       doubles = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a/2),2)+Math.cos(radLat1)*Math.cos(radLat2)*Math.pow(Math.sin(b/2),2)));

       s = s * EARTH_RADIUS;

       s = Math.round(s *10000) / 10000;

       returns;

    }

     

    publicstatic void main(String []args){

          doublelon1=109.0145193757; 

          doublelat1=34.236080797698;

          doublelon2=108.9644583556;

          doublelat2=34.286439088548;

          doubledist;

          String geocode;

           

          dist=Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2);

          System.out.println("两点相距："+ dist + " 米");

           

           

          Geohash geohash =new Geohash();

          geocode=geohash.encode(lat1, lon1);

          System.out.println("当前位置编码："+ geocode);

          

          geocode=geohash.encode(lat2, lon2);

          System.out.println("远方位置编码："+ geocode);

 

       }

    //wqj7j37sfu03h2xb2q97

    /*

永相逢超市

108.83457500177

34.256981052624

wqj6us6cmkj5bbfj6qdg

s6q08ubhhuq7

*/

}

附近网点距离排序

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package com.DistTest;

  

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Connection;

import java.sql.Statement;

  

  

public class sqlTest {

     

    publicstatic void main(String[] args) throws Exception {

        Connection conn =null;

        String sql;

        String url ="jdbc:mysql://132.97.**.**/test?"

                +"user=***&password=****&useUnicode=true&characterEncoding=UTF8";

  

        try{

            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");// 动态加载mysql驱动

            // System.out.println("成功加载MySQL驱动程序");

            // 一个Connection代表一个数据库连接

            conn = DriverManager.getConnection(url);

            // Statement里面带有很多方法，比如executeUpdate可以实现插入，更新和删除等

            Statement stmt = conn.createStatement();

            sql ="select * from retailersinfotable limit 1,10";

            ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);// executeQuery会返回结果的集合，否则返回空值

              doublelon1=109.0145193757; 

              doublelat1=34.236080797698;

            System.out.println("当前位置：");

            inti=0;

            String[][] array =new String[10][3];

            while(rs.next()){

                    //从数据库取出地理坐标

                    doublelon2=Double.parseDouble(rs.getString("Longitude"));

                    doublelat2=Double.parseDouble(rs.getString("Latitude"));

                     

                    //根据地理坐标，生成geohash编码

                      Geohash geohash =new Geohash();

                    String geocode=geohash.encode(lat2, lon2).substring(0,9);

                     

                    //计算两点间的距离

                      intdist=(int) Test.GetDistance(lon1, lat1, lon2, lat2);

                       

                      array[i][0]=String.valueOf(i);

                    array[i][1]=geocode;

                    array[i][2]=Integer.toString(dist);

                       

                      i++;

         

                //    System.out.println(lon2+"---"+lat2+"---"+geocode+"---"+dist);   

                }

 

            array=sqlTest.getOrder(array);//二维数组排序

            sqlTest.showArray(array);       //打印数组

 

             

             

             

        }catch (SQLException e) {

            System.out.println("MySQL操作错误");

            e.printStackTrace();

        }finally {

            conn.close();

        }

  

    }

    /*

     * 二维数组排序，比较array[][2]的值，返回二维数组

     * */

    public static String[][] getOrder(String[][] array){

        for (int j = 0; j < array.length ; j++) {

            for (int bb = 0; bb < array.length - 1; bb++) {

                String[] ss;

                int a1=Integer.valueOf(array[bb][2]);  //转化成int型比较大小

                int a2=Integer.valueOf(array[bb+1][2]);

                if (a1>a2) {

                    ss = array[bb];

                    array[bb] = array[bb + 1];

                    array[bb + 1] = ss;

                     

                }

            }

        }

        return array;

    }

     

    /*打印数组*/

    publicstatic void showArray(String[][] array){

          for(inta=0;a<array.length;a++){

              for(intj=0;j<array[0].length;j++)

                  System.out.print(array[a][j]+" ");

              System.out.println();

          }

    }

 

}

一直在琢磨LBS，期待可以发现更好的方案。现在纠结了。

简单列举一下已经了解到的方案：
1.sphinx geo索引
2.mongodb geo索引
3.mysql sql查询
4.mysql+geohash
5.redis+geohash

然后列举一下需求：
1.实时性要高，有频繁的更新和读取
2.可按距离排序支持分页
3.支持多条件筛选（一个经纬度数据还包含其他属性，比如社交系统的性别、年龄）

方案简单介绍：
1.sphinx geo索引
支持按照距离排序，并支持分页。但是尝试mva+geo失败，还在找原因。
无法满足高实时性需求。（可能是不了解实时增量索引配置有误）
资源占用小，速度快

2.mongodb geo索引
支持按照距离排序，并支持分页。支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用大，数据量达到百万级请流量在10w左右查询速度明显下降。

3.mysql+geohash/ mysql sql查询
不支持按照距离排序（代价太大）。支持分页。支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用中等，查询速度不及mongodb。
且geohash按照区块将球面转化平面并切割。暂时没有找到跨区块查询方法（不太了解）。

4.redis+geohash
geohash缺点不再赘述
不支持距离排序。支持分页查询。不支持多条件筛选。
可满足实时性需求。
资源占用最小。查询速度很快。

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补充一下测试机配置：
1TB SATA硬盘。8GB RAM。I3 2350 双核四线程