利用Java+MySQL实现附近功能实例

更新时间：2017年12月08日 11:50:37 作者：诸葛流云

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？下面这篇文章就来给大家介绍关于利用Java+MySQL实现附近功能的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

前言

在移动互联网广泛发展的今天，APP开发成为许多企业进入移动互联网的首选，笔者开发了众多的APP，发现很多app都有这样一个功能，那就是获取附近的人，怎么样来获取附近的人呢？其实很简单，就是要时刻记录用户的坐标（经纬度）信息到数据库中，然后根据当前用户的坐标，搜索数据库中，和当前坐标位置在一定范围内的所有用户。

其实对于那种地理位置不会变的两个主体之间的距离，最好是直接将结果静态化。也就是直接写死在配置里。

比如，找自己家附近的地铁站。

这种情况下，一般而言“家”这个主体是不会轻易“跑来跑去”的。每次查询都计算一次距离没什么意义。最好是直接将距离持久化后直接查询。

另一种情况：

获取APP用户所在位置附近的地铁站

这种情况下，用户的地理位置是变动的。所以每次都得实时计算实际距离。

实现思路

将地球当做一个标准的球体，使用球面距离公式来计算球面两点间大圆的弧长。

球面距离

public static double getDistance2(double long1, double lat1, double long2, double lat2) {
 lat1 = rad(lat1);
 lat2 = rad(lat2);
 double a = lat1 - lat2;
 double b = rad(long1 - long2);
 double sa2 = Math.sin(a / 2.0);
 double sb2 = Math.sin(b / 2.0);
 return 2 * EARTH_MEAN_RADIUS_KM * Math.asin(Math.sqrt(sa2 * sa2 + Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * sb2 * sb2));
}

知道两点之间的经纬度就可以。

当然，这种计算不得不放在数据库里，然后根据距离排序返回。将上面的公式带入到SQL里就可以。

附近地铁站示例

建地铁站示例表

CREATE TABLE station
(
 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(20) NULL COMMENT '地铁站名',
 lng DOUBLE NULL COMMENT '经度',
 lat DOUBLE NULL COMMENT '维度'
);

SQL示例

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

其中的targetLat 和 targetLng 就是用户的地理位置。

这样的确可以达到目的。但是，这是对所有数据先计算了一次和用户的距离后再排序。

地铁站的数量太大的时候这种操作可就不太优雅了。不仅不够优雅，而且效率是很吓人的。

优化

其实，可以在计算距离之前就将很多数据先过滤掉。

没必要在计算上海地铁站距离的时候将美国的地铁站距离也计算一遍吧。

这在大多数应用中都可以先将一些不需要的数据过滤掉。

比如在数据是区分城市的情况下就可以将SQL改为下面这样：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SET @cityId=605;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
where city_id=@cityId # 先将待计算的数据过滤的一部分
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的改进就是先将待计算的数据在计算之前就剔除大部分。找一个长沙地铁站，没有必要在上海先找一遍吧。

当然，这种情况比较特殊一点，因为你事先能知道用户所处的城市。

另一种改进就是：

以用户所在位置为圆心，画一个半径为R的圆，然后反推出这个圆圈的外接四边形的经纬度范围。在计算距离之前先将外接四边形经经纬度之外的数据过滤掉。

指定一个理想的半径R，先过滤掉不可能符合条件的数据。

反推外接四边形范围

/**
 * 获取距离指定经纬度的点{@code radius} KM 的外接四边形(严格来说应该是外接立方体)四个顶点的经纬度
 *
 * @param lng 经度
 * @param lat 纬度
 * @param radius 半径,单位:KM
 * @return <lng1,lng2,lat1,lat2>
 */
public static Tuple4<Double> calcBoxByDistFromPt(double lng, double lat, double radius) {
 SpatialContext context = SpatialContext.GEO;
 Rectangle rectangle = context.getDistCalc()//
  .calcBoxByDistFromPt(//
   context.makePoint(lng, lat), //
   radius * com.spatial4j.core.distance.DistanceUtils.KM_TO_DEG, context, null//
  );
 return new Tuple4<>(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
}

这里用到的工具类maven坐标如下：

<dependency>
 <groupId>com.spatial4j</groupId>
 <artifactId>spatial4j</artifactId>
 <version>0.5</version>
</dependency>

此时的SQL可以改成这样：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
WHERE
 ( s.lng BETWEEN ${lng1} AND ${lng2} )
 AND ( s.lat BETWEEN ${lat1} AND ${lat2} )
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的 lng1,lng2,lat1,lat2 就是外接四边形的范围。

引用资料：http://blog.csdn.net/a364572/article/details/50483568

示例源码

service：https://github.com/hylexus/bl...

初始化数据：https://github.com/hylexus/bl...

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。

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