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Mysql or Mongodb LBS快速实现方案

php中文网

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发布时间:2016-06-07 15:52:39

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来源于php中文网

原创

前两篇文章: 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

前两篇文章:

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。

============================================================================================

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)

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CREATETABLEaddress (

 

    addressCHAR(80)NOTNULL,

 

    address_loc POINT NOTNULL,

 

    PRIMARYKEY(address)

 

);

空间索引:

1

ALTERTABLEaddress ADDSPATIALINDEX(address_loc);

插入数据:(注:此处Point(纬度,经度) 标准写法)

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INSERTINTOaddress VALUES('Foobar street 12', GeomFromText('POINT(30.620076 104.067221)'));

 

INSERTINTOaddress VALUES('Foobar street 13', GeomFromText('POINT(31.720076 105.167221)'));

查询: 查找(30.620076,104.067221)附近 10 公里

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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

                    )

============================================================================================

方案B:

1、先建立一张简单的表user,两条数据如下:

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{

  "_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

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db.user.ensureIndex({"gps":"2d"},{"min":-180,"max":180})

//删除索引

1

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。

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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)

1

db.runCommand({geoNear:'user', near:[104.065847, 30.657554], spherical:true, maxDistance:1000/6378000, distanceMultiplier:6378000});

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