SQL 语句:select location.* from (select *,round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (36.668530*pi()/180-px_lat*pi()/180)/2),2)+cos(36.668530*pi()/180)*cos(px_lat*pi()/180)* pow(sin( (117.020359*pi()/180-px_lon*pi()/180)/2),2)))*1000)  as distance from bsx_training where (px_state = 1) and (type_id != '') and (((px_lat >= 27.683290277922) and (px_lat <= 45.653769722078)) and ((px_lon >= 105.81826766053) and (px_lon <= 128.22245033947))) order by  distance limit 0,10) location  where (1=1) and (location.distance <= 500)
先忽略上面这条SQL语句。一一解释
根据SQL排序的SQl语句
// lon1当前用户经度 lat1当前用户纬度,lon2 sql的经度字段 lat sql的纬度字段
function distance_sql($lon1,$lat1,$lon2,$lat2)
{
$sql = "round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( ({$lat1}*pi()/180-{$lat2}*pi()/180)/2),2)+cos({$lat1}*pi()/180)*cos({$lat2}*pi()/180)* pow(sin( ({$lon1}*pi()/180-{$lon2}*pi()/180)/2),2)))*1000) ";
return $sql;
}

这是一个生成根据SQL排序函数代码

接下来下面是设置经纬度范围内的数据

// 当前登录用户经纬度
if(I("post.location")){
// 用户经纬度
$location = explode(",",I("post.location"));
$userLon = $location[0];
$userLat = $location[1];
// 经纬距离筛选筛选
$location = getAround($userLat,$userLon,1000000);
$wheres1.=" and (((px_lat >= {$location["minLat"]}) and (px_lat <= {$location['maxLat']})) and ((px_lon >= {$location['minLng']}) and (px_lon <= {$location['maxLng']})))";
// 经纬度距离优先排序,距离最近优先显示
if(I("post.distance_sort")){
$distanceSql = ",".distance_sql($userLon,$userLat,"px_lon","px_lat")." as distance";
$orderBy = " distance";
}
if(I("post.km")){
        $kmStr = I("post.km");
        // 距离 1千米-1万米之前
// $kmStr = "1000,10000";
        
        // 距离小于1千米
          //$kmStr = "<1000";
           //距离大于1千米
        //$kmStr = ">1000";
if(strpos($kmStr,"<") !== false){
$km = explode("<",$kmStr);
$wheres2 .= " and (location.distance <= {$km[1]})";
}else if(strpos($kmStr,"-") !== false){
$km = explode("-",$kmStr);
$wheres2 .= " and ((location.distance >= {$km[0]}) and (location.distance <= {$km[1]}))";
}else if(strpos($kmStr,">") !== false){
$km = explode(">",$kmStr);
$wheres2 .= " and (location.distance >= {$km[1]})";
}
}
}

下面算出经纬度范围内的数据控制函数

/**
*
* @param $latitude 纬度
* @param $longitude 经度
* @param $raidus 半径范围(单位:米)
* @return multitype:number
*/
function getAround($latitude,$longitude,$raidus)
{
$PI = 3.14159265;
$degree = (24901*1609)/360.0;
$dpmLat = 1/$degree;
$radiusLat = $dpmLat*$raidus;
$minLat = $latitude - $radiusLat;
$maxLat = $latitude + $radiusLat;
$mpdLng = $degree*cos($latitude * ($PI/180));
$dpmLng = 1 / $mpdLng;
$radiusLng = $dpmLng*$raidus;
$minLng = $longitude - $radiusLng;
$maxLng = $longitude + $radiusLng;
return array (minLat=>$minLat, maxLat=>$maxLat, minLng=>$minLng, maxLng=>$maxLng);
}

要实现根据经纬度排序

就直接调用distance_sql(lon1,lat1,lon2,lat2)传入参数 并且as 一个别名例如 as distance, 然后sql语句中 order by 排序 根据 distance排序

如果筛选距离段 1000米-2000米的数据

那就sql语句嵌套sql

select *.loation from (select *,round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (36.668530*pi()/180-px_lat*pi()/180)/2),2)+cos(36.668530*pi()/180)*cos(px_lat*pi()/180)* pow(sin( (117.020359*pi()/180-px_lon*pi()/180)/2),2)))*1000) as distance) from table  location where (location.distance >= 1000) and (location.distance <= 2000))

如果实现根据最近位置排序sql

select *,round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (36.668530*pi()/180-px_lat*pi()/180)/2),2)+cos(36.668530*pi()/180)*cos(px_lat*pi()/180)* pow(sin( (117.020359*pi()/180-px_lon*pi()/180)/2),2)))*1000) as distance order by distance

 public function training_list()
{
$wheres1 = "(px_state = 1)";
$wheres2 = " where (1=1)"; $orderBy = " px_id desc";
if(I("post.location")){
// 用户经纬度
$location = explode(",",I("post.location"));
$userLon = $location[0];
$userLat = $location[1];
// 经纬度筛选
$location = getAround($userLat,$userLon,1000000);
$wheres1.=" and (((px_lat >= {$location["minLat"]}) and (px_lat <= {$location['maxLat']})) and ((px_lon >= {$location['minLng']}) and (px_lon <= {$location['maxLng']})))";
// 经纬度距离筛选
if(I("post.distance_sort")){
$distanceSql = ",".distance_sql($userLon,$userLat,"px_lon","px_lat")." as distance";
$orderBy = " distance";
}
if(I("post.km")){
$kmStr = htmlspecialchars_decode(I("post.km"));
if(strpos($kmStr,"<") !== false){
$km = explode("<",$kmStr);
$wheres2 .= " and (location.distance <= {$km[1]})";
}else if(strpos($kmStr,"-") !== false){
$km = explode("-",$kmStr);
$wheres2 .= " and ((location.distance >= {$km[0]}) and (location.distance <= {$km[1]}))";
}else if(strpos($kmStr,">") !== false){
$km = explode(">",$kmStr);
$wheres2 .= " and (location.distance >= {$km[1]})";
}
}
} $showNum = 10;
if(I("post.page")){
$page = I("post.page");
}else{
$page = 1;
}
$n = ($page-1)*$showNum;
$field = "*{$distanceSql}";
$sql = "select location.* from (select {$field} from bsx_training where {$wheres1} order by {$orderBy} limit {$n},{$showNum}) location {$wheres2}";
$training = M()->query($sql); dump(M()->getlastsql());die; }

php根据经纬度排序,根据经纬度筛选距离段的更多相关文章

  1. sql server2008根据经纬度计算两点之间的距离

    --通过经纬度计算两点之间的距离 create FUNCTION [dbo].[fnGetDistanceNew] --LatBegin 开始经度 --LngBegin 开始维度 --29.49029 ...

  2. C# JackLib系列之如何获取地球上两经纬度坐标点间的距离

    获取地球上两经纬度坐标点间的距离,利用[大圆距离公式]   A diagram illustrating great-circle distance (drawn in red) between tw ...

  3. TSQL 根据经纬度计算两点间的距离;返回米(m)

    -- ============================================= -- Author:Forrest -- Create date: 2013-07-16 -- Des ...

  4. php根据地球上任意两点的经纬度计算两点间的距离 原理

    地球是一个近乎标准的椭球体,它的赤道半径为6378.140千米,极半径为6356.755千米,平均半径6371.004千米.如果我们假设地球是一个完美的球体,那么它的半径就是地球的平均半径,记为R.如 ...

  5. java 根据经纬度坐标计算两点的距离算法

    /** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ p ...

  6. 获取经纬度之间两点间真实距离(适用于GoogleMap,BaiduMap,Amap等)

    如何获取经纬度之间两点间真实距离(适用于GoogleMap,BaiduMap,Amap等)  目标:使用百度定位sdk开发实时移动距离计算功能,根据经纬度的定位,计算行驶公里数并实时刷新界面显示.大家 ...

  7. 百度地图Api之自定义标注:(获得标注的经纬度和中心经纬度即缩放度)

    百度地图Api之自定义标注:(获得标注的经纬度和中心经纬度即缩放度) <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true&qu ...

  8. 百度经纬度和google经纬度互转

    原文:百度经纬度和google经纬度互转 百度地图的坐标转换,由于百度地图在GCJ02协议的基础上又做了一次处理,变为 BD09协议的坐标,以下是坐标的转化方式,可以方便和其他平台转化 private ...

  9. 经纬度计算两点间的距离,根据距离排序SQL

    #java的Utilspublic class DistanceUtil { // 地球平均半径 private static final double EARTH_RADIUS = 6378137; ...

随机推荐

  1. 【雕爷学编程】Arduino动手做(16)---数字触摸传感器

    37款传感器和模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器与模块,依照实践出真知(动手试试)的理念,以学习和交流为目的,这里准备 ...

  2. idea 开发中常用的26个快捷键!

    -------         udea中窗口最大化---->Windows 上: Ctrl+Shift+F12 --------      ctrl+z撤回代码 -------       c ...

  3. 图解Java数据结构之队列

    本篇文章,将对队列进行一个深入的解析. 使用场景 队列在日常生活中十分常见,例如:银行排队办理业务.食堂排队打饭等等,这些都是队列的应用.那么队列有什么特点呢? 我们知道排队的原则就是先来后到,排在前 ...

  4. 9043Markdown常用用法

    1.标题 1.1 方法一:==和--标记 =和-标记语法格式如下: 我是标题一 == 我是标题二 -- 组成: 1标题文字:我是标题一 2回车换行 3标记:== (为一级标题)--(为二级标题) 效果 ...

  5. Codeforces 1009D

    题意略. 思路: 可知对于一个拥有n个点的图来说,它至少需要有n - 1条边来维持连通性,而且数字1恰好与后面的n - 1个数字互质: 至于n个点的图可以产生合法的互质边的个数的上限,我们可以通过莫比 ...

  6. python 3.7.4下载与安装的问题

    发病时间:2019 年 8 月12 日 周一 1.操作系统环境: Win10 64位 2.pyhon版本3.7.4 python官网地址:www.python.org 本机下载的文件名为:python ...

  7. JSON转换方法解析

    JSON.parse() 与 JSON.stringify() 的区别 JSON.parse() :是从一个字符串中解析出 json 对象 JSON.stringify():是从一个对象中解析出字符串 ...

  8. 矩阵之间无循环计算L2距离

    实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效 ...

  9. 知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理

    本章,介绍 基于jena的规则引擎实现推理,并通过两个例子介绍如何coding实现. 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机,可以在RDFS和OWL推理机使用,也可以单独使用. 推理机支持在 ...

  10. POJ-2018 Best Cow Fences 二分

    题意:找到一个连续区间,区间的长度至少大于f,现在要求这个区间的平均值最大. 题解: 二分找答案. 每次对于2分的mid值, 都把原来的区间减去mid, 然后找到一长度至少为f的区间, 他们的区间和& ...