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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。

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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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CREATE TABLE address (
 
    address CHAR(80) NOT NULL,
 
    address_loc POINT NOT NULL,
 
    PRIMARY KEY(address)
 
);

空间索引:

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ALTER TABLE address ADD SPATIAL INDEX(address_loc);

插入数据:(注:此处Point(纬度,经度) 标准写法)

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INSERT INTO address VALUES('Foobar street 12', GeomFromText('POINT(30.620076 104.067221)'));
 
INSERT INTO address 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

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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)

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

本条目发布于2013年05月28日。属于DB架构算法分类,被贴了 geohashLBSMongodbMysql 标签。

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