Java 根据经纬度计算两点间的距离

Java实现

public final class DistanceUtils {/*** 地球半径,单位 km*/private static final double EARTH_RADIUS = 6378.137;/*** 根据经纬度，计算两点间的距离** @param longitude1 第一个点的经度* @param latitude1  第一个点的纬度* @param longitude2 第二个点的经度* @param latitude2  第二个点的纬度* @return 返回距离 单位千米*/public static double getDistance(double longitude1, double latitude1, double longitude2, double latitude2) {// 纬度double lat1 = Math.toRadians(latitude1);double lat2 = Math.toRadians(latitude2);// 经度double lng1 = Math.toRadians(longitude1);double lng2 = Math.toRadians(longitude2);// 纬度之差double a = lat1 - lat2;// 经度之差double b = lng1 - lng2;// 计算两点距离的公式double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) +Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2)));// 弧长乘地球半径, 返回单位: 千米s =  s * EARTH_RADIUS;return s;}public static void main(String[] args) {double d = getDistance(116.308479, 39.983171, 116.353454, 39.996059);System.out.println(d);}
}

用到的几个函数：

Math.pow(x,y)      //这个函数是求x的y次方
Math.toRadians     //将一个角度测量的角度转换成以弧度表示的近似角度
Math.sin           //正弦函数
Math.cos           //余弦函数
Math.sqrt          //求平方根函数
Math.asin          //反正弦函数

由于三角函数中特定的关联关系，Haversine公式的最终实现方式可以有多种，比如借助转角度的函数atan2：

public static double getDistance2(double longitude1, double latitude1,double longitude2, double latitude2) {double latDistance = Math.toRadians(longitude1 - longitude2);double lngDistance = Math.toRadians(latitude1 - latitude2);double a = Math.sin(latDistance / 2) * Math.sin(latDistance / 2)+ Math.cos(Math.toRadians(longitude1)) * Math.cos(Math.toRadians(longitude2))* Math.sin(lngDistance / 2) * Math.sin(lngDistance / 2);double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));return c * EARTH_RADIUS;
}

返回的单位是千米，如果想返回米，可以修改地球半径的单位从千米到米，并且由于该结果是double类型的，所以还可以借助Math.round方法进行四舍五入为long类型，然后精确到米：

// ......
// 弧长乘地球半径(6378137)
s =  s * EARTH_RADIUS;
// 返回类型: long，单位: 米
return Math.round(s * 10000) / 10000;

接下来说几点概念：

3.1 地球半径

由于地球不是一个完美的球体，所以并不能用一个特别准确的值来表示地球的实际半径，不过由于地球的形状很接近球体，用[6357km] 到 [6378km]的范围值可以涵盖需要的所有半径。并且通常情况下，地球半径有几个常用值：

极半径，从地球中心至南极或北极的距离，相当于6356.7523km；
赤道半径，从地球中心到赤道的距离，大约6378.137km；
平均半径，6371.393km，表示地球中心到地球表面所有各点距离的平均值；
RE，地球半径，有时被使用作为距离单位, 特别是在天文学和地质学中常用，大概距离是6370.856km；

所以我们通过地球半径进行计算的时候，通常情况下，我们可以使用上面的每一个值都可以进行计算，不过或多或少都会有误差的，但这样的误差是也是允许存在的。这里参考自维基百科：维基百科-地球半径

MySQL实现
同样，在MySQL中实现该功能，计算公式还是通过Haversine公式。不过在Google Map中，已经提供了相应的实现方式，我们先来看一下。

4.1 Google Map实现

首先，我们需要先创建表结构：

CREATE TABLE `markers` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,`name` VARCHAR( 60 ) NOT NULL ,`address` VARCHAR( 80 ) NOT NULL ,`lat` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL ,`lng` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL
) ENGINE = MYISAM ;

当然存储引擎可以是InnoDB。然后，进行初始化数据：

INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('1','Heir Apparel','Crowea Pl, Frenchs Forest NSW 2086','-33.737885','151.235260');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('2','BeeYourself Clothing','Thalia St, Hassall Grove NSW 2761','-33.729752','150.836090');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('3','Dress Code','Glenview Avenue, Revesby, NSW 2212','-33.949448','151.008591');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('4','The Legacy','Charlotte Ln, Chatswood NSW 2067','-33.796669','151.183609');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('5','Fashiontasia','Braidwood Dr, Prestons NSW 2170','-33.944489','150.854706');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('6','Trish & Tash','Lincoln St, Lane Cove West NSW 2066','-33.812222','151.143707');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('7','Perfect Fit','Darley Rd, Randwick NSW 2031','-33.903557','151.237732');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('8','Buena Ropa!','Brodie St, Rydalmere NSW 2116','-33.815521','151.026642');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('9','Coxcomb and Lily Boutique','Ferrers Rd, Horsley Park NSW 2175','-33.829525','150.873764');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('10','Moda Couture','Northcote Rd, Glebe NSW 2037','-33.873882','151.177460');

然后就可以根据经纬度值，然后基于Haversine公式来查询数据，假设我们要查询latitude=37.38714,longitude=-122.083235，范围在25英里内的前20条数据：

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance
FROM markers
HAVING distance < 25
ORDER BY distance
LIMIT 0 , 20;

而如果我们要查询公里，将3959英里也就是地球半径，修改为6371即可。

Geohash算法
Geohash是目前比较主流的范围搜索的算法，比如说搜索附近500米内的地点这种问题。Geohash算法将二维的经纬度编码为一个字符串，每个字符串代表了某一矩形区域，也就是说，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样在查询的时候就可以对该字符串做索引，然后根据该字符串进行过滤。

Geohash算法的最大用途其实就是附近地址搜索了，不过，从geohash的编码算法中可以看出它的一个缺点，也就是边界问题：虽然两个地点距离很近，但恰好位于分界点的两侧，这样geohash字符串就会不相同，然后匹配的时候就会有问题。不过要解决这个问题也很简单，就是计算的时候，计算出8个分别分布在周围8个区域的地点。

在实际应用中，可以先根据Geohash筛选出附近的地点，然后再算出距离附近地点的距离。而如果要计算Geohash，可以通过 spatial4j 工具包来实现，GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon)，默认精度是12位，其中lucene就使用了spatial4j工具包来计算距离。

<dependency><groupId>org.locationtech.spatial4j</groupId><artifactId>spatial4j</artifactId><version>0.7</version>
</dependency>

有管GeoHash算法，可参考：

GeoHash介绍-核心原理解析
Github-Java实现Geohash算法- github.com/GongDexing/Geohash

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