python读取dat文件经纬度_如何为实时性应用存取经纬度？

不需要用到redis作经纬度查询，当然你做缓存除外。实际上我们在黑客马拉松就做过一个类似的项目，它的核心思想就是取出当前用户所在地点附近的用户。

但是我注意到你使用的是mysql，虽然MongoDB能够很方便的实现这一目标，但如果你不想迁移数据库的话，也还是有方法来实现的，当然你得有思想准备，此方法可能比较曲折。我以下要说的大部分内容都来自Mysql AB介绍实现geo search的文章。

首先我们要解决的是把经纬度之差换算成距离之差，这里面涉及到一些角度转换公式，它就是

其中d是距离(distance)，R是地球半径。这个公式很复杂，但是我们的最终目标是把d求出来，我们来看这个求值过程，以下是伪代码R = 地球半径

Δlat = lat2 − lat1 //纬度之差

Δlong = long2 − long1 //经度之差

a = sin2(Δlat/2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin2(Δlong/2)

c = 2*atan2(√a, √(1−a))

d = R*c

来把它转换为SQL代码，看着会有点晕，其中3956是地球半径3956 * 2 * ASIN ( SQRT (

POWER(SIN((orig.lat - dest.lat)*pi()/180 / 2), 2) + COS(orig.lat * pi()/180) * COS(dest.lat * pi()/180) * POWER(SIN((orig.lon - dest.lon) * pi()/180 / 2), 2) ) ) as distance

OK，求值代码已经出来了，来写个SQL测试下(hotels表有三个字段hotel_name,lat,lon)# 设置当前位置的经纬度

set @orig_lat=122.4058;

set @orig_lon=37.7907;

# 设置最大搜索距离

set @dist=10;

SELECT *, 3956 * 2 * ASIN(SQRT(

POWER(SIN((@orig_lat - abs(dest.lat)) * pi()/180 / 2), 2) + COS(@orig_lat * pi()/180 ) * COS(abs(dest.lat) * pi()/180) * POWER(SIN((@orig_lon – dest.lon) *

pi()/180 / 2), 2) )) as distance FROM hotels dest

having distance < @dist ORDER BY distance limit 10;

这样你就可以把距离当前位置10以内的的hotels全部搜索出来了。你可以用存储过程来优化这一代码，让它更加快速。

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