一个点的经度和纬度,以这个点为圆心，1000米为半径，最大的经度和纬度,最小的经度和纬度...

比方我如今知道一个点的经度和纬度了，然后我想算出以这个点为圆心，1000米为半径。最大的经度和纬度,最小的经度和纬度。请问怎么算呢？

PHP代码我网上找了一个算出来好像不正确呀

获取当前位置三公里内最大、最小经纬度

/**

* 查找一定范围内的经纬度值

* 传入值：纬度经度查找半径(m)

* 返回值：最小纬度、经度。最大纬度、经度

*/

public function getAround($lat,$lon,$raidus)

{

$PI = 3.14159265; // 圆周率

$EARTH_RADIUS = 6378137; // 地球半径

$RAD = Math.PI / 180.0; // 弧度

$latitude = $lat;

$longitude = $lon;

$degree = (24901*1609)/360.0;

$raidusMile = $raidus;

$dpmLat = 1/$degree;

$radiusLat = $dpmLat*$raidusMile;

$minLat = $latitude - $radiusLat;

$maxLat = $latitude + $radiusLat;

$mpdLng = $degree*cos($latitude * ($PI/180));

$dpmLng = 1 / $mpdLng;

$radiusLng = $dpmLng*$raidusMile;

$minLng = $longitude - $radiusLng;

$maxLng = $longitude + $radiusLng;

$result['minwei']=$minLat;

$result['minjing']=$minLng;

$result['maxwei']=$maxLat;

$result['maxjing']=$maxLng;

return $result;

}

lat=116.575831

lng=39.788623

Array
([minwei] => 116.56684576[minjing] => 39.8087070499[maxwei] => 116.58481624[maxjing] => 39.7685389501
)

微信依据当前地理位置经纬度计算1000米以内的经纬度范围 php版

核心PHP代码例如以下！

[php] view plaincopy

$myLat = $postObj->Location_X;//接收到的当前位置的纬度
$myLng = $postObj->Location_Y;//接收到的当前位置的经度
$Label = $postObj->Label;//接收到的当前地理位置信息
$Label = iconv("UTF-8","GBK",$Label);
$find = stripos($Label,' ');//过滤掉邮政编码纯属为了整洁性
if($find!==false)
{
$Label = substr($Label,0,$find);
}
//下面为核心代码
$range = 180 / pi() * 1 / 6372.797; //里面的 1 就代表搜索 1km 之内，单位km
$lngR = $range / cos($myLat * pi() / 180);
$maxLat = $myLat + $range;//最大纬度
$minLat = $myLat - $range;//最小纬度
$maxLng = $myLng + $lngR;//最大经度
$minLng = $myLng - $lngR;//最小经度
//得出这四个值以后，就能够依据你数据库里存的经纬度信息查找记录了~

LBS中从数据库查询某经纬度2KM范围内的数据 - 针对大数据量的性能优化

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之前非常啥非常天真地以为无非就是逐个计算距离然后比較出来即可了然后当碰到訪问用户非常多并且数据库中经纬度信息非常多的时候计算量的迅速增长能让server全然傻逼掉还是老前辈的经验比我们丰富给了我非常大的启发
MySQL性能调优使用更为高速的算法进行距离计算

之前非常啥非常天真地以为无非就是逐个计算距离，然后比較出来即可了，然后当碰到訪问用户非常多，并且数据库中经纬度信息非常多的时候。计算量的迅速增长，能让server全然傻逼掉。还是老前辈的经验比我们丰富。给了我非常大的启发。

MySQL性能调优 – 使用更为高速的算法进行距离计算

近期遇到了一个问题,通过不断的尝试终于将某句原本占领近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍.

问题是这种,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构能够简化为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务系统中有一个功能是查找离某个用户近期的其余数个用户,通过代码分析,能够确定原先的做法基本是这种:

//须要查询的用户的坐标

$lat=20;
$lon=20;//运行查询,算出该用户与全部其它用户的距离,取出近期的10个
$sql='select * from users_location order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.' * 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';

而这条sql运行的速度却很缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是由于order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致总体的运算速度下降.

而在实际的使用中,不太可能会发生须要计算该用户与全部其它用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就能够在一个较小的范围里进行搜索,而非在全部用户中进行搜索.

所以对于这个样例,我添加了4个where条件,仅仅对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111公里)范围内的用户进行距离计算,同一时候对数据表中的经度和纬度两个列添加了索引来优化where语句运行时的速度.

终于的sql语句例如以下

$sql='select * from users_location where
latitude > '.$lat.'-1 and
latitude < '.$lat.'+1 and
longitude > '.$lon.'-1 and
longitude < '.$lon.'+1
order by ACOS(SIN(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) *SIN((latitude * 3.1415) / 180 ) +COS(('.$lat.' * 3.1415) / 180 ) * COS((latitude * 3.1415) / 180 ) *COS(('.$lon.'* 3.1415) / 180 - (longitude * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit 10';

经过优化的sql大大提高了执行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这样的从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也能够适用在其它地方.

转载于:https://www.cnblogs.com/blfbuaa/p/6816796.html

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