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

比如我现在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对呀

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
)

微信根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代码如下！

[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);
}
//以下为核心代码
$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，就可以根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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之前很啥很天真地以为无非就是逐个计算距离然后比较出来就行了然后当碰到访问用户很多而且数据库中经纬度信息很多的时候计算量的迅速增长能让服务器完全傻逼掉还是老前辈的经验比我们丰富给了我很大的启示
MySQL性能调优使用更为快速的算法进行距离计算

之前很啥很天真地以为无非就是逐个计算距离，然后比较出来就行了，然后当碰到访问用户很多，而且数据库中经纬度信息很多的时候，计算量的迅速增长，能让服务器完全傻逼掉，还是老前辈的经验比我们丰富，给了我很大的启示。

MySQL性能调优 – 使用更为快速的算法进行距离计算

最近遇到了一个问题,通过不断的尝试最终将某句原本占据近1秒的查询优化到了0.01秒,效率提高了100倍.

问题是这样的,有一张存放用户居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构可以简化为: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最近的其余数个用户,通过代码分析,可以确定原先的做法基本是这样的:

//需要查询的用户的坐标

$lat=20;
$lon=20;//执行查询,算出该用户与所有其他用户的距离,取出最近的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执行的速度却非常缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是因为order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致整体的运算速度下降.

而在实际的使用中,不太可能会发生需要计算该用户与所有其他用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就可以在一个较小的范围里进行搜索,而非在所有用户中进行搜索.

所以对于这个例子,我增加了4个where条件,只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,同时对数据表中的经度和纬度两个列增加了索引来优化where语句执行时的速度.

最终的sql语句如下

$sql='select * from users_location where
latitude > '.$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大大提高了运行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这种从业务角度出发,缩小sql查询范围的方法也可以适用在其他地方.

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