緯度と経度があり、距離から緯度と経度が最も近いデータベースからレコードを取得します。その距離が指定した距離よりも長くなる場合は、取得しません。
テーブル構造:
id
latitude
longitude
place name
city
country
state
zip
sealevel
緯度と経度があり、距離から緯度と経度が最も近いデータベースからレコードを取得します。その距離が指定した距離よりも長くなる場合は、取得しません。
テーブル構造:
id
latitude
longitude
place name
city
country
state
zip
sealevel
回答:
SELECT latitude, longitude, SQRT(
POW(69.1 * (latitude - [startlat]), 2) +
POW(69.1 * ([startlng] - longitude) * COS(latitude / 57.3), 2)) AS distance
FROM TableName HAVING distance < 25 ORDER BY distance;
ここで、[starlat]と[startlng]は、距離の測定を開始する位置です。
MySQLテーブルを作成するときは、lat属性とlng属性に特に注意を払う必要があります。Googleマップの現在のズーム機能では、小数点以下6桁の精度で十分です。テーブルに必要なストレージ領域を最小限に保つために、latおよびlng属性がサイズ(10,6)の浮動小数点数であることを指定できます。これにより、フィールドには小数点以下6桁、および小数点以下最大4桁、たとえば-123.456789度が格納されます。テーブルには、主キーとして機能するid属性も必要です。
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 ;
テーブルを作成したら、データを入力します。以下に示すサンプルデータは、全米に散らばる約180のピザ屋に関するものです。phpMyAdminでは、[インポート]タブを使用して、CSV(カンマ区切り値)などのさまざまなファイル形式をインポートできます。Microsoft ExcelとGoogleスプレッドシートはどちらもCSV形式にエクスポートされるため、CSVファイルをエクスポート/インポートすることで、スプレッドシートからMySQLテーブルにデータを簡単に転送できます。
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Frankie Johnnie & Luigo Too','939 W El Camino Real, Mountain View, CA','37.386339','-122.085823');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Amici\'s East Coast Pizzeria','790 Castro St, Mountain View, CA','37.38714','-122.083235');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Kapp\'s Pizza Bar & Grill','191 Castro St, Mountain View, CA','37.393885','-122.078916');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Round Table Pizza: Mountain View','570 N Shoreline Blvd, Mountain View, CA','37.402653','-122.079354');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Tony & Alba\'s Pizza & Pasta','619 Escuela Ave, Mountain View, CA','37.394011','-122.095528');
INSERT INTO `markers` (`name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('Oregano\'s Wood-Fired Pizza','4546 El Camino Real, Los Altos, CA','37.401724','-122.114646');
特定の緯度/経度の特定の半径距離内にあるマーカーテーブル内の場所を見つけるには、Haversine式に基づくSELECTステートメントを使用できます。Haversine式は、一般に、球上の2組の座標間の大圏距離を計算するために使用されます。詳細な数学的な説明はWikipediaで提供されており、プログラミングに関連する公式についての良い議論はMovable Typeのサイトにあります。
37、-122座標から半径25マイル以内の最も近い20の場所を見つけるSQLステートメントを次に示します。その行の緯度/経度とターゲットの緯度/経度に基づいて距離を計算し、距離の値が25未満の行のみを求め、クエリ全体を距離順に並べ、結果を20に制限します。マイルではなくキロメートルで検索するには、3959を6371に置き換えます。
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 < 28
ORDER BY distance LIMIT 0, 20;
これは、28マイル未満の距離の緯度と経度を見つけることです。
もう1つは、28〜29マイルの距離でそれらを見つけることです。
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 < 29 and distance > 28
ORDER BY distance LIMIT 0, 20;
https://developers.google.com/maps/articles/phpsqlsearch_v3#creating-the-map
HAVING distance < 25
半径25マイル以内の場所をクエリするのと同じですか?
PHPで実装した完全なソリューションを次に示します。
このソリューションでは、http: //www.scribd.com/doc/2569355/Geo-Distance-Search-with-MySQLに示されているHaversine式を使用しています。
ハーバシンの公式は、極の周りで弱点を経験していることに注意すべきです。この回答は、これを回避するためにvincenty Great Circle Distanceの式を実装する方法を示していますが、目的に十分適しているため、Haversineのみを使用することにしました。
緯度をDECIMAL(10,8)として、経度をDECIMAL(11,8)として格納しています。うまくいけば、これが役立ちます!
<?PHP
/**
* Use the Haversine Formula to display the 100 closest matches to $origLat, $origLon
* Only search the MySQL table $tableName for matches within a 10 mile ($dist) radius.
*/
include("./assets/db/db.php"); // Include database connection function
$db = new database(); // Initiate a new MySQL connection
$tableName = "db.table";
$origLat = 42.1365;
$origLon = -71.7559;
$dist = 10; // This is the maximum distance (in miles) away from $origLat, $origLon in which to search
$query = "SELECT name, latitude, longitude, 3956 * 2 *
ASIN(SQRT( POWER(SIN(($origLat - latitude)*pi()/180/2),2)
+COS($origLat*pi()/180 )*COS(latitude*pi()/180)
*POWER(SIN(($origLon-longitude)*pi()/180/2),2)))
as distance FROM $tableName WHERE
longitude between ($origLon-$dist/cos(radians($origLat))*69)
and ($origLon+$dist/cos(radians($origLat))*69)
and latitude between ($origLat-($dist/69))
and ($origLat+($dist/69))
having distance < $dist ORDER BY distance limit 100";
$result = mysql_query($query) or die(mysql_error());
while($row = mysql_fetch_assoc($result)) {
echo $row['name']." > ".$row['distance']."<BR>";
}
mysql_close($db);
?>
<?PHP
/**
* Class to initiate a new MySQL connection based on $dbInfo settings found in dbSettings.php
*
* @example $db = new database(); // Initiate a new database connection
* @example mysql_close($db); // close the connection
*/
class database{
protected $databaseLink;
function __construct(){
include "dbSettings.php";
$this->database = $dbInfo['host'];
$this->mysql_user = $dbInfo['user'];
$this->mysql_pass = $dbInfo['pass'];
$this->openConnection();
return $this->get_link();
}
function openConnection(){
$this->databaseLink = mysql_connect($this->database, $this->mysql_user, $this->mysql_pass);
}
function get_link(){
return $this->databaseLink;
}
}
?>
<?php
$dbInfo = array(
'host' => "localhost",
'user' => "root",
'pass' => "password"
);
?>
上記の「Geo-Distance-Search-with-MySQL」の記事で提案されているように、MySQLストアドプロシージャを使用してパフォーマンスを向上させることができる場合があります。
約17,000か所のデータベースがあり、クエリの実行時間は0.054秒です。
abs
削除する必要があります。度からラジアンに変換するときにabs値を取得する必要はありません。実行したとしても、緯度の1つに変換することになります。バグを修正するように編集してください。
69
て111,044736
(忘れてしまったことは、上記のコメントで)
あなたが私のように怠惰な場合に備えて、これがSOと他の答えから融合した解決策です。
set @orig_lat=37.46;
set @orig_long=-122.25;
set @bounding_distance=1;
SELECT
*
,((ACOS(SIN(@orig_lat * PI() / 180) * SIN(`lat` * PI() / 180) + COS(@orig_lat * PI() / 180) * COS(`lat` * PI() / 180) * COS((@orig_long - `long`) * PI() / 180)) * 180 / PI()) * 60 * 1.1515) AS `distance`
FROM `cities`
WHERE
(
`lat` BETWEEN (@orig_lat - @bounding_distance) AND (@orig_lat + @bounding_distance)
AND `long` BETWEEN (@orig_long - @bounding_distance) AND (@orig_long + @bounding_distance)
)
ORDER BY `distance` ASC
limit 25;
bounding_distance
表していますか?この値は結果をマイル単位に制限しますか?この場合、1マイル以内に結果が返されますか?
簡単なもの;)
SELECT * FROM `WAYPOINTS` W ORDER BY
ABS(ABS(W.`LATITUDE`-53.63) +
ABS(W.`LONGITUDE`-9.9)) ASC LIMIT 30;
座標を必要な座標に置き換えるだけです。値はdoubleとして格納する必要があります。これは動作するMySQL 5.xの例です。
乾杯
dx+dy
これを試してください。指定された座標(50 km以内)に最も近い点が表示されます。それは完全に機能します:
SELECT m.name,
m.lat, m.lon,
p.distance_unit
* DEGREES(ACOS(COS(RADIANS(p.latpoint))
* COS(RADIANS(m.lat))
* COS(RADIANS(p.longpoint) - RADIANS(m.lon))
+ SIN(RADIANS(p.latpoint))
* SIN(RADIANS(m.lat)))) AS distance_in_km
FROM <table_name> AS m
JOIN (
SELECT <userLat> AS latpoint, <userLon> AS longpoint,
50.0 AS radius, 111.045 AS distance_unit
) AS p ON 1=1
WHERE m.lat
BETWEEN p.latpoint - (p.radius / p.distance_unit)
AND p.latpoint + (p.radius / p.distance_unit)
AND m.lon BETWEEN p.longpoint - (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
AND p.longpoint + (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
ORDER BY distance_in_km
ただ変える<table_name>
。<userLat>
そして<userLon>
このソリューションの詳細については、http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/を参照してください。
あなたはhaversine式のようなものを探しています。こちらもご覧ください。
他にもありますが、これが最も一般的に引用されています。
さらに堅牢なものを探している場合は、データベースのGIS機能を確認することをお勧めします。ポイント(市)が特定のポリゴン(地域、国、大陸)内に表示されるかどうかを伝えるなど、いくつかの優れた機能を備えています。
質問に対する元の回答は適切ですが、mysqlの新しいバージョン(MySQL 5.7.6以降)はgeoクエリをサポートしているため、複雑なクエリを実行する代わりに組み込みの機能を使用できます。
次のようなことができます:
select *, ST_Distance_Sphere( point ('input_longitude', 'input_latitude'),
point(longitude, latitude)) * .000621371192
as `distance_in_miles`
from `TableName`
having `distance_in_miles` <= 'input_max_distance'
order by `distance_in_miles` asc
結果が返されるmeters
のでKM
、マイルでは.0001
なく使用したい場合は、.000621371192
ST_Distance_Sphere
ホストのインストール(mysql Ver 15.1 Distrib 10.2.23-MariaDB
)に存在しません。どこか読み替えて代用しますST_Distance
が、距離はかなりずれています。
記事Geo-Distance-Search-with-MySQLに基づいてこのコードを確認してください:
例:現在地から半径10マイル以内の最も近い10のホテルを検索します。
#Please notice that (lat,lng) values mustn't be negatives to perform all calculations
set @my_lat=34.6087674878572;
set @my_lng=58.3783670308302;
set @dist=10; #10 miles radius
SELECT dest.id, dest.lat, dest.lng, 3956 * 2 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((@my_lat -abs(dest.lat)) * pi()/180 / 2),2) + COS(@my_lat * pi()/180 ) * COS(abs(dest.lat) * pi()/180) * POWER(SIN((@my_lng - abs(dest.lng)) * pi()/180 / 2), 2))
) as distance
FROM hotel as dest
having distance < @dist
ORDER BY distance limit 10;
#Also notice that distance are expressed in terms of radius.
simpledb.execSQL("CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + tablename + "(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,lat double,lng double,address varchar)");
simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2891001','70.780154','craftbox');");
simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2901396','70.7782428','kotecha');");//22.2904718 //70.7783906
simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2863155','70.772108','kkv Hall');");
simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.275993','70.778076','nana mava');");
simpledb.execSQL("insert into '" + tablename + "'(lat,lng,address)values('22.2667148','70.7609386','Govani boys hostal');");
double curentlat=22.2667258; //22.2677258
double curentlong=70.76096826;//70.76096826
double curentlat1=curentlat+0.0010000;
double curentlat2=curentlat-0.0010000;
double curentlong1=curentlong+0.0010000;
double curentlong2=curentlong-0.0010000;
try{
Cursor c=simpledb.rawQuery("select * from '"+tablename+"' where (lat BETWEEN '"+curentlat2+"' and '"+curentlat1+"') or (lng BETWEEN '"+curentlong2+"' and '"+curentlong1+"')",null);
Log.d("SQL ", c.toString());
if(c.getCount()>0)
{
while (c.moveToNext())
{
double d=c.getDouble(1);
double d1=c.getDouble(2);
}
}
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
私に最も近いユーザーを探す:
メートル単位の距離
ヴィンセンティの公式に基づいています
ユーザーテーブルがあります。
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| id | email | name | location_lat | location_long |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| 13 | xxxxxx@xxxxxxxxxx.com | Isaac | 17.2675625 | -97.6802361 |
| 14 | xxxx@xxxxxxx.com.mx | Monse | 19.392702 | -99.172596 |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
sql:
-- my location: lat 19.391124 -99.165660
SELECT
(ATAN(
SQRT(
POW(COS(RADIANS(users.location_lat)) * SIN(RADIANS(users.location_long) - RADIANS(-99.165660)), 2) +
POW(COS(RADIANS(19.391124)) * SIN(RADIANS(users.location_lat)) -
SIN(RADIANS(19.391124)) * cos(RADIANS(users.location_lat)) * cos(RADIANS(users.location_long) - RADIANS(-99.165660)), 2)
)
,
SIN(RADIANS(19.391124)) *
SIN(RADIANS(users.location_lat)) +
COS(RADIANS(19.391124)) *
COS(RADIANS(users.location_lat)) *
COS(RADIANS(users.location_long) - RADIANS(-99.165660))
) * 6371000) as distance,
users.id
FROM users
ORDER BY distance ASC
地球の半径:6371000(メートル)
MS SQLエディションはこちら:
DECLARE @SLAT AS FLOAT
DECLARE @SLON AS FLOAT
SET @SLAT = 38.150785
SET @SLON = 27.360249
SELECT TOP 10 [LATITUDE], [LONGITUDE], SQRT(
POWER(69.1 * ([LATITUDE] - @SLAT), 2) +
POWER(69.1 * (@SLON - [LONGITUDE]) * COS([LATITUDE] / 57.3), 2)) AS distance
FROM [TABLE] ORDER BY 3
PostGIS、SpatialLite、SQLServer2008、またはOracle Spatialを使用する必要があるようです。彼らはすべて、空間SQLでこの質問に答えることができます。
極端な場合、このアプローチは失敗しますが、パフォーマンスのために、三角法をスキップして単純に対角二乗を計算しました。
この問題はそれほど難しくありませんが、最適化する必要がある場合はさらに複雑になります。
つまり、データベースに100か所、または1億か所ありますか?それは大きな違いを生みます。
場所の数が少ない場合は、SQLからそれらを取り出して、コードを作成します->
Select * from Location
それらをコードに入れたら、Haversine式を使用して各緯度/経度とオリジナルの距離を計算し、並べ替えます。