怎么使用Java+MySQL實(shí)現(xiàn)附近功能

小編給大家分享一下怎么使用Java+MySQL實(shí)現(xiàn)附近功能，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

前言

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)廣泛發(fā)展的今天，APP開(kāi)發(fā)成為許多企業(yè)進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的首選，筆者開(kāi)發(fā)了眾多的APP，發(fā)現(xiàn)很多app都有這樣一個(gè)功能，那就是獲取附近的人，怎么樣來(lái)獲取附近的人呢？其實(shí)很簡(jiǎn)單，就是要時(shí)刻記錄用戶的坐標(biāo)（經(jīng)緯度）信息到數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后根據(jù)當(dāng)前用戶的坐標(biāo)，搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中，和當(dāng)前坐標(biāo)位置在 一定范圍內(nèi)的所有用戶。

其實(shí)對(duì)于那種地理位置不會(huì)變的兩個(gè)主體之間的距離，最好是直接將結(jié)果靜態(tài)化。也就是直接寫死在配置里。

比如，找自己家附近的地鐵站。

這種情況下，一般而言“家”這個(gè)主體是不會(huì)輕易“跑來(lái)跑去”的。每次查詢都計(jì)算一次距離沒(méi)什么意義。最好是直接將距離持久化后直接查詢。

另一種情況：

獲取APP用戶所在位置附近的地鐵站

這種情況下，用戶的地理位置是變動(dòng)的。所以每次都得實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)際距離。

實(shí)現(xiàn)思路

將地球當(dāng)做一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的球體，使用球面距離公式來(lái)計(jì)算球面兩點(diǎn)間大圓的弧長(zhǎng)。

球面距離

public static double getDistance2(double long1, double lat1, double long2, double lat2) {
 lat1 = rad(lat1);
 lat2 = rad(lat2);
 double a = lat1 - lat2;
 double b = rad(long1 - long2);
 double sa2 = Math.sin(a / 2.0);
 double sb2 = Math.sin(b / 2.0);
 return 2 * EARTH_MEAN_RADIUS_KM * Math.asin(Math.sqrt(sa2 * sa2 + Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * sb2 * sb2));
}

知道兩點(diǎn)之間的經(jīng)緯度就可以。

當(dāng)然，這種計(jì)算不得不放在數(shù)據(jù)庫(kù)里，然后根據(jù)距離排序返回。將上面的公式帶入到SQL里就可以。

附近地鐵站示例

建地鐵站示例表

CREATE TABLE station
(
 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(20) NULL COMMENT '地鐵站名',
 lng DOUBLE NULL COMMENT '經(jīng)度',
 lat DOUBLE NULL COMMENT '維度'
);

SQL示例

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

其中的targetLat 和 targetLng 就是用戶的地理位置。

這樣的確可以達(dá)到目的。但是，這是對(duì)所有數(shù)據(jù)先計(jì)算了一次和用戶的距離后再排序。

地鐵站的數(shù)量太大的時(shí)候這種操作可就不太優(yōu)雅了。不僅不夠優(yōu)雅，而且效率是很嚇人的。

優(yōu)化

其實(shí)，可以在計(jì)算距離之前就將很多數(shù)據(jù)先過(guò)濾掉。

沒(méi)必要在 計(jì)算上海地鐵站距離的時(shí)候?qū)⒚绹?guó)的地鐵站距離也計(jì)算一遍吧。

這在大多數(shù)應(yīng)用中都可以先將一些不需要的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉。

比如在數(shù)據(jù)是區(qū)分城市的情況下就可以將SQL改為下面這樣：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SET @cityId=605;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
where city_id=@cityId # 先將待計(jì)算的數(shù)據(jù)過(guò)濾的一部分
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的改進(jìn)就是先將待計(jì)算的數(shù)據(jù)在計(jì)算之前就剔除大部分。找一個(gè)長(zhǎng)沙地鐵站，沒(méi)有必要在上海先找一遍吧。

當(dāng)然，這種情況比較特殊一點(diǎn)，因?yàn)槟闶孪饶苤烙脩羲幍某鞘小?/p>

另一種改進(jìn)就是：

以用戶所在位置為圓心，畫一個(gè)半徑為R的圓，然后反推出這個(gè)圓圈的外接四邊形的經(jīng)緯度范圍。在計(jì)算距離之前先將外接四邊形經(jīng)經(jīng)緯度之外的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉。

指定一個(gè)理想的半徑R，先過(guò)濾掉不可能符合條件的數(shù)據(jù)。

反推外接四邊形范圍

/**
 * 獲取距離指定經(jīng)緯度的點(diǎn){@code radius} KM 的外接四邊形(嚴(yán)格來(lái)說(shuō)應(yīng)該是外接立方體)四個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度
 *
 * @param lng 經(jīng)度
 * @param lat 緯度
 * @param radius 半徑,單位:KM
 * @return <lng1,lng2,lat1,lat2>
 */
public static Tuple4<Double> calcBoxByDistFromPt(double lng, double lat, double radius) {
 SpatialContext context = SpatialContext.GEO;
 Rectangle rectangle = context.getDistCalc()//
  .calcBoxByDistFromPt(//
   context.makePoint(lng, lat), //
   radius * com.spatial4j.core.distance.DistanceUtils.KM_TO_DEG, context, null//
  );
 return new Tuple4<>(rectangle.getMinX(), rectangle.getMaxX(), rectangle.getMinY(), rectangle.getMaxY());
}

這里用到的工具類maven坐標(biāo)如下：

<dependency>
 <groupId>com.spatial4j</groupId>
 <artifactId>spatial4j</artifactId>
 <version>0.5</version>
</dependency>

此時(shí)的SQL可以改成這樣：

SET @targetLat = 31.175702;
SET @targetLng = 121.519095;
SELECT
 s.id ,
 s.name ,
 s.lng ,
 s.lat ,
 ROUND(
 6378.138 * 2 * ASIN(
  SQRT(
  POW(
   SIN( ( @targetLat * PI() / 180 - s.lat * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  +
  COS( @targetLat * PI( ) / 180 ) * COS( s.lat * PI( ) / 180 )
  * POW( SIN( ( @targetLng * PI() / 180 - s.lng * PI() / 180 ) / 2 ) , 2 )
  )
 ) * 1000
 ) AS distance
FROM station s
WHERE
 ( s.lng BETWEEN ${lng1} AND ${lng2} )
 AND ( s.lat BETWEEN ${lat1} AND ${lat2} )
ORDER BY distance ASC , s.id
LIMIT 20;

上面的 lng1,lng2,lat1,lat2 就是外接四邊形的范圍。

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