【LBS】基于地理位置的搜索之微信 附近的人 简单实现
缘由
本周技术群有一个同学说我们该怎么实现 由近到远的基于地理位置的搜索，我创业做电商的系统做过类似这样的服务，我把我们以前的操作给大家分享下
什么是LBS
LBS 全称是 Location Based Service ,基于位置的服务。我们可以使用到这种服务，真是由于我国移动设备的大量增加，让我们加速进入了 移动互联网的时代。
由近到远的基于地理位置的搜索 其实就是 通过当前使用用户的经纬度，然后从我们自己的数据库中查出指定范围内（例如5km）的数据，按照由近到远的顺序 进行展示。
这句话中有四个条件
用户的经纬度，我们定义 用户维度为：$lat 、经度：$lng
指定范围，定义范围：distince
数据库中商家的经纬度字段，定义 维度为：lat，经度：lng
计算 用户经纬度 与 数据库中商家的经纬度 距离，由远及近进行排序
接下来，我们一起来用两种方案实现
实现方案一：
这种方案会比较挫，
理想模型计算阀值点
计算某个经纬度的周围某段距离的正方形的四个点
为什么这么计算，我给大家举个例子，如果我们把我们的地球仪中国区域直接摁平，是不是地球仪就灭有弧度了 ，我们理想方式就是在一定距离上这么计算的。计算代码如下
/**
* php代码
*计算某个经纬度的周围某段距离的正方形的四个点
*@param float $lng 经度
*@param float $lat 纬度
*@param float $distance 该点所在圆的半径，该圆与此正方形内切，默认值为5千米
*@return array 正方形的四个点的经纬度坐标
*/
function squarePoint($lat, $lng,$distance = 5.0){
$earth_radius = 6371;//地球半径
$dlng = 2 * asin(sin($distance / (2 * $earth_radius)) / cos(deg2rad($lat)));
$dlng = rad2deg($dlng);
$dlat = $distance/$earth_radius;
$dlat = rad2deg($dlat);
return [
'left-top' =>['lat'=>$lat + $dlat, 'lng'=>$lng - $dlng],
'right-top' =>['lat'=>$lat + $dlat, 'lng'=>$lng + $dlng],
'left-bottom' =>['lat'=>$lat - $dlat, 'lng'=>$lng - $dlng],
'right-bottom'=>['lat'=>$lat - $dlat, 'lng'=>$lng + $dlng],
];
}取出用户指定距离的数据
根据上面的方法，我们计算出来了4个点，接下来我们直接从数据库取出符合条件的数据
$geo_data = squarePoint($lat,$lng,$distance);
$left_bottom = $geo_data['left-bottom'];
$right_top = $geo_data['right-top'];
$lat_min = $left_bottom['lat'];
$lat_max = $right_top['lat'];
$lng_min = $left_bottom['lng'];
$lng_max = $right_top['lng'];
$sql = "SELECT * FROM table_name
WHERE lat > {$lat_min} lat < {$lat_max} and lng > {$lng_min} and lng < {$lng_max} ";按照距离远近排序
这个将 上面的符合条件的结果集取出来，在代码中排序，计算 两个经纬度之间距离的方法如下
/**
*
* 根据经纬度计算距离 单位(公里)
* @param $lng1 float 经度1
* @param $lat1 float 纬度2
* @param $lng2 float 经度1
* @param $lat2 float 纬度2
* @return float
*/
function getdistance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)
{
$dx = $lng1 - $lng2; // 经度差值
$dy = $lat1 - $lat2; // 纬度差值
$b = ($lat1 + $lat2) / 2.0; // 平均纬度
$Lx = deg2rad($dx) * cos(deg2rad($b)); // 东西距离
$Ly = deg2rad($dy); // 南北距离
return round(6371*sqrt($Lx * $Lx + $Ly * $Ly),4); // 用平面的矩形对角距离公式计算总距离
}按照方法一计算出来，基本问题不大，但是在数据量大（第二步结果集）到一定程度了是有很严重的效率问题的。这里给出一个衍生版本,直接计算距离
SELECT *,SQRT( POWER( $lat - lat, 2) + POWER($lng - lng, 2) ) AS d
FROM table_name
WHERE (lat BETWEEN $lat_min AND $lat_max ) AND (lng BETWEEN $lng_min AND $lng_max ) AND d < $distance
ORDER BY d ASC LIMIT 10;实现方案二
这个方法很快，直接可以SQL实现，由于数据库本身也支持很多函数的，我们直接在数据库本身计算就可以了。具体计算代码如下：
/**
* $lat：用户维度
* $lng：用户精度
* $as_name：查询出来的SQL字段名称
*/
get_distance_sql($lat,$lng,$as_name='distance')
{
return sprintf('round(6371*sqrt( pow((PI()*(abs(`lat`-%f))/180) * cos(PI()*(`lat`+%f)/360),2)
+ pow((PI()*abs(`lng`-%f)/180),2)),4) as %s',$lat,$lat,$lng,$as_name);
}具体SQL如下：
/**
* shop_id 商家id
*/
$sql = "SELECT shop_id,lat,lng,".get_distance_sql( $lat,$lng)." FROM table_name
WHERE distance< = ".$distance." ORDER BY distance ASC" ;这样就可以直接查出结果并排序了
结论
以上两种方案中，第二个是我我们当时使用的，我们当时数据库几十万，效率还可以。上百万乃至更高的需要大家去实现了
原文地址： 【LBS】基于地理位置的搜索之微信 附近的人 简单实现
标签： lbs 附近的人 由远及近 大众点评
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