使用长/纬度坐标查找另一个邮政编码半径内的列表的邮政编码/坐标[关闭]

Question

我想查找邮政编码任意半径范围内的所有列表。例如距离 90210 10 英里，距离 00603 100 英里，等等。

如果我的查询是“距离 90210 10 英里”，我想返回这 10 英里半径内的所有列表。列表也是邮政编码，所以我基本上想找到这 10 英里半径内的所有其他邮政编码。

我想一旦我收集了半径中的所有邮政编码，然后我将它们添加到一个数组中，然后使用 SQL 查找该数组中包含邮政编码的所有列表。但是，我不确定这是否是最好的方法。

我曾尝试进行研究，但对我来说变得非常复杂；我认为这可能与大圆有关。我也一直在 http://williams.best.vwh.net/avform.htm 研究航空公式，但仍然无法解决任何问题。

我有一个邮政编码数据库，其中包含所有邮政编码的经度和纬度，以及城市和州信息。这是我需要的足够信息。我想我只需要知道数学；我不想使用 API。

关于如何计算这样的半径，我完全迷失了。

Answer 1

您可以通过调用以下api获取与输入的邮政编码对应的所有邮政编码列表：-

$zipcode=90210;
$distancekm=10;

$curl = curl_init();
   curl_setopt_array($curl, array( 
   CURLOPT_RETURNTRANSFER => 1,

   CURLOPT_URL => 
       'http://zipcodedistanceapi.redline13.com/rest/2odywUYrQJOEEO0vJdlcH5Qd8Lf6EGKG4YfBTd2JXQoCFo7pBsBiysvGdLNSsyzw/radius.json/'.$zipcode.'/'.$distancekm.'/mile'));

   $result = curl_exec($curl);

   $decoded_result = json_decode($result, true);

$decoded_result 会返回距离邮政编码 90210 近 10 英里的所有邮政编码。

希望这对你有帮助。

Answer 2

您提到了 3 个不同的问题：

• “英里”和“地理坐标”没有直接转换。您可能听说过，地球并不平坦 :-)，这意味着赤道和洛杉矶纬度的 1º 经度将以英里为单位有不同的谷值。您链接的公式是spherical law of cosines 的应用程序，它允许您以更快的近似值转换经度和纬度差异

• 假设您可能有很多地址，您的第二个问题是常规 MySQL 索引（B-Trees）对于通过最近坐标进行过滤可能非常低效。一些数据库供应商（Oracle、Postgress）具有“GIS 扩展”，允许对地理坐标执行快速查找。虽然 MySQL 具有这些特定的数据类型和功能，但早期版本的范围和性能非常有限。最新版本（5.6 和 5.7）在某种程度上改进了这一点，您可以在此处查看使用 MySQL 过滤坐标附近位置的示例：

  http://mysqlserverteam.com/mysql-5-7-and-gis-an-example/

  它涉及使用边界框进行过滤，这使得 MySQL 功能更容易。 上一个链接在分步指南中包含所有公式和查询。

• 您打算执行点搜索，然后执行第二个查询以检索每个找到的位置的信息。这在网络带宽方面是不必要的并且可能效率低下，您可以通过执行自连接（在表中加入搜索特定邮政编码并搜索地理上接近的记录）在单个查询中完成所有操作。

这是另一个关于 GIS 和 MySQL 的链接：http://www.slideshare.net/henrikingo/spatial-functions-in-mysql-56-mariadb-55-postgis-20-and-others

Answer 3

也许这个 Java 项目可以提供帮助。该项目以公里为单位进行配置。您可以在 CityDAO.java 中修改这些

public List<City> findCityInRange(GeoPoint geoPoint, double distance) {
    List<City> cities = new ArrayList<City>();
    QueryBuilder queryBuilder = geoDistanceQuery("geoPoint")
            .point(geoPoint.getLat(), geoPoint.getLon())
            //.distance(distance, DistanceUnit.KILOMETERS) original
            .distance(distance, DistanceUnit.MILES)
            .optimizeBbox("memory")
            .geoDistance(GeoDistance.ARC);

    SearchRequestBuilder builder = esClient.getClient()
            .prepareSearch(INDEX)
            .setTypes("city")
            .setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH)
            .setScroll(new TimeValue(60000))
            .setSize(100).setExplain(true)
            .setPostFilter(queryBuilder)
            .addSort(SortBuilders.geoDistanceSort("geoPoint")
                    .order(SortOrder.ASC)
                    .point(geoPoint.getLat(), geoPoint.getLon())
                    //.unit(DistanceUnit.KILOMETERS)); Original
                    .unit(DistanceUnit.MILES));

    SearchResponse response = builder
            .execute()
            .actionGet();


    SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();

    scroll:
    while (true) {

        for (SearchHit hit : hits) {
            Map<String, Object> result = hit.getSource();
            cities.add(mapper.convertValue(result, City.class));
        }

        response = esClient.getClient().prepareSearchScroll(response.getScrollId()).setScroll(new TimeValue(60000)).execute().actionGet();
        if (response.getHits().getHits().length == 0) {
            break scroll;
        }
    }

    return cities;
}

“LocationFinder\src\main\resources\json\cities.json”文件包含比利时的所有城市。如果需要，您也可以删除或创建条目。只要您不更改名称和/或结构，就不需要更改代码。

请务必阅读自述文件https://github.com/GlennVanSchil/LocationFinder