按邮政编码查找产品 |半正弦算法 |表现答案

【问题标题】：Product Lookup By Postal/Zip Code | Haversine Algorithm | Performance按邮政编码查找产品 |半正弦算法 |表现
【发布时间】：2016-05-17 06:52:53
【问题描述】：

我有一个基于邮政编码搜索项目的应用程序。

在搜索邮政编码时，我会返回来自该城市/社区的所有产品（通过解析邮政编码完成）。

我现在需要根据与原始邮政编码的距离对这些产品进行分类。

我将 Lat/Long 存储在 DB 中，并计划使用 Haversine 公式计算与原始查询的距离。

我的问题是，这应该在哪里计算。在返回我的数据集之前，我应该在存储过程中执行此操作吗？

或者我应该返回我的数据集，我的纬度/经度，并在返回给用户之前在服务器端计算它。

可能需要针对多达 1000 个结果执行计算。

【问题讨论】：

我远不是这个主题的专家（我曾使用 PostGIS 和 vincenty 进行空间查询），但可能是数据库，因为您可以对纬度/经度数据和顺序进行空间索引通过STDistance()，您需要按距离排序。数据库之外的任何东西都可以，但你会重新发明轮子。

标签： c# sql sql-server haversine

【解决方案1】：

通常，数据库服务器受 IO 限制而不是 CPU 限制。 YMMV，但如果您的情况很典型，最好在数据库服务器上执行 Haversine 计算。

我建议为您的 反正弦 计算使用自定义查找表，因为您可以提供对数刻度的近似距离，例如：

100 米，
300 米，
1 公里，
3 公里，
10 公里，
30 公里，
> 30 公里

然后使用线性插值作为细化。

对于单个大都市区遇到的典型距离，您可以考虑仅使用 the Taylor expansion for sin and cos 的 2 或 3 个术语，而不是更精确的计算：

sin(x) =~ x - x^3 / 6 + x^5 / 120
cos(x) =~ 1 - x^2 / 2 + x^4 / 24

还记得对于收敛的泰勒级数，第 n 项之后的误差严格小于第 (n+1) 项的大小。这使您可以在达到所需精度后有效地终止计算，由于地球不是一个均匀的球体，Haversine 公式的精度通常仅为 0.5%。

【讨论】：

【解决方案2】：

您使用的是 SQL Server 2008 或更高版本吗？如果是这样，我建议使用内置的地理数据类型，而不是直接进行 Haversine 计算。您可以有一个邮政编码表，其中包含邮政编码（例如 90210）和邮政编码的中心点或另一列中邮政编码覆盖的整个区域（或者如果这对您的应用程序有意义）。然后，您可以使用STDistance() 函数计算距离。此外，通过空间索引，您可以轻松获得按距离排序的列表。

【讨论】：