有效地从数据库中选择最近（距离）的记录答案

【问题标题】：Effectively selecting the closest (distance) record from a database有效地从数据库中选择最近（距离）的记录
【发布时间】：2020-07-14 08:29:12
【问题描述】：

我有一个包含 40k 场馆的数据库，并且现在还在增长。

假设我是红点

我希望能够尽快检索到最近的记录。

但是下一个项目的距离也可以是任何东西。并且也可能有 0-n 匹配。但是当我只是在寻找 1 时，我是否需要加载所有 40000 个结果？

如何按距离对记录进行排序？应该在 MYSQL 还是 PHP 中完成？这种计算几乎发生在每个请求、每个用户、每个页面上，因此解决方案需要快速。

编辑感谢您提供快速而有希望的答案，我需要查看这些资源，并会在几天内接受/评论答案。

【问题讨论】：

您是否尝试过在查询中包含到场地的距离（通过使用计算列）并查看它的速度有多慢？
@Sam Holder 我使用简单的毕达哥拉斯计算运行查询，以检查交叉口附近有哪些场地，脚本执行比分配给交叉口的场地慢 1-2 秒。（对于一台电脑来说，我觉得是很久了）
好的，很好。我只是在检查是否先完成了显而易见的事情，并且简单的解决方案不合适:)

标签： mysql math distance

【解决方案1】：

这个 Scribd 演示文稿（理论 + 数学公式 + Mysql）涵盖了这个问题： Geo Distance with MySQL

我希望它涵盖了你需要的一切

【讨论】：

【解决方案2】：

最简单的解决方案是简单计算每条记录的距离并按此值排序。问题是：这非常昂贵并且您不能为此使用索引。您可以通过仅查看记录的子集来降低成本，也许像这里的一些海报所建议的那样受到边界框的限制。

如果您想要一个清晰快速的解决方案，请查看 MySQL 的 Spatial Extensions。这些正是为您想做的事情而制作的。这些支持：

一种新的列型“点”
一种针对距离查询优化的特殊索引类型
距离操作员。

Thishowto 提供了一些示例：

CREATE TABLE address (
  address CHAR(80) NOT NULL,
  address_loc POINT NOT NULL,
  PRIMARY KEY(address),
  SPATIAL KEY(address_loc)
);
CREATE TABLE cab (
  cab_id INT AUTO_INCREMENT NOT NULL,
  cab_driver CHAR(80) NOT NULL,
  cab_loc POINT NOT NULL,
  PRIMARY KEY(cab_id),
  SPATIAL KEY(cab_loc)
);

SELECT
  c.cab_driver,
  ROUND(GLength(LineStringFromWKB(LineString(AsBinary(c.cab_loc),
                                             AsBinary(a.address_loc)))))
    AS distance
FROM cab c, address a
WHERE a.address = 'Foobar street 110'
ORDER BY distance ASC LIMIT 1;

【讨论】：

请注意，与通常的数据库索引相比，有一个特殊的空间索引可以利用

【解决方案3】：

按照article on Movable Type（带有 PHP 代码示例）中所述，创建一个“边界框”以在 SQL 查询中的 WHERE 子句中使用，然后在查询中包含 Haversine 公式以计算实际距离，并订购结果由距离 ASC。然后，最近的地点将是结果集中的第一个返回。

边界框有助于提高性能，因为这意味着您只需要对一小部分数据进行昂贵的距离计算

如果初始查询没有返回任何记录，请扩大边界框，然后再次执行查询，直到得到响应。

【讨论】：

【解决方案4】：

除了反复试验，没有有效的方法可以找到距离。也就是说，使用 MySQL，您不能按与目标的距离对记录进行排名，然后选择顶部的记录。最好的方法是选择一个您认为最接近记录的距离。数字太大，您将获得太多记录，数字太小，您将一无所获。假设您选择了 40 个单位。

WHERE xcoord BETWEEN n - 40 AND n + 40 AND ycoord BETWEEN n - 40 AND n + 40

现在您已经在一个 80 x 80 的框内获得了所有坐标的记录，以您的目标为中心（如果您在纬度和经度中工作，该框会有点倾斜，但事实并非如此' t真的很重要）。现在，如果您使用纬度和经度，则使用 Haversine 方程，如果只是笛卡尔坐标，则使用毕达哥拉斯方程来计算目标与每个点之间的距离。

【讨论】：