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xmumiffy 276 天前
where 条件限制经纬度差距各+-0.1 度,然后再算
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leaflxh 276 天前
先把店铺按照城市区域分好区
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dode 276 天前
建一个大一些的基础网格系统,正方形,三角形,六边形,提前划分标记一下这些经纬度
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akira 276 天前
你先说下 你怎么计算距离的呢
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wenber 276 天前 1
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HanSonJ 276 天前 2
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liprais 276 天前 via iPhone
mysql 也有 geo 功能,自己看看文档呗
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toneewang 276 天前
这个需求是不是可以用空间数据类型来存啊
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rabbbit 276 天前
Redis geo 或者 PostGIS
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laminux29 276 天前
思路错了。这就好比,你选择用汇编去实现,然后发个新帖子:汇编算法难题。
正确的思路是,选择支持地理范围直接查询的数据库,用它做个冗余数据库,专门做地理查询服务就行了,不要为难 MySQL ,很多场景,Mysql 并不适合。 |
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ZoR 276 天前
redis
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amon 276 天前 2
XY 问题,你还是使用 GEO 存储吧
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546L5LiK6ZOt 276 天前 via iPhone
之前做过地理位置相关的,经纬度小数点第一位精度是 10 公里左右,数据库按一位小数存经纬度,查询 sql 就变成等值查询了
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BeiChuanAlex 276 天前
我在想如果用 postgresql 会不会更好写。
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Vegetable 276 天前 1
@546L5LiK6ZOt 这也太糊弄了,0.9 和 1.1 匹配吗?
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mikewang 276 天前
根据坐标和 10 公里的条件,确定极限范围:
A <= 经度 <= B C <= 纬度 <= D 然后在查到的数据中,使用子查询验证是否真正满足 10 公里的条件。 这样可以避免全表计算距离。 |
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xiangyuecn 276 天前
mysql 自带空间数据类型 geometry + 空间索引,可以自己研究一下 mysql 文档,查询就直接构造出一个圆面(用合适边数的多边形去近似即可),查出和这个圆面相交坐标点就 ojbk 了,基本上所有数据库通用
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xiangyuecn 276 天前
指定中心点坐标、半径,生成圆面的代码,可以参考我的 AreaCity-Query-Geometry 代码,30 行
https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-Query-Geometry/blob/b626c53a85350c43c64e7886e926c3e9ac877a52/AreaCityQuery.java#L1375-L1402 其中采用 Haversine formula 算法 计算经纬度坐标的距离,5 行代码 |
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a1b2c3T 276 天前 via iPhone
没记错的话 redis 好像有这个功能,
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Thymolblue 276 天前 via Android 2
@546L5LiK6ZOt 实际上每经度距离和纬度相关,这样算这个库在北京就用不了了。
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iseki 276 天前 via Android
以前流行过 geohash ,如果 MySQL 自己的地理信息功能挑不起来大梁,可以尝试附加一个 geohash
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iseki 276 天前 via Android
另外如果可行,还是推荐使用现成可靠的地理信息设施,比如 PostGIS ,应该比 MySQL 自己的 GIS 功能强得多
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tracymcladdy 276 天前 via iPhone
不要折腾,全部加载出来,一个工具类的事
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sola97 276 天前
用过 postgis
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249239432 276 天前
楼上一群半吊子,这个是计算量的问题,需要消耗 cpu 资源的,不是换个工具换个数据库就能解决
我司需求是 600 万数据查询经纬度大于 50 米,解决方案是用 spark 并行计算,20 个 task ,一个任务配置 2G 内存 后端大概 50 台刀片机服务器集群,跑一次要 16 个小时 |
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lshero 276 天前
非要 mysql 吗 geohash 支持那么差劲的
一般用 ES 一步到位或者 Redis 得 geohash 取出 ID 后 mget 获取详情 |
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changdy 276 天前 8
@249239432 哈哈 笑死我了才 20w 条记录... 还需要购买额外的资源... 还说别人是半吊子..
说句不客气的话..200w 数据 postgis 也是轻轻松松搞定... 楼上那么多人提到了 geo 相关的服务..你这也不反思下自己... 果然你是最独特的... 希望你的下一条回复是 "经过认真分析,确实 geo 工具有可行性" |
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yingqi1 276 天前 2
@249239432 我也是搞大数据的,你这个 spark 的方案是真的有问题。spark 也有空间计算库 GeoSpark...。不需要硬算了。不论什么需求,一个 Job16 个小时真的吓到了。 再说了,人家 OP 是要实时查询的方法,很明显用楼上的 redis/mysql geo 数据类型可以解决。
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Fa11ingWood 276 天前
这个不知道 我司用的是 pg pg 有自带的函数 ST_within 这个函数 能实现你说的功能
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249239432 276 天前
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lqs 276 天前
有个很简单很取巧的做法:
经度和纬度分两个字段,并仅对纬度建立索引。由于纬度等距,相差 0.09 度大约为 10 公里,且中国大城市纬度分布差异较大,这样能利用索引初步筛选,把 20 万筛选到 5000 以内。然后再用距离公式精确计算。 |
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dzdh 276 天前 11
1.mysql 8.x 已经支持了,直接 sql 能实现,加上空间索引搜索非常快
2. redis geo 除了 mysql 之外最快的方案 3. 以上两种方案仅限于单纯的范围检索,如果是社交类的场景比如 5 公里范围内的排序外加+女的+18 的+3 天内上线过的+兴趣爱好 in (a,b,c) 的。那就老老实实上 elasticsearch 类的搜索引擎,没有任何其他方法可以最低成本实现。 |
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yingqi1 276 天前 1
@249239432 典型的数据结构问题,关集群什么事情。 审题: 20 万行数据,产品 ID (int)、经纬度(geohash) 各 8 字节。撑死 10 多 M ,要个鸡毛集群。 再说说 spark 不是框架/软件吗? 好好学习,请不要再使用“一群半吊子”的词汇了。
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249239432 276 天前
@yingqi1 这是计算量的问题,跟数据大小有什么关系,说不过就开始专牛角尖了? spark 我还不知道是什么东西么
2. 求最新最快的半径 10 公里内的所有店铺查询算法, 最好支持 MYSQL. 你这叫审题? 我用集群是不是比你用单机快? |
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cI137 275 天前 via iPhone
有人不懂什么叫空间换时间,沙雕集群
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SimbaPeng 275 天前 2
果然半吊子叫的是最凶的
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SimbaPeng 275 天前 1
也不知道从哪听了个 spark ,见人都要叭叭两句,笑死我了
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ffw5b7 275 天前 via Android 3
美团技术团队,2014 年的距离优化文档,希望能帮助你
https://tech.meituan.com/2014/09/05/lucene-distance.html |
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encro 275 天前
你们这些人,
都当 mysql 开发团队是 SB !!! 开发个简单的 geo 还比 pg 性能差一大截? |
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shenjinpeng 275 天前
推荐改用 es 查, 附带搜索一起搞了
PS: 贴一下 MySql 代码 ```PHP // 6371000 地球半径, 距离查询 // 可以当作子查询字段排序,先计算距离再排序 $distance = "ROUND( 6371000 * 2 * ASIN(SQRT( POW(SIN(({$lat} * PI() / 180 - latitude * PI() / 180) / 2),2) + COS({$lat} * PI() / 180) * COS(latitude * PI() / 180) * POW(SIN(({$lng} * PI() / 180 - longitude * PI() / 180) / 2),2))) ) AS distance"; ``` ```mysql -- 自己实现的 mysql 函数 CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `calcStoreDistance`(lat double, lng double,latitude double,longitude double) RETURNS int(11) BEGIN RETURN ROUND( 12742000 * ASIN(SQRT( POW(SIN((lat * PI() / 180 - latitude * PI() / 180) / 2),2) + COS(lat * PI() / 180) * COS(latitude * PI() / 180) * POW(SIN((lng * PI() / 180 - longitude * PI() / 180) / 2),2) ))); END -- 使用 SELECT *,calcStoreDistance(25.028317,102.678467,store.latitude,store.longitude) as distance FROM `store` order by distance; ``` ```mysql -- 直接用 mysql 自带函数 ROUND(st_distance_sphere(point($lng,$lat),geo)) as distance ``` |
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Orlion 275 天前
https://blog.fanscore.cn/a/51/ 看下我这这篇文章吧,不知道对你有没有帮助,大概思路是取出一个坐标点附近九宫格所有坐标点,然后在程序中计算每个点距离该坐标点的距离,过滤掉不符合距离条件的点。
虽然文章中使用的是 redis ,但换成 mysql 应该是通用的吧。 |
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opengps 275 天前
这问题刚好我以前做围栏时候用过,办法就是一楼所说。按照纬度 1 度相差 111km 来算,10 公里刚好就是 0.1 度,然后你再根据需要二次筛选即可(甚至不筛选也够用了)
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QlanQ 275 天前 1
mysql 高版本的已经支持了,20w 数据 还是可以应付了,等公司有钱了,快上市了,流量起来了,有时间了你在改一版吧,改成 es ,把前端相关查询都走 es(es 真的很费钱,小公司单台服务器配置差点的,都跑不起来,比如 2G 内存的)
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summerLast 275 天前
1. 当前经纬度各加减 50 米
2. 35.35 米外 50 米内坐标转换算斜边长度大于 50 米的 1+2 |
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echoZero 275 天前
之前做过 根据用户位置查找多少米的商户,用 redis 的 GEO 算的
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Desdemor 275 天前
俺们用的 redis
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qsnow6 275 天前
GEO 是最佳实践,优化好索引速度很快,上集群纯粹没活硬整,集群间的通信不需要开销吗?
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tool2d 275 天前
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griffen 275 天前
neo4j 比较适用于这类数据吧?
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fengpan567 275 天前
我建议直接换 mongodb
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xz410236056 275 天前
@xmumiffy #1 范围是个圆形。。。
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eachann 275 天前
1. 使用 MySQL 的空间数据类型`POINT`存储位置经纬度是合适的。
2. 使用 MySQL 的空间索引和`ST_Distance_Sphere`函数可以快速查询半径 10 公里内的所有店铺。 解释: 1. MySQL 的空间数据类型`POINT`可以存储地理位置的经纬度信息。与传统的两个分开的字段相比,`POINT`类型可以让 MySQL 利用空间索引( Spatial Index ),这样可以大大提高地理位置查询的效率。 2. `ST_Distance_Sphere`函数可以计算两个点之间的球面距离,适用于地球表面的距离计算。结合空间索引,这种方法可以快速筛选出指定半径内的店铺。 建议: - 确保你的 MySQL 版本支持空间数据类型和函数。MySQL 5.7 及以上版本对空间数据的支持较好。 - 在包含经纬度的`POINT`字段上创建空间索引,以提高查询效率。 - 使用如下 SQL 示例进行查询: ```sql SELECT shop_name, ST_AsText(location) FROM shops WHERE ST_Distance_Sphere(location, ST_GeomFromText('POINT(经度 纬度)')) <= 10000; ``` - 替换`经度`和`纬度`为你的指定坐标。这个查询会返回距离指定坐标 10 公里内的所有店铺的名称和位置。 |
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ElmerZhang 275 天前
我用 postgis 。不过我记得 mysql 5.7 开始就支持 geo 了吧?
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openmynet 275 天前
tile38
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sazima 275 天前
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freewind 275 天前
50w 数据直接用 mysql 查不用一秒就出来了
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jackerbauer 275 天前
感觉 geohash 应该可以的
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ZeroDu 275 天前
大多数据库都有 geo 相关支持的。简单点 redis 就可以
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rrfeng 275 天前
600 万数据查询经纬度大于 50 米,跑一次查询 16 小时,笑死
可能是个好消息,这种公司还能活着说明市场还没差到那么惨? |
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lianglianglee 275 天前
如果版本低,可以先从 MySQL 中取正方形的数据,10 公里可以取固定的经纬度差,然后再用代码计算哪些需要剔除。
10 公里范围内,只要不是南北极,不用算球的弧度,相差不会太大,可能有十几厘米的误差 |
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dyllen 275 天前
我之前用 decimal 类型存经纬度数据,精确到四位还是几位忘了,两个字段,查距离就比较经纬度数据了,能查个大概。
比较格子的四个点,在点里面的数据全取出来。 |
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zihuyishi 275 天前
东南西北各扩展 10 公里然后把正方形里的店铺全筛出来,然后再用代码算一下距离把不满足条件的过滤掉。
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0576coder 275 天前
geohash
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yjhatfdu2 275 天前 7
@249239432 你这也太离谱了,我给你看看 postgis 的测试结果,笔记本上运行( m1max )。
创建一个测试表,并用使用 WGS84 坐标系,创建 1000w 条测试数据,平均分布在经度 120-130 ,纬度 60-70 postgres=# create table geo(id serial primary key,point geography); CREATE TABLE Time: 8.159 ms postgres=# insert into geo(point) select st_point(120+10*random(),60+10*random(),4326) from generate_series(1,10000000); INSERT 0 10000000 Time: 22743.621 ms (00:22.744) postgres=# select count(*) from geo; count ---------- 10000000 (1 row) Time: 184.563 ms 直接查找 500m 内的点 postgres=# select id,st_astext(point) from geo where point<->st_point(121,61,4326) <500; id | st_astext ---------+---------------------------------------------- 462445 | POINT(120.99758165008446 60.99813696562379) 1438617 | POINT(121.00541966217078 61.00254115685877) 6427771 | POINT(121.0057518866478 60.99946005998968) 7239910 | POINT(121.00062919717045 61.00302782747821) 480378 | POINT(121.00686930870204 60.99929456226042) 6463221 | POINT(121.00448273536959 60.99901955735362) 7497972 | POINT(121.00128087999187 61.000266168985476) 9546292 | POINT(121.00044691737057 61.00368666618427) 9594039 | POINT(121.00070061094034 60.996584053665245) (9 rows) Time: 897.110 ms 创建 GIST 索引后使用 ST_DWithin 函数可以使用索引加速 postgres=# select id,st_astext(point) from geo where ST_DWithin(point,st_point(121,61,4326),500) ; id | st_astext ---------+---------------------------------------------- 7497972 | POINT(121.00128087999187 61.000266168985476) 9594039 | POINT(121.00070061094034 60.996584053665245) 6463221 | POINT(121.00448273536959 60.99901955735362) 9546292 | POINT(121.00044691737057 61.00368666618427) 1438617 | POINT(121.00541966217078 61.00254115685877) 7239910 | POINT(121.00062919717045 61.00302782747821) 462445 | POINT(120.99758165008446 60.99813696562379) 480378 | POINT(121.00686930870204 60.99929456226042) 6427771 | POINT(121.0057518866478 60.99946005998968) (9 rows) Time: 10.359 ms 只要 10 毫秒,比你们快至少 3 亿倍 只能说废公司是贵物 |
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leonhao 275 天前
这帖子太刷新下限了,没想到数据库水平如此之低,天天卷八股了
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xmumiffy 275 天前 via Android
@xz410236056 先限定范围在圆的外接正方形内,只对这个正方形继续搜索
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xmumiffy 275 天前
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lyz1990 275 天前
哈哈,为啥这种不涉及价值观和意识形态的纯技术问题也能吵起来
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niubee1 275 天前
圆形半径比较难算,如果是计算一个上下左右 5 公里范围的矩形就简单了。如果你不用索引的内置函数的话,可以计算出这个矩形的经度范围和纬度范围,然后根据这个范围过滤就行了,前提是经度纬度要分开用浮点字段存。这个方法适合没有用 GIS 索引的情况下。
如果你用了空间索引的话: SELECT * FROM locations WHERE ST_Contains( GeomFromText('Circle(Longitude Latitude radius)'), position ); |
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dog82 275 天前
XX 年前知道 oracle spatial 是解决空间计算的扩展
看楼上的回复,mysql geo 应该类似 |
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lambdaq 275 天前
20 万条记录 。。。直接 where 经度 between a and b AND 纬度 between c AND d 然后拿到数据,代码里 Haversine 一把梭吧。。
啥时候 1000w 以上的数据再用各种 geo 库吧。 |
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xz410236056 275 天前
@xmumiffy #75 严格来说,应该是个球面(甚至除以余弦的方式也不严谨,地球又不是个球。应该用 Vincenty ),在空间中找个平面图形,误差会很大。经纬度中每度的距离并不是固定的,尤其是精度,会随着纬度变化而变化。有的地方会是个 22*22 的矩形(赤道)越靠近极点越小,这样就会有很多冗余数据和漏掉很多数据。
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mxT52CRuqR6o5 275 天前
啥 geo 索引相关的知识都不知道,就拿集群搁那儿硬算 5 个小时,还觉得自己可牛逼了😅
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xmumiffy 275 天前
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yh7gdiaYW 275 天前
数据导入 MongoDB ,$geoWithin ,完事儿
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249239432 275 天前
@yjhatfdu2 没说清楚需求,600 万数据是要互相跟其他所有数据计算的,也就大概是 600 / 2 * ( 600 - 0.001 ) 万次查询,需要大量 cpu 资源
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macttt 275 天前
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lambdaq 275 天前
@xz410236056 好像是个椭球。高纬度地区是扁的。。
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macttt 275 天前 1
@macttt 美团有一篇文章可以参考,使用的 ES:https://tech.meituan.com/2022/11/17/elasicsearch-optimization-practice-based-on-run-length-encoding.html ,我觉得用传统数据结构不太可行噢
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zhouxiyu 275 天前
还是用地理数据库吧
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jackerbauer 275 天前
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mxT52CRuqR6o5 275 天前
@lyz1990 #76 那个人到处传播错误知识还不自知得 diss 几句呀,不然别人信了学了去了可害人啊
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lijin7516 275 天前
我觉得大家讨论的非常精彩,笑出了猪叫声
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romisanic 275 天前
拿空间换时间
况且你这点数据也用不了多少控件 |
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ynxh 275 天前
好问题
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jimrok 275 天前
欧式距离可能会容易算一些,曼哈顿距离可能体验更好,如果是欧式距离,可以先把地图分割成区域,再通过 10 公里的半径计算一下有那些区域落入,把这些区域里面商户列出,优先中心区域,其他边缘区域的需要二次筛查,稍微耗费一些计算。
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Rickkkkkkk 275 天前
技术方案选型就被打回了...老老实实用 redis 吧.
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mmdsun 274 天前 via iPhone
“现在我用 sql 查询距离指定坐标半径 10 公里内的所有店铺, 发现查询速度奇慢。” op 贴下关键 SQL 看看,才 20 万不会慢的
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cherishfall 274 天前
美团技术-地理空间距离计算优化 https://tech.meituan.com/2014/09/05/lucene-distance.html 这篇博客应该是博主需要的。
现在我的做法(数据量较小)是在 mysql 创建一个 haversine 方法计算距离的函数,然后传入就好了。 |