最近给andorid做后台查询数据功能，有一个需求是模仿微信的查找附近人功能。 数据库中存储每个用户的经纬度信息及用户信息，通过当前用户传递过来的经纬度查询这个用户半径N公里以内的用户信息。
数据库表结构：
表信息
表名 Mobile_User
mu_id 自增，主键
mu_u_id 用户表的ID 外键
mu_longitud 精度
mu_latitude 纬度 (还有其他的一些信息，这里就列举4个字段足矣)
首先需要一个方法，是把传递过来的经纬度按照半径N公里扩散，找出距离中心经纬度N公里的上下左右经纬度值。效果如图
随手画的 勿喷
以中心生成经纬度时 正上方和正下方的精度是不变的，只有纬度变化。 生成左右时道理一样，只有精度变化，纬度是不变的。
所以只需要生成上下的纬度，左右的精度就可以了。
参考了网上的文章，http://digdeeply.info/archives/06152067.html 这篇文章是用PHP实现的经纬度查询。修改成java的 代码如下
/**
* 生成以中心点为中心的四方形经纬度
*
* @param lat 纬度
* @param lon 精度
* @param raidus 半径（以米为单位）
* @return
*/
public static double[] getAround(double lat, double lon, int raidus) {
Double latitude = lat;
Double longitude = lon;
Double degree = (24901 * 1609) / 360.0;
double raidusMile = raidus;
Double dpmLat = 1 / degree;
Double radiusLat = dpmLat * raidusMile;
Double minLat = latitude - radiusLat;
Double maxLat = latitude + radiusLat;
Double mpdLng = degree * Math.cos(latitude * (Math.PI / 180));
Double dpmLng = 1 / mpdLng;
Double radiusLng = dpmLng * raidusMile;
Double minLng = longitude - radiusLng;
Double maxLng = longitude + radiusLng;
return new double[] { minLat, minLng, maxLat, maxLng };
}
这样四周的经纬度都已经生成了。
下一步是查询数据库中和四周经纬度匹配的数据。 如果数据量很大的话会很耗时间，而且会很消耗流量。所以需要用到分页查询
代码如下
select * from mobile_user where mu_latitude <> 0 and mu_longitud > #left_lat# and mu_longitud < #right_lat# and mu_latitude > #down_lon# and mu_latitude < #top_lon# and mu_u_id <> #uid# order by ACOS(SIN((#lat# * 3.1415) / 180 ) * SIN((mu_latitude * 3.1415) / 180 ) +COS((#lat# * 3.1415) / 180 ) * COS((mu_latitude * 3.1415) / 180 ) *COS((#lon# * 3.1415) / 180 - (mu_longitud * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit #start#,#end#
我用的是ibatis框架，sql里以#开始并结束的 是我传递过来的参数。 sql语句计算了每条数据和中心经纬度的距离并且以最近进行排序。 sql语句是根据下面的方法演变而来
方法是计算两个经纬度之间的直线距离。
/**
* 计算中心经纬度与目标经纬度的距离（米）
*
* @param centerLon
* 中心精度
* @param centerLan
* 中心纬度
* @param targetLon
* 需要计算的精度
* @param targetLan
* 需要计算的纬度
* @return 米
*/
private static double distance(double centerLon, double centerLat, double targetLon, double targetLat) {
double jl_jd = 102834.74258026089786013677476285;// 每经度单位米;
double jl_wd = 111712.69150641055729984301412873;// 每纬度单位米;
double b = Math.abs((centerLat - targetLat) * jl_jd);
double a = Math.abs((centerLon - targetLon) * jl_wd);
return Math.sqrt((a * a + b * b));
}
这样既实现了分页处理，又实现了每条数据的经纬度与中心经纬度的直线距离（以米为单位）。
最后就是组成json数组返回给android使用了。
做个笔记，欢迎补充。
思考：
数据量大了，需要按照经纬度进行分表
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