SQL 实战：基于经纬度的距离计算与位置查询

在位置服务（LBS）系统中，基于地理位置查询和距离计算是核心功能之一。例如：

• 查找附近的商铺、加油站或医院。
• 计算两点之间的实际直线距离。
• 筛选出指定范围内的用户或设备位置。

MySQL 提供了多种方式实现地理位置查询，包括 ST_Distance_Sphere() 和经典的 Haversine 公式。本文将介绍如何使用这两种方式在 MySQL 中进行距离计算与位置筛选。

一、经纬度距离计算原理

1. 地球模型与球面距离

二、方法 1：使用 ST_Distance_Sphere() 计算球面距离

函数介绍

• ST_Distance_Sphere(point1, point2) 直接返回两点之间的球面距离，结果以米为单位。
• POINT(lng, lat) 将经纬度转换为点对象。

案例 1：计算两点之间的直线距离

需求：
计算从北京天安门到上海外滩的直线距离。

天安门坐标：(39.9087, 116.3975)
外滩坐标：(31.2335, 121.4920)

SQL 实现

SELECT ST_Distance_Sphere(  
    POINT(116.3975, 39.9087),  
    POINT(121.4920, 31.2335)  
) AS distance_meters;

查询结果

解释：

• 结果显示北京到上海外滩的直线距离约为 1064 公里。
• POINT(lng, lat) 将经纬度转换为地理点，ST_Distance_Sphere 计算两点的球面距离。

案例 2：查询当前位置 5 公里范围内的商铺

需求：
查询距离当前定位（广州塔 23.1056, 113.3248）5 公里范围内的商铺信息。

表结构 shops

SQL 实现

SELECT shop_id, name,  
       ST_Distance_Sphere(POINT(lng, lat), POINT(113.3248, 23.1056)) AS distance_meters  
FROM shops  
WHERE ST_Distance_Sphere(POINT(lng, lat), POINT(113.3248, 23.1056)) <= 5000  
ORDER BY distance_meters;

查询结果

解释：

• 查询范围限定为 5000 米（5 公里）。
• 使用 WHERE 过滤距离条件，同时按照距离升序排序，方便查看最近的商铺。

三、方法 2：Haversine 公式计算距离

在不支持 ST_Distance_Sphere 的 MySQL 版本中，可以使用 Haversine 公式 实现经纬度距离计算。

案例 3：Haversine 公式计算两点间距离

SQL 实现

SELECT  
    6371000 * 2 * ASIN(  
        SQRT(  
            POWER(SIN(RADIANS((39.9087 - 31.2335) / 2)), 2) +   
            COS(RADIANS(39.9087)) * COS(RADIANS(31.2335)) *  
            POWER(SIN(RADIANS((116.3975 - 121.4920) / 2)), 2)  
        )  
    ) AS distance_meters;

结果：

解释：

• 手动实现 Haversine 公式，使用三角函数计算地球表面的两点距离。
• 6371000 表示地球平均半径，单位为米。

四、复杂位置查询：筛选指定范围内的对象

案例 4：查询用户 10 公里范围内的餐厅

需求：
用户当前位置 (30.5702, 104.0648)，查询 10 公里内的餐厅。

表结构 restaurants

SQL 实现

SELECT rest_id, name,  
       6371000 * 2 * ASIN(  
           SQRT(  
               POWER(SIN(RADIANS((30.5702 - lat) / 2)), 2) +   
               COS(RADIANS(30.5702)) * COS(RADIANS(lat)) *  
               POWER(SIN(RADIANS((104.0648 - lng) / 2)), 2)  
           )  
       ) AS distance_meters  
FROM restaurants  
HAVING distance_meters <= 10000  
ORDER BY distance_meters;

查询结果

五、性能优化与注意事项

1. 建立空间索引：
   如果表中存储大量地理位置数据，可以使用 空间索引 提升查询速度：

ALTER TABLE shops ADD SPATIAL INDEX (lat, lng);

2. 限制结果集大小：
   在大数据量环境下，添加 LIMIT 和分页，提高查询效率：

ORDER BY distance_meters LIMIT 10;

六、总结

• MySQL 提供了两种方式实现基于经纬度的距离计算：
  • ST_Distance_Sphere()：直接计算，简单高效，推荐使用。
  • Haversine 公式：适用于不支持 ST_Distance_Sphere 的旧版本。
• 通过位置查询可以实现商铺筛选、附近用户查找等功能，广泛应用于 LBS 场景。