Distância Grande Círculo do MySQL (fórmula Haversine)

Eu tenho um script PHP que obtém os valores de Longitude e Latitude e os insere em uma consulta MySQL. Eu gostaria de torná-lo apenas MySQL. Aqui está o meu código PHP atual:

if ($distance != "Any" && $customer_zip != "") { //get the great circle distance

    //get the origin zip code info
    $zip_sql = "SELECT * FROM zip_code WHERE zip_code = '$customer_zip'";
    $result = mysql_query($zip_sql);
    $row = mysql_fetch_array($result);
    $origin_lat = $row['lat'];
    $origin_lon = $row['lon'];

    //get the range
    $lat_range = $distance/69.172;
    $lon_range = abs($distance/(cos($details[0]) * 69.172));
    $min_lat = number_format($origin_lat - $lat_range, "4", ".", "");
    $max_lat = number_format($origin_lat + $lat_range, "4", ".", "");
    $min_lon = number_format($origin_lon - $lon_range, "4", ".", "");
    $max_lon = number_format($origin_lon + $lon_range, "4", ".", "");
    $sql .= "lat BETWEEN '$min_lat' AND '$max_lat' AND lon BETWEEN '$min_lon' AND '$max_lon' AND ";
    }

Alguém sabe como fazer isso inteiramente MySQL? Eu naveguei um pouco na Internet, mas a maioria da literatura é bastante confusa.

Do FAQ do Google Code - Criando um localizador de lojas com PHP, MySQL e Google Maps :

Aqui está a instrução SQL que encontrará os 20 locais mais próximos que estão dentro de um raio de 40 km até a coordenada 37, -122. Ele calcula a distância com base na latitude / longitude dessa linha e na latitude / longitude alvo e, em seguida, solicita apenas linhas onde o valor da distância é menor que 25, ordena toda a consulta por distância e limita a 20 resultados. Para pesquisar por quilômetros em vez de milhas, substitua 3959 por 6371.

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) 
* cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin(radians(lat)) ) ) AS distance 
FROM markers 
HAVING distance < 25 
ORDER BY distance 
LIMIT 0 , 20;

$greatCircleDistance = acos( cos($latitude0) * cos($latitude1) * cos($longitude0 - $longitude1) + sin($latitude0) * sin($latitude1));

com latitude e longitude em radiano.

tão

SELECT 
  acos( 
      cos(radians( $latitude0 ))
    * cos(radians( $latitude1 ))
    * cos(radians( $longitude0 ) - radians( $longitude1 ))
    + sin(radians( $latitude0 )) 
    * sin(radians( $latitude1 ))
  ) AS greatCircleDistance 
 FROM yourTable;

é sua consulta SQL

para obter seus resultados em km ou milhas, multiplique o resultado pelo raio médio da Terra ( 3959milhas, 6371km ou 3440milhas náuticas)

O que você está calculando no seu exemplo é uma caixa delimitadora. Se você colocar seus dados de coordenadas em uma coluna do MySQL espacial , poderá usar a funcionalidade de compilação do MySQL para consultar os dados.

SELECT 
  id
FROM spatialEnabledTable
WHERE 
  MBRWithin(ogc_point, GeomFromText('Polygon((0 0,0 3,3 3,3 0,0 0))'))

Se você adicionar campos auxiliares à tabela de coordenadas, poderá melhorar o tempo de resposta da consulta.

Como isso:

CREATE TABLE `Coordinates` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT 'id for the object',
`type` TINYINT(4) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'type',
`sin_lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'sin(lat) in radians',
`cos_cos` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*cos(lon) in radians',
`cos_sin` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*sin(lon) in radians',
`lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'latitude in degrees',
`lon` FLOAT NOT NULL COMMENT 'longitude in degrees',
INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)
)    

Se você estiver usando o TokuDB, obterá um desempenho ainda melhor se adicionar índices de cluster em qualquer um dos predicados, por exemplo, assim:

alter table Coordinates add clustering index c_lat(lat);
alter table Coordinates add clustering index c_lon(lon);

Você precisará do lat e lon básico em graus, bem como do pecado (lat) em radianos, cos (lat) * cos (lon) em radianos e cos (lat) * sin (lon) em radianos para cada ponto. Então você cria uma função mysql, algo assim:

CREATE FUNCTION `geodistance`(`sin_lat1` FLOAT,
                              `cos_cos1` FLOAT, `cos_sin1` FLOAT,
                              `sin_lat2` FLOAT,
                              `cos_cos2` FLOAT, `cos_sin2` FLOAT)
    RETURNS float
    LANGUAGE SQL
    DETERMINISTIC
    CONTAINS SQL
    SQL SECURITY INVOKER
   BEGIN
   RETURN acos(sin_lat1*sin_lat2 + cos_cos1*cos_cos2 + cos_sin1*cos_sin2);
   END

Isso lhe dá a distância.

Não se esqueça de adicionar um índice em lat / lon, para que o boxe delimitador possa ajudar na pesquisa, em vez de diminuí-la (o índice já foi adicionado na consulta CREATE TABLE acima).

INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)

Dada uma tabela antiga com apenas coordenadas lat / lon, você pode configurar um script para atualizá-lo assim: (php usando meekrodb)

$users = DB::query('SELECT id,lat,lon FROM Old_Coordinates');

foreach ($users as $user)
{
  $lat_rad = deg2rad($user['lat']);
  $lon_rad = deg2rad($user['lon']);

  DB::replace('Coordinates', array(
    'object_id' => $user['id'],
    'object_type' => 0,
    'sin_lat' => sin($lat_rad),
    'cos_cos' => cos($lat_rad)*cos($lon_rad),
    'cos_sin' => cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
    'lat' => $user['lat'],
    'lon' => $user['lon']
  ));
}

Em seguida, você otimiza a consulta real para fazer o cálculo da distância apenas quando realmente necessário, por exemplo, delimitando o círculo (bem, oval) por dentro e por fora. Para isso, você precisará pré-calcular várias métricas para a própria consulta:

// assuming the search center coordinates are $lat and $lon in degrees
// and radius in km is given in $distance
$lat_rad = deg2rad($lat);
$lon_rad = deg2rad($lon);
$R = 6371; // earth's radius, km
$distance_rad = $distance/$R;
$distance_rad_plus = $distance_rad * 1.06; // ovality error for outer bounding box
$dist_deg_lat = rad2deg($distance_rad_plus); //outer bounding box
$dist_deg_lon = rad2deg($distance_rad_plus/cos(deg2rad($lat)));
$dist_deg_lat_small = rad2deg($distance_rad/sqrt(2)); //inner bounding box
$dist_deg_lon_small = rad2deg($distance_rad/cos(deg2rad($lat))/sqrt(2));

Dadas essas preparações, a consulta é mais ou menos assim (php):

$neighbors = DB::query("SELECT id, type, lat, lon,
       geodistance(sin_lat,cos_cos,cos_sin,%d,%d,%d) as distance
       FROM Coordinates WHERE
       lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d
       HAVING (lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d) OR distance <= %d",
  // center radian values: sin_lat, cos_cos, cos_sin
       sin($lat_rad),cos($lat_rad)*cos($lon_rad),cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
  // min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the outside box
       $lat-$dist_deg_lat,$lat+$dist_deg_lat,
       $lon-$dist_deg_lon,$lon+$dist_deg_lon,
  // min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the inside box
       $lat-$dist_deg_lat_small,$lat+$dist_deg_lat_small,
       $lon-$dist_deg_lon_small,$lon+$dist_deg_lon_small,
  // distance in radians
       $distance_rad);

EXPLAIN na consulta acima pode dizer que não está usando índice, a menos que haja resultados suficientes para acioná-lo. O índice será usado quando houver dados suficientes na tabela de coordenadas. Você pode adicionar o FORCE INDEX (lat_lon_idx) ao SELECT para fazer com que ele use o índice sem considerar o tamanho da tabela, para verificar com EXPLAIN se está funcionando corretamente.

Com os exemplos de código acima, você deve ter uma implementação funcional e escalável da pesquisa de objetos à distância com um erro mínimo.

Eu tive que resolver isso com mais detalhes, então vou compartilhar meu resultado. Isso usa uma ziptabela com latitudee longitudetabelas. Não depende do Google Maps; em vez disso, você pode adaptá-lo a qualquer tabela que contenha lat / long.

SELECT zip, primary_city, 
       latitude, longitude, distance_in_mi
  FROM (
SELECT zip, primary_city, latitude, longitude,r,
       (3963.17 * ACOS(COS(RADIANS(latpoint)) 
                 * COS(RADIANS(latitude)) 
                 * COS(RADIANS(longpoint) - RADIANS(longitude)) 
                 + SIN(RADIANS(latpoint)) 
                 * SIN(RADIANS(latitude)))) AS distance_in_mi
 FROM zip
 JOIN (
        SELECT  42.81  AS latpoint,  -70.81 AS longpoint, 50.0 AS r
   ) AS p 
 WHERE latitude  
  BETWEEN latpoint  - (r / 69) 
      AND latpoint  + (r / 69)
   AND longitude 
  BETWEEN longpoint - (r / (69 * COS(RADIANS(latpoint))))
      AND longpoint + (r / (69 * COS(RADIANS(latpoint))))
  ) d
 WHERE distance_in_mi <= r
 ORDER BY distance_in_mi
 LIMIT 30

Veja esta linha no meio dessa consulta:

    SELECT  42.81  AS latpoint,  -70.81 AS longpoint, 50.0 AS r

zipEle procura as 30 entradas mais próximas na tabela a 50,0 milhas do ponto lat / long 42,81 / -70,81. Quando você cria isso em um aplicativo, é aí que você coloca seu próprio ponto e raio de pesquisa.

Se você deseja trabalhar em quilômetros, e não em milhas, mude 69para 111.045e mude 3963.17para 6378.10na consulta.

Aqui está um artigo detalhado. Espero que ajude alguém. http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/

Eu escrevi um procedimento que pode calcular o mesmo, mas você deve inserir a latitude e longitude na respectiva tabela.

drop procedure if exists select_lattitude_longitude;

delimiter //

create procedure select_lattitude_longitude(In CityName1 varchar(20) , In CityName2 varchar(20))

begin

    declare origin_lat float(10,2);
    declare origin_long float(10,2);

    declare dest_lat float(10,2);
    declare dest_long float(10,2);

    if CityName1  Not In (select Name from City_lat_lon) OR CityName2  Not In (select Name from City_lat_lon) then 

        select 'The Name Not Exist or Not Valid Please Check the Names given by you' as Message;

    else

        select lattitude into  origin_lat from City_lat_lon where Name=CityName1;

        select longitude into  origin_long  from City_lat_lon where Name=CityName1;

        select lattitude into  dest_lat from City_lat_lon where Name=CityName2;

        select longitude into  dest_long  from City_lat_lon where Name=CityName2;

        select origin_lat as CityName1_lattitude,
               origin_long as CityName1_longitude,
               dest_lat as CityName2_lattitude,
               dest_long as CityName2_longitude;

        SELECT 3956 * 2 * ASIN(SQRT( POWER(SIN((origin_lat - dest_lat) * pi()/180 / 2), 2) + COS(origin_lat * pi()/180) * COS(dest_lat * pi()/180) * POWER(SIN((origin_long-dest_long) * pi()/180 / 2), 2) )) * 1.609344 as Distance_In_Kms ;

    end if;

end ;

//

delimiter ;

Não posso comentar a resposta acima, mas tenha cuidado com a resposta de @Pavel Chuchuva. Essa fórmula não retornará um resultado se as duas coordenadas forem iguais. Nesse caso, a distância é nula e, portanto, a linha não será retornada com a fórmula como está.

Eu não sou um especialista em MySQL, mas isso parece estar funcionando para mim:

SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance 
FROM markers HAVING distance < 25 OR distance IS NULL ORDER BY distance LIMIT 0 , 20;

 SELECT *, (  
    6371 * acos(cos(radians(search_lat)) * cos(radians(lat) ) *   
cos(radians(lng) - radians(search_lng)) + sin(radians(search_lat)) *         sin(radians(lat)))  
) AS distance  
FROM table  
WHERE lat != search_lat AND lng != search_lng AND distance < 25  
 ORDER BY distance  
FETCH 10 ONLY 

para distância de 25 km

Eu pensei que minha implementação javascript seria uma boa referência para:

/*
 * Check to see if the second coord is within the precision ( meters )
 * of the first coord and return accordingly
 */
function checkWithinBound(coord_one, coord_two, precision) {
    var distance = 3959000 * Math.acos( 
        Math.cos( degree_to_radian( coord_two.lat ) ) * 
        Math.cos( degree_to_radian( coord_one.lat ) ) * 
        Math.cos( 
            degree_to_radian( coord_one.lng ) - degree_to_radian( coord_two.lng ) 
        ) +
        Math.sin( degree_to_radian( coord_two.lat ) ) * 
        Math.sin( degree_to_radian( coord_one.lat ) ) 
    );
    return distance <= precision;
}

/**
 * Get radian from given degree
 */
function degree_to_radian(degree) {
    return degree * (Math.PI / 180);
}

calcular distância no Mysql

 SELECT (6371 * acos(cos(radians(lat2)) * cos(radians(lat1) ) * cos(radians(long1) -radians(long2)) + sin(radians(lat2)) * sin(radians(lat1)))) AS distance

assim, o valor da distância será calculado e qualquer pessoa poderá aplicar conforme necessário.