使用mysql自带的函数计算距离作为筛选条件

• 这种方式是网上比较常见的，缺点很明显，不能使用索引，查询非常的慢，几万条数据量查询都慢的要死

/**
* @param :lat 纬度
* @param :lon 经度
* @param :dis 距离范围
**/
SELECT a.*,ROUND(6378.138 * 2 * ASIN(SQRT(POW(SIN((:lat * PI() / 180 - a.latitude * PI() / 180) / 2), 2) + COS(:lat * PI() / 180) * COS(a.latitude * PI() / 180) * POW(SIN((:lon * PI() / 180 - a.longitude * PI() / 180) / 2), 2))) * 1000) AS distance FROM maoyan_cinema a WHERE a.del_flag = 0 HAVING distance <:dis ORDER BY distance ASC


使用redis计算距离

• 先将数据库里的数据全部导入到redis（经纬度和主键）即可

//导入到redis部分代码
public void syncGeo() {
//查询经度纬度主键id保存在list
List list = xxx.getStationPoint();
if (CollectionUtils.isEmpty(list) || list.size() <1) {
return;
}
Map map = new HashMap<>(hashMapInitialCapacity);
for (Object[] o : list) {
map.put(Long.parseLong(o[0].toString()), new Point(Double.parseDouble(o[2].toString()), Double.parseDouble(o[1].toString())));
}
GeoOperations geoOperatiOns= redisTemplate.opsForGeo();
Long statiOns= geoOperations.geoAdd("redisKeyGeo", map);
redisTemplate.expire("redisKeyGeo", 2, TimeUnit.DAYS);
}


• 保存完后在redis可视化工具可以看到
  
  

  
  



• 也可以使用命令行查看其中的某条记录
  
  

  
  



• geo计算满足距离范围内主键id列表

  
  

Circle circle = new Circle(new Point("入参经度", "入参纬度"), new Distance("距离范围", Metrics.KILOMETERS));
//这里限制1w条，可根据实际业务确定需要多少条数据
RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeDistance().sortAscending().limit(10000);
GeoResults> results = geoOperations.geoRadius("redisKeyGeo", circle, args);
Map statiOnIdsAndDistance= new LinkedHashMap<>();
List>> cOntent= results.getContent();


• 得到范围内的所有主键id,再使用mysql进行各种条件筛选。这种方式可以用到索引，测试geo计算距离也很快，只需要几毫秒