目前越来越多的业务都会基于LBS，附近的人，外卖位置，附近商家等等，现就讨论离我最近这一业务场景的解决方案。
原文：https://www.jianshu.com/p/455d0468f6d4
目前已知解决方案有:
mysql 自定义函数计算
mysql geo索引
mongodb geo索引
postgresql PostGis索引
redis geo
ElasticSearch
本文测试下mysql 函数运算的性能
准备工作
创建数据表
CREATE TABLE `driver` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`lng` float DEFAULT NULL,
`lat` float DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
创建测试数据
在创建数据之前先了解下基本的地理知识:
全球经纬度的取值范围为: 纬度-9090，经度-180180
中国的经纬度范围大约为： 纬度3.8653.55，经度73.66135.05
北京行政中心的纬度为39.92，经度为116.46
越北面的地方纬度数值越大，越东面的地方经度数值越大
度分转换： 将度分单位数据转换为度单位数据，公式：度=度+分/60
分秒转换： 将度分秒单位数据转换为度单位数据，公式：度 = 度 + 分 / 60 + 秒 / 60 / 60
在纬度相等的情况下：
经度每隔0.00001度，距离相差约1米
在经度相等的情况下：
纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米
mysql函数计算
DELIMITER //
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `getDistance`(
`lng1` float(10,7)
,
`lat1` float(10,7)
,
`lng2` float(10,7)
,
`lat2` float(10,7)
) RETURNS double
COMMENT '计算2坐标点距离'
BEGIN
declare d double;
declare radius int;
set radius = 6371000; #假设地球为正球形，直径为6371000米
set d = (2*ATAN2(SQRT(SIN((lat1-lat2)*PI()/180/2)
*SIN((lat1-lat2)*PI()/180/2)+
COS(lat2*PI()/180)*COS(lat1*PI()/180)
*SIN((lng1-lng2)*PI()/180/2)
*SIN((lng1-lng2)*PI()/180/2)),
SQRT(1-SIN((lat1-lat2)*PI()/180/2)
*SIN((lat1-lat2)*PI()/180/2)
+COS(lat2*PI()/180)*COS(lat1*PI()/180)
*SIN((lng1-lng2)*PI()/180/2)
*SIN((lng1-lng2)*PI()/180/2))))*radius;
return d;
END//
DELIMITER ;
创建数据python脚本
# coding=utf-8
from orator import DatabaseManager, Model
import logging
import random
import threading
""" 中国的经纬度范围 纬度3.86~53.55，经度73.66~135.05。大概0.00001度差距1米 """
# 创建 日志 对象
logger = logging.getLogger()
handler = logging.StreamHandler()
formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s %(name)-12s %(levelname)-8s %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# Connect to the database
config = {
'mysql': {
'driver': 'mysql',
'host': 'localhost',
'database': 'dbtest',
'user': 'root',
'password': '',
'prefix': ''
}
}
db = DatabaseManager(config)
Model.set_connection_resolver(db)
class Driver(Model):
__table__ = 'driver'
__timestamps__ = False
pass
def ins_driver(thread_name,nums):
logger.info('开启线程%s' % thread_name)
for _ in range(nums):
lng = '%.5f' % random.uniform(73.66, 135.05)
lat = '%.5f' % random.uniform(3.86, 53.55)
driver = Driver()
driver.lng = lng
driver.lat = lat
driver.save()
thread_nums = 10
for i in range(thread_nums):
t = threading.Thread(target=ins_driver, args=(i, 400000))
t.start()
image.png
以上脚本创建10个线程，10个线程插入4万条数据。耗费150.18s执行完,总共插入40万条数据
测试
测试环境
系统：mac os
内存：16G
cpu: intel core i5
硬盘: 500g 固态硬盘
测试下查找距离(134.38753,18.56734)这个坐标点最近的10个司机
select *,`getDistance`(134.38753,18.56734,`lng`,`lat`) as dis from driver ORDER BY dis limit 10
耗时：18.0s
explain:全表扫描
我测试了从1万到10万间隔1万和从10万到90万每间隔10万测试的结果变化
image.png
结论
此方案在数据量达到3万条查询耗时就会超过1秒
大约每增加1万条就会增加0.4秒的耗时
作者：麦田348462402
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來源：简书
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