LBS解决方案

• LBS（基于地理位置的服务）服务是现在移动互联网中比较常用的功能，例如外卖中我附近的店铺，通常是以客户位置坐标为中心，查询一定范围内的店铺信息，按照距离由近及原进行倒叙排序

方案一，直接mysql

• 经纬度范围计算就是弧度的计算，只要数学够好，算出来分分钟的事情，直接上mysql一个语句搞定：

CREATE TABLE `places` (`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`lat` DOUBLE NOT NULL DEFAULT '0',`lng` DOUBLE NOT NULL DEFAULT '0',PRIMARY KEY (`Id`),KEY `lat` (`lat`),KEY `lng` (`lng`)
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 9 DEFAULT CHARSET = utf8;-- 测试经纬度
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 23.123123, 123.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 21.123123, 121.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 22.123123, 122.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 24.123123, 124.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 25.123123, 125.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 26.123123, 126.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 27.123123, 127.123);
INSERT INTO `zhenai_yewu`.`places` (`lat`, `lng`) VALUES ( 28.123123, 128.123);-- 为了查询效果，将范围设置为255555 单位是KM
SELECT id, ( 6371 * acos( cos( radians(24.123123) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians
( lng ) - radians(124.123) ) + sin( radians(24.123123) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distanceFROM places HAVING distance < 255555 ORDER BY distance LIMIT 0 , 100;

-- 结果信息 id: distance
12	0
13	150.27231636470339
9	150.80702908932616
14	299.9866451782974
11	302.12576883654754
15	449.11942176001054
10	453.93347262147796
16	597.6467747050862

• sql 查询的是lat，lng对应的坐标信息，中心点的信息是[124.123, 24.123123],明显这个是通过弧度计算来算出适合范围内的经纬度范围，然后搜索对应的id，如下sql语句分析
  
• 即使加上了索引这种查询也必须扫全表信息，效率低下
• 优化一下：
  • 另外一种算法，可以根据圆心坐标计算正方形四个点的坐标，然后查询正方形内的点。

SELECT * FROM places WHERE ((lat BETWEEN 20 AND 29) AND (lng BETWEEN 90 AND 170));
//获取如下结果：
9	23.123123	123.123
10	21.123123	121.123
11	22.123123	122.123
12	24.123123	124.123
13	25.123123	125.123
14	26.123123	126.123
15	27.123123	127.123
16	28.123123	128.123

• 这样优化后，虽然数据不完全精确（圆形变正方形），但性能提升很明显，并且可以通过给lat lng字段做索引的方式进一步加快这条SQL的查询速度。对精度有要求的应用也可以在这个结果上再进行计算，排除那些在方块范围内但不在圆形范围内的数据，已达到对精度的要求。 但是没有排序，没有距离，除非做其他运算。

方案二，Redis

• Redis3.2.0后开始支持LBS相关的命令，要实现以上功能，主要用到Redis geo相关的两个命令 GEOADD， GETRADIOUS
• 命令描述，案例：

GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
//命令将指定地理空间位置（金纬度信息，名称）添加到指定key中

• 有效经度值域[-180,180], 有效纬度值域[-85.05112878 , 85.05112878 ]，单坐标超过上述指定范围时候，会返回错误信息，可以一次添加多个位置地点，如下案例：

新docker-redis:0>GEOADD location 117 20 beijing
"1"
新docker-redis:0>GEOADD location 120 30 shenzheng
"1"
新docker-redis:0>GEOADD location 121 31 guangzhou, 122 32 nanjing
"2"

• 添加后通过GEORADIOUS查询如下：

GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]

• 命令以给定的经纬度为中心，返回键值key包含的位置元素中，与中心距离不超过给定最大距离的所有位置的元素，并且可以指定单位，顺序返回单位信息如下：

m：米
km：千米
mi：英里
ft：英尺

• 给定一下选项时候，命令会额外返回信息：
• WITHDIST：返回位置元素的同时，将位置元素与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致 如下：

新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHDIST1)    1)   "shenzheng"2)   "95.9992"2)    1)   "guangzhou,"2)   "97.5090"3)    1)   "nanjing"2)   "229.9580"

• WITHCOORD :将位置元素的进度和纬度也一起返回。

新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHCOORD1)    1)   "shenzheng"2)      1)    "120.00000089406967163"2)    "30.00000024997701331"2)    1)   "guangzhou,"2)      1)    "120.99999815225601196"2)    "31.00000097648057817"3)    1)   "nanjing"2)      1)    "122.00000077486038208"2)    "31.99999916826298119"

• WITHHASH 以52位有符号整形，返回位置元素经过原始geohash编码的有序集合分值

新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHHASH1)    1)   "shenzheng"2)   "4054115787372083"2)    1)   "guangzhou,"2)   "4054742425916764"3)    1)   "nanjing"2)   "4066587848444692"

• asc:更具中心位置按从近到远的方式返回位置元素
• desc：根据中心位置，从远到近的方式返回位置元素
• 默认情况GEORADIUS命令会返回所有匹配的位置元素，用户可以使用count 获取前面N个

新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHHASH asc1)    1)   "shenzheng"2)   "4054115787372083"2)    1)   "guangzhou,"2)   "4054742425916764"3)    1)   "nanjing"2)   "4066587848444692"新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHHASH desc1)    1)   "nanjing"2)   "4066587848444692"2)    1)   "guangzhou,"2)   "4054742425916764"3)    1)   "shenzheng"2)   "4054115787372083"新docker-redis:0>GEORADIUS location 120.987 30.1234 500 km WITHHASH desc count 11)    1)   "nanjing"2)   "4066587848444692"

方案三

• mongodb 原生支持地理位置索引2dSpace，可以直接用于位置距离计算和查询。 而且我们用的也比较多，能够支持地理位置查询的同事也有免息集合存储，数据格式自由，查询性能高等特点，对应我们需求只需要一个mongodb查询语句：

 db。moment.find( { location : { $geoWithin :{ $centerSphere :[ [121.492183, 31.247610 ] , 1000 / 3963.2 ]} } } )

• 查询结果默认由近及远，并且geoWithin是mongodb支持的查询函数，已经在性能上做了高度的优化，完全可以生产用，现在moment的地理位置推荐用的这个

方案四

• GeoHash是一种地址编码，通过切分地图区域变成小的方块，只有切分的足够小，精度就越高。

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