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前两篇文章：
查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨 （http://www.wubiao.info/372）
微信、陌陌 架构方案分析 （http://www.wubiao.info/401）
探讨了，LBS查找附近的XXX；其中包括了，Mysql自定义存储函数方案，以及通过GeoHash、redis自建索引方案。
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今天分享两种，利用GeoHash封装成内置数据库函数的简易方案；
A:Mysql 内置函数方案，适合于已有业务，新增加LBS功能，增加经纬度字段方可，避免数据迁移
B:Mongodb 内置函数方案，适合中小型应用，快速实现LBS功能，性能优于A（推荐）
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方案A: （MySQL Spatial）
1、先简历一张表：（MySQL 5.0 以上 仅支持 MyISAM 引擎）
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CREATE
TABLE
address (
address
CHAR
(80)
NOT
NULL
,
address_loc POINT
NOT
NULL
,
PRIMARY
KEY
(address)
);
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空间索引：
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ALTER
TABLE
address
ADD
SPATIAL
INDEX
(address_loc);
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插入数据：（注：此处Point(纬度,经度) 标准写法）
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INSERT
INTO
address
VALUES
(
'Foobar street 12'
, GeomFromText(
'POINT(30.620076 104.067221)'
));
INSERT
INTO
address
VALUES
(
'Foobar street 13'
, GeomFromText(
'POINT(31.720076 105.167221)'
));
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查询： 查找(30.620076,104.067221)附近 10 公里
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SELECT
*
FROM
address
WHERE
MBRContains
(
LineString
(
Point
(
30.620076 + 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),
104.067221 + 10 / 111.1
),
Point
(
30.620076 - 10 / ( 111.1 / COS(RADIANS(104.067221))),
104.067221 - 10 / 111.1
)
),
address_loc
)
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方案B:
1、先建立一张简单的表user,两条数据如下：
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{
"_id"
: ObjectId(
"518b1f1a83ba88ca60000001"
),
"account"
:
"simplephp1@163.com"
,
"gps"
: [
104.067221,
30.620076
]
}
{
"_id"
: ObjectId(
"518b1dae83ba88d660000000"
),
"account"
:
"simplephp6@163.com"
,
"gps"
: [
104.07958,
30.653936
]
}
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其中，gps为二维数组，分别为经度，纬度
（注：此处必须按照（经度，纬度）顺序存储。我们平时表示经纬度，都是（纬度，精度），此处这种方式有木有很亲民）
2、使用之前，先建立二维索引
//建立索引 最大范围在经度-180~180
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db.
user
.ensureIndex({
"gps"
:
"2d"
},{
"min"
:-180,
"max"
:180})
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//删除索引
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db.
user
.dropIndex({
"gps"
:
"2d"
})
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3、Mongodb有两中方式可以查找附近的XXX；其中方案2）会返回距离（推荐）
1)标准查询，为地球经纬度查询内置；参数一为查询条件利用near查找附近，参数二maxDistance为经纬弧度（1° latitude = 111.12 kilometers）即 1/111.12，表示查找附近一公里。
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db.
user
.find({ gps :{ $near : [104.065847, 30.657554] , $maxDistance : 1/111.12} })
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2)执行命名方式，模拟成一个圆球；参数一指定geoNear方式和表名；参数二坐标，参数三是否为球形，参数四弧度（弧度=弧长/半径 一千米的弧度1000/6378000），参数五指定球形半径（地球半径）
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db.runCommand({geoNear:
'user'
, near:[104.065847, 30.657554], spherical:
true
, maxDistance:1000/6378000, distanceMultiplier:6378000});
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本条目发布于2013年05月28日。属于DB、架构、算法分类，被贴了 geohash、LBS、Mongodb、Mysql 标签。
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