最近给andorid做后台查询数据功能，有一个需求是模仿微信的查找附近人功能。 数据库中存储每个用户的经纬度信息及用户信息，通过当前用户传递过来的经纬度查询这个用户半径N公里以内的用户信息。
数据库表结构
| 表名 | Mobile_User |
|---|---|
| mu_id | 自增，主键 |
| mu_u_id | 用户表的ID 外键 |
| mu_longitud | 精度 |
| mu_latitude | 纬度 |
首先需要一个方法，是把传递过来的经纬度按照半径N公里扩散，找出距离中心经纬度N公里的上下左右经纬度值。效果如图
随手画的 勿喷
以中心生成经纬度时 正上方和正下方的精度是不变的，只有纬度变化。 生成左右时道理一样，只有精度变化，纬度是不变的。
所以只需要生成上下的纬度，左右的精度就可以了。
参考了网上的文章，http://digdeeply.info/archives/06152067.html 这篇文章是用PHP实现的经纬度查询。修改成java的 代码如下
/** * 生成以中心点为中心的四方形经纬度 * * @param lat 纬度 * @param lon 精度 * @param raidus 半径（以米为单位） * @return */ public static double[] getAround(double lat, double lon, int raidus) { Double latitude = lat; Double longitude = lon; Double degree = (24901 * 1609) / 360.0; double raidusMile = raidus; Double dpmLat = 1 / degree; Double radiusLat = dpmLat * raidusMile; Double minLat = latitude - radiusLat; Double maxLat = latitude + radiusLat; Double mpdLng = degree * Math.cos(latitude * (Math.PI / 180)); Double dpmLng = 1 / mpdLng; Double radiusLng = dpmLng * raidusMile; Double minLng = longitude - radiusLng; Double maxLng = longitude + radiusLng; return new double[] { minLat, minLng, maxLat, maxLng }; }这样四周的经纬度都已经生成了。
下一步是查询数据库中和四周经纬度匹配的数据。 如果数据量很大的话会很耗时间，而且会很消耗流量。所以需要用到分页查询
代码如下
select * from mobile_user where mu_latitude <> 0and mu_longitud > #left_lat#and mu_longitud < #right_lat#and mu_latitude > #down_lon#and mu_latitude < #top_lon#and mu_u_id <> #uid#order by ACOS(SIN((#lat# * 3.1415) / 180 ) * SIN((mu_latitude * 3.1415) / 180 ) +COS((#lat# * 3.1415) / 180 ) * COS((mu_latitude * 3.1415) / 180 ) *COS((#lon# * 3.1415) / 180 - (mu_longitud * 3.1415) / 180 ) ) * 6380 asc limit #start#,#end#
我用的是ibatis框架，sql里以#开始并结束的 是我传递过来的参数。 sql语句计算了每条数据和中心经纬度的距离并且以最近进行排序。 sql语句是根据下面的方法演变而来
方法是计算两个经纬度之间的直线距离。
/** * 计算中心经纬度与目标经纬度的距离（米） * * @param centerLon * 中心精度 * @param centerLan * 中心纬度 * @param targetLon * 需要计算的精度 * @param targetLan * 需要计算的纬度 * @return 米 */ private static double distance(double centerLon, double centerLat, double targetLon, double targetLat) { double jl_jd = 102834.74258026089786013677476285;// 每经度单位米; double jl_wd = 111712.69150641055729984301412873;// 每纬度单位米; double b = Math.abs((centerLat - targetLat) * jl_jd); double a = Math.abs((centerLon - targetLon) * jl_wd); return Math.sqrt((a * a + b * b)); } 这样既实现了分页处理，又实现了每条数据的经纬度与中心经纬度的直线距离（以米为单位）。
最后就是组成json数组返回给android使用了。
做个笔记，欢迎补充。
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