目录结构

随着移动终端的普及，很多应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、妹纸等等）。
基础数据中，一般保存了目标位置的经纬度；利用用户提供的经纬度，进行对比，从而获得是否在附近。
目标：
查找附近的某某某，由近到远返回结果，且结果中有与目标点的距离。
针对查找附近的某某某，提出两个方案，如下：

一、方案A:

1、推导

通过余弦定理以及弧度计算方法，最终推导出来的算式A为：
$s = acos(cos($radLat1) cos($radLat2) cos($radLng1 - $radLng2) + sin($radLat1) sin($radLat2)) $R;
目前网上大多使用Google公开的距离计算公司，推导算式B为：
$s = 2asin(sqrt(pow(sin(($radLat1-$radLat2)/2),2)+cos($radLat1)cos($radLat2)pow(sin(($radLng1-$radLng2)/2),2)))$R;
其中 :
$radLat1、$radLng1，$radLat2，$radLng2 为弧度
$R 为地球半径

2、两种算法

通过测试两种算法，结果相同且都正确，但通过PHP代码测试，两点间距离，10W次性能对比，自行推导版本计算时长算式B较优，如下：
//算式A
0.56368780136108float(431)
0.57460689544678float(431)
0.59051203727722float(431)

//算式B
0.47404885292053float(431)
0.47808718681335float(431)
0.47946381568909float(431)

3、所以采用数学方法推导出的公式:

<?php
    //根据经纬度计算距离 其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
    public static function getDistance($lat1,$lng1,$lat2,$lng2) {
        //地球半径
        $R = 6378137;
        //将角度转为狐度
        $radLat1 = deg2rad($lat1);
        $radLat2 = deg2rad($lat2);
        $radLng1 = deg2rad($lng1);
        $radLng2 = deg2rad($lng2);
        //结果
        $s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
        //精度
        $s = round($s* 10000)/10000;
        return  round($s);
    }
?>

4、实际应用中

在实际应用中，需要从数据库中遍历取出符合条件，以及排序等操作，将所有数据取出，然后通过PHP循环对比，筛选符合条件结果，显然性能低下；所以我们利用下Mysql存储函数来解决这个问题吧。

1）、创建MySQL存储函数,并对经纬度字段建立索引

DELIMITER $$
CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `GETDISTANCE`(lat1 DOUBLE, lng1 DOUBLE, lat2 DOUBLE, lng2 DOUBLE) RETURNS double
READS SQL DATA
DETERMINISTIC
BEGIN
DECLARE RAD DOUBLE;
DECLARE EARTH_RADIUS DOUBLE DEFAULT 6378137;
DECLARE radLat1 DOUBLE;
DECLARE radLat2 DOUBLE;
DECLARE radLng1 DOUBLE;
DECLARE radLng2 DOUBLE;
DECLARE s DOUBLE;
SET RAD = PI() / 180.0;
SET radLat1 = lat1 * RAD;
SET radLat2 = lat2 * RAD;
SET radLng1 = lng1 * RAD;
SET radLng2 = lng2 * RAD;
SET s = ACOS(COS(radLat1)*COS(radLat2)*COS(radLng1-radLng2)+SIN(radLat1)*SIN(radLat2))*EARTH_RADIUS;
SET s = ROUND(s * 10000) / 10000;
RETURN s;
END$$
DELIMITER ;

2）、查询SQL

通过SQL，可设置距离以及排序；可搜索出符合条件的信息，以及有一个较好的排序

SELECT *,latitude,longitude,GETDISTANCE(latitude,longitude,30.663262,104.071619) AS distance FROM  mb_shop_ext where 1 HAVING distance<1000 ORDER BY distance ASC LIMIT 0,10

二、方案B：Geohash算法

Geohash算法是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。比如，成都永丰立交的编码是wm3yr31d2524

优点:

1）、利用一个字段，即可存储经纬度；搜索时，只需一条索引，效率较高
2）、编码的前缀可以表示更大的区域，查找附近的，非常方便。 SQL中，LIKE ‘wm3yr3%’，即可查询附近的所有地点。
3）、通过编码精度可模糊坐标、隐私保护等。

缺点:

距离和排序需二次运算（筛选结果中运行，其实挺快）

1、geohash的编码算法

成都永丰立交经纬度(30.63578,104.031601)
1)、纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)、(0, 90)，如果目标纬度位于前一个区间，则编码为0，否则编码为1。
由于30.625265属于(0, 90)，所以取编码为1。
然后再将(0, 90)分成 (0, 45), (45, 90)两个区间，而39.92324位于(0, 45)，所以编码为0
然后再将(0, 45)分成 (0, 22.5), (22.5, 45)两个区间，而39.92324位于(22.5, 45)，所以编码为1
依次类推可得永丰立交纬度编码为101010111001001000100101101010。
2)、经度也用同样的算法，对(-180, 180)依次细分，(-180，0)、(0,180) 得出编码110010011111101001100000000000
3)、合并经纬度编码，从高到低，先取一位经度，再取一位纬度；得出结果 111001001100011111101011100011000010110000010001010001000100
4)、用0-9、b-z（去掉a, i, l, o）这32个字母进行base32编码，得到(30.63578,104.031601)的编码为wm3yr31d2524。
11100 10011 00011 11110 10111 00011 00001 01100 00010 00101 00010 00100 => wm3yr31d2524

十进制 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
base32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 b c d e f g
十进制 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
base32 h j k m n p q r s t u v w x y z

2、策略

1)、在纬度和经度入库时，数据库新加一字段geohash，记录此点的geohash值
2)、查找附近，利用在SQL中 LIKE ‘wm3yr3%’；且此结果可缓存；在小区域内，不会因为改变经纬度，而重新数据库查询
3)、查找出的有限结果，如需要求距离或者排序，可利用距离公式和二维数据排序；此时也是少量数据，会很快的。

3、一个PHP基类

geohash.class.php

<?php
/**
 * Geohash generation class
 * http://blog.dixo.net/downloads/
 *
 * This file copyright (C) 2008 Paul Dixon (paul@elphin.com)
 *
 * This program is free software; you can redistribute it and/or
 * modify it under the terms of the GNU General Public License
 * as published by the Free Software Foundation; either version 3
 * of the License, or (at your option) any later version.
 *
 * This program is distributed in the hope that it will be useful,
 * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 * GNU General Public License for more details.
 *
 * You should have received a copy of the GNU General Public License
 * along with this program; if not, write to the Free Software
 * Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA  02111-1307, USA.
 */
/**
* Encode and decode geohashes
*
*/
class Geohash
{
    private $coding="0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz";
    private $codingMap=array();
    public function Geohash()
    {
        //build map from encoding char to 0 padded bitfield
        for($i=0; $i<32; $i++)
        {
            $this->codingMap[substr($this->coding,$i,1)]=str_pad(decbin($i), 5, "0", STR_PAD_LEFT);
        }
    }
    /**
    * Decode a geohash and return an array with decimal lat,long in it
    */
    public function decode($hash)
    {
        //decode hash into binary string
        $binary="";
        $hl=strlen($hash);
        for($i=0; $i<$hl; $i++)
        {
            $binary.=$this->codingMap[substr($hash,$i,1)];
        }
        //split the binary into lat and log binary strings
        $bl=strlen($binary);
        $blat="";
        $blong="";
        for ($i=0; $i<$bl; $i++)
        {
            if ($i%2)
                $blat=$blat.substr($binary,$i,1);
            else
                $blong=$blong.substr($binary,$i,1);
        }
        //now concert to decimal
        $lat=$this->binDecode($blat,-90,90);
        $long=$this->binDecode($blong,-180,180);
        //figure out how precise the bit count makes this calculation
        $latErr=$this->calcError(strlen($blat),-90,90);
        $longErr=$this->calcError(strlen($blong),-180,180);
        //how many decimal places should we use? There's a little art to
        //this to ensure I get the same roundings as geohash.org
        $latPlaces=max(1, -round(log10($latErr))) - 1;
        $longPlaces=max(1, -round(log10($longErr))) - 1;
        //round it
        $lat=round($lat, $latPlaces);
        $long=round($long, $longPlaces);
        return array($lat,$long);
    }
    /**
    * Encode a hash from given lat and long
    */
    public function encode($lat,$long)
    {
        //how many bits does latitude need?    
        $plat=$this->precision($lat);
        $latbits=1;
        $err=45;
        while($err>$plat)
        {
            $latbits++;
            $err/=2;
        }
        //how many bits does longitude need?
        $plong=$this->precision($long);
        $longbits=1;
        $err=90;
        while($err>$plong)
        {
            $longbits++;
            $err/=2;
        }
        //bit counts need to be equal
        $bits=max($latbits,$longbits);
        //as the hash create bits in groups of 5, lets not
        //waste any bits - lets bulk it up to a multiple of 5
        //and favour the longitude for any odd bits
        $longbits=$bits;
        $latbits=$bits;
        $addlong=1;
        while (($longbits+$latbits)%5 != 0)
        {
            $longbits+=$addlong;
            $latbits+=!$addlong;
            $addlong=!$addlong;
        }
        //encode each as binary string
        $blat=$this->binEncode($lat,-90,90, $latbits);
        $blong=$this->binEncode($long,-180,180,$longbits);
        //merge lat and long together
        $binary="";
        $uselong=1;
        while (strlen($blat)+strlen($blong))
        {
            if ($uselong)
            {
                $binary=$binary.substr($blong,0,1);
                $blong=substr($blong,1);
            }
            else
            {
                $binary=$binary.substr($blat,0,1);
                $blat=substr($blat,1);
            }
            $uselong=!$uselong;
        }
        //convert binary string to hash
        $hash="";
        for ($i=0; $i<strlen($binary); $i+=5)
        {
            $n=bindec(substr($binary,$i,5));
            $hash=$hash.$this->coding[$n];
        }
        return $hash;
    }
    /**
    * What's the maximum error for $bits bits covering a range $min to $max
    */
    private function calcError($bits,$min,$max)
    {
        $err=($max-$min)/2;
        while ($bits--)
            $err/=2;
        return $err;
    }
    /*
    * returns precision of number
    * precision of 42 is 0.5
    * precision of 42.4 is 0.05
    * precision of 42.41 is 0.005 etc
    */
    private function precision($number)
    {
        $precision=0;
        $pt=strpos($number,'.');
        if ($pt!==false)
        {
            $precision=-(strlen($number)-$pt-1);
        }
        return pow(10,$precision)/2;
    }
    /**
    * create binary encoding of number as detailed in http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash#Example
    * removing the tail recursion is left an exercise for the reader
    */
    private function binEncode($number, $min, $max, $bitcount)
    {
        if ($bitcount==0)
            return "";
        #echo "$bitcount: $min $max<br>";
        //this is our mid point - we will produce a bit to say
        //whether $number is above or below this mid point
        $mid=($min+$max)/2;
        if ($number>$mid)
            return "1".$this->binEncode($number, $mid, $max,$bitcount-1);
        else
            return "0".$this->binEncode($number, $min, $mid,$bitcount-1);
    }
    /**
    * decodes binary encoding of number as detailed in http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash#Example
    * removing the tail recursion is left an exercise for the reader
    */
    private function binDecode($binary, $min, $max)
    {
        $mid=($min+$max)/2;
        if (strlen($binary)==0)
            return $mid;
        $bit=substr($binary,0,1);
        $binary=substr($binary,1);
        if ($bit==1)
            return $this->binDecode($binary, $mid, $max);
        else
            return $this->binDecode($binary, $min, $mid);
    }
}

Geohash距离估算

一、经纬度距离换算

a）在纬度相等的情况下：
经度每隔0.00001度，距离相差约1米；
每隔0.0001度，距离相差约10米；
每隔0.001度，距离相差约100米；
每隔0.01度，距离相差约1000米；
每隔0.1度，距离相差约10000米。
b）在经度相等的情况下：
纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米；
每隔0.0001度，距离相差约11米；
每隔0.001度，距离相差约111米；
每隔0.01度，距离相差约1113米；
每隔0.1度，距离相差约11132米。

二、Geohash距离换算（使用base32编码）

如果geohash的位数是9位数的时候，大概为附近2米

geohash length	lat bits	lng bits	lat error	lng error	km error
1	2	3	±23	±23	±2500
2	5	5	± 2.8	± 5.6	±630
3	7	8	± 0.70	± 0.7	±78
4	10	10	± 0.087	± 0.18	±20
5	12	13	± 0.022	± 0.022	±2.4
6	15	15	± 0.0027	± 0.0055	±0.61
7	17	18	±0.00068	±0.00068	±0.076
8	20	20	±0.000085	±0.00017	±0.019

三、测试

<?php
require_once('Mysql.class.php');
require_once('geohash.class.php');
//mysql
$conf = array(
    'host'  = > '127.0.0.1',
    'port'  = > 3306,
    'user'  = > 'root',
    'password'  = > '123456',
    'database'  = > 'mocube',
    'charset'  = > 'utf8',
    'persistent'  = > false
);
$mysql = new Db_Mysql($conf);
$geohash = new Geohash;
//经纬度转换成Geohash
$sql = 'select shop_id,latitude,longitude from mb_shop_ext';
$data = $mysql->queryAll($sql);
foreach($data as $val) {
  $geohash_val = $geohash->encode($val['latitude'],$val['longitude']);
  $sql = 'update mb_shop_ext set geohash = "'.$geohash_val.'" where shop_id = '.$val['shop_id'];
  echo $sql;
  $re = $mysql->query($sql);
  var_dump($re);
}
//获取附近的信息
$n_latitude = $_GET['la'];
$n_longitude = $_GET['lo'];
//开始
$b_time = microtime(true);
//方案A，直接利用数据库存储函数，遍历排序
$sql = 'SELECT *,latitude,longitude,GETDISTANCE(latitude,longitude,'.$n_latitude.','.$n_longitude.') AS distance FROM  mb_shop_ext where 1 HAVING distance<1000 ORDER BY distance ASC';
$data = $mysql->queryAll($sql);
//结束
$e_time = microtime(true);
echo $e_time - $b_time;
var_dump($data);
exit;
//方案B geohash求出附近，然后排序
//当前 geohash值
$n_geohash = $geohash->encode($n_latitude,$n_longitude);
//附近，参数n代表Geohash，精确的位数，也就是大概距离；n=6时候，大概为附近1千米
$n = $_GET['n'];
$like_geohash = substr($n_geohash, 0, $n);
$sql = 'select * from mb_shop_ext where geohash like "'.$like_geohash.'%"';
echo $sql;
$data = $mysql->queryAll($sql);
//算出实际距离
foreach($data as $key =>$val) {
    $distance = getDistance($n_latitude, $n_longitude, $val['latitude'], $val['longitude']);
    $data[$key]['distance'] = $distance;
    //排序列
    $sortdistance[$key] = $distance;
}
//距离排序
array_multisort($sortdistance,SORT_ASC,$data);
//结束
$e_time = microtime(true);
echo $e_time - $b_time;
var_dump($data);
//根据经纬度计算距离 其中A($lat1,$lng1)、B($lat2,$lng2)
function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) {
    //地球半径
    $R = 6378137;
    //将角度转为狐度
    $radLat1 = deg2rad($lat1);
    $radLat2 = deg2rad($lat2);
    $radLng1 = deg2rad($lng1);
    $radLng2 = deg2rad($lng2);
    //结果
    $s = acos(cos($radLat1)*cos($radLat2)*cos($radLng1-$radLng2)+sin($radLat1)*sin($radLat2))*$R;
    //精度
    $s = round($s* 10000)/10000;
    return  round($s);
}
?>

四、总结

方案B的亮点在于：
1、搜索结果可缓存，重复使用，不会因为用户有小范围的移动，直接穿透数据库查询。
2、先缩小结果范围，再运算、排序，可提升性能。
254条记录，性能对比，在实际应用场景中，方案B数据库搜索可内存缓存；且如数据量更大，方案B结果会更优。
方案A:
0.016560077667236
0.032402992248535
0.040318012237549

方案B
0.0079810619354248
0.0079669952392578
0.0064868927001953
两种方案，根据应用场景以及负载情况合理选择，当然推荐方案B。
不管哪种方案，都记得，给列加上索引，利于数据库检索。
注意：在数据库中给Geohash加上索引，用户位置频繁发生改变则会导致索引重建，这势必会给数据库造成很大的压力

基于LBS功能,Geohash在PHP中运用实例