可能有一个更简单、更正确的解决方案:地球的周长在赤道上是40000公里，在格林威治(或任何经度)周期上约为37000公里。因此:

pythagoras = function (lat1, lon1, lat2, lon2) {
   function sqr(x) {return x * x;}
   function cosDeg(x) {return Math.cos(x * Math.PI / 180.0);}

   var earthCyclePerimeter = 40000000.0 * cosDeg((lat1 + lat2) / 2.0);
   var dx = (lon1 - lon2) * earthCyclePerimeter / 360.0;
   var dy = 37000000.0 * (lat1 - lat2) / 360.0;

   return Math.sqrt(sqr(dx) + sqr(dy));
};

我同意它应该被微调，我自己说过它是一个椭球，所以半径乘以余弦值是不同的。但它更准确一点。与谷歌map相比，误差明显减小。

下面是SQL实现，以km为单位计算距离，

SELECT UserId, ( 3959 * acos( cos( radians( your latitude here ) ) * cos( radians(latitude) ) * 
cos( radians(longitude) - radians( your longitude here ) ) + sin( radians( your latitude here ) ) * 
sin( radians(latitude) ) ) ) AS distance FROM user HAVING
distance < 5  ORDER BY distance LIMIT 0 , 5;

要获得通过编程语言实现的更多细节，您可以浏览这里给出的php脚本

你可以用Haversine公式计算它，它是:

a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 ⋅ cos φ2 ⋅ sin²(Δλ/2)
c = 2 ⋅ atan2( √a, √(1−a) )
d = R ⋅ c

下面给出了一个计算两点之间距离的例子

假设我要计算从新德里到伦敦的距离，那么我该如何使用这个公式:

New delhi co-ordinates= 28.7041° N, 77.1025° E
London co-ordinates= 51.5074° N, 0.1278° W

var R = 6371e3; // metres
var φ1 = 28.7041.toRadians();
var φ2 = 51.5074.toRadians();
var Δφ = (51.5074-28.7041).toRadians();
var Δλ = (0.1278-77.1025).toRadians();

var a = Math.sin(Δφ/2) * Math.sin(Δφ/2) +
        Math.cos(φ1) * Math.cos(φ2) *
        Math.sin(Δλ/2) * Math.sin(Δλ/2);
var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

var d = R * c; // metres
d = d/1000; // km

非常感谢这一切。我在Objective-C iPhone应用程序中使用了以下代码:

const double PIx = 3.141592653589793;
const double RADIO = 6371; // Mean radius of Earth in Km

double convertToRadians(double val) {

   return val * PIx / 180;
}

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

        double dlon = convertToRadians(place2.longitude - place1.longitude);
        double dlat = convertToRadians(place2.latitude - place1.latitude);

        double a = ( pow(sin(dlat / 2), 2) + cos(convertToRadians(place1.latitude))) * cos(convertToRadians(place2.latitude)) * pow(sin(dlon / 2), 2);
        double angle = 2 * asin(sqrt(a));

        return angle * RADIO;
}

纬度和经度是十进制的。我没有在asin()调用中使用min()，因为我使用的距离非常小，以至于它们不需要min()。

它给出了错误的答案，直到我传入弧度的值-现在它几乎与从苹果地图应用程序中获得的值相同:-)

额外的更新:

如果你使用的是iOS4或更高版本，那么苹果会提供一些方法来实现相同的功能:

-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {

    MKMapPoint  start, finish;


    start = MKMapPointForCoordinate(place1);
    finish = MKMapPointForCoordinate(place2);

    return MKMetersBetweenMapPoints(start, finish) / 1000;
}

哈弗辛公式在大多数情况下都是很好的公式，其他答案已经包含了它所以我就不占用空间了。但重要的是要注意，无论使用什么公式(是的，不仅仅是一个)。因为可能的精度范围很大，以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考，而不是简单的无脑答案。

这个帖子来自nasa的一个人，是我在讨论这些选项时发现的最好的一个

http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html

例如，如果您只是在100英里半径内按距离对行进行排序。地平公式比哈弗辛公式快得多。

HalfPi = 1.5707963;
R = 3956; /* the radius gives you the measurement unit*/

a = HalfPi - latoriginrad;
b = HalfPi - latdestrad;
u = a * a + b * b;
v = - 2 * a * b * cos(longdestrad - longoriginrad);
c = sqrt(abs(u + v));
return R * c;

注意这里只有一个余弦和一个平方根。在哈弗辛公式中有9个。

精确计算中长点之间距离所需的函数是复杂的，陷阱也很多。我不推荐哈弗辛或其他球形的解决方案，因为有很大的不准确性(地球不是一个完美的球体)。vincenty公式更好，但在某些情况下会抛出错误，即使编码正确。

与其自己编写函数，我建议使用geopy，它已经实现了非常精确的地理库来进行距离计算(论文来自作者)。

#pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
NY = [40.71278,-74.00594]
Beijing = [39.90421,116.40739]
print("WGS84: ",geodesic(NY, Beijing).km) #WGS84 is Standard
print("Intl24: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid='Intl 1924').km) #geopy includes different ellipsoids
print("Custom ellipsoid: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid=(6377., 6356., 1 / 297.)).km) #custom ellipsoid

#supported ellipsoids:
#model             major (km)   minor (km)     flattening
#'WGS-84':        (6378.137,    6356.7523142,  1 / 298.257223563)
#'GRS-80':        (6378.137,    6356.7523141,  1 / 298.257222101)
#'Airy (1830)':   (6377.563396, 6356.256909,   1 / 299.3249646)
#'Intl 1924':     (6378.388,    6356.911946,   1 / 297.0)
#'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465)
#'GRS-67':        (6378.1600,   6356.774719,   1 / 298.25)

这个库的唯一缺点是它不支持向量化计算。 对于向量化计算，您可以使用新的gevectorslib。

#pip install geovectorslib
from geovectorslib import inverse
print(inverse(lats1,lons1,lats2,lons2)['s12'])

lat和lon是numpy数组。Geovectorslib是非常准确和非常快!我还没有找到改变椭球的方法。标准采用WGS84椭球，是大多数用途的最佳选择。