听起来就像你想在距离上做一个最近邻居搜索。据我所知，SQL不支持这样的任何东西，您需要使用另一种数据结构，如r树或kd树。

这个问题一点也不难，但是如果你需要优化它，它就会变得更加复杂。

我的意思是，你的数据库中有100个地点还是1亿个?这有很大的不同。

如果位置的数量很小，只需执行->，就可以将它们从SQL中取出并放入代码中

Select * from Location

一旦你把它们转换成代码，用哈弗辛公式计算出每一个纬度/长度与原始值之间的距离，然后排序。

听起来就像你想在距离上做一个最近邻居搜索。据我所知，SQL不支持这样的任何东西，您需要使用另一种数据结构，如r树或kd树。

MS SQL版本在这里:

        DECLARE @SLAT AS FLOAT
        DECLARE @SLON AS FLOAT

        SET @SLAT = 38.150785
        SET @SLON = 27.360249

        SELECT TOP 10 [LATITUDE], [LONGITUDE], SQRT(
            POWER(69.1 * ([LATITUDE] - @SLAT), 2) +
            POWER(69.1 * (@SLON - [LONGITUDE]) * COS([LATITUDE] / 57.3), 2)) AS distance
        FROM [TABLE] ORDER BY 3

 +----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| id | email                 | name    | location_lat | location_long |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| 7  | test@gmail.com        | rembo   | 23.0249256   |  72.5269697   |
| 25 | test1@gmail.com.      | Rajnis  | 23.0233221    | 72.5342112   |
+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+

$lat = 23.02350629;

$long = 72.53230239;

DB:: 选择 (“ 选择 * 从 （ 选择 ， （ (acos(sin)。决。”* pi(美元)/ 180)* sin (lat * pi(+) - 180)因为(”。拉丁语“圆周率(美元)/ 180)* cos (lat * pi () / 180) * cos(("。龙。”- long) * pi(美元)/ 180))* 180 / pi() * 60 * 1515 1。1 . 609344 ) 距离美国 从 \用户 ) \用户 在哪里 距离<= 2");

在极端情况下，这种方法会失败，但为了性能考虑，我跳过了三角函数，只是简单地计算对角线的平方。