+----+-----------------------+---------+--------------+---------------+
| 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");

试试这个，它显示最近的点提供的坐标(50公里内)。它工作得很完美:

SELECT m.name,
    m.lat, m.lon,
    p.distance_unit
             * DEGREES(ACOS(COS(RADIANS(p.latpoint))
             * COS(RADIANS(m.lat))
             * COS(RADIANS(p.longpoint) - RADIANS(m.lon))
             + SIN(RADIANS(p.latpoint))
             * SIN(RADIANS(m.lat)))) AS distance_in_km
FROM <table_name> AS m
JOIN (
      SELECT <userLat> AS latpoint, <userLon> AS longpoint,
             50.0 AS radius, 111.045 AS distance_unit
     ) AS p ON 1=1
WHERE m.lat
BETWEEN p.latpoint  - (p.radius / p.distance_unit)
    AND p.latpoint  + (p.radius / p.distance_unit)
    AND m.lon BETWEEN p.longpoint - (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
    AND p.longpoint + (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
ORDER BY distance_in_km

只需更改<table_name>。<userLat>和<userLon>

你可以在这里阅读更多关于这个解决方案:http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/

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。

这个问题最初的答案是好的，但是mysql的新版本(mysql 5.7.6上)支持地理查询，所以你现在可以使用内置的功能，而不是进行复杂的查询。

你现在可以这样做:

select *, ST_Distance_Sphere( point ('input_longitude', 'input_latitude'), 
                              point(longitude, latitude)) * .000621371192 
          as `distance_in_miles` 
  from `TableName`
having `distance_in_miles` <= 'input_max_distance'
 order by `distance_in_miles` asc

结果以米为单位返回。因此，如果你想计算KM，只需使用。001而不是。000621371192(这是英里)。

MySql文档在这里

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。