Résultats manquants dues à la formule de proximité de Geo (localisateur de magasins)

Voici une solution que j'ai utilisée avec succès pendant un certain temps dans mes propres calculs de proximité géographique: xxx

EDIT strong> Cet emplacement finder est assez souvent que j'ai écrit un article sur elle.

http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/ p>

original post strong> p>

le début de Let en traitant avec la formule Haversine une fois pour toutes, en le mettant dans une fonction stockée afin que nous puissions oublier ses détails noueux. NOTE: Cette solution complète est en miles. P>

$sql_stmt = sprintf ("
  SELECT post_id, lat, lng
    FROM
  (
    SELECT post_id, lat, lng,
           (3959 * ACOS(COS(RADIANS(lat)) 
                 * COS(RADIANS(%$1s)) 
                 * COS(RADIANS(lng) - RADIANS(%$2s)) 
                 + SIN(RADIANS(lat)) 
                 * SIN(RADIANS(%$1s)) 
            ))
           AS distance
      FROM wp_geodatastore
     WHERE lat >=  %$1s -(%$3s/69)
       AND lat <=  %$1s +(%$3s/69)
       AND lng >=  %$2s -(%$3s/69)
       AND lng <=  %$2s +(%$3s/69)
  )a
   WHERE distance <= %$3s
   ORDER BY distance
",$center_lat,$center_lng, $radius);

Vous pouvez essayer ma classe à http://www.phpclasses.org/package/6202-php-generat-points-of-an-hilbert-curve.html . Il utilise la formule Harvesine et une courbe Hilbert pour calculer un quadkek. Vous pouvez ensuite rechercher le quadkek de gauche à droite. Chaque position de la clé est un point sur la courbe du monstre. Une meilleure explication de la courbe peut être trouvée à l'index spatial de Nick Quadtree Hilbert Curve Blog. C'est comme en utilisant l'extension de l'indice spatial de MySQL mais vous avez plus de contrôle. Vous pouvez utiliser une courbe Z ou une courbe Moore ou vous pouvez changer le look.

Ceci est code d'un système de production de travail,

6371.04 * acos(cos(pi()/2-radians(90-wgs84_lat)) * cos(pi()/2-radians(90-$lat)) * cos(radians(wgs84_long)-radians($lon)) + sin(pi()/2-radians(90-wgs84_lat)) * sin(pi()/2-radians(90-$lat))) as distance

Penser un peu latéralement, je suis proposé une solution de «sorte» au problème des marqueurs manquants. Les deux équations que j'ai postées donnaient à l'origine ont donné les résultats corrects, mais chacun a raté les marqueurs proches de la cible ou sur les bords du rayon de recherche

Ce n'est pas très élégant, mais j'ai pensé à faire fonctionner les deux équations et à produire 2 tableaux que j'ai ensuite combiné (enlever tous les doublons) me donnerait tous les marqueurs que je recherche. Cela fonctionne (évidemment une performance touchée mais ce n'est pas une application de trafic élevée), je vais donc travailler avec cela pour le moment, mais je suis toujours après une solution plus pratique si quelqu'un en a une!