使用緯度和經(jīng)度確定 MySQL 中地理坐標(biāo)之間的距離
您的查詢利用球面余弦定律公式來計(jì)算一點(diǎn)之間的距離和所有其他人。要查找兩個(gè)特定點(diǎn)之間的距離，請(qǐng)按如下方式修改查詢：
SELECT a.city AS from_city, b.city AS to_city, 111.111 * DEGREES(ACOS(LEAST(1.0, COS(RADIANS(a.Latitude)) * COS(RADIANS(b.Latitude)) * COS(RADIANS(a.Longitude - b.Longitude)) + SIN(RADIANS(a.Latitude)) * SIN(RADIANS(b.Latitude))))) AS distance_in_km FROM city AS a JOIN city AS b ON a.id <> b.id WHERE a.city = 3 AND b.city = 7;
此查詢檢索兩個(gè)城市（3 和 7）的坐標(biāo)對(duì)并應(yīng)用公式，生成以公里為單位的距離。
對(duì)于附近的點(diǎn)，請(qǐng)避免使用基于距離的過濾器，因?yàn)樗鼈兛赡芎苈?。相反，采用邊界框?jì)算技術(shù)，如下所述：http://www.plumislandmedia.net/mysql/haversine-mysql-nearest-loc/.
現(xiàn)代解決方案（2022）
為了跟上最新技術(shù)，請(qǐng)考慮使用以下縮寫代碼：
SELECT ST_Distance_Sphere( point(-87.6770458, 41.9631174), point(-73.9898293, 40.7628267))
此查詢使用 ST_Distance_Sphere() 函數(shù)來計(jì)算兩點(diǎn)之間的距離。
以上是如何在MySQL中計(jì)算兩個(gè)地理坐標(biāo)之間的距離？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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分析MySQL緩慢查詢?nèi)罩疽圆檎倚阅芷款i
Jul 04, 2025 am 02:46 AM
開啟MySQL慢查詢?nèi)罩静⒎治隹啥ㄎ恍阅軉栴}。 1.編輯配置文件或動(dòng)態(tài)設(shè)置slow_query_log和long_query_time；2.日志包含Query_time、Lock_time、Rows_examined等關(guān)鍵字段，輔助判斷效率瓶頸；3.使用mysqldumpslow或pt-query-digest工具高效分析日志；4.優(yōu)化建議包括添加索引、避免SELECT*、拆分復(fù)雜查詢等。例如為user_id加索引能顯著減少掃描行數(shù)，提升查詢效率。
在MySQL列和查詢中處理零值
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使用mySQL中的mysqldump執(zhí)行邏輯備份
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mysqldump是用于執(zhí)行MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯備份的常用工具，它生成包含CREATE和INSERT語(yǔ)句的SQL文件以重建數(shù)據(jù)庫(kù)。1.它不備份原始文件，而是將數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容轉(zhuǎn)換為可移植的SQL命令；2.適用于小型數(shù)據(jù)庫(kù)或選擇性恢復(fù)，不適合TB級(jí)數(shù)據(jù)快速恢復(fù)；3.常用選項(xiàng)包括--single-transaction、--databases、--all-databases、--routines等；4.恢復(fù)時(shí)使用mysql命令導(dǎo)入，并可關(guān)閉外鍵檢查以提升速度；5.建議定期測(cè)試備份、使用壓縮、自動(dòng)化調(diào)
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要查看MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和表的大小，可直接查詢information_schema或使用命令行工具。1.查看整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)大?。簣?zhí)行SQL語(yǔ)句SELECTtable_schemaAS'Database',SUM(data_length index_length)/1024/1024AS'Size(MB)'FROMinformation_schema.tablesGROUPBYtable_schema;可獲取所有數(shù)據(jù)庫(kù)的總大小，也可加WHERE條件限定具體數(shù)據(jù)庫(kù)；2.查看單個(gè)表大?。和ㄟ^SELECTta
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GROUPBY用于按字段分組數(shù)據(jù)并執(zhí)行聚合操作，HAVING用于過濾分組后的結(jié)果。例如，使用GROUPBYcustomer_id可計(jì)算每個(gè)客戶的總消費(fèi)金額；配合HAVING可篩選出總消費(fèi)超過1000的客戶。SELECT后的非聚合字段必須出現(xiàn)在GROUPBY中，HAVING可使用別名或原始表達(dá)式進(jìn)行條件篩選。常見技巧包括統(tǒng)計(jì)每組數(shù)量、多字段分組、結(jié)合多個(gè)條件過濾。
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