比较地理位置的最有效途径？解决方案请

Question

假设我有一个带有 IP 地址的位置 A，以及一个带有纬度和经度的地理定位器 API。现在我想找到位置 A 25 英里半径范围内的所有实例。我怎样才能用最少的步数计算这个？

方案A：我可以计算位置A和数据库中所有实例之间的所有距离，并显示25半径范围内的实例。（太慢了，特别是如果我想要一个动态位置，有一个大的位置数据库）

解决方案 B：除了 IP 和（lat，long）之外，我还可以根据邮政编码对所有实例进行分组。因此需要计算位置 A 和实例之间的距离更短。（更好，但是如果 IP 地址位于另一个邮政编码的边界怎么办，这将增加所需的计算量）

方案C：我可以用三角函数。使用位置 A 的纬度和经度。我可以找到 25 英里半径内的每个实例。

有人可以描述一种比较距离的更好方法吗？非常感谢您的想法和建议（如果需要进一步解释，请询问）谢谢。

Answer 1

我会结合使用您提出的解决方案 a 和 c。您可以使用仅选择 25 英里半径（或任何其他半径）内的位置的过滤器直接查询您的数据库。计算以英里为单位的经度差异有点棘手，因为经度 1 度的里程随纬度而不同。感谢这个解释：https://gis.stackexchange.com/questions/142326/calculating-longitude-length-in-miles#142327

假设您有以下包含现有位置的数据库模式（仅以纬度和经度作为列）：

CREATE TABLE location (
    lat REAL,
    lon REAL
);

您可以使用此查询仅过滤 25 英里半径内的位置：

query = """
    SELECT (lat - ?) AS difflat, 
           (lon - ?) AS difflon
    FROM location
    WHERE POWER(POWER(difflat * 69.172, 2) + POWER(difflon * COS(lat*3.14/180.) * 69.172, 2), 0.5) < ?;
    """

然后像这样使用查询：

radius = 25 #miles
cursor.execute(query, (querylocation['lat'], querylocation['lat'], radius))

不幸的是，SQLite3 不支持 COS 和 POWER 等基本数学函数，但可以轻松创建它们：

import math
con = sqlite3.connect(db_path)
con.create_function('POWER', 2, math.pow)
con.create_function('COS', 1, math.cos)

比较地理位置的最有效途径？解决方案请

Most effective pathway to compare geographic locations? solutions pls

python

algorithm

logic

geolocation