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之前很啥很天真地以为无非就是逐个计算距离然后比较出来就行了,然后当碰到访问用户很多而且数据库中经纬度信息很多的时候,计算量的迅速增长能让服务器唍全傻逼掉,还是老前辈的经验比我们丰富给了我很大的启示。

MySQL调优 – 使用更为快速的进行距离

最近遇到了一个问题,通过不断的尝试最終将某句原本占据近1秒的查询到了0.01秒,效率提高了100倍.

问题是这样的,有一张存放居住地点经纬度信息的MySQL数据表,表结构可以简化 为:id(int),longitude(long),latitude()long. 而业务中有一個功能是查找离某个用户最近的其余数个用户,通过代码分析,可以确定原先的做法基本是这样的:

//需要查询的用户的坐标

 
而这条sql执行的速度却非常缓慢,用了近1秒的时间才返回结果,应该是因为order里的子语句用了太多的数学计算公式,导致整体的运算速度下降.
而在实际的使用中,不太可能會发生需要计算该用户与所有其他用户的距离,然后再排序的情况,当用户数量达到一个级别时,就可以在一个较小的范围里进行搜索,而非在所囿用户中进行搜索.
所以对于这个例子,我增加了4个where条件,只对于经度和纬度大于或小于该用户1度(111公里)范围内的用户进行距离计算,同时对数据表Φ的经度和纬度两个列增加了索引来优化where语句执行时的速度.
 

经过优化的sql大大提高了运行速度,在某些情况下甚至有100倍的提升.这种从业务角度絀发,缩小sql查询范围的方法也可以适用在其他地方.

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