php实现附近的人

使用MySQL空间函数实现

MySQL的ST_Distance_Sphere函数可以计算两个地理坐标点之间的距离（单位：米）。需要确保MySQL版本在5.7以上且表中包含空间数据类型字段。

创建包含地理位置字段的表：

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    location POINT NOT NULL,
    SPATIAL INDEX(location)
);

插入带地理坐标的数据：

INSERT INTO users (name, location) VALUES 
('用户1', ST_PointFromText('POINT(116.404 39.915)')),
('用户2', ST_PointFromText('POINT(116.405 39.916)'));

查询附近5公里范围内的人：

$lat = 39.915; // 当前纬度
$lng = 116.404; // 当前经度
$distance = 5000; // 5公里范围

$query = "SELECT id, name, 
          ST_Distance_Sphere(location, ST_PointFromText('POINT($lng $lat)')) AS distance
          FROM users 
          WHERE ST_Distance_Sphere(location, ST_PointFromText('POINT($lng $lat)')) <= $distance
          ORDER BY distance";

使用Redis GEO命令实现

Redis的GEO功能适合高性能场景，使用GEOADD添加位置，GEORADIUS查询附近的人。

添加用户位置到Redis：

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

// 添加用户坐标
$redis->geoAdd('users:location', 116.404, 39.915, 'user1');
$redis->geoAdd('users:location', 116.405, 39.916, 'user2');

查询附近5公里的人：

$result = $redis->geoRadius('users:location', 116.404, 39.915, 5, 'km', [
    'WITHDIST',
    'ASC'
]);

使用MongoDB地理空间查询

MongoDB支持2dsphere索引进行地理空间查询，适合文档型数据结构。

创建位置索引：

$collection->createIndex(['location' => '2dsphere']);

插入带位置的数据：

$collection->insertOne([
    'name' => '用户1',
    'location' => [
        'type' => 'Point',
        'coordinates' => [116.404, 39.915]
    ]
]);

查询附近5公里的人：

$filter = [
    'location' => [
        '$nearSphere' => [
            '$geometry' => [
                'type' => 'Point',
                'coordinates' => [116.404, 39.915]
            ],
            '$maxDistance' => 5000
        ]
    ]
];
$result = $collection->find($filter);

纯PHP计算实现

当不使用数据库空间函数时，可通过Haversine公式计算两点间距离：

function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) {
    $earthRadius = 6371000; // 地球半径(米)
    $latFrom = deg2rad($lat1);
    $lngFrom = deg2rad($lng1);
    $latTo = deg2rad($lat2);
    $lngTo = deg2rad($lng2);

    $latDelta = $latTo - $latFrom;
    $lngDelta = $lngTo - $lngFrom;

    $angle = 2 * asin(sqrt(pow(sin($latDelta / 2), 2) +
        cos($latFrom) * cos($latTo) * pow(sin($lngDelta / 2), 2)));

    return $angle * $earthRadius;
}

// 示例：计算两点距离
$distance = getDistance(39.915, 116.404, 39.916, 116.405);

性能优化建议

对于大规模用户数据，建议采用以下优化策略：

• 使用Redis GEO实现高频访问场景
• 对MySQL/MongoDB的地理字段建立空间索引
• 采用分库分表策略按地域分布数据
• 使用缓存减少重复计算
• 考虑使用Elasticsearch的地理搜索功能

每种实现方式各有优劣，MySQL方案适合已有MySQL架构的场景，Redis适合高性能需求，MongoDB适合文档型数据结构，纯PHP计算适合小规模数据或特殊环境。