数据库有个表，存的地址及其经纬度，想要查询每个地址距当前位置（经纬度）的距离（单位：米）并根据距离进行排序。

创建表store

CREATE TABLE store (
  id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  code varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  phone varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  province_code varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  city_code varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  region_code varchar(16) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  address varchar(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  lng decimal(10,6) unsigned DEFAULT NULL COMMENT 经度,
  lat decimal(10,6) unsigned DEFAULT NULL COMMENT 纬度,
  PRIMARY KEY (id) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3540 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC;

//插入数据
INSERT INTO store VALUES (2597, 芦庄店, 10080109, 131-1508-9880, 320000, 320200, 320211, 江苏无锡市滨湖区芦庄路58-1号, 120.313392, 31.529345);
INSERT INTO store VALUES (2598, 莱西商业街店, 10220040, 15921422440, 370000, 370200, 370285, 山东青岛市莱西市 山东省青岛市莱西市商业街, 120.528315, 36.865844);
INSERT INTO store VALUES (2599, 椒江康平路店, 10170163, 。, 330000, 331000, 331002, 浙江台州市椒江区康平路229号, 121.424017, 28.656769);
INSERT INTO store VALUES (2600, 长兴利时广场店, 10170161, 。, 330000, 330500, 330522, 浙江湖州市长兴县中央大道与长洲路交叉口的利时广场, 119.925811, 31.026153);
INSERT INTO store VALUES (2601, 豫园人民店, 10010321, 132-6252-0090, 310000, 310100, 310101, 上海市上海市黄浦区上海市黄浦区人民路399号NEO商厦1层03单元, 121.498505, 31.234871);
INSERT INTO store VALUES (2602, 宝杨宝龙店, 10010331, 18818292910, 310000, 310100, 310113, 上海市上海市宝山区上海市宝山区同济路669弄8号, 121.488406, 31.400972);
INSERT INTO store VALUES (2603, 浦江万达店, 10010333, 54386385, 310000, 310100, 310112, 上海市上海市闵行区永跃路360号, 121.518080, 31.033337);
INSERT INTO store VALUES (2604, 奉贤海泉店, 10010335, 021-37596218, 310000, 310100, 310120, 上海市上海市奉贤区上海市奉贤区海泉路575号1层, 121.517148, 30.848402);
INSERT INTO store VALUES (2605, 青浦绿地滨纷城店, 10010336, 未开业, 310000, 310100, 310118, 上海市上海市青浦区上海市青浦区外青松公路5999弄B1层B1-03-a, 121.131746, 31.165160);
INSERT INTO store VALUES (2606, 万嘉店, 10010337, 未开业, 310000, 310100, 310115, 上海市上海市浦东新区上海市浦东新区行德路86、92、96、100号万嘉商业广场一层33室, 121.617300, 31.299490);
INSERT INTO store VALUES (2607, 益江路店, 10010340, 未开业, 310000, 310100, 310115, 上海市上海市浦东新区上海市浦东新区益江路127号1楼-5室, 121.630805, 31.209385);
INSERT INTO store VALUES (2608, 青浦苏杭时代店, 10010342, 187-0214-7370, 310000, 310100, 310118, 上海市上海市青浦区上海市青浦区华新镇华腾公路558号苏杭时代华新店一层1F-01, 121.234843, 31.243568);
INSERT INTO store VALUES (2609, 玫瑰天街店, 10240011, 18828020857, 500000, 500100, 500112, 重庆市 重庆市渝北区重庆市北部新区金洲大道42号4幢1-115号, 106.552117, 29.649191);
INSERT INTO store VALUES (2610, 金贸时代店, 10240013, 13983980552, 500000, 500100, 500112, 重庆市 重庆市渝北区重庆市北部新区栖霞16号3幢1-3商铺, 106.572516, 29.644757);

注意：上述数据经纬度不一定准确，不过并不影响SQL测试

方法一：

SELECT
    *,
    ROUND(
        6378.138 * 2 * ASIN(
            SQRT(
            POW( SIN(( 31.163973 * PI()/ 180-lat * PI()/ 180 )/ 2 ), 2 )+ COS( 31.163973 * PI()/ 180 )* COS( lat * PI()/ 180 )* POW( SIN(( 121.404032 * PI()/ 180-lng * PI()/ 180 )/ 2 ), 2 ))) * 1000 
    ) AS dis 
FROM
    store 
ORDER BY
    dis ASC；

#简化

SELECT
    *,
    ROUND(
        6378.138 * 2 * ASIN(
            SQRT(
            POW( SIN(( 31.163973 - lat ) * PI()/ 360 ), 2 ) + COS( 31.163973 * PI() / 180 ) * COS( lat * PI() / 180 ) * POW( SIN(( 121.404032 - lng ) * PI() / 360 ), 2 ))) * 1000 
    ) AS dis 
FROM
    store 
ORDER BY
    dis ASC;

dis单位为m，如果想变为km的话可以将SQL语句中的 *1000去掉

方法二：

采用的这种方法，实现起来更简单，当然存储引擎可以是InnoDB。

需要用到st_distance函数

POINT()：从坐标构造点
ST_DISTANCE()：一个几何体与另一个几何体的距离，计算的结果单位是度，需要乘6371000*π/180=111195是将值转化为米。

MySQL其实在很早就提供了这种存储经纬度及相关运算的功能，这种数据类型叫做空间数据类型，而对应的索引被称为空间索引，但由于MySQL之前的版本对InnoDB支持的并不是太好，所以使用的并不多。不过MySQL5.6和MySQL5.7对此进行了优化，添加了st_distance等相关函数来支持经纬度相关的计算。

地球半径6371km

SELECT
    *,
    ( st_distance ( point ( lng, lat ), point ( 121.404032, 31.163973 )) * 111195 ) AS dis 
FROM
    store 
ORDER BY
    dis ASC;

dis单位是米

处理dis为整型

SELECT
    *,
    CAST(( st_distance ( point ( lng, lat ), point ( 121.404032, 31.163973 )) * 111195 ) AS DECIMAL(10,0)) AS dis 
FROM
    store 
ORDER BY
    dis ASC;

总结

对比两种方法，‘方法一’查询效率更高一些。但是经过地图实测验证，发现‘方法二’计算的距离精度更高。