复杂索引的 MySQL 查询优化

Question

我有一个用于简单反向地理编码的数据库。该数据库依赖于包含纬度、经度和地名的表。每次几个纬度，经度不存在，或者更好的是，每次搜索的纬度，经度与现有的纬度，经度相差太大，我使用谷歌地图反向地理编码服务添加一个新行。 下面是生成地址表的代码：

CREATE TABLE `data_addresses` (
    `ID` int(11) NOT NULL COMMENT 'Primary Key',
    `LAT` int(11) NOT NULL COMMENT 'Latitude x 10000',
    `LNG` int(11) NOT NULL COMMENT 'Longitude x 10000',
    `ADDRESS` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'Reverse Geocoded Street Address'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
ALTER TABLE `data_addresses`
    ADD PRIMARY KEY (`ID`),
    ADD UNIQUE KEY `IDX_ADDRESS_UNIQUE_LATLNG` (`LAT`,`LNG`),
    ADD KEY `IDX_ADDRESS_LAT` (`LAT`),
    ADD KEY `IDX_ADDRESS_LNG` (`LNG`);
ALTER TABLE `data_addresses`
    MODIFY `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'Primary Key';

如您所见，诀窍是在纬度和经度上放置两个索引。由于通常纬度和经度是浮点数，我们使用它们的值乘以 10000，因此每一对纬度/经度都是唯一的。这意味着大约 50m 的分辨率可以满足我的需求。

现在的问题是：每次我需要知道给定的纬度/经度 (MyLat,MyLon) 是否已经存在时，我都会执行以下查询：

SELECT `id`, ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND(MyLat*10000)),2)+POW(ABS(`LNG`-ROUND(MyLon*10000)),2))) AS R FROM splc_smarttrk.`data_addresses` ORDER BY R ASC LIMIT 1

此查询将返回给我最近的点，并且还会给我 R（评级）：较小的 R 意味着最接近的近似值，所以假设每次我找到一个大于 10 的 R 时，我需要添加一个新行地址表。 地址表目前包含大约 615k 行。

问题是尽管我已经放置了索引，但这个查询太慢了（在 2x Xeon 服务器上大约需要 2 秒）。在 Explain 的结果下方：

Answer 1

您不能通过检索附近纬度和经度的固定数据集并计算评级 (R) 并在该固定数据集上选择最小评级来优化这一点。

未测试的 p.s 可能包含排序错误。但它可能会对您有所帮助。

SELECT 
   id 
 , ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND([LAT]*10000)),2)+POW(ABS(`LNG`- ROUND([LNG]*10000)),2))) AS R

FROM ( 

  SELECT 
   LAT 
  FROM  
   data_addresses
  WHERE 
   LAT <= [LAT]  
  ORDER BY
   LAT DESC
  LIMIT 100

  UNION ALL

  SELECT 
   LAT   
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LAT >= [LAT]
  ORDER BY
   LAT ASC
  LIMIT 100

  SELECT 
   LNG 
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LNG <= [LNG]
  ORDER BY
   LNG DESC
  LIMIT 100

  UNION ALL

  SELECT 
   LNG
  FROM 
   data_addresses
  WHERE 
   LNG >= [LNG]
  ORDER BY
   LNG ASC
  LIMIT 100
) 
 AS data_addresses_range
ORDER BY 
 R ASC
LIMIT 1

Answer 2

提供一个“边界框”，而不是计算距离（或除此之外）。这会更快。

这里的复杂代码会更快：mysql.rjweb.org/doc.php/latlng

一旦有了UNIQUE KEY IDX_ADDRESS_UNIQUE_LATLNG (LAT, LNG)，就不需要KEY IDX_ADDRESS_LAT (LAT)

*10000 可以放入MEDIUMINT。大约 16 米或 52 英尺。

Answer 3

根据 Raymond Nijland 的建议，我将查询修改如下：

SELECT  `id` AS ID,
ROUND(SQRT(POW(ABS(`LAT`-ROUND(NLat*10000)), 2) +
           POW(ABS(`LNG`-ROUND(NLon*10000)), 2))
     ) AS RT INTO  ADDR_ID, RATING
    FROM  splc_smarttrk.`data_addresses`
    WHERE  (`LAT` BETWEEN (ROUND(NLat*10000)-R) AND (ROUND(NLat*10000)+R))
      AND  (`LNG` BETWEEN (ROUND(NLon*10000)-R) AND (ROUND(NLon*10000)+R))
    ORDER BY  RT ASC
    LIMIT  1;

这个技巧在最坏的情况下将数据集减少到 10 条记录，因此尽管有 ORDER BY 子句，速度还是相当不错的。事实上，我并不需要知道与现有点的距离，我只需要知道该距离是否高于木槌限制（这里如果在 10x10 矩形内，这意味着 R=5）。