MySQL 經緯度距離排序查詢：Haversine 公式實戰與效能優化思路

核心 SQL（Haversine 公式）

SELECT *,
  (2 * 6378.137 * ASIN(SQRT(
    POW(SIN(PI() * (111.86141967773438 - lat) / 360), 2) +
    COS(PI() * 33.07078170776367 / 180) *
    COS(lat * PI() / 180) *
    POW(SIN(PI() * (33.07078170776367 - lng) / 360), 2)
  ))) AS juli
FROM `area`
ORDER BY juli ASC
LIMIT 0, 20;

• 6378.137：地球半徑（公里）。
• lat、lng：資料表經緯度欄位。
• 111.8614..., 33.0707...：目標座標（此處為範例值）。
• 結果 juli 為公里數，按升序取最近 20 筆。

效能瓶頸與優化方向

全表掃描 + 三角函數運算極慢，尤其資料量大時。優化思路：

1. 平面座標轉換：若範圍較小（如同城），可將經緯度投影為平面座標（如 UTM、高斯-克吕格），改用歐幾里得距離，並建立空間索引。
2. 經度範圍預過濾：先用經度差估算粗略距離，過濾掉明顯過遠的行，再精確計算。
3. MySQL 5.7+ 空間擴展：使用 ST_Distance_Sphere、ST_Distance 及空間索引（SPATIAL INDEX）。
4. Redis Geo / PostgreSQL PostGIS：大規模 LBS 業務建議外掛專用空間引擎。

MySQL 8.0 範例

SELECT *, ST_Distance_Sphere(POINT(lng, lat), POINT(116.39, 39.90)) AS dist
FROM `area`
ORDER BY dist ASC
LIMIT 20;