Question

我有一个名为stores的表，其中包含商店信息，更重要的是包含各商家商店的位置坐标。商家可以在不同位置拥有多个商店。我需要按距离（从特定位置）订购的商店列表，其中只有每个商家中最近的商店显示在列表中。

以下查询有效，但我认为其次优。有没有办法修改或改进此查询？

SELECT 
    `Store`.`id`, 
    `Merchants`.`id`, 
    `Store`.`area_id`, 
    `Store`.`url`, 
    ( 6371 * acos( cos( radians(18.973212066666665) ) * cos( radians( Store.latitude ) ) * cos( radians( Store.longitude ) - radians(72.8140959) ) + sin( radians(18.973212066666665) ) * sin( radians( Store.latitude ) ) ) ) AS distance 
FROM 
    `stores` AS `Store` 
INNER JOIN 
    (SELECT DISTINCT id,( 6371 * acos( cos( radians(18.973212066666665) ) * cos( radians( Store.latitude ) ) * cos( radians( Store.longitude ) - radians(72.8140959) ) + sin( radians(18.973212066666665) ) * sin( radians( Store.latitude ) ) ) ) AS distance FROM stores as Store WHERE Store.active=1 AND Store.parent_id=0 AND (( 6371 * acos( cos( radians(18.973212066666665) ) * cos( radians( Store.latitude ) ) * cos( radians( Store.longitude ) - radians(72.8140959) ) + sin( radians(18.973212066666665) ) * sin( radians( Store.latitude ) ) ) ) < 50) GROUP BY Store.id ORDER BY distance) AS `St` ON (`St`.`id` = `Store`.`id`) 
INNER JOIN 
    merchants AS `Merchants` ON (`Store`.`merchant_id` = `Merchants`.`id`) 
WHERE 
    (( 6371 * acos( cos( radians(18.973212066666665) ) * cos( radians( `Store`.`latitude` ) ) * cos( radians( `Store`.`longitude` ) - radians(72.8140959) ) + sin( radians(18.973212066666665) ) * sin( radians( `Store`.`latitude` ) ) ) ) < 50) AND 
        `Store`.`parent_id` = 0 AND 
        `Store`.`active` = 1  
GROUP BY 
    `Merchants`.`id`  
ORDER BY 
`distance` ASC  
LIMIT 10

我使用以下公式计算距离（6371 * acos（cos（弧度（纬度））* cos（弧度（Store.latitude））* cos（弧度（Store.longitude）） - 弧度（ LONGITUDE ））+ sin（弧度（ LATITUDE ））* sin（弧度（Store.latitude））））

Answer 1

看起来您根本不需要商家桌。您仅将它用于商店表中的merchant_id，无论如何。所以你可以避免这种加入。

如果我理解您的需要，可以尝试此查询：

    select id, merchant_id, area_id, url, 
min(distance function you are using) as distance 
from stores group by merchant id, order by distance

我实际上没有运行它，但这个想法应该有用。

-Mansi

MySQL - 按顺序分组问题优化

1 个答案: