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抱歉，如果这已经被回答（如果有的话，我相信有人会向我抛出链接）。前段时间想了一个类似的问题，但现在找不到了。

因此，对于这个问题：我正在为我正在开发的网站构建用户搜索，其中一个搜索条件将基于与搜索用户的距离。我已经有一张美国邮政编码及其对应的经纬度表。我还想出了如何确定边界框（最大纬度/最小纬度 - 最大长度/最小长度）以确定哪些拉链符合标准（我们不会担心精确的半径。地理正方形暂时够用了）。我的问题 - 我应该如何构建查询以优化速度？我是不是该：

  • 执行所需的数学以确定边界框，然后查询邮政编码表以查找所有潜在候选邮政编码，然后搜索具有这些邮政编码的用户？

或者

  • 确定纬度/经度边界框，将 zip 表与用户表连接起来，并返回纬度/经度介于参数之间的用户的结果？

我想第二种方法会更快，但我没有支持证据/具体经验表明它会。我知道足够多的 SQL 来解决问题，但我对它还是有点陌生​​，并且对于不同类型操作的相对性能一无所知。

谢谢你的时间！

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我相信您的最终查询应如下所示：

-- compute @minLat, @maxLat, @minLon, @maxLon

SELECT users.*
FROM users
JOIN locations ON locations.id = users.location
WHERE locations.latitude BETWEEN @minLat AND @maxLat
AND locations.longitude BETWEEN @minLon AND @maxLon

所以在这种情况下，我不明白你的担忧，因为一切都是一次性发生的。查询优化器通常比任何人都知道JOIN首先执行哪个。

如果您想实现更复杂的计算来确定邮政编码是否在范围内，那么我宁愿首先建立一个邮政编码列表，然后匹配居住在这些地区的用户。

这假设计算邮政编码是否在搜索范围内是操作中成本最高的部分。因此，我更喜欢使用尽可能小的数据集（即仅邮政编码，而不是邮政编码 + 用户）运行此计算。即使在这种情况下，查询优化器也可能会为您做出正确的选择。

于 2012-06-28T21:35:26.687 回答
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您描述的两种算法可以这样示意性地描述：

A INNER JOIN B WHERE A satisfies condition

和

(A WHERE A satisfies condition) INNER JOIN B

前者只是一个连接（条件可以是连接条件或 WHERE 条件，但这对于 INNER JOIN 和 MySQL 并不重要）。

后者涉及子查询。您的描述似乎假设首先计算子查询，然后是连接，但通常情况并非如此。首先评估内部连接，然后评估子查询，这很可能会为您提供与第一种情况相同的执行计划。

所以从性能的角度来看，这两种方法似乎没有什么不同，您应该专注于选择一种最容易阅读和维护的方法，并在这一天到来时对其进行分析和优化。

于 2012-06-28T21:35:55.283 回答