漂流瓶推送需求的逻辑实现代码

这两个数据没有相关性，sql语句中的排序规则不能满足要求。在：sql中，只有当数据中前面的排序条件相同时，才会考虑后面的排序条件。实际情况是，如果按距离前推时间排序，距离起不到作用，反之亦然。要使两个数据相关联，一种方法是在加法或减法后对两个数据进行排序。但是，必须考虑以下情况：两个数据的数据类型不一致。一种是日期类型，另一种是双精度类型。两个数据的排序方向必须统一。不可能推时间取正序，推距离取逆序。根据实际需求，将两种数据转换为一种类型，需要一个系数来平衡它们。如果一个数据在数量级上极大，另一个数据在数量上极小，那么，无论微小的数据如何变化，对庞大数据的影响都可以忽略不计。首先，将日期类型转换为双精度类型。操作两种数据类型的数据相对容易。mysql正好有这样一个函数： UNIX _ timestamp(date)——直接返回内部时间戳值。复制代码如下：-选择UNIX _ timestamp ('2010-12-13 ')，与时间戳值相差一天。-UNIX _ timestamp(' 2010-12-12 ')-计算结果：86400。至于已知的计算两地经纬度距离的公式，网上搜了一个。计算结果令人满意。副本代码的代码如下： round((2 * asin)(sqrt(power(sin)((lat * pi()/180.0)-(plat * pi()/180.0))/2)。2)cos(lat * pi()/180.0)* cos(plat * pi()/180.0)*功率(sin((LNG * pi()/180.0-plng * pi()/180.0)/2)，2)。我们希望：从最后一次推送开始就尽可能的长，并且尽可能的贴近用户。时间越长，计算出的差值就越大。直接加两个数据显然是不可行的。这里我们要取一个负时间，满足：和用户的距离尽可能近的要求，然后按照正的顺序排列。然后，让这两个数字处于同一数量级。根据数据测试，时间为秒，距离为公里。距离直接乘以一个系数(1000)并转换成米来平衡两者。最终推送语句如下： Copy代码如下： Select瓶子ID，(round((2 * asin)(sqrt(power(sin)(lat * pi()/180.0)-(plat * pi()/)。2)COS(LAT * PI()/180.0)* COS(plat * PI()/180.0)* POWER(SIN((LNG * PI()/180.0-plng * PI()/180.0)/2)，2)))* 6378.137 * 10000，3)/10000)作为瓶内连接Venue_Mapabc on Bottle的距离。VenueID=Venue_Mapabc。瓶子在哪里。1和瓶子。IsEmpty=1，IsFinished=0，Venue_Mapabc。city=pCity-and(ROUND((2 * ASIN)(SQRT(POWER(SIN)((LAT * PI()/180.0)-(plat * PI()/180.0))/2)，2)COS(LAT * PI()/180.0)* COS(plat * PI()/180.0)* POWER(SIN((LNG * PI()/180.0-plng * PI()/180.0)/2)，2)))* 6378.137 *place time))* 0.5(ROUND((2 * ASIN)(SQRT(POWER(SIN)((LAT * PI()/180.0)-(plat * PI()/180.0))/2)，2)COS(LAT * PI()/180.0)* COS(plat * PI()/180.0)* POWER(SIN((LNG * PI()/180.0-plng * PI()/180.0)/2)，2)))* 6378.137。前端截图：