不需要用到redis作经纬度查询，当然你做缓存除外。实际上我们在 黑客马拉松 就做过一个 类似的项目 ，它的核心思想就是取出当前用户所在地点附近的用户。

我们使用的是MongoDB的Geo索引，这里有详细的介绍 http://www.mongodb.org/display/DOCS/G... 。

但是我注意到你使用的是mysql，虽然MongoDB能够很方便的实现这一目标，但如果你不想迁移数据库的话，也还是有方法来实现的，当然你得有思想准备，此方法可能比较曲折。我以下要说的大部分内容都来自Mysql AB介绍实现geo search的文章。

首先我们要解决的是把经纬度之差换算成距离之差，这里面涉及到一些角度转换公式，它就是

其中 d 是距离(distance)， R 是地球半径。这个公式很复杂，但是我们的最终目标是把 d 求出来，我们来看这个求值过程，以下是伪代码

R = 地球半径
Δlat = lat2 − lat1    //纬度之差
Δlong = long2 − long1 //经度之差
a = sin2(Δlat/2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin2(Δlong/2)
c = 2*atan2(√a, √(1−a))
d = R*c

来把它转换为SQL代码，看着会有点晕，其中3956是地球半径

3956 * 2 * ASIN ( SQRT (
POWER(SIN((orig.lat - dest.lat)*pi()/180 / 2), 2) + COS(orig.lat * pi()/180) * COS(dest.lat * pi()/180) * POWER(SIN((orig.lon - dest.lon) * pi()/180 / 2), 2) ) ) as distance

OK，求值代码已经出来了，来写个SQL测试下(hotels表有三个字段 hotel_name , lat , lon )

# 设置当前位置的经纬度
set @orig_lat=122.4058;
set @orig_lon=37.7907;

# 设置最大搜索距离
set @dist=10;

SELECT *, 3956 * 2 * ASIN(SQRT(
POWER(SIN((@orig_lat - abs(dest.lat)) * pi()/180 / 2), 2) + COS(@orig_lat * pi()/180 ) * COS(abs(dest.lat) * pi()/180) * POWER(SIN((@orig_lon – dest.lon) *
pi()/180 / 2), 2) )) as distance FROM hotels dest
having distance < @dist ORDER BY distance limit 10;

这样你就可以把距离当前位置 10 以内的的hotels全部搜索出来了。你可以用存储过程来优化这一代码，让它更加快速。