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地理位置经纬度在Mysql中用什么字段类型来存,BOOLEAN ?DOUBLE?还是FLOAT 那种最好为什么?
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2011-07-21 02:52:30
谷歌地球的精度纬度用那种字段类型来存放啊,字段长度如何设置?
BOOLEAN —— ?
DOUBLE —— ?
FLOAT —— ?
MONEY ——
(这个应该最不适合吧)
地理的经纬度范围是 -180~180。我原先用的是DOUBLE(10,7),但是貌似不够啊
比如这样一个经纬度:40.69847032728747, -73.9514422416687 (纽约市的经纬度)
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地理位置经纬度在Mysql中用什么字段类型来存,BOOLEAN ?DOUBLE?还是FLOAT 那种最好为什么?
谷歌地球的精度纬度用那种字段类型来存放啊,字段长度如何设置? BOOLEAN —— ? DOUBLE —— ? FLOAT —— ? MONEY —— (这个应该最不适合吧) 地理的经纬度范围是 -180~180。我原先用的是DOUBLE(10,7),但是貌似不够啊 比如这样一个经纬度:40.69847032728747, -73.9514422416687 (纽约市的经纬度)
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只记今朝笑
2014-02-22
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正常的做法是用nvarchar保存,应为google map,设置地点用String就可以了。 google.map({'center':'35.3232432434,139.32434234'}) 复杂的计算,伟大的Google都已经做了。我们为什么还要再进行一次呢? 告诉我,你们为什么非得让自已那么纠结?难道人生最大的敌人永远都是自己。
zuoxingyu
2011-08-04
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地理位置用空间类型的
19.4.1. MySQL空间数据类型
MySQL具有与OpenGIS类对应的数据类型。某些类型只能保存单个几何值:
· GEOMETRY
· POINT
· LINESTRING
· POLYGON
GEOMETRY能够保存任何类型的几何值。其他的单值类型POINT、LINESTRING以及POLYGON只能保存特定几何类型的值。
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2011-08-02
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[Quote=引用 2 楼 wminjay 的回复:]
创建 MySQL 表时,您应当特别注意 lat 和 lng 属性。鉴于 Google Maps 目前的缩放能力,您只需要精确到小数点后六位数。为了让表占用的存储空间降至最低,您可以将 lat 和 lng 属性指定为大小是 (10,6) 的浮点数。这样,这些字段将会存储小数点后 6 位数以及小数点前最多 4 位数,如 -123.456789 度。
引用自http://code.google.……
[/Quote]
哦,看到了。官方给出来的标准是【DOUBLE 10,6 】。我后来用的是
decimal(20,17)
。我原先用FLOAT 和DOUBLE 末尾的他们会自动省略 四舍五入
iihero
2011-08-01
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double, 精度弄高点。
wminjay
2011-08-01
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创建 MySQL 表时,您应当特别注意 lat 和 lng 属性。鉴于 Google Maps 目前的缩放能力,您只需要精确到小数点后六位数。为了让表占用的存储空间降至最低,您可以将 lat 和 lng 属性指定为大小是 (10,6) 的浮点数。这样,这些字段将会存储小数点后 6 位数以及小数点前最多 4 位数,如 -123.456789 度。
引用自http://code.google.com/intl/zh-CN/apis/maps/articles/phpsqlajax.html
笔记:
MySql
数据库和java中数据
类型
的对应关系
博客探讨了在
MySQL
中选择使用BigDecimal和
Double
作为数据
类型
时的注意事项。文章指出,
MySQL
用于数据持久化,其精度损失比Java更明显。建议涉及金融、计算和精度要求高的
字段
使用Decimal,而
经纬度
等可使用
Double
。总结中提到,为避免精度问题,带小数的
字段
最好使用Decimal。
Elasticsearch 核心:Mapping 常见数据
类型
全解析(图解+选型+实战)
本文系统讲解Elasticsearch中Mapping的核心数据
类型
,涵盖字符串(text/keword)、数值(integer/long/
double
/scaled_
float
)、日期(date)、布尔(
boolean
)、复杂
类型
(object/nested)、地理空间(geo_point)及特殊
类型
(ip/binary/range)。重点说明各
类型
的适用场景、关键特性与典型误用陷阱,并提供生产级Mapping配置建议和选型流程指导。
计算机数字表示:整数与浮点数的精度、范围与实战选型指南
本文深入解析计算机中整数与浮点数的表示原理、精度特性及适用场景。重点涵盖整数溢出与符号选择、浮点数IEEE 754结构、0.1+0.2不等于0.3的二进制根源、NaN/Infinity等特殊值处理;对比单精度与双精度在精度、范围、内存和性能上的权衡;并结合C++、Python、
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等平台给出数值
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本文系统介绍Hive的架构设计、元数据管理与SQL执行流程,涵盖部署配置、
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