1、创建测试数据

CREATE TABLE `store` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '商家名称',
  `address` varchar(200) NOT NULL COMMENT '商家地址',
  `coordinates` varchar(50) NOT NULL COMMENT '经纬度',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=417 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `store` VALUES ('1', '店铺a', '广东省深圳市南山区大学城地铁站', '22.582096,113.965304');
INSERT INTO `store` VALUES ('2', '店铺b', '广东省深圳市南山区西丽地铁站', '22.58063,113.954406');
INSERT INTO `store` VALUES ('3', '店铺c', '广东深圳市龙华区龙华地铁站', '22.610563,114.030311');
INSERT INTO `store` VALUES ('4', '店铺d', '广东省深圳市龙华深圳北站', '22.609581,114.029225');

2、 下面是根据给定的经纬度和查询条件进行查询的SQL语句：

@lat和@lng为用户经纬度

juli单位为米

查询20公里内范围的店铺

显示近到远的店铺

SET @lat = 22.585786;
SET @lng = 113.962966;
SELECT
	xx.*
FROM
	(
		SELECT DISTINCT
			s.*, ROUND(
				6378.138 * 2 * ASIN(
					SQRT(
						POW(
							SIN(
								(
									@lat * 3.1415926 / 180 - SUBSTRING_INDEX(coordinates, ',', 1) * 3.1415926 / 180
								) / 2
							),
							2
						) + COS( @lat * 3.1415926 / 180) * COS(
							SUBSTRING_INDEX(coordinates, ',', 1) * 3.1415926 / 180
						) * POW(
							SIN(
								(
									@lng * 3.1415926 / 180 - SUBSTRING_INDEX(coordinates, ',', - 1) * 3.1415926 / 180
								) / 2
							),
							2
						)
					)
				) * 1000
			) AS juli
		
		FROM
	     store AS s
	
	) xx
WHERE
    xx.juli <= 20000;
ORDER BY  xx.juli  desc

查询结果

 以上查询语句会根据给定的经纬度（22.585786, 113.962966）计算每个店铺与给定位置的距离，并按距离降序排列。然后，从距离小于等于20km的店铺中筛选出结果。 请注意，这里我使用了变量@lat和@lng来表示给定的经纬度，您可以根据实际情况进行替换。此外，表名和字段名也需要根据您的数据库结构进行相应的修改。