楼主可以看看这篇文章： http://www.infoq.com/cn/articles/depth-study-of-Symfony2
他列举了这类问题的几种解决方案，最后推荐的是mongodb，这也是LBS常见的解决方案之一

这两天我正好也在做这类服务，因为我的数据比较少，所以使用的是mysql partial index的方法。

set @x1 = 31.292491624635;
set @y1 = 121.50865016331;
set @r0 = 10;
select *, AsText(pos), X(pos), Y(pos), 
6378 * 2 *ASIN(SQRT( 
POWER(SIN((@orig_lat - abs(X(pos))) * pi()/180 / 2),2) + 
COS(@orig_lat * pi()/180 ) * COS(abs(X(pos)) *  pi()/180) * POWER(SIN((@orig_lon - Y(pos)) *  pi()/180 / 2), 2)
)) as distance
from user_posistion 
WHERE   MBRContains(LineString(Point(@x1 + @r0 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@y1))), @y1 + @r0 / 111.1), Point(@x1 - @r0 / ( 111.1 / COS(RADIANS(@y1))), @y1 - @r0 / 111.1)), pos)
order by distance asc

其中@x1,@y1是坐标， @r0是搜索的半径km，pos是point类型的字段
先根据spatial索引检索出半径范围内的所有点，然后计算距离，最后排序

因为我的数据少，性能方面可以满足要求

有个东西叫GEOHASH。。速度极快，目前公司里这种需求都是用这种方法做的

这个属于 GIS，最好还是用数据库扩展来做．例如：http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/6528527 这里的做法． 硬要用 MySQL 的常规用法来解决就必须将计算两点距离的方法写成存储过程：

select uid from tableName order by distance(l1, n1, tableName.longitude, tableName.latitude) asc limit 10;

其中　distance 是一个算两点距离的存储过程．一般情况下不推荐这么做，因为这种运算会影响数据库性能。

精确计算太过于复杂，php+mysql有难度。

现实中解决实际问题可以将模型简化,按距离排序可以这样实现：

"SELECT * ,longitude*longitude + latitude*latitude as dis FROM table WHERE dis>'$x'  order by dis DESC LIMIT {$offset},20"

但是效率比较低下。

想一步到位很难的哦，我的做法是先用mysql过滤出半径内的符合条件的数据，做法和你那个差不多。然后再用php算出每个点和指定坐标的距离，然后将这些数据进行排序，一般经过mysql筛选后的数据量就不是很大了，用php排序问题应该不大。

这不是k nearest neighbor的eager version么…

k-d tree搜这个关键词