我会这么做：
以给定的点为例，测量其周围约2km宽的正方形（这是一个任意值，需要进行精确计算），并计算东/西/北/南边界的值。
在这个方块中查询元素。这个很简单，你只需要

select * from points where lat between ? and ? and lon between ? and ?

计算你的结果。如果结果不够（显然少于5，但我会说两倍），用更大的半径重试。如果结果太多（比如超过100），用更小的半径重试。
一旦你有足够的，加载他们，确保所有5个元素，你需要的不仅是在Xkm宽的正方形，而且在Xkm半径的圆（以避免有一个潜在的更近的元素没有检测到以前的近似）。
另一种方法
仅当给定点与正在搜索的点相对接近时有效。
测量一个平面地球的局部近似值。在靠近你的点的地方，你可以考虑纬度、经度和距离之间的线性关系。这允许你通过简单的微积分（乘法和加法）来排序请求。同样，选择多一点，以便在SQLite请求后进行正确的计算。

将cos_lat_rad、sin_lat_rad、cos_lon_rad、sin_lon_rad插入到表格中

contentValues.put("cos_lat_rad", Math.cos(deg2rad(latitude)));
contentValues.put("sin_lat_rad", Math.sin(deg2rad(latitude)));
contentValues.put("cos_lon_rad", Math.cos(deg2rad(longitude)));
contentValues.put("sin_lon_rad", Math.sin(deg2rad(longitude)));

弧度度数

public static double deg2rad(double deg) {
    return (deg * Math.PI / 180.0);
}

查询，距离（公里）

Cursor c=database.dis(String.valueOf(Math.cos((double) distance / (double) 6380)), Math.cos(deg2rad(latitude)), Math.sin(deg2rad(latitude)), Math.cos(deg2rad(longitude)), Math.sin(deg2rad(longitude)));

查询

public Cursor dis(String dis, double cos_lat_rad, double sin_lat_rad, double cos_lon_rad, double sin_lon_rad) {

    Cursor cursor = sqLiteDatabase.rawQuery("SELECT * ,(" + sin_lat_rad + "*\"sin_lat_rad\"+" + cos_lat_rad + "*\"cos_lat_rad\"*(" + sin_lon_rad + "*\"sin_lon_rad\"+" + cos_lon_rad + "*\"cos_lon_rad\")) AS \"distance_acos\" FROM parish WHERE ("+sin_lat_rad+" * \"sin_lat_rad\" +"+ cos_lat_rad +"* \"cos_lat_rad\" * (+"+sin_lon_rad +"* \"sin_lon_rad\" + "+cos_lon_rad +"* \"cos_lon_rad\")) >"+dis+ " ORDER BY \"distance_acos\" DESC ", null);
    return cursor;

}

将distance_acos转换为km

if(c.moveToFirst())
        do {
            double distance_acos= c.getDouble(c.getColumnIndex("distance_acos"));
                     String Distance=String.valueOf(Math.acos(distance_acos) * 6380); 
        }while (c.moveToNext());

Angel的回复没有解决SQLite的问题，因为它仍然包含SQLite中不存在的ACOS功能
经过深入研究后，我得出的结论是，应该使用下面的公式在SQLite中使用一个粗略的估计：
距离估算为km：

SQRT(SQUARE((TO_LAT-FROM_LAT)*110)+
     SQUARE((TO_LONG-FROM_LONG)*COS(TO_LAT)*111))

对于窗口：
安装minGw完整选项。修改环境变量：系统变量路径，包括

c:\mingw\bin

测试功能命令：

g++ --version

复制文件：sqlite3程序目录中的extension-functions.c、sqlite3.h、sqlite3ext.h。转到sqlite3目录并编译：

gcc -shared -I "path" -o libsqlitefunctions.so extension-functions.c

(path= sqlite3ext.h的路径;即C：\sqlite3）
如果程序的构建允许加载扩展，则可以执行以下操作：

sqlite> SELECT load_extension('./libsqlitefunctions.so');

   sqlite> select cos(radians(45));

   0.707106781186548

SQLite距离实现：出发地：
距离
它使用“半正矢”公式来计算两点之间的大圆距离--即地球表面上的最短距离--给出两点之间的“直线距离”（当然，忽略它们飞过的任何山丘！）。
半正矢
公式：

a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 * cos φ2 * sin²(Δλ/2)

c = 2 * atan2( √a, √(1−a) )
c = 2 * 
d = R * c

其中φ为纬度，λ为经度，R为地球半径（平均半径= 6, 371 km）;
请注意，Angular 必须以弧度为单位才能传递给触发函数！
JavaScript语言：

const R = 6378136.6 ; // meters equatorial radius
const φ1 = lat1 * Math.PI/180; // φ, λ in radians
const φ2 = lat2 * Math.PI/180;
const Δφ = (lat2-lat1) * Math.PI/180;
const Δλ = (lon2-lon1) * Math.PI/180;

const a = Math.sin(Δφ/2) * Math.sin(Δφ/2) +
          Math.cos(φ1) * Math.cos(φ2) *
          Math.sin(Δλ/2) * Math.sin(Δλ/2);
const c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

const c = 2 * Math.asen(MIN (1, Math.sqrt(a))); //sqlite implementation

const d = R * c; // in metres

Distance = 2 * R * ASIN( MIN (1, SQRT( SIN( (RADIANS(lat1)-RADIANS(lat2))/2 )^2 + COS( RADIANS(lat1) )*COS( RADIANS(lat2) )*SIN( (RADIANS(long1)-RADIANS(long2))/2 )^2 )))

地球物理性质https://en.wikipedia.org/wiki/Earth_ellipsoid：赤道半径：6378.1366公里。平均半径：6367公里

Constant = 2 * 6378136.6 = 12756273.2

SQLite查询命令，坐标取自表PAR：

ROUND (
      12756273.2 * ASIN(
                        MIN (1 , 
                                SQRT(
                                    POWER( SIN(RADIANS(PAR.Lat1 - PAR.Lat2)/2) , 2) + 
                                    COS(RADIANS(PAR.Lat1)) * COS(RADIANS(PAR.Lat2)) * POWER ( SIN(RADIANS(PAR.Long1 - PAR.Long2)/2) , 2)
                                      )
                            )
                        )
         , 0) AS Distance

在android中，我们有一个Location类，我们需要初始化该位置类，其中我们有一个名为distanceBetween（）的方法，它给出了两个地理点之间的距离。
参考此LINK