6378.138 * 2 * ASIN(
		SQRT(
			POW( SIN( ( : wd * PI( ) / 180-pa.wd * PI( ) / 180 ) / 2 ), 2 ) + COS( : wd * PI( ) / 180 ) * COS( pa.wd * PI( ) / 180 ) * POW( SIN( ( : jd * PI( ) / 180-pa.jd * PI( ) / 180 ) / 2 ), 2 ) 
		) 
	) AS juli

1. 6378.138：这是地球的平均半径，单位是千米（km）。注意，这个值是一个近似值，并且地球的实际半径会因为纬度和海拔的变化而略有不同。
2. ASIN(...)：这是反正弦函数（Arcsine），用于从正弦值计算角度。
3. SQRT(...)：这是平方根函数，用于计算平方根。
4. POW(..., 2)：这是幂函数，用于计算数值的平方。
5. SIN(...) 和 COS(...)：这些是三角函数，分别表示正弦和余弦。
6. :wd 和 :jd：这些是SQL参数或变量，分别代表给定的经度（west longitude）和纬度（north latitude）。
7. pa.wd 和 pa.jd：这些可能是数据库表pa中的字段，代表另一个点的经度和纬度。
8. PI()：这是圆周率π的函数。

现在，我们来看看Haversine公式的核心部分：

复制代码
POW( SIN( ( : wd * PI( ) / 180-pa.wd * PI( ) / 180 ) / 2 ), 2 ) +   
COS( : wd * PI( ) / 180 ) * COS( pa.wd * PI( ) / 180 ) *   
POW( SIN( ( : jd * PI( ) / 180-pa.jd * PI( ) / 180 ) / 2 ), 2 )

这部分计算了两个点之间的“大圆角”（Great-Circle Angle），它是通过比较两个点的经纬度差异来得到的。然后，这个角度被用于计算两点之间的实际距离。

最终，这段代码通过乘以地球的平均半径和应用反正弦函数，得到了两个地理坐标点之间的近似距离（以千米为单位），并将其命名为juli。

注意：虽然Haversine公式在大多数情况下都足够准确，但对于非常长的距离或需要高精度的情况，可能需要使用更复杂的算法或模型。