出自 图灵学院 ElasticSearch课程, 我自己学完了,整理了一下,然后给老师说的话,记录了一下,发了个博客
概述
ES支持地理位置的搜索和聚合分析，可实现在指定区域内搜索数据、搜索指定地点附近的数据、聚合分析指定地点附近的数据等操作。
ES中如果使用地理位置搜索的话，必须提供一个特殊的字段类型。GEO – geo_point。地理位置的坐标点。
1、定义geo point mapping
如果需要使用地址坐标，则需要定义一个指定的mapping类型。具体如下：
使用什么数据可以确定，地球上的一个具体的点？经纬度。
PUT /hotel_app
{
"mappings": {
"properties": {
"pin": {
"type": "geo_point"
},
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
“type”: “geo_point” // 特殊的数据类型
2、录入数据
新增一个基于geo point类型的数据，可以使用多种方式。
多种类型描述geo_point类型字段的时候，在搜索数据的时候，显示的格式和录入的格式是统一的。不影响搜索。任何数据描述的geo_point类型字段，都适用地理位置搜索。
数据范围要求：纬度范围是-9090之间，经度范围是-180180之间。
经纬度数据都是浮点数或字符串,但是字符串必须得全都是文字（数字组成的字符串）
最大精度：小数点后7位。（常用小数点后6位即可。）
下面有其中三种方式插入数据
基于数字：latitude：纬度、longitude：经度。语义清晰，建议使用。
PUT /hotel_app/_doc/1
{
"name": "七天连锁酒店",
"pin": {
"lat": 40.12,
"lon": -71.34
}
}
基于字符串：依次定义纬度、经度。不推荐使用
40.99代表纬度 -701.81代表经度
PUT /hotel_app/_doc/2
{
"name": "维多利亚大酒店",
"pin" : "40.99, -70.81"
}
基于数组：依次定义经度、纬度。不推荐使用
注意,这个基于数组的经度纬度顺序和上面的基于字符串的顺序不一样的.
40代表经度
-73.81代表纬度
PUT /hotel_app/_doc/3
{
"name": " 红树林宾馆",
"pin" : [40, -73.81]
}
3、搜索指定区域范围内的数据
总结：
多边形范围搜索：对传入的若干点的坐标顺序没有任何的要求。只要传入若干地理位置坐标点，即可形成多边形。
搜索矩形范围内的数据
geo_bounding_box的意思代表是矩形的形式
top_left 就是矩形的左上方这个点, bottom_right就是矩形的右下方这个点,指定了这两个点之后,就将这两个点连城一个矩形, 将矩形的数据查询出来
矩形范围搜索：传入的top_left和bottom_right坐标点是有固定要求的。地图中以北作为top，南作为bottom，西作为left，东作为right。也就是top_left应该从西北向东南。Bottom_right应该从东南向西北。Top_left的纬度应该大于bottom_right的纬度，top_left的经度应该小于bottom_right的经度。
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"pin": {
"top_left": { //矩形的左上方这个点
"lat": 41.73,
"lon": -74.1
},
"bottom_right": { // 矩形的右下方这个点
"lat": 40.01,
"lon": -70.12
}
}
}
}
}
但是上面的方式会对结果进行评分排序,效率不如filter效率高,下面这种效率是最高的.
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": { }
}
],
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"pin": {
"top_left": {
"lat": 41.73,
"lon": -74.1
},
"bottom_right": {
"lat": 40.01,
"lon": -70.12
}
}
}
}
}
}
}
搜索多边形范围内的数据
多边形就是你有几个点,然后这几个点就串联起来,
假如说你有三个点,那么就是三个点串联起来成为一个三角形,ElasticSearch会将三角形里面的坐标数据返回给客户端
假如说你有四个点,ElasticSearch会将四个点串联起来,然后将这四个点串联的四边形里面的数据返回给你客户端
输入:
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": { }
}
],
"filter": {
"geo_polygon": {
"pin": {
"points": [
{
"lat": 40.73,
"lon": -74.1
},
{
"lat": 40.01,
"lon": -71.12
},
{
"lat": 50.56,
"lon": -90.58
}
]
}
}
}
}
}
}
结果
{
"took" : 22,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "hotel_app",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "七天连锁酒店",
"pin" : {
"lat" : 40.12,
"lon" : -71.34
}
}
}
]
}
}
搜索某地点附近的数据
比如说我想去吃饭,我希望找以我为中心,直径两公里的以内的饭店
这个搜索在项目中更加常用。类似附近搜索功能。
Distance距离的单位，常用的有米（m）和千米（km）。
建议使用filter来过滤geo_point数据。因为geo_point数据相关度评分计算比较耗时。使用query来搜索geo_point数据效率相对会慢一些。建议使用filter。
pin就是指定当前的经纬度
distance是距离
geo_distance是圆圈的形式
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match_all": { }
}
],
"filter": {
"geo_distance": { //指定以圆圈的形式,以lat是40,lon是-70的地点为中心,直径为200km内的数据
"distance": "200km",
"pin": {
"lat": 40,
"lon": -70
}
}
}
}
}
}
下面这种会对结果打分排序,效率不如上面带filter的效率高,上面filter方式搜索不会对结果进行打分.效率更高.
GET hotel_app/_search
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "90km",
"pin": {
"lat": 40.55,
"lon": -71.12
}
}
}
}
统计某位置附近区域内的数据
比如说你打开一个app,里面有个功能,就显示距离你2公里有多少个商家,这个功能就是聚合统计.
聚合统计分别距离某位置80英里，300英里，1000英里范围内的数据数量。
其中unit是距离单位，常用单位有：米（m），千米（km），英里（mi）
distance_type是统计算法：sloppy_arc默认算法、arc最高精度、plane最高效率
dsl内容解释:
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"size": 0,// 这个意思是我不想看到统计的元数据信息
"aggs": { //统计
"agg_by_pin": { //统计的名字
"geo_distance": { //圆圈的形式做统计
"distance_type": "arc",//统计的类型 arc是最高精度 plane是最高效率
"field": "pin", //字段名
"origin": { // 原始的位置,就好比我用这个点做统计
"lat": 40,
"lon": -70
},
"unit": "mi", //指定单位是mi ,就是英里
"ranges": [ //根据范围统计
{ //距离0~80范围的
"to": 80
},
{ //80~300范围的数据
"from": 80,
"to": 300
},
{ // 300~1000范围的数据
"from": 300,
"to": 1000
}
]
}
}
}
}
输入dsl:
GET /hotel_app/_doc/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agg_by_pin": {
"geo_distance": {
"distance_type": "arc",
"field": "pin",
"origin": {
"lat": 40,
"lon": -70
},
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"to": 80
},
{
"from": 80,
"to": 300
},
{
"from": 300,
"to": 1000
}
]
}
}
}
}
结果
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 3,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"agg_by_pin" : {
"buckets" : [
{ // 0~80的数量为1
"key" : "*-80.0",
"from" : 0.0,
"to" : 80.0,
"doc_count" : 1
},
{ // 80~300的数量为1
"key" : "80.0-300.0",
"from" : 80.0,
"to" : 300.0,
"doc_count" : 1
},
{ // 300~1000的数量为0
"key" : "300.0-1000.0",
"from" : 300.0,
"to" : 1000.0,
"doc_count" : 0
}
]
}
}
}
