ElasticSearch中Geo地理空间搜索使用详解

地理空间搜索是ElasticSearch中的一个重要功能，它允许用户基于地理位置进行搜索和分析。这一功能在许多场景中非常有用，例如寻找附近的餐厅、商店或服务点等。下面将详细介绍如何在ElasticSearch中使用Geo地理空间搜索功能。

1. Geo字段类型

在ElasticSearch中，有两种类型的Geo字段：geo_point 和 geo_shape。

• geo_point：用于表示一个具体的地理位置点。
• geo_shape：用于表示更复杂的地理形状，如多边形或多线段。

定义geo_point字段

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

2. 索引文档

一旦定义了geo_point字段，就可以开始索引包含地理位置信息的文档。

POST my_index/_doc/1
{
  "text": "Geo-point as an object",
  "location": { 
    "lat": 40.12,
    "lon": -71.34
  }
}

POST my_index/_doc/2
{
  "text": "Geo-point as a string",
  "location": "40.12,-71.34" 
}

POST my_index/_doc/3
{
  "text": "Geo-point as an array",
  "location": [-71.34, 40.12] 
}

3. 地理查询

ElasticSearch提供了多种地理查询方式，包括距离范围查询、多边形查询、矩形查询等。

距离范围查询（geo_distance）

这是最常见的地理查询之一，用于查找特定距离内的所有点。

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "200km",
          "location": {
            "lat": 40,
            "lon": -70
          }
        }
      }
    }
  }
}

多边形查询（geo_polygon）

用于查找位于指定多边形区域内的所有点。

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_polygon": {
          "location": {
            "points": [
              {"lat": 40, "lon": -70},
              {"lat": 30, "lon": -80},
              {"lat": 20, "lon": -90}
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

4. 地理聚合

除了查询外，ElasticSearch还支持地理聚合操作，比如计算某个区域内点的中心位置或者分布情况。

Geo Centroid Aggregation

用于计算一组地理位置点的中心点。

GET my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "centroid": {
      "geo_centroid": {
        "field": "location"
      }
    }
  }
}

5. 注意事项

• 数据精度：由于地球是一个球体，而大多数坐标系统使用平面几何，因此在进行地理空间计算时可能会出现一定的误差。
• 性能考虑：地理空间查询可能对性能有较大影响，尤其是涉及大量数据时，应适当优化索引结构和查询条件。