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Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

2年前作者：水滴技術(shù)分類：Toy博客閱讀(16)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

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大家好，我是水滴~~

地理信息查詢是 Elasticsearch 的重要特性之一，其 GEO 功能主要用于地理信息的存儲(chǔ)和搜索。本篇主要內(nèi)容：介紹 Elasticsearch 的兩種地理數(shù)據(jù)類型，并通過一些實(shí)例來講述geo_bounding_box 查詢、geo_distance 查詢和 geo_shape 查詢。

一、地理數(shù)據(jù)類型

在介紹地理查詢前，我們先來了解下地理數(shù)據(jù)類型。Elasticsearch 支持兩種地理數(shù)據(jù)類型：geo_point 和 geo_shape。在之前的文章《Elasticsearch 核心技術(shù)（五）：常用數(shù)據(jù)類型詳解》中有介紹過，學(xué)過的友友可以跳過本章節(jié)。

注意：Elasticsearch 使用的是 WGS-84 坐標(biāo)系，如果你是直接從高德地圖中獲取的經(jīng)緯度坐標(biāo)，需要轉(zhuǎn)換一下再存儲(chǔ)，否則會(huì)有精度問題。當(dāng)然，如果對(duì)精度要求沒有那么高，請(qǐng)忽略。

1.1、geo_point 地理點(diǎn)類型

geo_point 數(shù)據(jù)類型用來存儲(chǔ)一個(gè)由經(jīng)緯度組成的地理點(diǎn)，也就是地理坐標(biāo)。

地理坐標(biāo)在生活中有很多用處，比如：在一個(gè)陌生的城市，可以導(dǎo)航到指定的酒店；點(diǎn)外賣時(shí)可以查看附近有哪些好吃的；走累了可以看看哪里有共享單車等等。

1.1.1、創(chuàng)建一個(gè)含有 geo_point 字段的索引

下面示例創(chuàng)建一個(gè) index_geo_point 索引，其中 location 字段為 geo_point 類型。

PUT index_geo_point
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

1.1.2、通過“對(duì)象”指定 geo_point

可以通過一個(gè)對(duì)象來表示地理點(diǎn)，其中 lat 表示緯度，lon 表示經(jīng)度。

POST index_geo_point/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": { 
    "lat": 39.917846,
    "lon": 116.397058
  }
}

1.1.3、通過“字符串”指定 geo_point

可以通過一個(gè)字符串表示地理點(diǎn)，格式為："lat, lon"。

注意：字符串的地理點(diǎn)的順序?yàn)?lat,lon，這與數(shù)組和WKT相反。

POST index_geo_point/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": "39.917846, 116.397058"
}

1.1.4、通過“地理哈?！敝付?geo_point

可以通過地理點(diǎn)的哈希值來表示地理點(diǎn)。

POST index_geo_point/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": "drm3btev3e86"
}

1.1.5、通過“數(shù)組”指定 geo_point

可以通過一個(gè)數(shù)組來表示地理點(diǎn)，格式為：[lon, lat]

POST index_geo_point/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location": [116.397058, 39.917846]
}

1.1.6、通過“WKT”指定 geo_point

可以通過 Well-Known Text 格式的 POINT 來表示地理點(diǎn)，格式為："POINT(lon, lat)"

POST index_geo_point/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location": "POINT(116.397058, 39.917846)"
}

1.2、geo_shape 地理形狀類型

geo_shape 數(shù)據(jù)類型用于存儲(chǔ)地理形狀，例如：直線、矩形、多邊形等。

也有很多場(chǎng)景只使用一個(gè)地理點(diǎn)是無法滿足的，比如：一所學(xué)校、一處旅游景點(diǎn)、一座城市等等，想要表示這樣大面積的地點(diǎn)，就需要用到 geo_shape 了。

下面一起看下 geo_shape 類型是如何指定的。

1.2.1、創(chuàng)建一個(gè)含有 geo_shape 字段的索引

下面示例創(chuàng)建一個(gè) index_geo_shape 索引，其中 location 字段為 geo_shape 類型。

PUT index_geo_shape
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

1.2.2、通過 Point 指定單個(gè)地理坐標(biāo)

Point 類型用于指定單個(gè)地理坐標(biāo)點(diǎn)，坐標(biāo)數(shù)組格式為：[lon, lat]

POST index_geo_shape/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [116.397058, 39.917846]
  }
}

1.2.3、通過 LineString 指定一條線

LineString 類型用于指定一條線，該線由兩個(gè)或多個(gè)位置點(diǎn)組成。

POST index_geo_shape/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": {
    "type": "LineString",
    "coordinates": [ [116.397058, 39.917846], [116.397058, 38.111111] ]
  }
}

1.2.4、通過 Polygon 指定一個(gè)多邊形

Polygon 類型用于指定一個(gè)多邊形，該多邊形要求第一個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)必須相同，表示該多邊形是閉合的。

POST index_geo_shape/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]
    ]
  }
}

這里要注意，coordinates 是一個(gè)數(shù)組，表示可以指定多個(gè)多邊形。

下面示例指定了兩個(gè)多邊形，一個(gè)數(shù)組表示多邊形的外部邊界，另一個(gè)數(shù)組表示多邊形的內(nèi)部邊界，即表示一個(gè)帶孔的多邊形。

POST index_geo_shape/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location" : {
    "type" : "Polygon",
    "coordinates" : [
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ],
      [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2] ]
    ]
  }
}

1.2.5、通過 MultiPoint 指定多個(gè)點(diǎn)

MultiPoint 類型用于指定多個(gè)點(diǎn)。

POST index_geo_shape/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location" : {
    "type" : "MultiPoint",
    "coordinates" : [
      [102.0, 2.0], [103.0, 2.0]
    ]
  }
}

1.2.6、通過 MultiLineString 指定多條線

MultiLineString 類型用于指定多條線。

POST index_geo_shape/_doc/6
{
  "id": 6,
  "location" : {
    "type" : "MultiLineString",
    "coordinates" : [
      [ [102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0] ],
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0] ],
      [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8] ]
    ]
  }
}

1.2.7、通過 MultiPolygon 指定多個(gè)多邊形

MultiPolygon 類型用于指定多個(gè)多邊形。

POST index_geo_shape/_doc/7
{
  "id": 7,
  "location" : {
    "type" : "MultiPolygon",
    "coordinates" : [
      [ [[102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0], [102.0, 2.0]] ],
      [ [[100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0]],
        [[100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2]] ]
    ]
  }
}

1.2.8、通過 GeometryCollection 指定地理形狀的集合

GeometryCollection 類型用于指定一個(gè)地理形狀的集合，即可以包含多個(gè)上面所屬的地理形狀。

POST index_geo_shape/_doc/8
{
  "id": 8,
  "location" : {
    "type": "GeometryCollection",
    "geometries": [
      {
        "type": "Point",
        "coordinates": [100.0, 0.0]
      },
      {
        "type": "LineString",
        "coordinates": [ [101.0, 0.0], [102.0, 1.0] ]
      }
    ]
  }
}

1.2.9、通過 envelope 指定矩形或包絡(luò)線

envelope 類型用于指定一個(gè)矩形或包絡(luò)線，它由兩個(gè)坐標(biāo)組成，分別表示左上角和右下角的坐標(biāo)。

POST index_geo_shape/_doc/9
{
  "id": 9,
  "location" : {
    "type" : "envelope",
    "coordinates" : [ [100.0, 1.0], [101.0, 0.0] ]
  }
}

1.2.10、通過 circle 指定圓形

circle 類型用于指定一個(gè)圓形，需要指定圓心坐標(biāo)和半徑。

注意：映射字段時(shí)，圓形不能使用默認(rèn)的策略，需要將 strategy 指定為 recursive。如下：

PUT index_geo_shape2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape",
        "strategy": "recursive"
      }
    }
  }
}

添加文檔時(shí)，radius 用于指定半徑，如果未指定單位，默認(rèn)為米

POST index_geo_shape/_doc/10
{
  "id": 10,
  "location" : {
    "type" : "circle",
    "coordinates" : [101.0, 1.0],
    "radius" : "100m"
  }
}

二、地理查詢

地理查詢主要用于上文講的兩種地理數(shù)據(jù)類型 geo_point 和 geo_shape 的查詢，查詢的方法包括下面四種：geo_bounding_box、geo_distance、geo_polygon 和 geo_shape。

下面我們分別介紹它們具體的應(yīng)用。

2.1、geo_bounding_box 矩形過濾

geo_bounding_box 用于查詢所有落入矩形的地理點(diǎn)所屬文檔。查詢時(shí)需要指定兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)左上角和右下角，這兩個(gè)點(diǎn)就可以確定一個(gè)矩形，而查詢的結(jié)果為，所有定位點(diǎn)落入該矩形的文檔。

下面我們舉例說明：

2.1.1、查詢矩形內(nèi)的定位點(diǎn)（文檔）

我們以“故宮博物院”為例，取其左上角和右下角的坐標(biāo)點(diǎn)，會(huì)形成一個(gè)矩形，然后查詢?cè)摼匦蝺?nèi)的坐標(biāo)點(diǎn)（所屬文檔）。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

上圖中，故宮的左上角坐標(biāo)點(diǎn)為 116.391978,39.922561，右下角坐標(biāo)點(diǎn)為 116.402149,39.913443。
另外找了 6 個(gè)點(diǎn)，分別代表 6 個(gè)文檔的位置，它們的坐標(biāo)點(diǎn)如下：
1：116.39775,39.92029
2：116.395947,39.916208
3：116.410624,39.91871
4：116.397235,39.909823
5：116.385304,39.917591
6：116.396548,39.92832

從肉眼可以看出，1 和 2 號(hào)坐標(biāo)點(diǎn)在故宮的矩形框內(nèi)，我們通過該實(shí)例，看能否準(zhǔn)確的查出內(nèi)容。

我們使用索引 es_location_001 演示該示例，索引的創(chuàng)建，及文檔的添加請(qǐng)見附錄一，這里我們只講查詢**。**

查詢時(shí)需要指定 geo_bounding_box 類型，并指定 top_left 左上角的坐標(biāo)，bottom_right 右下角的坐標(biāo)。

GET es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_bounding_box": {
          "location": {
            "top_left": {
              "lat": 39.922561,
              "lon": 116.391978
            },
            "bottom_right": {
              "lat": 39.913443,
              "lon": 116.402149
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：通過查詢結(jié)果可以看出 1、2 文檔被查出，正是我們猜測(cè)的結(jié)果。

{
  "took" : 929,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

2.2、geo_distance 距離查詢（圓形過濾）

geo_distance 用于查詢距離中心點(diǎn)指定范圍內(nèi)的地理點(diǎn)所屬文檔，也就是圓形過濾。查詢時(shí)需要指定圓心的坐標(biāo)，以及半徑長(zhǎng)度，就可以查詢方圓內(nèi)的文檔了。

下面我們舉例說明：

2.2.1、查詢“附近的人”

我們還是使用 es_location_001 索引那 6 個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)來演示，而假設(shè)“我”當(dāng)前的坐標(biāo)為 116.410539,39.912983，然后看下附近兩公里內(nèi)的人，如下圖：

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

查詢時(shí)需要指 geo_distance 并指定定圓心坐標(biāo)（“我”的位置）和半徑距離 distance

GET /es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "2km",
          "location": {
            "lat": 39.912983,
            "lon": 116.410539
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：通過查詢結(jié)果可以看出，1、2、3、4個(gè)點(diǎn)距離“我”在兩公里內(nèi)。

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : [
            116.410624,
            39.91871
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 4,
          "location" : [
            116.397235,
            39.909823
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

2.2.2、查詢“附近的人”并按距離排序

上面的示例只顯示了查詢結(jié)果，并沒有顯示每個(gè)“人”距離“我”有多遠(yuǎn)，也沒有排序。下面我們看怎么實(shí)現(xiàn)排序的。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

按距離排序，需要在上面查詢基礎(chǔ)上增加 sort 選項(xiàng)，其中：_geo_distance 為“我”的坐標(biāo)；order指定 asc 表示由近到遠(yuǎn)排序；unit 指定 km，表示結(jié)果顯示的距離單位。

GET /es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "2km",
          "location": {
            "lat": 39.912983,
            "lon": 116.410539
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
   {
     "_geo_distance": {
       "location": {
         "lat": 39.912983,
         "lon": 116.410539
       },
       "order": "asc",
       "unit": "km"
     }
   }
 ]
}

查詢結(jié)果：查詢結(jié)果便是按距離排序的結(jié)果，并且返回的 sort 選項(xiàng)為每個(gè)“人”距離“我”的距離

{
  "took" : 26,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : [
            116.410624,
            39.91871
          ]
        },
        "sort" : [
          0.6368510653173584
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 4,
          "location" : [
            116.397235,
            39.909823
          ]
        },
        "sort" : [
          1.187873070108458
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        },
        "sort" : [
          1.2951412302092007
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        },
        "sort" : [
          1.360073305586383
        ]
      }
    ]
  }
}

2.3、geo_polygon 多邊形查詢（已過時(shí)）

在 7.12 版本中已棄用，官方推薦使用 geo_shape。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

2.4、geo_shape 地理形狀查詢

geo_shape 用于查詢地理形狀的空間關(guān)系。例如：與指定地理形狀相交、包含、不相交的地理形狀等。

而 Elasticsearch 支持四種空間關(guān)系：

intersects：相交，用于查詢所有與指定圖形相交的文檔。
disjoint：不相交，用于查詢所有與指定圖形不相交的文檔。
within：在…之內(nèi)，用于查詢所有在指定圖形之內(nèi)的文檔。
contains：包含，用于查詢所有包含指定圖形的文檔。

下面我們舉例說明：

我們先準(zhǔn)備三個(gè)圖形，我用的是矩形，如下圖所示。并將它們添加到 es_location_002 索引中，索引的創(chuàng)建，及文檔的添加請(qǐng)見附錄二。
Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

2.4.1、查詢 intersects 相交關(guān)系

如下圖，查詢與藍(lán)色三角形“相交”的圖形有哪些，通過肉眼可以看出，1 和 2 與之相交。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）
查詢相交的語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.382215,39.921606], [116.396892,39.919039], [116.387965,39.912719], [116.382215,39.921606] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：1 和 2 圖形被查出，驗(yàn)證成功

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.2、查詢 disjoint 不相交關(guān)系

還是剛才的藍(lán)色三角形，查詢與藍(lán)色三角形“不相交”的圖形有哪些，通過肉眼可以看出，3 與之不相交。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）
查詢不相交的語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.382215,39.921606], [116.396892,39.919039], [116.387965,39.912719], [116.382215,39.921606] ]
    ]
            },
            "relation": "disjoint"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：3 圖形被查詢，驗(yàn)證成功

{
  "took" : 115,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.3、查詢 within 在…之內(nèi)關(guān)系

如下圖，我畫了一個(gè)大的藍(lán)色矩形，將 1 和 2 包含在內(nèi)，那么查詢所有在藍(lán)色矩形內(nèi)的文檔，看下 1 和 2 圖形能否被查出。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）
查詢?cè)谒{(lán)色矩形之內(nèi)語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.374404,39.92391], [116.404616,39.924108], [116.404359,39.911732], [116.374576,39.911337], [116.374404,39.92391] ]
    ]
            },
            "relation": "within"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：1 和 2 圖形被查出

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

注意：在…之內(nèi)關(guān)系也屬于相交關(guān)系，通過查詢相交的圖形，也能查出 1 和 2 圖形來。

查詢相交語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.374404,39.92391], [116.404616,39.924108], [116.404359,39.911732], [116.374576,39.911337], [116.374404,39.92391] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：1 和 2 圖形被查出

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.4、查詢 contains 包含關(guān)系

如下圖，在 3 圖形內(nèi)畫了一個(gè)藍(lán)色的三角形，查詢所有包含三角形的文檔，看能否將 3 圖形查出來。

Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）
查詢包含語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.41071,39.921014], [116.41483,39.917064], [116.409766,39.915748], [116.41071,39.921014] ]
    ]
            },
            "relation": "contains"
          }
        }
      }
    }
  }
}

輸出結(jié)果：3 圖形被查出來

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

注意：包含關(guān)系也屬于相交關(guān)系，通過查詢相交的圖形，也能查出 3 圖形來。

查詢相交語句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.41071,39.921014], [116.41483,39.917064], [116.409766,39.915748], [116.41071,39.921014] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查詢結(jié)果：同樣 3 圖形被查詢出來

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

三、附錄

附錄一：es_location_001 索引

創(chuàng)建 es_location_001 索引：

PUT es_location_001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

添加 6 個(gè)文檔：

POST es_location_001/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": [116.39775,39.92029]
}

POST es_location_001/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": [116.395947,39.916208]
}

POST es_location_001/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": [116.410624,39.91871]
}

POST es_location_001/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location": [116.397235,39.909823]
}

POST es_location_001/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location": [116.385304,39.917591]
}

POST es_location_001/_doc/6
{
  "id": 6,
  "location": [116.396548,39.92832]
}

附錄二：es_location_002 索引

創(chuàng)建 es_location_002 索引：

PUT es_location_002
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

添加 3 個(gè)矩形文檔：

POST es_location_002/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.378009,39.922199], [116.385819,39.92233], [116.385819,39.914958], [116.378009,39.914958], [116.378009,39.922199] ]
    ]
  }
}

POST es_location_002/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.391913,39.922199], [116.40187,39.922396], [116.402127,39.91318], [116.392085,39.913114], [116.391913,39.922199] ]
    ]
  }
}

POST es_location_002/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.407105,39.923844], [116.417405,39.924437], [116.417491,39.912127], [116.407277,39.911863], [116.407105,39.923844] ]
    ]
  }
}

附錄三：地圖工具

高德坐標(biāo)拾取器
坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

系列文章

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到了這里，關(guān)于Elasticsearch 核心技術(shù)（十）：GEO 地理查詢（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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