作者：來自 Elastic?Nathan_Reese
2021 年，OpenSearch 和 OpenSearch Dashboards 開始作為 Elasticsearch 和 Kibana 的分支。 盡管 OpenSearch 和 OpenSearch Dashboards 具有相似的血統(tǒng)，但它們不提供相同的功能。 在分叉時(shí)，只能克隆開源許可的功能。 這給 OpenSearch 留下了一部分功能。 自分叉以來，這種功能差距已經(jīng)擴(kuò)大。 讓我們探索如何只有 Elasticsearch 和 Kibana 才能提供最快的地圖、縮短上市時(shí)間、提供更多見解并適應(yīng)未來。 不要讓 OpenSearch 的限制限制你。
使用矢量切片提供快速地圖
地圖提供了一種直觀的方式來顯示大量數(shù)據(jù)，從數(shù)萬個(gè)點(diǎn)，到數(shù)以千計(jì)的復(fù)雜政治邊界，再到數(shù)以萬計(jì)的聚合分組 - 全部都在同一張地圖上！ 將所有這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥愕木W(wǎng)絡(luò)瀏覽器是一個(gè)耗時(shí)的過程。 幸運(yùn)的是，Mapbox 在 2010 年代初通過引入矢量切片（vector tiles）解決了這個(gè)問題。
矢量圖塊通過以下方式為你的地圖提供快速加載：
- 將請求分成更小的部分。 你的地圖視口被分成更小的方形圖塊。 每個(gè)圖塊都作為自己的請求獲取，從而并行數(shù)據(jù)加載。
- 向?yàn)g覽器發(fā)送更少的數(shù)據(jù)。 復(fù)雜的幾何圖形被簡化，以刪除在請求的縮放級別上不可見的細(xì)節(jié)。 例如，政治邊界可能沿著河流的輪廓。 雖然邊界包含數(shù)千個(gè)頂點(diǎn)以準(zhǔn)確地遵循河流的路徑，但當(dāng)該級別的細(xì)節(jié)不可見時(shí)，這些頂點(diǎn)將被刪除。
- 使用節(jié)省空間的數(shù)據(jù)序列化。 數(shù)據(jù)通常以文本形式發(fā)送到你的瀏覽器。 例如，當(dāng)坐標(biāo) -77.036379543 作為文本發(fā)送時(shí)，每個(gè)數(shù)字都作為單個(gè)字符發(fā)送。 矢量切片使用 Google 協(xié)議緩沖區(qū)并將數(shù)字編碼為 16 位或 32 位浮點(diǎn)數(shù)，從而顯著減少空間。
Elasticsearch 提供矢量切片搜索 API（vector tile search API），以二進(jìn)制 Mapbox 矢量切片形式返回搜索結(jié)果。 與基于文本的 _search API 相比，加載速度快得驚人：
Kibana 中的矢量切片 (vector tiles)：使地理分析變得平滑
你需要快速地圖，并且只有 Elasticsearch 可以提供二進(jìn)制 Mapbox 矢量切片形式的搜索結(jié)果。
使用 Elastic Maps Service 和 Kibana 地圖縮短上市時(shí)間
Elastic 地圖服務(wù)
參考地圖為地理數(shù)據(jù)提供了重要的背景； 政治邊界（如國家邊界）、自然特征（如河流）以及人造特征（如道路）。 Elastic Maps Service 提供參考底圖，為你在 Kibana 中的地理空間可視化提供支持。
在專用網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行 Elastic Stack？ 沒問題，我們?yōu)槟惴?wù)。 只有 Elastic 地圖服務(wù)可以托管在本地網(wǎng)絡(luò)上。
Kibana 地圖
立即將你的地理數(shù)據(jù)與 Kibana Maps 結(jié)合使用。 使用多個(gè)圖層和索引在單個(gè)地圖中顯示所有數(shù)據(jù)。 繪制單個(gè)文檔或使用聚合來繪制任何數(shù)據(jù)集，無論有多大。 使用時(shí)間滑塊對時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行動畫處理。 自定義每個(gè)圖層以突出顯示有意義的維度。 跨層搜索以僅關(guān)注你想要的數(shù)據(jù)。 將自由文本搜索與基于字段的搜索相結(jié)合。 設(shè)置時(shí)間過濾器以按時(shí)間限制圖層。 在地圖上繪制多邊形或使用要素的形狀來創(chuàng)建空間過濾器。 過濾各個(gè)層以比較方面。 只有 Kibana 地圖提供對 Elasicsearch 所有地理空間功能的實(shí)例訪問。
此儀表板顯示了別哈山火山噴發(fā)（umbre Vieja eruption）的影響。
通過 Geohex 網(wǎng)格和 Geo-line 聚合提供更多見解
聚合是一種重要的分析工具，用于將大量數(shù)據(jù)集分組并匯總為可使用的指標(biāo)。
Geohex 網(wǎng)格聚合
聚合允許你將地理數(shù)據(jù)分組為幾何區(qū)域，并比較和對比組間的指標(biāo)。 六邊形網(wǎng)格是一種流行的定義幾何區(qū)域的機(jī)制，其中每個(gè)圖塊的面積在整個(gè)地球上大致相同，從而可以得到更相關(guān)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 只有 Elasticsearch 提供直線和多邊形的六邊形空間分析。
該儀表板顯示了紐約市教堂的分布。
地理線聚合
對于地理數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)可以不僅僅是一個(gè)事件，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)可以是一系列相關(guān)事件的一部分。 例如，單個(gè) GPS 坐標(biāo)提供車輛在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的位置，而一系列 GPS 坐標(biāo)則顯示車輛的路徑。 只有 Elasticsearch 提供 Geo-line 聚合，允許你將點(diǎn)變成線，將單個(gè)事件的信息放大到更廣闊的畫面。
下圖來自實(shí)時(shí)資產(chǎn)跟蹤、可視化和警報(bào)教程，顯示了波特蘭市的公共交通巴士坐標(biāo)。
通過讀取模式適應(yīng)未來
工作流程隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。 今天的關(guān)鍵內(nèi)容可能會減弱相關(guān)性，而未使用的信息將成為明天決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)。 讀取模式使你的工作流程能夠應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-789657.html
只有 Elasticsearch 提供帶有運(yùn)行時(shí)字段的讀取模式。 運(yùn)行時(shí)字段允許你創(chuàng)建在查詢時(shí)評估的字段。 讓我們通過一個(gè)示例來探索運(yùn)行時(shí)字段。 Web 日志被引入 Elasticsearch。 Web 日志包含有關(guān)請求位置的地理空間信息，但該信息在寫入時(shí)不會建立索引。 現(xiàn)在，我們需要運(yùn)行地理空間搜索。 我們可以在查詢中定義 geo_point 運(yùn)行時(shí)字段并執(zhí)行地理空間搜索，而無需重新索引網(wǎng)絡(luò)日志。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-789657.html
到了這里，關(guān)于Elasticsearch 地理空間搜索 - 遠(yuǎn)超 OpenSearch的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?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)！
