1. 简介
Elasticsearch以其全文搜索功能而闻名，但它还具有完整的地理空间支持。
我们可以在上一篇文章中找到有关设置Elasticsearch和入门的更多信息。
让我们来看看如何在Elasticsearch中保存地理数据，以及如何使用地理查询来搜索这些数据。
2. 地理数据类型
要启用地理查询，我们需要手动创建索引的映射并显式设置字段映射。
为地理类型设置映射时，动态映射将不起作用。
Elasticsearch提供了两种表示地理数据的方式：
- 使用geo-point字段类型的经纬度对
- 使用geo-shape字段类型在GeoJSON中定义的复杂形状
让我们更深入地了解以上每个类别。
2.1 Geo Point数据类型
geo-point字段类型接收经纬度对，可用于：
- 查找中心点一定距离内的点
- 查找框内或多边形内的点
- 按地理位置或距中心点的距离聚合文档
- 按距离排序文档
以下是用于保存geo-point数据的字段的示例映射：
PUT /index_name
{
"mappings": {
"TYPE_NAME": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}
正如我们从上面的示例中看到的，location字段的类型是geo_point。因此，我们现在可以在location字段的位置中提供经纬度对。
2.2 Geo Shape数据类型
与geo-point不同，geo-shape提供了保存和搜索多边形和矩形等复杂形状的功能。当我们要搜索包含地理点以外的形状的文档时，必须使用geo-shape数据类型。
让我们看一下geo-shape数据类型的映射：
PUT /index_name
{
"mappings": {
"TYPE_NAME": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}
}
Elasticsearch的最新版本将提供的geo-shape分解为三角形网格。根据官方文档，这提供了近乎完美的空间分辨率。
3. 保存Geo Point数据的不同方式
3.1 纬度经度对象
PUT index_name/index_type/1
{
"location": {
"lat": 23.02,
"lon": 72.57
}
}
在这里，地理点location被保存为一个以纬度和经度为键的对象。
3.2 纬度经度对
{
"location": "23.02,72.57"
}
在这里，location表示为纯字符串格式的经纬度对。请注意，字符串格式的经纬度顺序。
3.3 地理哈希
{
"location": "tsj4bys"
}
我们还可以以地理哈希的形式提供地理点数据，如上例所示。我们可以使用在线工具将经纬度转换为geo-hash。
3.4 经纬度数组
{
"location": [72.57, 23.02]
}
当纬度和经度作为数组提供时，纬度-经度的顺序是相反的。最初，经纬度对同时用于字符串和数组中，但后来为了匹配GeoJSON使用的格式，它被颠倒了。
4. 保存Geo Shape数据的不同方式
4.1 Point
POST /index/type
{
"location" : {
"type" : "point",
"coordinates" : [72.57, 23.02]
}
}
在这里，我们尝试插入的地理形状类型是一个点。请看一下location字段，我们有一个由字段type和coordinates组成的嵌套对象。这些元字段帮助Elasticsearch识别地理形状及其实际数据。
4.2 LineString
POST /index/type
{
"location" : {
"type" : "linestring",
"coordinates" : [[77.57, 23.02], [77.59, 23.05]]
}
}
在这里，我们插入linestring地理形状。linestring的坐标由两点组成，即起点和终点。LineString地理形状对于导航用例非常有帮助。
4.3 Polygon
POST /index/type
{
"location" : {
"type" : "polygon",
"coordinates" : [
[ [10.0, 0.0], [11.0, 0.0], [11.0, 1.0], [10.0, 1.0], [10.0, 0.0] ]
]
}
}
在这里，我们插入polygon地理形状。请查看上面示例中的coordinates，多边形中的第一个和最后一个坐标应始终匹配，即闭合多边形。
Elasticsearch还支持其他GeoJSON结构。其他支持格式的完整列表如下：
- MultiPoint
- MultiLineString
- MultiPolygon
- GeometryCollection
- Envelope
- Circle
我们可以在ElasticSearch官方网站上找到上述支持格式的示例。
对于所有结构，内部type和coordinates都是必填字段。此外，由于结构复杂，目前无法在Elasticsearch中对geo-shape字段进行排序和检索。因此，检索地理字段的唯一方法是从源字段。
5. ElasticSearch地理查询
现在，我们知道如何插入包含地理形状的文档，让我们深入研究使用地理形状查询来获取这些记录。但在我们开始使用地理查询之前，我们需要以下Maven依赖项来支持地理查询的Java API：
<dependency>
<groupId>org.locationtech.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.vividsolutions</groupId>
<artifactId>jts</artifactId>
<version>1.13</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>xerces</groupId>
<artifactId>xercesImpl</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
我们也可以在Maven中央仓库中搜索上述依赖项。
Elasticsearch支持不同类型的地理查询，它们如下：
5.1 地理形状查询
这需要geo_shape映射。
与geo_shape类型类似，geo_shape使用GeoJSON结构来查询文档。
下面是一个示例查询，用于获取给定左上角和右下角坐标范围内的所有文档：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_shape": {
"region": {
"shape": {
"type": "envelope",
"coordinates": [
[
75.00,
25.0
],
[
80.1,
30.2
]
]
},
"relation": "within"
}
}
}
}
}
}
这里，relation决定了搜索时使用的空间关系运算符。
以下是支持的运算符列表：
- INTERSECTS(默认)：返回其geo_shape字段与查询几何图形相交的所有文档
- DISJOINT：检索其geo_shape字段与查询几何没有共同点的所有文档
- WITHIN：获取其geo_shape字段在查询几何内的所有文档
- CONTAINS：返回其geo_shape字段包含查询几何的所有文档
同样，我们可以使用不同的GeoJSON形状进行查询。
上述查询的Java代码如下：
Coordinate topLeft = new Coordinate(74, 31.2);
Coordinate bottomRight = new Coordinate(81.1, 24);
GeoShapeQueryBuilder qb = QueryBuilders.geoShapeQuery("region",
new EnvelopeBuilder(topLeft, bottomRight).buildGeometry());
qb.relation(ShapeRelation.INTERSECTS);
5.2 地理边界框查询
地理边界框查询用于根据点位置获取所有文档。下面是一个示例边界框查询：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"bottom_left": [
28.3,
30.5
],
"top_right": [
31.8,
32.12
]
}
}
}
}
}
}
上述边界框查询的Java代码如下：
QueryBuilders
.geoBoundingBoxQuery("location").setCorners(31.8, 30.5, 28.3, 32.12);
地理边界框查询支持与我们在geo_point数据类型中类似的格式。有关支持的格式的示例查询可以在官方网站上找到。
5.3 地理距离查询
地理距离查询用于过滤指定点范围内的所有文档。
这是一个示例geo_distance查询：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_distance": {
"distance": "10miles",
"location": [
31.131,
29.976
]
}
}
}
}
}
这是上述查询的Java代码：
QueryBuilders
.geoDistanceQuery("location")
.point(29.976, 31.131)
.distance(10, DistanceUnit.MILES);
与geo_point类似，地理距离查询也支持多种格式传递位置坐标。有关支持格式的更多详细信息，请访问官方网站。
5.4 地理多边形查询
用于过滤具有落在给定多边形点内的点的所有记录的查询。
让我们快速看一下示例查询：
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_polygon": {
"location": {
"points": [
{
"lat": 22.733,
"lon": 68.859
},
{
"lat": 24.733,
"lon": 68.859
},
{
"lat": 23,
"lon": 70.859
}
]
}
}
}
}
}
}
此查询的Java代码：
List<GeoPoint> allPoints = new ArrayList<GeoPoint>();
allPoints.add(new GeoPoint(22.733, 68.859));
allPoints.add(new GeoPoint(24.733, 68.859));
allPoints.add(new GeoPoint(23, 70.859));
QueryBuilders.geoPolygonQuery("location", allPoints);
地理多边形查询还支持以下格式：
- lat-long作为数组：[lon,lat]
- lat-long作为一个字符串：“lat,lon”
- geo-hash
要使用此查询，geo_point数据类型是必需的。
6. 总结
在本文中，我们讨论了用于索引地理数据的不同映射选项，即geo_point和geo_shape。
我们还尝试了不同的方式来存储地理数据，最后，我们观察了地理查询和Java API，以使用地理查询来过滤结果。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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