一、背景

查詢附近的洗車店

二、原理探究

像Redis和ES都支持GEO來存儲地理位置。

GEO類型

• 地理點(geo_point)，即經(jīng)緯度查詢，
• 地理形狀查詢(geo_shape)，即支持點、線、圈、多邊形查詢

GeoHash

GeoHash 原理探究
Elasticsearch：理解 Elastic Maps 中的 geohash 及其聚合

Elasticsearch的默認等級是9，也就是精準到4.8米左右。

Elasticsearch官方并不建議我們修改精度，這可能會導致系統(tǒng)大幅度的變慢，在實際開發(fā)過程中，測試將精度等級調(diào)整至11級，查詢多邊形交疊數(shù)據(jù)返回時長高達4-8秒，難以應用生產(chǎn)環(huán)境。

三、實戰(zhàn)

（1）創(chuàng)建索引

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

（2）插入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)范圍要求：

• 緯度范圍是-9090之間，經(jīng)度范圍是-180180之間。
• 經(jīng)緯度數(shù)據(jù)都是浮點數(shù)或字符串
• 最大精度：小數(shù)點后7位。（常用小數(shù)點后6位即可。）

POST my_location/_bulk {"index":{"_id":2}} {"text":"上海站","location":{"lat":31.256224,"lon":121.462311}} {"index":{"_id":3}} {"text":"五一廣場","location":"POINT (121.460186 31.251281)"} {"index":{"_id":4}} {"text":"交通公園","location":"31.253531,121.473939"} {"index":{"_id":5}} {"text":"萬業(yè)遠景大廈","location":[121.448215,31.26229]}

查詢分為filter和query

• 使用query來搜索geo_point數(shù)據(jù)效率相對會慢一些。
• 建議使用filter來過濾geo_point數(shù)據(jù)

（3）查詢（某個矩形框內(nèi)）

GET /my_location/_search {"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {"lat": 31.265395,"lon": 121.444075},"bottom_right": {"lat": 31.253845,"lon": 121.468417}}}}}} }

（4）查詢某個點附近 X 千米 - 附近搜索

pin就是指定當前的經(jīng)緯度
distance是距離
geo_distance是圓圈的形式

GET my_location/_search {"query": {"bool": {"must": [{"match_all": {}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "2000km","location": {"lat": 40.73,"lon": -74.1}}}]}} }

（5）聚合分析 - 重點

• unit是距離單位，常用單位有：米（m），千米（km），英里（mi）
• distance_type是統(tǒng)計算法：sloppy_arc默認算法、arc最高精度、plane最高效率

GET /hotel_app/_doc/_search {"size": 0,// 這個意思是我不想看到統(tǒng)計的元數(shù)據(jù)信息"aggs": { //統(tǒng)計"agg_by_pin": { //統(tǒng)計的名字"geo_distance": { //圓圈的形式做統(tǒng)計"distance_type": "arc",//統(tǒng)計的類型 arc是最高精度 plane是最高效率"field": "pin", //字段名"origin": { // 原始的位置,就好比我用這個點做統(tǒng)計"lat": 40,"lon": -70},"unit": "mi", //指定單位是mi ,就是英里"ranges": [ //根據(jù)范圍統(tǒng)計{ //距離0~80范圍的"to": 80},{ //80~300范圍的數(shù)據(jù)"from": 80,"to": 300},{ // 300~1000范圍的數(shù)據(jù)"from": 300,"to": 1000}]}}} }

四、參考鏈接&案例

【DSL】
附近的門店
ES7.16.2高級搜索之geo_point地理位置（四）
圖靈學院 ElasticSearch課程
【GEO】
GeoHash實現(xiàn)
【JAVA API】
Springboot整合ES地理位置查詢
【Redis】
spring-boot-redis-geo

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的搜索引擎-应用篇（地理位置查询）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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