78_elasticsearch高手进阶_学习使用geo point地理位置数据类型
这一讲开始,后面会跟着几讲内容,将地理位置相关的知识给大家讲解一下
主要是es支持基于地理位置的搜索,和聚合分析的
举个例子,比如说,我们后面就会给大家演示一下,你现在如果说做了一个酒店o2o app,让你的用户在任何地方,都可以根据当前所在的位置,找到自己身边的符合条件的一些酒店,那么此时就完全可以使用es来实现,非常合适
我现在在上海某个大厦附近,我要搜索到距离我2公里以内的5星级的带游泳池的一个酒店s,用es就完全可以实现类似这样的基于地理位置的搜索引擎
1、建立geo_point类型的mapping
第一个地理位置的数据类型,就是geo_point,geo_point,说白了,就是一个地理位置坐标点,包含了一个经度,一个维度,经纬度,就可以唯一定位一个地球上的坐标
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}
2、写入geo_point的3种方法
PUT my_index/my_type/1
{
"text": "Geo-point as an object",
"location": {
"lat": 41.12,
"lon": -71.34
}
}
latitude:维度
longitude:经度
我们这里就不用去关心,这些坐标到底代表什么地方,其实都是我自己随便写的,只要能够作为课程,给大家演示清楚就可以了,自己去找一些提供地理位置的一些公司,供应商,api,百度地图,也是提供各个地方的经纬度的
不建议用下面两种语法
PUT my_index/my_type/2
{
"text": "Geo-point as a string",
"location": "41.12,-71.34"
}
PUT my_index/my_type/4
{
"text": "Geo-point as an array",
"location": [ -71.34, 41.12 ]
}
3、根据地理位置进行查询
最最简单的,根据地理位置查询一些点,比如说,下面geo_bounding_box查询,查询某个矩形的地理位置范围内的坐标点
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 42,
"lon": -72
},
"bottom_right": {
"lat": 40,
"lon": -74
}
}
}
}
}
搜素结果:
{
"took": 81,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"location": {
"lat": 41.12,
"lon": -71.34
}
}
}
]
}
}
比如41.12,-71.34就是一个酒店,然后我们现在搜索的是从42,-72(代表了大厦A)和40,-74(代表了马路B)作为矩形的范围,在这个范围内的酒店,是什么
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