ElasticSearch Java API GEO操作（REST命令版）

前言

ElasticSearch支持地理空间数据查询、搜索，提供geo_point、geo_shape两种地理数据类型。

geo_point用于描述一个或多个地理坐标点，主要用于周边位置查询、边界内搜索点、聚合多个范围内的点等功能。

geo_shape用于描述点线面等多种地理数据，使用GeoJson标准格式描述，可以对这些地理数据做相交、不相交、包含等等地理关系的判断与计算。

新增索引

PUT /my_locations
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"}}}
}

PUT后边紧跟的就是需要创建的索引名：my_locations。mappings中设置了一个属性name，为text类型。

更新geo类型的mappings

新增两个字段，location字段类型为geo_point，polygon字段类型为geo_shape。

PUT后边紧跟索引名my_locations，加_mapping表示在操作mappings。

PUT /my_locations/_mapping
{"properties": {"name": {"type": "text"},"location": {"type": "geo_point"},"polygon": {"type": "geo_shape"}}
}

查询修改后的索引

GET my_locations/_mapping
{"my_locations":"mappings":"properties":"location":"type": "geo_point"  },  "name":"type": "text"  },  "polygon":"type": "geo_shape"  }  }  }  }  
}

注意不要在请求体里的body里填{}，会报错。

新增geo数据

固有格式就是/索引名/_doc/id，表示添加数据。geo_point支持普通经纬度数组、WKT、geohash格式的地理数据。

三种类型的经纬度格式都是经度在前，纬度在后。

新增经纬度数组类型的地理坐标点数据：

POST /my_locations/_doc/1
{"name": "喜茶","location": [113.947539,22.530122]
}

新增WKT类型的地理坐标点数据：

POST my_locations/_doc/2
{"name": "喜茶2","location": "POINT(113.947539 22.530122)"
}

新增geohash类型的地理坐标点数据：

POST my_locations/_doc/3
{"name": "喜茶geohash","location": "ws100vqp6p"
}

新增另一个地点

POST my_locations/_doc/4

{"name": "平安银行","location": [113.945805,22.530055]
}

距离查询

传入一个坐标原点和相应的距离范围，来搜索范围内是否存在坐标点：

GET my_locations/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_distance": {"distance": "500m","location": [113.948769,22.530063]}}}}
}

其中距离单位参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/api-conventions.html#distance-units
常见的公里为km，米为m，默认是米。

聚合查询

定义一个原点和一组距离范围桶，聚合评估每个文档值与原点的距离。

GET my_locations/_search?size=0&filter_path=aggregations
{"aggs": {"data_around_city": {"geo_distance": {"unit": "m","field": "location","origin": "113.94823,22.530143","ranges": [{"to": 100},{"from": 100,"to": 300},{"from": 600,"to": 1000},{"from": 1000}]}}}
}

地理多边形内的点

传入一个多边形来判断多边形范围内是否有坐标点，使用within方法表示内部。

GET my_locations/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_shape": {"location": {"shape": {"type": "polygon","relation": "within","coordinates": [[[113.942373,22.531399],[113.955111,22.531432],[113.953261,22.524538],[113.940451,22.525991]]]}}}}}}
}

新增面数据

es支持的另一种地理类型字段为geo_shape，包括点、线、多线、面、多面等常见地理类型数据。支持GeoJson和WKT两种标准的地理数据格式。

为第一个喜茶新增多边形的GeoJson数据：

POST my_locations/_doc/1
{"name": "喜茶","location": [113.947539,22.530122],"polygon": {"type": "envelope","coordinates": [[113.947248,22.530295],[113.94776,22.529753]]}
}

为第二个喜茶新增WKT数据

POST my_locations/_doc/2
{"name": "喜茶2","location": "POINT(113.947539 22.530122)","polygon": "POLYGON ((113.947305 22.530055, 113.947682 22.530047, 113.947718 22.529788, 113.947341 22.529842, 113.947305 22.530055)) "
}

通过点判断落面

判断传入的点落在是否被包含(contains)在相应的多边形内：

GET my_locations/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_shape": {"polygon": {"shape": {"type": "point","coordinates": [113.947305,22.530055]},"relation": "contains"}}}}}
}

判断面相交

GET my_locations/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},"filter": {"geo_shape": {"polygon": {"shape": {"type": "polygon","relation": "intersects","coordinates": [[[113.947522,22.530091],[113.948169,22.529966],[113.948187,22.529695],[113.94754,22.529707]]]}}}}}}
}