Geoshape query 是用来过滤含有 geo_shape 或者 geo_point 类型的文档。在使用这个查询之前,你需要在你的索引 mapping 中显式地定义它们的数据类型,比如:
- PUT /example
- {
- "mappings": {
- "properties": {
- "location": {
- "type": "geo_shape"
- }
- }
- }
- }
在上面,我们定义 location 的数据类型为 geo_shape。
- PUT my-index-000001
- {
- "mappings": {
- "properties": {
- "location": {
- "type": "geo_point"
- }
- }
- }
- }
在上面,我们定义 location 的数据类型为 geo_point。
geo_shape 查询使用与 geo_shape 映射相同的方格表示来查找具有与查询形状相关的形状的文档,使用指定的空间关系:相交、包含、在内部或不相交。 它还将使用为字段映射定义的相同前缀树配置。
查询支持两种定义查询形状的方法,一种是提供完整的形状定义,另一种是引用在另一个索引中预索引的形状的名称。 下面通过示例定义了这两种格式。
与 geo_point 类型类似,geo_shape 查询使用 GeoJSON 来表示形状。
给定以下索引,位置为 geo_shape 字段:
- PUT /example
- {
- "mappings": {
- "properties": {
- "location": {
- "type": "geo_shape"
- }
- }
- }
- }
-
- POST /example/_doc?refresh
- {
- "name": "Wind & Wetter, Berlin, Germany",
- "location": {
- "type": "point",
- "coordinates": [ 13.400544, 52.530286 ]
- }
- }
以下查询将使用 Elasticsearch 的信封(envelope) GeoJSON 扩展找到该点:
- GET /example/_search?filter_path=**.hits
- {
- "query": {
- "bool": {
- "must": {
- "match_all": {}
- },
- "filter": {
- "geo_shape": {
- "location": {
- "shape": {
- "type": "envelope",
- "coordinates": [ [ 13.0, 53.0 ], [ 14.0, 52.0 ] ]
- },
- "relation": "within"
- }
- }
- }
- }
- }
- }
上面搜索的结果为:
- {
- "hits": {
- "hits": [
- {
- "_index": "example",
- "_id": "N6ikhYIBT1laGVGsUcSa",
- "_score": 1,
- "_source": {
- "name": "Wind & Wetter, Berlin, Germany",
- "location": {
- "type": "point",
- "coordinates": [
- 13.400544,
- 52.530286
- ]
- }
- }
- }
- ]
- }
- }
这个,我们可以从地图上进行显示:
很显然,坐标位置为 [ 13.400544, 52.530286 ] 的点处于上面的矩形框里。它能够被正确地搜索到。
类似地,可以在 geo_point 字段上查询上述查询。
- PUT /example_points
- {
- "mappings": {
- "properties": {
- "location": {
- "type": "geo_point"
- }
- }
- }
- }
-
- PUT /example_points/_doc/1?refresh
- {
- "name": "Wind & Wetter, Berlin, Germany",
- "location": [13.400544, 52.530286]
- }
使用相同的查询,返回具有匹配 geo_point 字段的文档。
- GET /example_points/_search?filter_path=**.hits
- {
- "query": {
- "bool": {
- "must": {
- "match_all": {}
- },
- "filter": {
- "geo_shape": {
- "location": {
- "shape": {
- "type": "envelope",
- "coordinates": [ [ 13.0, 53.0 ], [ 14.0, 52.0 ] ]
- },
- "relation": "intersects"
- }
- }
- }
- }
- }
- }
上面查询的结果为:
- {
- "hits": {
- "hits": [
- {
- "_index": "example_points",
- "_id": "1",
- "_score": 1,
- "_source": {
- "name": "Wind & Wetter, Berlin, Germany",
- "location": [
- 13.400544,
- 52.530286
- ]
- }
- }
- ]
- }
- }
该查询还支持使用已在另一个索引中建立索引的形状。 当你有一个预定义的形状列表并且你希望使用逻辑名称(例如新西兰)而不是每次都提供坐标来引用该列表时,这特别有用。 在这种情况下,只需提供:
以下是使用带有预索引形状的过滤器的示例:
- PUT /shapes
- {
- "mappings": {
- "properties": {
- "location": {
- "type": "geo_shape"
- }
- }
- }
- }
-
- PUT /shapes/_doc/deu
- {
- "location": {
- "type": "envelope",
- "coordinates" : [[13.0, 53.0], [14.0, 52.0]]
- }
- }
在上面,我们创建了一个叫做 shapes 的索引。我们为它创建了一个 id 为 deu 的文档。它的显示区域就是上面地图中的黄色部分。我们接下来使用如下的搜索:
- GET /example/_search
- {
- "query": {
- "bool": {
- "filter": {
- "geo_shape": {
- "location": {
- "indexed_shape": {
- "index": "shapes",
- "id": "deu",
- "path": "location"
- }
- }
- }
- }
- }
- }
- }
搜索的结果和之前的是一样的。只不过现在的 envelope 是定义在另外一个索引中,而不是之前在查询的语句中定义的。这样的做法在实际的使用中有很多意义,比如我可以使用一个索引定义需要经常查询的区域。我们在使用时,可以针对这些区域分别进行查询。我们无需每次查询时在查询语句中定义区域,取而代之的是一个比较有意义的 id 名称。这样使用更加人性化一些。
以下是搜索地理字段时可用的空间关系运算符的完整列表:
ignore unmapped
当设置为 true 时,ignore_unmapped 选项将忽略未映射的字段,并且不会匹配此查询的任何文档。这在查询可能具有不同映射的多个索引时很有用。当设置为 false(默认值)时,如果字段未映射,查询将引发异常。
注意:当数据在 geo_shape 字段中作为形状数组被索引时,这些数组被视为一个形状。因此,以下请求是等效的。
- PUT /test/_doc/1
- {
- "location": [
- {
- "coordinates": [46.25,20.14],
- "type": "point"
- },
- {
- "coordinates": [47.49,19.04],
- "type": "point"
- }
- ]
- }
上面的请求和下面的请求是一样的:
- PUT /test/_doc/1
- {
- "location":
- {
- "coordinates": [[46.25,20.14],[47.49,19.04]],
- "type": "multipoint"
- }
- }
geo_shape 查询假定 geo_shape 字段使用 RIGHT(逆时针)的默认方向。多边形的方向指示其顶点的顺序:RIGHT(逆时针)或 LEFT(顺时针)。 Elasticsearch 使用多边形的方向来确定它是否穿过国际日期变更线(+/-180° 经度)。