地理坐标点
地理位置聚合

Elasticsearch权威指南 (Elasticsearch Definitive Guide)

Geohashes

Geohashes 是一种将经纬度坐标（ lat/lon ）编码成字符串的方式。这么做的初衷只是为了让地理位置在 url 上呈现的形式更加友好，但现在 geohashes 已经变成一种在数据库中有效索引地理坐标点和地理形状的方式。

Geohashes 把整个世界分为 32 个单元的格子 —— 4 行 8 列 —— 每一个格子都用一个字母或者数字标识。比如 g 这个单元覆盖了半个格林兰，冰岛的全部和大不列颠的大部分。每一个单元还可以进一步被分解成新的 32 个单元，这些单元又可以继续被分解成 32 个更小的单元，不断重复下去。 gc 这个单元覆盖了爱尔兰和英格兰， gcp 覆盖了伦敦的大部分和部分南英格兰， gcpuuz94k 是白金汉宫的入口，精确到约 5 米。

换句话说， geohash 的长度越长，它的精度就越高。如果两个 geohashes 有一个共同的前缀— gcpuuz—就表示他们挨得很近。共同的前缀越长，距离就越近。

这也意味着，两个刚好相邻的位置，可能会有完全不同的 geohash 。比如，伦敦 Millenium Dome 的 geohash 是 u10hbp ，因为它落在了 u 这个单元里，而紧挨着它东边的最大的单元是 g 。

地理坐标点可以自动索引相关的 geohashes ，更重要的是，他们也可以索引所有的 geohashes 前缀 。如索引白金汉宫入口位置——纬度 51.501568 ，经度 -0.141257—将会索引下面表格中列出的所有 geohashes ，表格中也给出了各个 geohash 单元的近似尺寸：

Geohash Level Dimensions

g

1

~ 5,004km x 5,004km

gc

2

~ 1,251km x 625km

gcp

3

~ 156km x 156km

gcpu

4

~ 39km x 19.5km

gcpuu

5

~ 4.9km x 4.9km

gcpuuz

6

~ 1.2km x 0.61km

gcpuuz9

7

~ 152.8m x 152.8m

gcpuuz94

8

~ 38.2m x 19.1m

gcpuuz94k

9

~ 4.78m x 4.78m

gcpuuz94kk

10

~ 1.19m x 0.60m

gcpuuz94kkp

11

~ 14.9cm x 14.9cm

gcpuuz94kkp5

12

~ 3.7cm x 1.8cm

geohash单元 过滤器 可以使用这些 geohash 前缀来找出与指定坐标点（ lat/lon ）相邻的位置。

Geohashes 映射

首先，你需要决定使用什么样的精度。虽然你也可以使用 12 级的精度来索引所有的地理坐标点，但是你真的需要精确到数厘米吗？如果你把精度控制在一个实际一些的值，比如 1km ，那么你可以节省大量的索引空间：

PUT /attractions
{
  "mappings": {
    "restaurant": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "string"
        },
        "location": {
          "type":               "geo_point",
          "geohash_prefix":     true, (1)
          "geohash_precision":  "1km" (2)
        }
      }
    }
  }
}

  1. 将 geohash_prefix 设为 true 来告诉 Elasticsearch 使用指定精度来索引 geohash 的前缀。

  2. 精度可以是一个具体的数字，代表的 geohash 的长度，也可以是一个距离。 1km 的精度对应的 geohash 的长度是 7 。

通过如上设置， geohash 前缀中 1 到 7 的部分将被索引，所能提供的精度大约在 150 米。

Geohash 单元查询

geohash_cell 查询做的事情非常简单： 把经纬度坐标位置根据指定精度转换成一个 geohash ，然后查找所有包含这个 geohash 的位置——这是非常高效的查询。

GET /attractions/restaurant/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "geohash_cell": {
          "location": {
            "lat":  40.718,
            "lon": -73.983
          },
          "precision": "2km" (1)
        }
      }
    }
  }
}

  1. precision 字段设置的精度不能高于映射时 geohash_precision 字段指定的值。

此查询将 lat/lon 坐标点转换成对应长度的 geohash —— 本例中为 dr5rsk—然后查找所有包含这个短语的位置。

然而，如上例中的写法可能不会返回 2km 内所有的餐馆。要知道 geohash 实际上仅是个矩形，而指定的点可能位于这个矩形中的任何位置。有可能这个点刚好落在了 geohash 单元的边缘附近，但过滤器会排除那些落在相邻单元的餐馆。

为了修复这个问题，我们可以通过设置 neighbors参数为 true ，让查询把周围的单元也包含进来：

GET /attractions/restaurant/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "geohash_cell": {
          "location": {
            "lat":  40.718,
            "lon": -73.983
          },
          "neighbors": true, (1)
          "precision": "2km"
        }
      }
    }
  }
}

  1. 此查询将会寻找对应的 geohash 和包围它的 geohashes 。

明显的， 2km 精度的 geohash 加上周围的单元，最终导致一个范围极大的搜索区域。此查询不是为精度而生，但是它非常有效率，而且可以作为更高精度的地理位置过滤器的前置过滤器。

Tip
将 precision 参数设置为一个距离可能会有误导性。 2km 的 precision 会被转换成长度为 6 的 geohash 。实际上它的尺寸是约 1.2km x 0.6km。你可能会发现明确的设置长度为 5 或 6 会更容易理解。

此查询的另一个优点是，相比 geo_bounding_box 查询，它支持一个字段中有多个坐标位置的情况。 我们在 优化盒模型 中讨论过，设置 lat_lon 选项也是一个很有效的方式，但是它只在每个字段只有单个坐标点的情况下有效。

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