ES的基本内容介绍的已经差不多了,最后我们再来看看GEO位置搜索,现在大部分APP都有基于位置搜索的功能,比如:我们点外卖,可以按照离我们的距离进行排序,这样可以节省我们的配送费和送餐的时间;还有找工作时,也可以按照离自己家的距离进行排序,谁都想找个离家近的工作,对吧。这些功能都是基于GEO搜索实现的,目前支持GEO搜索功能的中间件有很多,像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。
GEO类型的字段是不能使用动态映射自动生成的,我们需要在创建索引时指定字段的类型为geo_point
,geo_point
类型的字段存储的经纬度,我们看看经纬度是怎么定义的,
英文 | 简写 | 正数 | 负数 | |
---|---|---|---|---|
维度 | latitude | lat | 北纬 | 南纬 |
经度 | longitude | lon或lng | 东经 | 西经 |
经度的简写有2个,一般常用的是lon,lng则在第三方地图的开放平台中使用比较多。下面我们先创建一个带有geo_point
类型字段的索引,如下:
PUT /my_geo
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"default":{
"type":"ik_max_word"
}
}
}
},
"mappings":{
"dynamic_date_formats":[
"MM/dd/yyyy",
"yyyy/MM/dd HH:mm:ss",
"yyyy-MM-dd",
"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
],
"properties":{
"location":{
"type":"geo_point"
}
}
}
}
创建了一个my_geo索引,在索引中有一些基础的配置,默认IK分词器,动态映射的时间格式。重点是最后我们添加了一个字段location,它的类型是geo_point
。
索引创建完了,我们添加两条数据吧,假设,路人甲在北京站,路人乙在朝阳公园。那么我们怎么“北京站”和“朝阳公园”的经纬度呢?我们在做项目时,前端都会接地图控件,经纬度的信息可以调用地图控件的API获取。在咱们的示例中,也不接地图控件了,太麻烦了,直接在网上找到“北京站”和“朝阳公园”的坐标吧。
我们查到“北京站”的坐标如下:
然后添加一条数据:
POST /my_geo/_doc
{
"name":"路人甲",
"location":{
"lat": 39.90279998006104,
"lon": 116.42703999493406
}
}
再查“朝阳公园”的坐标
再添加“路人乙”的信息
POST /my_geo/_doc
{
"name":"路人乙",
"location":{
"lat": 39.93367367974064,
"lon": 116.47845257733152
}
}
我们再用elasticsearch-head
插件看一下索引中的数据:
“路人甲”和“路人乙”的信息都有了,但是没有location
字段的信息,因为location
是特性类型的字段,在这里是展示不出来的。我们搜索一下吧,看看怎么用geo搜索,假设“我”的位置在“工体”,我们先要查到“工体”的坐标,
然后再查询5km范围内都有谁,发送请求如下:
POST /my_geo/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"geo_distance":{
"distance":"5km",
"location":{
"lat":39.93031708627304,
"lon":116.4470385453491
}
}
}
}
}
}
在查询的时候用的是filter
查询,再filter查询里再使用geo_distance
查询,我们定义距离distance
为5km,再指定geo类型的字段location
,当前的坐标为:39.93031708627304N,116.4470385453491E。查询一下,看看结果:
{
……
"hits":[
{
"_index":"my_geo",
"_type":"_doc",
"_id":"AtgtXnIBOZNtuLQtIVdD",
"_score":0,
"_source":{
"name":"路人甲",
"location":{
"lat": 39.90279998006104,
"lon": 116.42703999493406
}
}
},
{
"_index":"my_geo",
"_type":"_doc",
"_id":"ZdguXnIBOZNtuLQtMVfA",
"_score":0,
"_source":{
"name":"路人乙",
"location":{
"lat": 39.93367367974064,
"lon": 116.47845257733152
}
}
}
]
}
看来,我们站在“工体”,“北京站”的路人甲和“朝阳公园”的路人乙都在5km的范围内。把范围缩短一点如何,改为3km看看,搜索的请求不变,只是把distance
改为3km,看看结果吧,
{
……
"hits":[
{
"_index":"my_geo",
"_type":"_doc",
"_id":"ZdguXnIBOZNtuLQtMVfA",
"_score":0,
"_source":{
"name":"路人乙",
"location":{
"lat": 39.93367367974064,
"lon": 116.47845257733152
}
}
}
]
}
只有在“朝阳公园”的路人乙被搜索了出来。完全符合预期,我们再看看程序中怎么使用GEO搜索。
在定义实体类时,对应的GEO字段要使用特殊的类型,如下:
@Setter@Getter
public class MyGeo {
private String name;
private GeoPoint location;
}
location的类型是GeoPoint
,添加数据的方法没有变化,转化成Json就可以了。再看看查询怎么用,
public void searchGeo() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_geo");
SearchSourceBuilder ssb = new SearchSourceBuilder();
//工体的坐标
GeoPoint geoPoint = new GeoPoint(39.93367367974064d,116.47845257733152d);
//geo距离查询 name=geo字段
QueryBuilder qb = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location")
//距离 3KM
.distance(3d, DistanceUnit.KILOMETERS)
//坐标工体
.point(geoPoint);
ssb.query(qb);
searchRequest.source(ssb);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
my_geo
GeoPoint
location
,距离3km,坐标点工体运行一下,看看结果,
{"name":"路人乙","location":{"lat":39.93360786576342,"lon":116.47853840802}}
只有在“朝阳公园”的路人乙被查询了出来,符合预期。
有的小伙伴可能会有这样的疑问,我不想按照距离去查询,只想把查询结果按照离“我”的距离排序,该怎么做呢?再看一下,
public void searchGeoSort() throws IOException {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_geo");
SearchSourceBuilder ssb = new SearchSourceBuilder();
//工体的坐标
GeoPoint geoPoint = new GeoPoint(39.93367367974064d,116.47845257733152d);
GeoDistanceSortBuilder sortBuilder = SortBuilders
.geoDistanceSort("location", geoPoint)
.order(SortOrder.ASC);
ssb.sort(sortBuilder);
searchRequest.source(ssb);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
这次查询并没有设置查询条件,而是创建了一个geo距离排序,同样,先指定geo字段location
,和当前的坐标工体,再设置排序是升序。运行一下,看看结果,
{"name":"路人乙","location":{"lat":39.93360786576342,"lon":116.47853840802}}
{"name":"路人甲","location":{"lat":39.902799980059335,"lon":116.42721165631102}}
离“工体”比较近的“路人乙”排在了第一个,也是符合预期的。