我们都知道，Elasticsearch是一个全文检索引擎，其强大的全文检索能力可以支撑非常多的业务系统。但其实除了常规的数据类型，es还可以支持空间数据类型。目前Es可以支持两种空间数据类型，geo_point，geo_shape。笔者今天着重介绍一下Elasticsearch对geo_point数据类型的支持。

geo_point类型，实际上是经纬度的组合，主要用于地图空间数据的相关查询：

• 以某个坐标点为中心，搜索指定范围内的点；
• 通过空间属性聚合数据；
• 可以将距离作为相关性分数的一个计算因子；
• 通过距离进行排序。

1 创建mapping

插入geo_point类型的数据之前，需要先创建mapping，可以理解为关系型数据库中的表结构。

PUT my_index
{
 "mappings": {
 "properties": {
 "location": {
 "type": "geo_point"
 }
 }
 }
}

2 插入geo_point类型数据的4种姿势

2.1 作为object插入

PUT my_index/_doc/1
{
 "text": "Geo-point as an object",
 "location": { 
 "lat": 41.12,
 "lon": -71.34
 }
}

2.2 作为string插入

PUT my_index/_doc/2
{
 "text": "Geo-point as a string",
 "location": "41.12,-71.34" 
}

2.3 geohash

PUT my_index/_doc/3
{
 "text": "Geo-point as a geohash",
 "location": "drm3btev3e86" 
}

2.4 array

PUT my_index/_doc/4
{
 "text": "Geo-point as an array",
 "location": [ -71.34, 41.12 ] 
}

3 查询实例

插入数据之后，我们来进行点的检索，检索出bbox范围内的所有点。

GET my_index/_search
{
 "query": {
 "geo_bounding_box": { 
 "location": {
 "top_left": {
 "lat": 42,
 "lon": -72
 },
 "bottom_right": {
 "lat": 40,
 "lon": -74
 }
 }
 }
 }
}

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