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" 
        }
      }
    }
  }
}

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, 
          "precision": "2km"
        }
      }
    }
  }
}

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

precision 参数设置为一个距离可能会有误导性。 2kmprecision 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 56 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。