Elasticsearch系列（14）Query之地理空间查询

Posted 2023-05-03

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Elasticsearch系列（14）Query之地理空间查询相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A Elasticsearch支持两种类型的地理数据：支持经纬度对的geo_point字段和支持点、线、圆、多边形等的geo_shape字段。接下来介绍Elasticsearch提供的地理相关的查询，包括：

geo_bounding_box查询查找地理点位于指定矩形中的文档。
首先，创建一个地理索引文档。

使用geo_bounding_box查询示例如下：

top_left：矩形的左上角位置，值为geo_point类型。
bottom_right：矩形的右下角位置，值为geo_point类型。

geo_point类型可以接受不同输入格式的地理点。

查找地理点位于一个中心点到指定距离范围内的文档。
使用geo_distance查询，中心地理坐标为"lat" : 40, "lon" : -70，查询半径distance为200km，示例如下：

以下是过滤器上的查询参数:

查找地理点位于指定多边形的文档。
使用geo_polygon查询，设置三个坐标地理点，形成一个三角形，示例如下：

以下是过滤器上的查询参数:

查找与指定的地理形状相交、包含或不相交的地理形状的文档。使用geo_shape类型来过滤索引文档。
geo_shape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，另一种是引用另一个索引中预先索引形状的名称。

与geo_shape类型类似，geo_shape查询使用GeoJSON表示形状。
首先给定以下索引：

使用Elasticsearch的envelope模式，GeoJSON形式来查询地理点，示例如下：

可以使用Kibana中的Maps功能查看查询结果如下所示：

首先有一个预定义的形状列表，并且指定一个逻辑名称来引用它，这样避免了每次都必须提供它们的坐标。在预先索引形状的情况下，只需要提供:

首先预先定义索引形状，示例如下：

根据预先索引形状来查询，示例如下：

geo_shape查询通过设置relation参数来决定在搜索时可以使用哪些空间关系（relation）操作符，空间关系（relation）的完整列表如下:
INTERSECTS - (默认值)返回geo_shape字段与查询几何图形相交的所有文档。
DISJOINT - 返回geo_shape字段与查询几何形状没有任何共同之处的所有文档。
WITHIN - 返回geo_shape字段在查询几何图形内的所有文档。
CONTAINS - 返回geo_shape字段包含查询几何图形的所有文档。

Elasticsearch语法知多少之Match query

目标

ES版本信息

官方文档

目标

掌握匹配查询，本文会列举各种常见的案例，通过这些案例来熟悉匹配查询各个参数的功能和使用方法。

ES版本信息

7.17.5

官方文档

Match queryhttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/query-dsl.html

创建相关的索引和文档（数据用于实战案例）

创建索引

PUT /student_db

  "settings": 
    "index": 
      "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
    
  


PUT /address_list

  "mappings": 
    "properties": 
      "province": 
        "type": "text",
        "copy_to": "fullAddress"
      ,
      "city": 
        "type": "text",
        "copy_to": "fullAddress"
      ,
      "county": 
        "type": "text",
        "copy_to": "fullAddress"
      
    
  ,
  "settings": 
    "index": 
      "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"

索引文档

PUT /student_db/_bulk
"index":"_id":"1"
"province":"湖南省","city":"长沙市","county":"天心区","describe":"侠客岛服务员A。","stu_id":"10001","stu_name":"张三","age":10,"sex":true,"birthday":"2000-01-01","hobby":["唱歌","跳舞","篮球"],"examination_results":"Math":"value":98.5,"level":"优","English":"value":87.5,"level":"良"
"index":"_id":"2"
"province":"湖南省","city":"长沙市","county":"芙蓉区","describe":"侠客岛服务员B。","stu_id":"10002","stu_name":"李四","age":12,"sex":true,"birthday":"1998-01-01","hobby":["唱歌","跳舞","游泳"],"examination_results":"English":"value":97.5,"level":"优","Chinese":"value":85.5,"level":"良"
"index":"_id":"3"
"province":"湖北省","city":"武汉市","county":"江夏区","describe":"会九阳神功、乾坤大挪移、圣火令武功、太极拳，太极剑等武功。","stu_id":"10003","stu_name":"张无忌","age":11,"sex":false,"birthday":"1999-01-01","hobby":["乒乓球","跳舞","游泳"],"examination_results":"Physics":"value":77.5,"level":"一般","Chinese":"value":100,"level":"优"
"index":"_id":"4"
"province":"湖北省","city":"黄石市","county":"铁山区","describe":"会黯然销魂掌、弹指神功、玉女剑法等武功。","stu_id":"10004","stu_name":"杨过","age":9,"sex":false,"birthday":"2001-01-01","hobby":["乒乓球","唱歌","游泳"],"examination_results":"Chemistry":"value":70.5,"level":"一般","Chinese":"value":91.5,"level":"优"
"index":"_id":"5"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"南沙区","describe":"辽国南院大王，精通降龙十八掌，真正的战神。","stu_id":"10005","stu_name":"萧峰","age":13,"sex":true,"birthday":"1997-01-01","hobby":["篮球","足球","乒乓球"],"examination_results":"FineArts":"value":92.5,"level":"优","Sports":"value":91.5,"level":"优"
"index":"_id":"6"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"南沙区","describe":"精通降龙十八掌，为国为民的侠之大者。","stu_id":"10006","stu_name":"郭靖","age":13,"sex":true,"birthday":"1997-01-01","hobby":["篮球","足球","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":92.5,"level":"优","Chemistry":"value":91.5,"level":"优"
"index":"_id":"7"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"白云区","describe":"会降龙十八掌，逍遥派诸多武功。","stu_id":"10007","stu_name":"虚竹","age":14,"sex":false,"birthday":"1996-01-01","hobby":["篮球","足球","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":90.5,"level":"优","Chemistry":"value":94.5,"level":"优"
"index":"_id":"8"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"白云区","describe":"会六脉神剑和北冥神功。","stu_id":"10008","stu_name":"段誉","age":14,"sex":false,"birthday":"1996-01-01","hobby":["篮球","足球","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":90.5,"level":"优","Chemistry":"value":94.5,"level":"优"
"index":"_id":"9"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"白云区","describe":"以光复大燕国为己任，会斗转星移和参合指。","stu_id":"10009","stu_name":"慕容复","age":15,"sex":false,"birthday":"1995-01-01","hobby":["篮球","游泳","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":90.5,"level":"优","Chemistry":"value":94.5,"level":"优"
"index":"_id":"10"
"province":"广东省","city":"广州市","county":"白云区","describe":"斗转星移的创作者。","stu_id":"10010","stu_name":"慕容龙城","age":15,"sex":false,"birthday":"1995-01-01","hobby":["篮球","游泳","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":90.5,"level":"优"
"index":"_id":"11"
"province":"北京市","city":"朝阳区","county":"三里屯街道","describe":"会少林七十二绝技，以佛法和慈悲度化慕容博和萧远山，是佛法和武功的集大成者。","stu_id":"10011","stu_name":"扫地僧","age":9,"sex":false,"birthday":"2001-01-01","hobby":["篮球","游泳","乒乓球"],"examination_results":"History":"value":100,"level":"优","Chinese":"value":100,"level":"优","Chemistry":"value":94.5,"level":"优","English":"value":100,"level":"优","Physics":"value":100,"level":"优","Math":"value":100,"level":"优"
"index":"_id":"12"
"province":"湖南省","city":"长沙市","county":"天心区","describe":"九阴真经的作者，武学创作天赋真正的第一人。","stu_id":"10012","stu_name":"黄裳","age":10,"sex":true,"birthday":"2000-01-01","hobby":["唱歌","跳舞","篮球"],"examination_results":"Math":"value":98.5,"level":"优","English":"value":87.5,"level":"良"
"index":"_id":"13"
"province":"湖南省","city":"长沙市","county":"天心区","describe":"根据九阴真经创作了九阳神功。","stu_id":"10013","stu_name":"斗酒僧","age":10,"sex":true,"birthday":"2000-01-01","hobby":["唱歌","跳舞","篮球"],"examination_results":"Math":"value":100,"level":"优","English":"value":100,"level":"优"
"index":"_id":"14"
"province":"湖南省","city":"长沙市","county":"天心区","describe":"绝技先天功，大器晚成，第一届华山论剑夺得九阴真经。","stu_id":"10014","stu_name":"王重阳","age":10,"sex":true,"birthday":"2000-01-01","hobby":["唱歌","跳舞","篮球"],"examination_results":"Math":"value":100,"level":"优","English":"value":100,"level":"优"

PUT /address_list/_bulk
 "index":  "_id": "1"   
"province": "湖南省","city": "长沙市","county":"天心区"
 "index":  "_id": "2"   
"province": "湖南省","city": "长沙市","county":"芙蓉区"
 "index":  "_id": "3"   
"province": "广东省","city": "广州市","county":"白云区"
 "index":  "_id": "4"   
"province": "湖北省","city": "武汉市","county":"江夏区"
 "index":  "_id": "4"   
"province": "内蒙古自治区","city": "呼和浩特","county":"玉泉区"

Match query常见参数实战

基本语法

需求：全文检索describe字段，匹配值为真经。

第一步：以ik分词器对真经分词，发现分词结果为："真经"。

POST _analyze

  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "真经"

第二步：匹配查询。

#方法一
GET /student_db/_search

  "query": 
    "match": 
      "describe": "真经"
    
  


#方法二
GET /student_db/_search

  "query": 
    "match": 
      "describe": 
        "query": "真经"

analyzer(指定分词器查询)

需求：指定标准分词器全文检索describe字段，匹配值为真经。

第一步：以标准分词器对真经分词，发现分词结果为："真"，"经"。

POST _analyze

  "analyzer": "standard",
  "text": "真经"

第二步：指定标准分词器匹配查询。

GET /student_db/_search

  "query": 
    "match": 
      "describe": 
        "query": "真经",
        "analyzer": "standard"

operator(解释查询条件的布尔逻辑)

需求：对省市县合并后的字段做匹配查询，查询条件是"湖南天心区"。用AND和OR演示该参数的使用方法。

第一步：以ik分词器对"湖南天心区"分词，发现分词结果为："湖南"，"南天"，"天心区"，"天心"，"区"。

POST _analyze

  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "湖南天心区"

第二步：对于operator参数分别用AND和OR演来查询。发现用AND查不到数据，因为用ik分词器对fullAddress对应的全地址分词，发现没有一个地址分词以后同时拥有"湖南"，"南天"，"天心区"，"天心"，"区"。而用OR则可以查到数据，因为OR只要地址分词以后有一个分词在"湖南"，"南天"，"天心区"，"天心"，"区"就能匹配。注意：该参数默认值为OR。

GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "operator": "AND"
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "operator": "OR"

minimum_should_match(最少匹配数)

需求一：对省市县合并后的字段做匹配查询，查询条件是"湖南天心区"。分别设置最少匹配数量为3、2、1，比较它们最终返回的结果。

第一步：以ik分词器对"湖南天心区"分词，发现分词结果为："湖南"，"南天"，"天心区"，"天心"，"区"。这里我们可以说分词总数是5个，或者说子句数量是5个。

POST _analyze

  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "湖南天心区"

第二步：查询。发现数字越大，返回的数据越精准；数字越小，返回的数据越多。所以实际生产中需要合理配置该值。

GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "minimum_should_match":3
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "minimum_should_match":2
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "minimum_should_match":1

需求二：对省市县合并后的字段做匹配查询，查询条件是"湖南天心区"。分别设置最少匹配数量为1<60%、1<59%，比较它们最终返回的结果。

第一步：根据需求一得出以ik分词器对"湖南天心区"分词，发现分词结果为："湖南"，"南天"，"天心区"，"天心"，"区"。

第二步：查询。发现minimum_should_match=1<60%查询1个文档，minimum_should_match=1<59%查询2个文档。因为子句数量为5，则既要满足minimum_should_match=1，又要满足minimum_should_match=百分比数。

GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "minimum_should_match":"1<60%"
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "match": 
      "fullAddress": 
        "query": "湖南天心区",
        "minimum_should_match":"1<59%"

附录

官方文档中描述了该参数可以拥有多种类型的值，比如按照分词数的百分比计算，这里列出了使用方法。

类型	取值案例	描述
正整数	3	分词数量至少匹配3个才符合条件。
负整数	-2	minimum_should_match=子句数量+这个负整数。该负数越小，查询到的数据越多。如果这个负整数太小，小于分词总数，则表示minimum_should_match=1。
正百分比	75%	符合子句数量的75%则匹配成功，比如子句数量是4，则需要至少有3个分词匹配，该文档才能被匹配；但是子句数量是5，则只需要3个匹配即可，即minimum_should_match=向下取整(子句数量X正百分比)。
负百分比	-25%	符合子句数量的（100%-25%）则匹配成功，比如子句数量是4，则需要至少有3个分词匹配，该文档才能被匹配；但是子句数量是5，则只需要4个匹配即可，即minimum_should_match=向上取整(子句数量X(100%+负百分比))。
组合	1<60%	见需求二的实现过程。
多种组合	2<60% 9<-4	用空格隔开，如果子句数量小于等于2，则每个组合都要匹配，如果数量为3到9个，则需要匹配60%，如果大于9，则需要匹配minimum_should_match=子句数量-4。

fuzzy(模糊搜索)

参数

fuzziness(编辑距离)：输入的关键词通过几次操作可以转变为文档中对应的字段的值，这里的操作表示增删改以及相邻字符位置的交换。

#修改"制"变成"治"，为1次。
内蒙古自制区->内蒙古自治区
#新增"治区"，为2次。
内蒙古自->内蒙古自治区
#删除"区"，为1次。
内蒙古自治区区->内蒙古自治区
#交换"治自"为"自治"，为1次。
内蒙古治自区->内蒙古自治区

默认值为0表示不开启模糊搜索。为1表示允许一次修改，如：文档中字段的值为"内蒙古自治区"，此时的搜索条件为"内蒙古古自治区"、"内蒙股自治区"、"内蒙自治区"，"内蒙古治自区"都可以搜索出该文档，因为搜索条件只经过了一次修改操作。要特别注意：

fuzzy最大为2；
搜索关键词长度=2，不允许存在模糊；
搜索关键词长度为3-5，允许1次模糊；
搜索关键词长度大于5，允许2次模糊。
官方推荐使用"AUTO"，即根据情况自动设定。

prefix_length(前缀长度)：模糊搜索时，要求搜索关键词的前缀必须匹配，这里的匹配长度由该参数控制。

需求一：输入关键词模糊搜索省份字段，通过控制编辑距离和前缀长度熟悉两个参数的使用方法。

GET /address_list/_search

  "query": 
    "fuzzy": 
      "province": 
        "value":"湖x省",
        "fuzziness": 1
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "fuzzy": 
      "province": 
        "value":"湖x省",
        "fuzziness": 1,
        "prefix_length":2
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "fuzzy": 
      "province": 
        "value":"内蒙自治区",
        "fuzziness": 1,
        "prefix_length":2
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "fuzzy": 
      "province": 
        "value":"内蒙古字智区",
        "fuzziness": 2,
        "prefix_length":2
      
    
  


GET /address_list/_search

  "query": 
    "fuzzy": 
      "province": 
        "value":"内蒙古治自区",
        "fuzziness": 1,
        "prefix_length":2

以上是关于Elasticsearch系列（14）Query之地理空间查询的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Elasticsearch系列（13）Query之全文查询

Elasticsearch Query DSL 整理总结—— Match Phrase Query 和 Match Phrase Prefix Query

Elasticsearch的javaAPI之query dsl-queries

Elasticsearch语法知多少之Match query

Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)下篇

Elasticsearch Query DSL之全文检索(Full text queries)上篇