Elasticsearch 核心技术（十）：GEO 地理查询（geo_bounding_box、geo_distance、geo_shape）

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大家好，我是水滴~~

地理信息查询是 Elasticsearch 的重要特性之一，其 GEO 功能主要用于地理信息的存储和搜索。本篇主要内容：介绍 Elasticsearch 的两种地理数据类型，并通过一些实例来讲述geo_bounding_box 查询、geo_distance 查询和 geo_shape 查询。

一、地理数据类型

在介绍地理查询前，我们先来了解下地理数据类型。Elasticsearch 支持两种地理数据类型：geo_point 和 geo_shape。在之前的文章《Elasticsearch 核心技术（五）：常用数据类型详解》中有介绍过，学过的友友可以跳过本章节。

注意：Elasticsearch 使用的是 WGS-84 坐标系，如果你是直接从高德地图中获取的经纬度坐标，需要转换一下再存储，否则会有精度问题。当然，如果对精度要求没有那么高，请忽略。

1.1、geo_point 地理点类型

geo_point 数据类型用来存储一个由经纬度组成的地理点，也就是地理坐标。

地理坐标在生活中有很多用处，比如：在一个陌生的城市，可以导航到指定的酒店；点外卖时可以查看附近有哪些好吃的；走累了可以看看哪里有共享单车等等。

1.1.1、创建一个含有 geo_point 字段的索引

下面示例创建一个 index_geo_point 索引，其中 location 字段为 geo_point 类型。

PUT index_geo_point
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

1.1.2、通过“对象”指定 geo_point

可以通过一个对象来表示地理点，其中 lat 表示纬度，lon 表示经度。

POST index_geo_point/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": { 
    "lat": 39.917846,
    "lon": 116.397058
  }
}

1.1.3、通过“字符串”指定 geo_point

可以通过一个字符串表示地理点，格式为："lat, lon"。

注意：字符串的地理点的顺序为 lat,lon，这与数组和WKT相反。

POST index_geo_point/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": "39.917846, 116.397058"
}

1.1.4、通过“地理哈希”指定 geo_point

可以通过地理点的哈希值来表示地理点。

POST index_geo_point/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": "drm3btev3e86"
}

1.1.5、通过“数组”指定 geo_point

可以通过一个数组来表示地理点，格式为：[lon, lat]

POST index_geo_point/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location": [116.397058, 39.917846]
}

1.1.6、通过“WKT”指定 geo_point

可以通过 Well-Known Text 格式的 POINT 来表示地理点，格式为："POINT(lon, lat)"

POST index_geo_point/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location": "POINT(116.397058, 39.917846)"
}

1.2、geo_shape 地理形状类型

geo_shape 数据类型用于存储地理形状，例如：直线、矩形、多边形等。

也有很多场景只使用一个地理点是无法满足的，比如：一所学校、一处旅游景点、一座城市等等，想要表示这样大面积的地点，就需要用到 geo_shape 了。

下面一起看下 geo_shape 类型是如何指定的。

1.2.1、创建一个含有 geo_shape 字段的索引

下面示例创建一个 index_geo_shape 索引，其中 location 字段为 geo_shape 类型。

PUT index_geo_shape
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

1.2.2、通过 Point 指定单个地理坐标

Point 类型用于指定单个地理坐标点，坐标数组格式为：[lon, lat]

POST index_geo_shape/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [116.397058, 39.917846]
  }
}

1.2.3、通过 LineString 指定一条线

LineString 类型用于指定一条线，该线由两个或多个位置点组成。

POST index_geo_shape/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": {
    "type": "LineString",
    "coordinates": [ [116.397058, 39.917846], [116.397058, 38.111111] ]
  }
}

1.2.4、通过 Polygon 指定一个多边形

Polygon 类型用于指定一个多边形，该多边形要求第一个点和最后一个点必须相同，表示该多边形是闭合的。

POST index_geo_shape/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ]
    ]
  }
}

这里要注意，coordinates 是一个数组，表示可以指定多个多边形。

下面示例指定了两个多边形，一个数组表示多边形的外部边界，另一个数组表示多边形的内部边界，即表示一个带孔的多边形。

POST index_geo_shape/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location" : {
    "type" : "Polygon",
    "coordinates" : [
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ],
      [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2] ]
    ]
  }
}

1.2.5、通过 MultiPoint 指定多个点

MultiPoint 类型用于指定多个点。

POST index_geo_shape/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location" : {
    "type" : "MultiPoint",
    "coordinates" : [
      [102.0, 2.0], [103.0, 2.0]
    ]
  }
}

1.2.6、通过 MultiLineString 指定多条线

MultiLineString 类型用于指定多条线。

POST index_geo_shape/_doc/6
{
  "id": 6,
  "location" : {
    "type" : "MultiLineString",
    "coordinates" : [
      [ [102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0] ],
      [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0] ],
      [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8] ]
    ]
  }
}

1.2.7、通过 MultiPolygon 指定多个多边形

MultiPolygon 类型用于指定多个多边形。

POST index_geo_shape/_doc/7
{
  "id": 7,
  "location" : {
    "type" : "MultiPolygon",
    "coordinates" : [
      [ [[102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0], [102.0, 2.0]] ],
      [ [[100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0]],
        [[100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8], [100.2, 0.2]] ]
    ]
  }
}

1.2.8、通过 GeometryCollection 指定地理形状的集合

GeometryCollection 类型用于指定一个地理形状的集合，即可以包含多个上面所属的地理形状。

POST index_geo_shape/_doc/8
{
  "id": 8,
  "location" : {
    "type": "GeometryCollection",
    "geometries": [
      {
        "type": "Point",
        "coordinates": [100.0, 0.0]
      },
      {
        "type": "LineString",
        "coordinates": [ [101.0, 0.0], [102.0, 1.0] ]
      }
    ]
  }
}

1.2.9、通过 envelope 指定矩形或包络线

envelope 类型用于指定一个矩形或包络线，它由两个坐标组成，分别表示左上角和右下角的坐标。

POST index_geo_shape/_doc/9
{
  "id": 9,
  "location" : {
    "type" : "envelope",
    "coordinates" : [ [100.0, 1.0], [101.0, 0.0] ]
  }
}

1.2.10、通过 circle 指定圆形

circle 类型用于指定一个圆形，需要指定圆心坐标和半径。

注意：映射字段时，圆形不能使用默认的策略，需要将 strategy 指定为 recursive。如下：

PUT index_geo_shape2
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape",
        "strategy": "recursive"
      }
    }
  }
}

添加文档时，radius 用于指定半径，如果未指定单位，默认为米

POST index_geo_shape/_doc/10
{
  "id": 10,
  "location" : {
    "type" : "circle",
    "coordinates" : [101.0, 1.0],
    "radius" : "100m"
  }
}

二、地理查询

地理查询主要用于上文讲的两种地理数据类型 geo_point 和 geo_shape 的查询，查询的方法包括下面四种：geo_bounding_box、geo_distance、geo_polygon 和 geo_shape。

下面我们分别介绍它们具体的应用。

2.1、geo_bounding_box 矩形过滤

geo_bounding_box 用于查询所有落入矩形的地理点所属文档。查询时需要指定两个坐标点左上角和右下角，这两个点就可以确定一个矩形，而查询的结果为，所有定位点落入该矩形的文档。

下面我们举例说明：

2.1.1、查询矩形内的定位点（文档）

我们以“故宫博物院”为例，取其左上角和右下角的坐标点，会形成一个矩形，然后查询该矩形内的坐标点（所属文档）。

上图中，故宫的左上角坐标点为 116.391978,39.922561，右下角坐标点为 116.402149,39.913443。
另外找了 6 个点，分别代表 6 个文档的位置，它们的坐标点如下：
1：116.39775,39.92029
2：116.395947,39.916208
3：116.410624,39.91871
4：116.397235,39.909823
5：116.385304,39.917591
6：116.396548,39.92832

从肉眼可以看出，1 和 2 号坐标点在故宫的矩形框内，我们通过该实例，看能否准确的查出内容。

我们使用索引 es_location_001 演示该示例，索引的创建，及文档的添加请见附录一，这里我们只讲查询**。**

查询时需要指定 geo_bounding_box 类型，并指定 top_left 左上角的坐标，bottom_right 右下角的坐标。

GET es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_bounding_box": {
          "location": {
            "top_left": {
              "lat": 39.922561,
              "lon": 116.391978
            },
            "bottom_right": {
              "lat": 39.913443,
              "lon": 116.402149
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：通过查询结果可以看出 1、2 文档被查出，正是我们猜测的结果。

{
  "took" : 929,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

2.2、geo_distance 距离查询（圆形过滤）

geo_distance 用于查询距离中心点指定范围内的地理点所属文档，也就是圆形过滤。查询时需要指定圆心的坐标，以及半径长度，就可以查询方圆内的文档了。

下面我们举例说明：

2.2.1、查询“附近的人”

我们还是使用 es_location_001 索引那 6 个坐标点来演示，而假设“我”当前的坐标为 116.410539,39.912983，然后看下附近两公里内的人，如下图：

查询时需要指 geo_distance 并指定定圆心坐标（“我”的位置）和半径距离 distance

GET /es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "2km",
          "location": {
            "lat": 39.912983,
            "lon": 116.410539
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：通过查询结果可以看出，1、2、3、4个点距离“我”在两公里内。

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : [
            116.410624,
            39.91871
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 4,
          "location" : [
            116.397235,
            39.909823
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

2.2.2、查询“附近的人”并按距离排序

上面的示例只显示了查询结果，并没有显示每个“人”距离“我”有多远，也没有排序。下面我们看怎么实现排序的。

按距离排序，需要在上面查询基础上增加 sort 选项，其中：_geo_distance 为“我”的坐标；order指定 asc 表示由近到远排序；unit 指定 km，表示结果显示的距离单位。

GET /es_location_001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "2km",
          "location": {
            "lat": 39.912983,
            "lon": 116.410539
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
   {
     "_geo_distance": {
       "location": {
         "lat": 39.912983,
         "lon": 116.410539
       },
       "order": "asc",
       "unit": "km"
     }
   }
 ]
}

查询结果：查询结果便是按距离排序的结果，并且返回的 sort 选项为每个“人”距离“我”的距离

{
  "took" : 26,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : [
            116.410624,
            39.91871
          ]
        },
        "sort" : [
          0.6368510653173584
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 4,
          "location" : [
            116.397235,
            39.909823
          ]
        },
        "sort" : [
          1.187873070108458
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : [
            116.395947,
            39.916208
          ]
        },
        "sort" : [
          1.2951412302092007
        ]
      },
      {
        "_index" : "es_location_001",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : [
            116.39775,
            39.92029
          ]
        },
        "sort" : [
          1.360073305586383
        ]
      }
    ]
  }
}

2.3、geo_polygon 多边形查询（已过时）

在 7.12 版本中已弃用，官方推荐使用 geo_shape。

2.4、geo_shape 地理形状查询

geo_shape 用于查询地理形状的空间关系。例如：与指定地理形状相交、包含、不相交的地理形状等。

而 Elasticsearch 支持四种空间关系：

• intersects：相交，用于查询所有与指定图形相交的文档。
• disjoint：不相交，用于查询所有与指定图形不相交的文档。
• within：在…之内，用于查询所有在指定图形之内的文档。
• contains：包含，用于查询所有包含指定图形的文档。

下面我们举例说明：

我们先准备三个图形，我用的是矩形，如下图所示。并将它们添加到 es_location_002 索引中，索引的创建，及文档的添加请见附录二。

2.4.1、查询 intersects 相交关系

如下图，查询与蓝色三角形“相交”的图形有哪些，通过肉眼可以看出，1 和 2 与之相交。

查询相交的语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.382215,39.921606], [116.396892,39.919039], [116.387965,39.912719], [116.382215,39.921606] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：1 和 2 图形被查出，验证成功

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.2、查询 disjoint 不相交关系

还是刚才的蓝色三角形，查询与蓝色三角形“不相交”的图形有哪些，通过肉眼可以看出，3 与之不相交。

查询不相交的语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.382215,39.921606], [116.396892,39.919039], [116.387965,39.912719], [116.382215,39.921606] ]
    ]
            },
            "relation": "disjoint"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：3 图形被查询，验证成功

{
  "took" : 115,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.3、查询 within 在…之内关系

如下图，我画了一个大的蓝色矩形，将 1 和 2 包含在内，那么查询所有在蓝色矩形内的文档，看下 1 和 2 图形能否被查出。

查询在蓝色矩形之内语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.374404,39.92391], [116.404616,39.924108], [116.404359,39.911732], [116.374576,39.911337], [116.374404,39.92391] ]
    ]
            },
            "relation": "within"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：1 和 2 图形被查出

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

注意：在…之内关系也属于相交关系，通过查询相交的图形，也能查出 1 和 2 图形来。

查询相交语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.374404,39.92391], [116.404616,39.924108], [116.404359,39.911732], [116.374576,39.911337], [116.374404,39.92391] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：1 和 2 图形被查出

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 2,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.40187,
                  39.922396
                ],
                [
                  116.402127,
                  39.91318
                ],
                [
                  116.392085,
                  39.913114
                ],
                [
                  116.391913,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 1,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.92233
                ],
                [
                  116.385819,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.914958
                ],
                [
                  116.378009,
                  39.922199
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

2.4.4、查询 contains 包含关系

如下图，在 3 图形内画了一个蓝色的三角形，查询所有包含三角形的文档，看能否将 3 图形查出来。

查询包含语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.41071,39.921014], [116.41483,39.917064], [116.409766,39.915748], [116.41071,39.921014] ]
    ]
            },
            "relation": "contains"
          }
        }
      }
    }
  }
}

输出结果：3 图形被查出来

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

注意：包含关系也属于相交关系，通过查询相交的图形，也能查出 3 图形来。

查询相交语句：

GET es_location_002/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": {
        "geo_shape": {
          "location": {
            "shape": {
              "type": "Polygon",
              "coordinates": [
      [ [116.41071,39.921014], [116.41483,39.917064], [116.409766,39.915748], [116.41071,39.921014] ]
    ]
            },
            "relation": "intersects"
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询结果：同样 3 图形被查询出来

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "es_location_002",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "id" : 3,
          "location" : {
            "type" : "Polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ],
                [
                  116.417405,
                  39.924437
                ],
                [
                  116.417491,
                  39.912127
                ],
                [
                  116.407277,
                  39.911863
                ],
                [
                  116.407105,
                  39.923844
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

三、附录

附录一：es_location_001 索引

创建 es_location_001 索引：

PUT es_location_001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

添加 6 个文档：

POST es_location_001/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": [116.39775,39.92029]
}

POST es_location_001/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": [116.395947,39.916208]
}

POST es_location_001/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": [116.410624,39.91871]
}

POST es_location_001/_doc/4
{
  "id": 4,
  "location": [116.397235,39.909823]
}

POST es_location_001/_doc/5
{
  "id": 5,
  "location": [116.385304,39.917591]
}

POST es_location_001/_doc/6
{
  "id": 6,
  "location": [116.396548,39.92832]
}

附录二：es_location_002 索引

创建 es_location_002 索引：

PUT es_location_002
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

添加 3 个矩形文档：

POST es_location_002/_doc/1
{
  "id": 1,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.378009,39.922199], [116.385819,39.92233], [116.385819,39.914958], [116.378009,39.914958], [116.378009,39.922199] ]
    ]
  }
}

POST es_location_002/_doc/2
{
  "id": 2,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.391913,39.922199], [116.40187,39.922396], [116.402127,39.91318], [116.392085,39.913114], [116.391913,39.922199] ]
    ]
  }
}

POST es_location_002/_doc/3
{
  "id": 3,
  "location": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
      [ [116.407105,39.923844], [116.417405,39.924437], [116.417491,39.912127], [116.407277,39.911863], [116.407105,39.923844] ]
    ]
  }
}

附录三：地图工具

• 高德坐标拾取器

• 坐标系转换

系列文章

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🔥 Elasticsearch 核心技术（二）：elasticsearch-head 插件安装和使用
🔥 Elasticsearch 核心技术（三）：Kibana 安装、配置、运行（Windows 版）
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