在 Elasticsearch 中,地理位置数据的索引涉及两种主要的字段类型:geo_point
和 geo_shape
。这些字段类型允许 Elasticsearch 存储和查询地理空间数据,如坐标点、线和多边形。
Elasticsearch的geo_point
字段类型是用来索引地理位置数据的,如经度和纬度坐标。这个字段类型允许你对地理位置数据执行各种空间搜索,例如查找距离某个点一定距离内的所有点(地理空间搜索)。
数据格式:geo_point
字段可以接受多种格式的输入:
[longitude, latitude]
(例如 [0.1278, 51.5074]
)。"lat, lon"
(例如 "51.5074, 0.1278"
)。lat
和lon
字段的JSON对象(例如 {"lat": 51.5074, "lon": 0.1278}
)。查询类型:
聚合:
排序:可以根据距离到某个点的远近对文档进行排序。
在定义映射时,可以这样配置geo_point
字段:
{
"mappings": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
geo_point
字段的查询和聚合可能对性能有一定影响,特别是在处理大量数据时。合理的索引设计和查询优化可以帮助提升性能。Elasticsearch中的geo_shape
字段类型用于索引和搜索各种地理形状,如点、线、多边形等。这种字段类型适用于更复杂的地理空间数据和查询,比如需要处理区域、路线或任何自定义形状的场景。
支持的形状类型:
查询类型:
索引方法:
BKD
、Quadtree
),以优化不同类型和大小的地理形状数据的存储和查询。在定义映射时,可以这样配置geo_shape
字段:
{
"mappings": {
"properties": {
"geometry": {
"type": "geo_shape"
}
}
}
}
geo_shape
字段的查询通常比geo_point
更复杂,可能对性能有较大影响,尤其是在处理大型或复杂的形状时。geo_shape
字段类型允许调整精度,这可能影响索引大小和查询性能。geo_shape
字段的某些特性和性能可能会发生变化。