Elasticsearch基于地理位置查询 geo

我们可能会遇到根据当前所在的位置，找到自己身边的符合条件的一些商店，酒店之类的。它主要支持两种类型的地理查询：一种是地理点(geo_point)，即经纬度查询，另一种是地理形状查询(geo_shape)，即支持点、线、圈、多边形查询等

距离计算类型

两点间的距离计算，有多种牺牲性能换取精度的算法：

arc

最慢但最精确的是 arc 计算方式，这种方式把世界当作球体来处理。不过这种方式的精度有限，因为这个世界并不是完全的球体。

plane

plane 计算方式把地球当成是平坦的，这种方式快一些但是精度略逊。在赤道附近的位置精度最好，而靠近两极则变差。

sloppy_arc

如此命名，是因为它使用了 Lucene 的 SloppyMath 类。这是一种用精度换取速度的计算方式，它使用 Haversine formula来计算距离。它比 arc 计算方式快 4 到 5 倍，并且距离精度达 99.9%。这也是默认的计算方式。

下面是mapping定义的简单格式

PUT myindex
{"mappings": {"mytype": {    #这里写上类型，ES6.3后都是doc"properties": {"title": {"type": "text","boost": 2},"content": {"type": "text"}}}}
}

通过地理坐标点过滤

有四种地理坐标点相关的过滤方式可以用来选中或者排除文档：

geo_bounding_box::
找出落在指定矩形框中的坐标点
geo_distance::
找出与指定位置在给定距离内的点
geo_distance_range::
找出与指定点距离在给定最小距离和最大距离之间的点
geo_polygon::
找出落在多边形中的点。这个过滤器使用代价很大。当你觉得自己需要使用它，最好先看看 geo-shapes


索引与mapping创建
http://192.168.11.237:9200/attractions/
{"mappings": {"restaurant": {"properties": {"name": {"type": "text"},"location": {"type": "geo_point"}}}}
}插入的数据格式
http://192.168.11.237:9200/attractions/restaurant/1
{"name":     "Chipotle Mexican Grill","location": "40.715, -74.011"
}
http://192.168.11.237:9200/attractions/restaurant/3
{"name":     "Pala Pizza","location": "40.722, -73.989"
}
http://192.168.11.237:9200/attractions/restaurant/3
{"name":     "Mini Munchies Pizza","location": " 40.719,-73.983"
}
查询
http://192.168.11.237:9200/attractions/restaurant/_search
{"query": {"filtered": {"filter": {"geo_distance": {"distance": "10km", "location": { "lat":  40.715,"lon": -73.988}}}}}
}

ES 改变索引mapping类型，需要别名加引用

es中想要给一个已经建好映射的索引改变映射结果，即使改变一个字段类型都是不支持的，需要重新建立索引以及映射结构，然后把以前的数据导入到新建的索引结构中去，完成改变映射结构的目的。

步骤：

1.给已有的索引定一个别名，并指向该别名

2.新建一个新的索引，新的映射结构

3.将别名指向新的索引，取消旧的索引与别名之间的关联

通过这几部即可达到重新改变映射结构的内容，例如我们想改变library01的映射中price字段的类型由现有的double变为integer类型。

从上面图中可以看出来price 类型已经是integer类型了，客户端不需要知道变化也不需要停止es服务，在必要的时候可以使用这个方法。

在映射中会有很多es关键字其它还是需要了解一下，不必死记，用熟了自然而然就知道了给大家贴一下

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