Elasticsearch之基于地理位置进行聚合分析

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch之基于地理位置进行聚合分析

1、建立geo_point类型的mapping

第一个地理位置的数据类型,就是geo_point,geo_point,说白了,就是一个地理位置坐标点,包含了一个经度,一个维度,经纬度,就可以唯一定位一个地球上的坐标

PUT /my_index 
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "geo_point"
        }
      }
    }
  }
}

2、写入geo_point的方法

PUT my_index/my_type/1
{
  "text": "Geo-point as an object",
  "location": { 
    "lat": 41.12,
    "lon": -71.34
  }
}

3、根据地理位置进行查询

最最简单的,根据地理位置查询一些点,比如说,下面geo_bounding_box查询,查询某个矩形的地理位置范围内的坐标点

GET /my_index/my_type/_search 
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "location": {
        "top_left": {
          "lat": 42,
          "lon": -72
        },
        "bottom_right": {
          "lat": 40,
          "lon": -74
        }
      }
    }
  }
}
{
  "took": 81,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "my_index",
        "_type": "my_type",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "location": {
            "lat": 41.12,
            "lon": -71.34
          }
        }
      }
    ]
  }
}

 

需求一:统计一下,举例我当前坐标的几个范围内的酒店的数量,比如说举例我0~100m有几个酒店,100m~300m有几个酒店,300m以上有几个酒店

GET /hotel_app/hotels/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "agg_by_distance_range": {
      "geo_distance": {
        "field": "pin.location",
        "origin": {
          "lat": 40,
          "lon": -70
        },
        "unit": "mi", 
        "ranges": [
          {
            "to": 100
          },
          {
            "from": 100,
            "to": 300
          },
          {
            "from": 300
          }
        ]
      }
    }
  }
}
{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "agg_by_distance_range": {
      "buckets": [
        {
          "key": "*-100.0",
          "from": 0,
          "to": 100,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": "100.0-300.0",
          "from": 100,
          "to": 300,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": "300.0-*",
          "from": 300,
          "doc_count": 0
        }
      ]
    }
  }
}

需求二:搜索出,举例我200m,或者1公里内的酒店

GET /hotel_app/hotels/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_all": {}
        }
      ],
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "200km",
          "pin.location": {
            "lat": 40,
            "lon": -70
          }
        }
      }
    }
  }
}



相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
6月前
|
存储 搜索推荐 Java
|
11天前
|
存储 SQL 监控
|
11天前
|
运维 监控 安全
|
2月前
|
存储 缓存 自然语言处理
深度解析ElasticSearch:构建高效搜索与分析的基石
【9月更文挑战第8天】在数据爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中检索出有价值的信息成为了企业面临的重要挑战。ElasticSearch,作为一款基于Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,凭借其强大的实时搜索、分析和扩展能力,成为了众多企业的首选。本文将深入解析ElasticSearch的核心原理、架构设计及优化实践,帮助读者全面理解这一强大的工具。
176 7
|
2月前
|
存储 自然语言处理 关系型数据库
ElasticSearch基础3——聚合、补全、集群。黑马旅游检索高亮+自定义分词器+自动补全+前后端消息同步
聚合、补全、RabbitMQ消息同步、集群、脑裂问题、集群分布式存储、黑马旅游实现过滤和搜索补全功能
ElasticSearch基础3——聚合、补全、集群。黑马旅游检索高亮+自定义分词器+自动补全+前后端消息同步
|
3月前
|
自然语言处理 Java 关系型数据库
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
119 1
|
5月前
|
SQL 安全 数据挖掘
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
Elasticsearch聚合查询用于复杂数据分析,包括统计空值率。示例展示了如何计算字段`my_field`非空非零文档的百分比。查询分为三步:总文档数计数、符合条件文档数计数及计算百分比。聚合概念涵盖度量、桶和管道聚合。脚本在聚合中用于动态计算。常见聚合类型如`sum`、`avg`、`date_histogram`等。组合使用可实现多值统计、嵌套聚合和空值率计算。[阅读更多](https://zhangfeidezhu.com/?p=515)
297 0
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
|
4月前
|
运维 监控 Java
在大数据场景下,Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎,因其扩展性和易用性成为全文检索首选。
【7月更文挑战第1天】在大数据场景下,Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎,因其扩展性和易用性成为全文检索首选。本文讲解如何在Java中集成Elasticsearch,包括安装配置、使用RestHighLevelClient连接、创建索引和文档操作,以及全文检索查询。此外,还涉及高级查询、性能优化和故障排查,帮助开发者高效处理非结构化数据。
71 0
|
5月前
|
存储 缓存 自然语言处理
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
|
5月前
|
缓存 Java API
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)