一、前言

随着互联网+的热门，越来越多的传统行业将全部或者部分业务转移到互联网上，其中不乏一些和地理位置强相关的行业。基于地理位置的搜索功能，大大提升了人们的生活和工作效率。例如，外出旅行时，只需要用手机打开订酒店的应用软件，查找附近心仪的酒店下单即可；又或者打车行业，人们不用在寒冷的户外拦截出租车，只需要在室内打开打车APP定位到当前位置，然后确定目的地，系统就可以为附近的车辆派发订单。
幸运的是，ES为用户提供了基于地理位置的搜索功能。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、圆形和多边形查询等。
从实用性来说，地理点（即geo_point）数据类型的使用的更多一些，本节也只对地理点类型进行介绍。
对应于geo_point字段类型的查询方式有3种，分别为geo_distance查询、geo_bounding_box查询和geo_polygon。
为了更方便专一的学习地理搜索，我们在hotel索引批量增加多条文档，内容如下：

POST /hotel_location/_doc/_bulk
{"index":{"_id":51}}
{"title":"连锁酒店1","location":{"lat":"40.17836693398477","lon":"116.64002551005981"}}
{"index":{"_id":52}}
{"title":"连锁酒店2","location":{"lat":"40.19103839805197","lon":"116.5624013764374"}}
{"index":{"_id":53}}
{"title":"连锁酒店3","location":{"lat":"40.13933715136454","lon":"116.63441990026217"}}
{"index":{"_id":54}}
{"title":"连锁酒店4","location":{"lat":"40.14901664712196","lon":"116.53067995860928"}}
{"index":{"_id":55}}
{"title":"连锁酒店5","location":{"lat":"40.125057718315716","lon":"116.62963567059545"}}
{"index":{"_id":56}}
{"title":"连锁酒店6","location":{"lat":"40.19216257806647","lon":"116.64025980109571"}}
{"index":{"_id":57}}
{"title":"连锁酒店7","location":{"lat":"40.16371689899584","lon":"116.63095084701624"}}
{"index":{"_id":58}}
{"title":"连锁酒店8","location":{"lat":"40.146045218040605","lon":"116.5696251832195"}}
{"index":{"_id":59}}
{"title":"连锁酒店9","location":{"lat":"40.144735806234166","lon":"116.60712460957835"}}

通过上面的步骤，我们完成了9条经纬度数据的插入；可以通过search语句查询一下结果

二、geo_bounding_box

geo_bounding_box语法又称为地理坐标盒模型，在当前语法中，只需选择一个矩阵范围(输入矩阵的左上角的顶点地理坐标和矩阵的右上角的顶点地理坐标，构建成为一个矩阵)，即可计算出当前矩阵中符合条件的元素；

简单来说呢，就是给定两个坐标，通过这两个坐标形成对角线，平行于地球经纬度从而得到的一个矩阵。采用geo_bounding_box语法可以得到坐落于当前矩阵中的元素的信息；
假设如上图我这边给定两个坐标，分别是A(116.498353,40.187328) 和 B(116.610461,40.084509)，这样我们就得到了一个矩阵。
ES的geo_bounding_box语法有很多种查询方式，但是需要注意的是我们要确定好哪个是左上角的坐标，哪个是右下角的坐标，并且这两个坐标不能互换。
那上面的例子通过A\B两点去找矩阵范围内的酒店，DSL如下

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {"lat": 40.187328,"lon": 116.498353},"bottom_right": {"lat": 40.084509,"lon": 116.610461}}}}
}

输出如下，可以看到有3家酒店位于这个矩阵范围中：

{..."hits" : {"total" : {"value" : 3,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "54","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "连锁酒店4","location" : {"lon" : "116.53067995860928","lat" : "40.14901664712196"}}},{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "58","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "连锁酒店8","location" : {"lon" : "116.5696251832195","lat" : "40.146045218040605"}}},{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "59","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "连锁酒店9","location" : {"lon" : "116.60712460957835","lat" : "40.144735806234166"}}}]}
}

那么除了上面的查询的DSL语法之外，还有如下语法，获取的结果和上面DSL均相同：

1. 基于经纬度数组的DSL语法

需要注意的是，数组形式的，经纬度顺序需调换一下
这样就不需要输入lat和lon了，直接通过数组表示经纬度

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": [116.498353,40.187328],"bottom_right": [116.610461,40.084509]}}}
}

2. 基于经纬度字符串的DSL语法

字符串不同于数组，经纬度顺序不需要调换

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": "40.187328,116.498353","bottom_right": "40.084509,116.610461"}}}
}

3. 基于经纬度边界框WKT的DSL语法

可以看到先是A的经度，再是B的经度，然后是A的纬度，再是B的纬度，通过BBOX封装

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"wkt": "BBOX (116.498353,116.610461,40.187328,40.084509)"}}}
}

4. 基于经纬度GeoHash的DSL语法

//关于GeoHash可以参考两个网址
// 全球GeoHash地图 http://geohash.gofreerange.com/
// GeoHash坐标在线转换 http://geohash.co/
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": "wx4udgz","bottom_right": "wx4uj91"}}}
}

5. 基于经纬度顶点属性的DSL语法
   相当于把top_left和bottom_right分成了四个

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"location": {"top": 40.187328,"left": 116.498353,"bottom": 40.084509,"right": 116.610461}}}
}

至此，采用上述6种方式计算的矩阵坐落元素所执行结果均一致，且逐个在地图上核实，所召回的建筑均真实的在上图的矩阵中；
计算某个矩阵或者是多边形中的元素，在Redis中目前是不支持的，在这方面ES表现的更为强大；通过上述的三种语法可以看到，ES可以很好的支持 矩阵、圆、多边形的空间地理检索，通过查看Redis的语法可以看到Redis目前只支持圆的空间地理检索；

在java客户端使用new GeoBoundingBoxQueryBuilder()构造geo_bounding_box请求，我们可以看到它有很多附加的方法

但是我们这次使用的主要是setCorners()设置两点距离，可以看到它支持geoHash,两点坐标，经纬度顶点等查询方法。

我们使用两点坐标来进行查询
Service如下：

public List<Hotel> geoBoundingBoxQuery(HotelDocRequest hotelDocRequest) throws IOException {//新建搜索请求String indexName = getNotNullIndexName(hotelDocRequest);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 构造左上点坐标GeoPoint topLeft = new GeoPoint(40.187328D, 116.498353D);// 构造右下点坐标GeoPoint bottomRight = new GeoPoint(40.084509D, 116.610461D);GeoBoundingBoxQueryBuilder geoBoundingBoxQueryBuilder = new GeoBoundingBoxQueryBuilder("location").setCorners(topLeft,bottomRight);searchSourceBuilder.query(geoBoundingBoxQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);return getQueryResult(searchRequest);}

这次getQueryResult()，我们需要将结果能够正常返回location这个属性
首先我们建立Location这个类,lat代表纬度，lon代表经度：

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Location {private String lat;private String lon;
}

然后在hotel索引类增加location属性，这个属性名和你建造索引用的是一样的：

然后对getQueryResult进行改造，因为我们获取到location的json对象其实是类似于hashMap结构的对象，我们可以使用JSONUtil.toJsonStr(location)将其先转化为json字符串，然后通过JSONUtil.toBean(String jsonString,T)转化成我们的目标对象Location。
完整代码如下：

private List<Hotel> getQueryResult(SearchRequest searchRequest) throws IOException {ArrayList<Hotel> resultList = new ArrayList<>();SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);RestStatus status = searchResponse.status();if (status != RestStatus.OK) {return Collections.emptyList();}SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();for (SearchHit searchHit : searchHits) {Hotel hotelResult = new Hotel();hotelResult.setId(searchHit.getId());   //文档_idhotelResult.setIndex(searchHit.getIndex());   //索引名称hotelResult.setScore(searchHit.getScore());   //文档得分//转换为MapMap<String, Object> dataMap = searchHit.getSourceAsMap();hotelResult.setTitle((String) dataMap.get("title"));hotelResult.setCity((String) dataMap.get("city"));Object price = dataMap.get("price");if (price != null) {hotelResult.setPrice(Double.valueOf((String) price));}//获取locationObject location = dataMap.get("location");if (location != null) {hotelResult.setLocation(JSONUtil.toBean(JSONUtil.toJsonStr(location), Location.class));}resultList.add(hotelResult);}return resultList;}

然后回到controller调用：

	@PostMapping("/query/bounding-box")public FoundationResponse<List<Hotel>> geoBoundingBoxQuery(@RequestBody HotelDocRequest hotelDocRequest) {try {List<Hotel> hotelList = esQueryService.geoBoundingBoxQuery(hotelDocRequest);if (CollUtil.isNotEmpty(hotelList)) {return FoundationResponse.success(hotelList);} else {return FoundationResponse.error(100,"no data");}} catch (IOException e) {log.warn("搜索发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("服务发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());}}

postman调用截图：

三、geo_distance

ES中的geo_distance语法与Redis中的georadius语法类似，通过给定一个坐标和半径，圈出圆内的点。在ES可以定义一些排序规则返回召回结果集数据与当前坐标的距离，Redis中默认返回了距离；
与geo_bounding_box语法类似，geo_distance语法也有多种查询方式，如 经纬度属性、经纬度数组、经纬度字符串、GeoHash等，下面就简单的以 经纬度字符串为例进行演示，重新选定坐标，以纬度(116.5864,40.174697)为例，查询3km范围内的酒店

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{"distance":"3km","location":"40.174697,116.5864"}}
}

查询结果如下：

{..."hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "52","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "连锁酒店2","location" : "40.19103839805197,116.5624013764374"}}]}
}

而geo_distance和后面我们的sort排序用的很紧密，例如微信附近的人就可以通过该功能实现，其中结合sort可以返回当前位置与目标位置之间的距离。这个我们后面会介绍。
在Java客户端可以使用new GeoDistanceQueryBuilder()构造geo_distance查询，通过distance()设置以指定坐标点为中心的半径大小以及距离的单位，point()设置指定坐标点，service如下：

	public List<Hotel> geoDistanceQuery(HotelDocRequest hotelDocRequest) throws IOException {//新建搜索请求String indexName = getNotNullIndexName(hotelDocRequest);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 假设目标距离坐标GeoPoint sourcePoint = new GeoPoint(40.174697D, 116.5864D);GeoDistanceQueryBuilder geoDistanceQueryBuilder = new GeoDistanceQueryBuilder("location").distance("3", DistanceUnit.KILOMETERS).point(sourcePoint);searchSourceBuilder.query(geoDistanceQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);return getQueryResult(searchRequest);}

controller如下：

	@PostMapping("/query/geo-distance")public FoundationResponse<List<Hotel>> geoDistanceQuery(@RequestBody HotelDocRequest hotelDocRequest) {try {List<Hotel> hotelList = esQueryService.geoDistanceQuery(hotelDocRequest);if (CollUtil.isNotEmpty(hotelList)) {return FoundationResponse.success(hotelList);} else {return FoundationResponse.error(100, "no data");}} catch (IOException e) {log.warn("搜索发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("服务发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());}}

postman截图如下：

四、geo_polygon

ES的geo_polygon语法，可以通过指定多个坐标点，从而构成一个多边形，然后从当前多边形中召回坐落其中的元素进行召回；在当前语法中，最少需要3个坐标，从而构成一个多边形；
例如我在ES增加一个我公司的坐标（121.530533,31.085692）

POST /hotel/_doc/031
{"title":"上海闵行浦江智谷","location":{"lat":"31.085692","lon":"121.530533"}
}

然后可以指定3个坐标，将公司位置坐落于这三个坐标中，看看公司位置是否可以检索出来，3个坐标在地图上的展示如下

坐标点A：(121.531257,31.085262)
坐标点B：(121.529694,31.085494)
坐标点C：(121.530632,31.086252)

ES的geo_polygon语法也支持多种语法，如 经纬度数组、经纬度字符串、GeoHash值等；这里就采用字符串演示了，另外两种语法不再赘述；其执行DSL如下

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_polygon": {"location": {"points": ["31.085262,121.531257","31.085494, 121.529694","31.086252, 121.530632"]}}}
}

结果如下：

{..."hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "031","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "上海闵行浦江智谷","location" : {"lat" : "31.085692","lon" : "121.530533"}}}]}
}

可以看到，通过三个点构建成一个三角形，当目标元素坐落于所构建的形状中，即可很好的将其召回；

到这里，关于ES的geo_point语法已经接近尾声了，简单的了解了一下ES的空间地理支持；下面再新增一种相对复杂一点的地形，看看geo_polygon语法可以很好的支持不。

通过刚才的3个坐标，我们新增一个坐标，构建一个凹形的多边形，将目标节点剔除在多边形外，看看ES在这方面的支持如何，最终构建的多边形如下:

GET /hotel/_search
{"query": {"geo_polygon": {"location": {"points": ["31.085262,121.531257","31.086252, 121.530632","31.085494, 121.529694","31.085854,121.530524"]}}}
}

结果没有找到：

需要注意的是，查询语句输入的点的顺序是需要注意的，它会按照你输入的点的顺序构成不同的多边形，从而出现不同的结果，就像我上图那样的使用箭头标注顺序，如果我改变某个点的顺序，有可能就会把目标囊括进去从而和之前结果不一样。
那么在java客户端可以使用new GeoPolygonQueryBuilder ()构造geo_polygon查询，构造方法包含需要查询的字段以及可以接收一个GeoPoint数组，数组就和我们刚才DSL中输入的那些点是一样的，记住要按照顺序放，service如下：

public List<Hotel> geoPolygonQuery(HotelDocRequest hotelDocRequest) throws IOException {//新建搜索请求String indexName = getNotNullIndexName(hotelDocRequest);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 假设目标距离坐标ArrayList<GeoPoint> geoPoints = new ArrayList<GeoPoint>();GeoPoint sourcePoint1 = new GeoPoint(31.085262D, 121.531257D);GeoPoint sourcePoint2 = new GeoPoint(31.085494D, 121.529694D);GeoPoint sourcePoint3 = new GeoPoint(31.086252D, 121.530632D);geoPoints.add(sourcePoint1);geoPoints.add(sourcePoint2);geoPoints.add(sourcePoint3);GeoPolygonQueryBuilder geoPolygonQueryBuilder = new GeoPolygonQueryBuilder("location", geoPoints);searchSourceBuilder.query(geoPolygonQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);return getQueryResult(searchRequest);}

controller如下：

@PostMapping("/query/geo-polygon")public FoundationResponse<List<Hotel>> geoPolygonQuery(@RequestBody HotelDocRequest hotelDocRequest) {try {List<Hotel> hotelList = esQueryService.geoPolygonQuery(hotelDocRequest);if (CollUtil.isNotEmpty(hotelList)) {return FoundationResponse.success(hotelList);} else {return FoundationResponse.error(100, "no data");}} catch (IOException e) {log.warn("搜索发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("服务发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());}}

postman执行如下：