Elasticsearch可以找到距离一组参考点一定距离的地方。

Question

我需要帮助做一个查询，以便使用elasticsearch找到哪些地方距离一些参考点不到1000米。例如：哪些药店距离用户定义的地铁站不到1000米。我有它们的经纬度值。

我在elasticsearch上找到了一些这种搜索类型的例子，但所有这些例子都是考虑到过滤器上的一组静态参考点（硬编码纬度和经度）。

补充更多信息。

GET /places
{
  "places" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "location" : {
          "type" : "geo_point"
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
}

GET /references
{
"references" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "location" : {
          "type" : "geo_point"
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
}

我试图创建一个搜索请求，在这个请求中，我可以根据参考索引中的文档列表来选择地方索引中的文档。大部分的例子只是演示如何搜索这样的文档。

GET /places/_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match_all" : {}
            },
            "filter" : {
                "geo_distance" : {
                    "distance" : "1000m",
                    "pin.location" : {
                        "lat" : 40,
                        "lon" : -70
                    }
                }
            }
        }
    }
}

上面的例子中pin.locationorigin的值是固定的，但我需要这个基于参考索引的值。

在MySQL中应该是这样的。

select pl.latitude, pl.longitude from places as pl
where exists (
select rf.id from references as rf where ST_Distance_Sphere(
        point(pl.longitude, pl.latitude),
        point(rf.longitude, rf.latitude)
    ) < 1000 and rf.name = "subway"
) and pl.name = "drugstore"

Answer 1

AFAIK &不幸的是，没有其他的方法可以替代。ST_Distance_Sphere 在ES中。

将需要重新思考你的数据结构方式--也许最接近你的数据结构。n 各个 place? 比如，5公里。那么，如果用户要求<=1km，你可以过滤掉太远的。

地铁站drugstoresetc大多是固定的位置（包括字面的&形象的）。它们不会经常改变属性geolocetc。当它们发生变化时，简单的更新每个附近的地方应该可以做到这一点。