java查询elasticsearch游标数据（5分钟掌握Elasticsearch空间查询之geo）

在笔者之前的文章中，已经介绍过Es对空间类型geo_Point的支持了。今天笔者来介绍一下另一种重要的空间类型geo_shape。

使用geo_shape类型，可以支持对任意空间几何形状的检索，比如圆形、矩形、多边形。如果我们存储的数据是线、面类型，都可以用geo_shape。另外，geo_shape也是可以兼容点的存储的。

如果要使用geo_shape类型进行数据存储，需要在创建mapping时显式指定。可以支持的选项包括：

• tree：可以显示指定前缀树的实现，支持geohash或者quadtree；
• precision：存储精度，默认是50m（对应层级21）;
• tree_levels：树的层级，默认21（对应精度50m）；
• strategy：检索策略，默认是term，可以指定为recursive；

在插入geo_shape类型的数据之前，首先需要创建mapping（可以理解为关系型数据库中的表结构）

PUT /test { "mappings": { "properties": { "location": { "type": "geo_shape", "precision": "5km" } } } }

geo_shape存储的是空间数据，支持geojson或者WKT格式。

geojson/WKT/es中的空间类型

4.1 存储Point类型数据——geojson格式

POST /test/_doc { "location" : { "type" : "point", "coordinates" : [-77.03653, 38.897676] } }

4.2 存储Point类型数据——WKT格式

POST /test/_doc { "location" : "POINT (-77.03653 38.897676)" }

4.3 存储多边形（polygon）数据

POST /test/_doc { "location" : { "type" : "polygon", "coordinates" : [ [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0], [100.0, 0.0] ] ] } } POST /test/_doc { "location" : "POLYGON ((100.0 0.0, 101.0 0.0, 101.0 1.0, 100.0 1.0, 100.0 0.0))" }

4.4 存储线（multilinestring）的数据

POST /test/_doc { "location" : { "type" : "multilinestring", "coordinates" : [ [ [102.0, 2.0], [103.0, 2.0], [103.0, 3.0], [102.0, 3.0] ], [ [100.0, 0.0], [101.0, 0.0], [101.0, 1.0], [100.0, 1.0] ], [ [100.2, 0.2], [100.8, 0.2], [100.8, 0.8], [100.2, 0.8] ] ] } }

本文主要介绍了geo_shape的基础存储示例，后续会出一系列文章深度讲解Es对空间查询的支持。

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