Elasticsearch 如何实现地理空间搜索？

ES 通过 geo_point 和 geo_shape 两种类型支持地理搜索。geo_point 存储经纬度坐标点，支持 geo_distance（圆形范围）、geo_bounding_box（矩形范围）、geo_polygon（多边形范围）查询；geo_shape 存储复杂几何形状（线、多边形），支持相交、包含等空间关系查询。底层使用 geohash 编码将二维坐标映射为一维字符串，利用 BKD tree 索引加速范围检索。查询时先通过 geohash 前缀粗筛，再计算精确距离过滤。

追问

geo_point 和 geo_shape 怎么选？

存储门店位置等点数据用 geo_point，存储配送区域等面数据用 geo_shape。geo_point 查询更快，geo_shape 支持更复杂的空间关系但索引开销更大。

geo_distance 查询性能如何优化？

先用 geo_bounding_box 缩小候选集，再在结果上做精确距离计算。也可设置 geo_point 的 geohash_precision 控制索引精度。

经纬度顺序容易搞混怎么办？

ES 的 geo_point 支持多种格式：字符串 "lat,lon"、数组 [lon,lat]（GeoJSON 标准）、对象 {lat,lon}。数组格式是 lon 在前，容易出错，推荐用对象格式避免歧义。

geohash 精度怎么选？

精度越高定位越准但索引越大。常见选择：1km 精度用 geohash_precision=5（约 4.9km 边长），100m 用 6，10m 用 7。业务精度需求决定精度设置。

geo 查询能和普通查询组合吗？

可以，放在 bool query 的 filter 子句中。geo 查询不计算评分，适合做过滤条件配合全文检索使用。

写段代码

json
PUT /stores
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": { "type": "keyword" },
      "location": { "type": "geo_point" }
    }
  }
}

GET /stores/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "5km",
          "location": { "lat": 39.9, "lon": 116.4 }
        }
      }
    }
  }
}