geo_distance 聚合 对一些搜索非常有用，例如找到所有距离我 1km 以内的披萨店。搜索结果应该也的确被限制在用户指定 1km 范围内，但是我们可以添加在 2km 范围内找到的其他结果：
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GET /attractions/restaurant/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"name": "pizza"
}
},
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": {
"lat": 40.8,
"lon": -74.1
},
"bottom_right": {
"lat": 40.4,
"lon": -73.7
}
}
}
}
}
},
"aggs": {
"per_ring": {
"geo_distance": {
"field": "location",
"unit": "km",
"origin": {
"lat": 40.712,
"lon": -73.988
},
"ranges": [
{ "from": 0, "to": 1 },
{ "from": 1, "to": 2 }
]
}
}
},
"post_filter": {
"geo_distance": {
"distance": "1km",
"location": {
"lat": 40.712,
"lon": -73.988
}
}
}
}
- 主查询查找名称中含有 pizza 的饭店。
- geo_bounding_box 筛选那些只在纽约区域的结果。
- geo_distance 聚合统计距离用户 1km 以内，1km 到 2km 的结果的数量。
- 最后，post_filter 将结果缩小至那些在用户 1km 范围内的饭店。
前面的请求 响应如下：
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"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.15342641,
"hits": [
{
"_index": "attractions",
"_type": "restaurant",
"_id": "3",
"_score": 0.15342641,
"_source": {
"name": "Mini Munchies Pizza",
"location": [
-73.983,
40.719
]
}
}
]
},
"aggregations": {
"per_ring": {
"buckets": [
{
"key": "*-1.0",
"from": 0,
"to": 1,
"doc_count": 1
},
{
"key": "1.0-2.0",
"from": 1,
"to": 2,
"doc_count": 1
}
]
}
}
- post_filter 已经将搜索结果缩小至仅在用户 1km 范围以内的披萨店。
- 聚合包括搜索结果加上其他在用户 2km 范围以内的披萨店。
在这个例子中，我们计算了落在每个同心环内的饭店数量。当然，我们可以在 per_rings 聚合下面嵌套子聚合来计算每个环的平均价格、最受欢迎程度，等等。
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雷达卡
发表于 2019-1-8 08:57:19
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发表于 2019-1-8 09:38:55
