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文档

xy 查询

要搜索包含 xy 点或 xy 形状字段的文档，请使用 xy 查询。

空间关系

当您向 xy 查询提供 xy 形状时，文档中的 xy 字段将使用以下空间关系与提供的形状进行匹配。

关系 描述 支持的 xy 字段类型
INTERSECTS （默认）匹配 xy 点或 xy 形状与查询中提供的形状相交的文档。 xy_point, xy_shape
DISJOINT 匹配 xy 形状与查询中提供的形状不相交的文档。 xy_shape
WITHIN 匹配 xy 形状完全在查询中提供的形状内的文档。 xy_shape
CONTAINS 匹配 xy 形状完全包含查询中提供的形状的文档。 xy_shape

以下示例说明了如何搜索包含 xy 形状的文档。要了解如何搜索包含 xy 点的文档，请参阅“查询 xy 点”部分。

在 xy 查询中定义形状

您可以通过在查询时提供新的形状定义，或通过引用在另一个索引中预先索引的形状名称来在 xy 查询中定义形状。

使用新的形状定义

要为 xy 查询提供新形状，请在 xy_shape 字段中定义它。

以下示例说明了如何搜索包含与查询时定义的 xy 形状匹配的 xy 形状的文档。

首先，创建一个索引并将 geometry 字段映射为 xy_shape

PUT testindex
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "geometry": {
        "type": "xy_shape"
      }
    }
  }
}

索引包含点和多边形的文档

PUT testindex/_doc/1
{
  "geometry": { 
    "type": "point",
    "coordinates": [0.5, 3.0]
  }
}


PUT testindex/_doc/2
{
  "geometry" : {
    "type" : "polygon",
    "coordinates" : [
      [[2.5, 6.0],
      [0.5, 4.5], 
      [1.5, 2.0], 
      [3.5, 3.5],
      [2.5, 6.0]]
    ]
  }
}

定义一个 envelope（[[minX, maxY], [maxX, minY]] 格式的边界矩形）。搜索包含与该信封相交的 xy 点或形状的文档

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "xy_shape": {
      "geometry": {
        "shape": {
          "type": "envelope",
          "coordinates": [ [ 0.0, 6.0], [ 4.0, 2.0] ]
        },
        "relation": "WITHIN"
      }
    }
  }
}

下图描绘了该示例。点和多边形都在边界信封内。

xy shape query

响应包含这两个文档

{
  "took" : 363,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "testindex",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "geometry" : {
            "type" : "point",
            "coordinates" : [
              0.5,
              3.0
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "testindex",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "geometry" : {
            "type" : "polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  2.5,
                  6.0
                ],
                [
                  0.5,
                  4.5
                ],
                [
                  1.5,
                  2.0
                ],
                [
                  3.5,
                  3.5
                ],
                [
                  2.5,
                  6.0
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

使用预索引形状定义

在构建 xy 查询时，您还可以引用在另一个索引中预索引的形状名称。使用此方法，您可以在索引时定义一个 xy 形状，并通过名称引用它，在 indexed_shape 对象中提供以下参数。

参数 描述
index 包含预索引形状的索引名称。
id 包含预索引形状的文档的文档 ID。
路径 包含预索引形状的字段的名称（作为路径）。

以下示例说明了引用另一个索引中预索引形状的名称。在此示例中，pre-indexed-shapes 索引包含定义边界的形状，而 testindex 索引包含根据这些边界检查位置的形状。

首先，创建一个 pre-indexed-shapes 索引，并将此索引的 geometry 字段映射为 xy_shape

PUT pre-indexed-shapes
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "geometry": {
        "type": "xy_shape"
      }
    }
  }
}

索引一个指定边界的信封，并将其命名为 rectangle

PUT pre-indexed-shapes/_doc/rectangle
{
  "geometry": {
    "type": "envelope",
    "coordinates" : [ [ 0.0, 6.0], [ 4.0, 2.0] ]
  }
}

将包含点和多边形的文档索引到 testindex 索引中

PUT testindex/_doc/1
{
  "geometry": { 
    "type": "point",
    "coordinates": [0.5, 3.0]
  }
}


PUT testindex/_doc/2
{
  "geometry" : {
    "type" : "polygon",
    "coordinates" : [
      [[2.5, 6.0],
      [0.5, 4.5], 
      [1.5, 2.0], 
      [3.5, 3.5],
      [2.5, 6.0]]
    ]
  }
}

在 testindex 索引中，使用过滤器搜索与 rectangle 相交的形状的文档

GET testindex/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "xy_shape": {
          "geometry": {
            "indexed_shape": {
              "index": "pre-indexed-shapes",
              "id": "rectangle",
              "path": "geometry"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

前面的查询使用默认空间关系 INTERSECTS，并返回点和多边形

{
  "took" : 26,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "testindex",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "geometry" : {
            "type" : "point",
            "coordinates" : [
              0.5,
              3.0
            ]
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "testindex",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "geometry" : {
            "type" : "polygon",
            "coordinates" : [
              [
                [
                  2.5,
                  6.0
                ],
                [
                  0.5,
                  4.5
                ],
                [
                  1.5,
                  2.0
                ],
                [
                  3.5,
                  3.5
                ],
                [
                  2.5,
                  6.0
                ]
              ]
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

查询 xy 点

您还可以使用 xy 查询来搜索包含 xy 点的文档。

创建一个将 point 映射为 xy_point 的映射

PUT testindex1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "point": {
        "type": "xy_point"
      }
    }
  }
}

索引三个点

PUT testindex1/_doc/1
{
  "point": "1.0, 1.0" 
}


PUT testindex1/_doc/2
{
  "point": "2.0, 0.0" 
}


PUT testindex1/_doc/3
{
  "point": "-2.0, 2.0" 
}

搜索位于中心为 (0, 0) 且半径为 2 的圆内的点

GET testindex1/_search
{
  "query": {
    "xy_shape": {
      "point": {
        "shape": {
          "type": "circle",
          "coordinates": [0.0, 0.0],
          "radius": 2
        }
      }
    }
  }
}

xy 点仅支持默认的 INTERSECTS 空间关系，因此您无需提供 relation 参数。

下图描绘了该示例。点 1 和点 2 在圆内，点 3 在圆外。

xy point query

响应返回文档 1 和 2

{
  "took" : 575,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "testindex1",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "point" : "1.0, 1.0"
        }
      },
      {
        "_index" : "testindex1",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.0,
        "_source" : {
          "point" : "2.0, 0.0"
        }
      }
    ]
  }
}
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