地理边界聚合编辑

在我们之前的例子中,我们通过一个覆盖大纽约区的边框来过滤结果。 然而,我们的结果全部都位于曼哈顿市中心。当为我们的用户显示一个地图的时候,放大包含数据的区域是有意义的;展示大量的空白空间是没有任何意义的。

geo_bounds 正好是这样的:它计算封装所有地理位置点需要的最小边界框:

GET /attractions/restaurant/_search
{
  "size" : 0,
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "geo_bounding_box": {
          "location": {
            "top_left": {
              "lat":  40,8,
              "lon": -74.1
            },
            "bottom_right": {
              "lat":  40.4,
              "lon": -73.9
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "new_york": {
      "geohash_grid": {
        "field":     "location",
        "precision": 5
      }
    },
    "map_zoom": { 
      "geo_bounds": {
        "field":     "location"
      }
    }
  }
}

geo_bounds 聚合将计算封装所有匹配查询文档所需要的最小边界框。

响应现在包括了一个可以用来缩放地图的边界框。

...
"aggregations": {
  "map_zoom": {
     "bounds": {
        "top_left": {
           "lat":  40.722,
           "lon": -74.011
        },
        "bottom_right": {
           "lat":  40.715,
           "lon": -73.983
        }
     }
  },
...

事实上,我们甚至可以在每一个 geohash 单元内部使用 geo_bounds 聚合, 以免一个单元内的地理位置点仅集中在单元的一部分上:

GET /attractions/restaurant/_search
{
  "size" : 0,
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "geo_bounding_box": {
          "location": {
            "top_left": {
              "lat":  40,8,
              "lon": -74.1
            },
            "bottom_right": {
              "lat":  40.4,
              "lon": -73.9
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "new_york": {
      "geohash_grid": {
        "field":     "location",
        "precision": 5
      },
      "aggs": {
        "cell": { 
          "geo_bounds": {
            "field": "location"
          }
        }
      }
    }
  }
}

cell_bounds 子聚合会为每个 geohash 单元计算边界框。

现在在每个单元里的点有一个边界框。

...
"aggregations": {
  "new_york": {
     "buckets": [
        {
           "key": "dr5rs",
           "doc_count": 2,
           "cell": {
              "bounds": {
                 "top_left": {
                    "lat":  40.722,
                    "lon": -73.989
                 },
                 "bottom_right": {
                    "lat":  40.719,
                    "lon": -73.983
                 }
              }
           }
        },
...