ES 使用geo point 查询离目标地址最近的数据

        需求描述：项目中需要通过经纬度坐标查询目标地所在的行政区。

        解决思路有两种，使用mysql和es分别查询。

        1、使用mysql进行查询

        将带有经纬度坐标的省市区数据存入mysql中，使用mysql直接计算，表结构及查询sql如下。

        表结构：

CREATE TABLE `sys_district` (
	`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
	`parent_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '父栏目',
	`name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8_general_ci',
	`zipcode` INT(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
	`pinyin` VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8_general_ci',
	`lng` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8_general_ci',
	`lat` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8_general_ci',
	`level` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
	`sort` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '50' COMMENT '排序',
	`location` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8_general_ci',
	PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)
COMMENT='（公共）区域数据'
COLLATE='utf8_general_ci'
ENGINE=InnoDB
;

        查询sql： 

SELECT * FROM sys_district WHERE ABS(lat - 34.4328) + ABS(lng - 115.88) = (SELECT MIN(ABS(lng - 115.88) + ABS(lat - 34.4328)) FROM sys_district ) LIMIT 1;

        使用mysql计算可优化的地方在于，新版本mysql提供了空间几何字段类型POINT，优化后新表结构如下。

CREATE TABLE `sys_district` (
	`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
	`parent_id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT '父栏目',
	`name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb3_general_ci',
	`zipcode` INT(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
	`pinyin` VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb3_general_ci',
	`lng` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb3_general_ci',
	`lat` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb3_general_ci',
	`geom` POINT NOT NULL COMMENT 'geo',
	`level` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
	`sort` TINYINT(3) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '50' COMMENT '排序',
	`location` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COLLATE 'utf8mb3_general_ci',
	PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
	SPATIAL INDEX `geom` (`geom`)
)
COMMENT='（公共）区域数据'
COLLATE='utf8mb3_general_ci'
ENGINE=InnoDB
;

        字段设置：

ALTER TABLE `sys_district`
	ADD COLUMN `geom` POINT NULL AFTER `lat`;


UPDATE sys_district SET geom = ST_PointFromText(CONCAT('POINT(', lng, ' ', lat, ')')) ;


ALTER TABLE sys_district ADD SPATIAL INDEX(geom);

        查询sql如下：

        ST_PointFromText(CONCAT('POINT(', lng, ' ', lat, ')')) 将表中的经度和纬度转换为几何点。

  ST_Distance_Sphere(geom, ST_PointFromText(CONCAT('POINT(', 120.15, ' ', 30.28, ')'))) 计算每个点与目标点之间的距离（单位为米）。

  ORDER BY distance 按距离从小到大排序

SELECT id, name, lng, lat,
       ST_Distance_Sphere(geom, ST_PointFromText(CONCAT('POINT(', 120.15, ' ', 30.28, ')'))) AS distance
FROM sys_district
ORDER BY distance
LIMIT 3;

        2、使用es进行查询

        将带有经纬度坐标的省市区数据存入es中，mappings字段使用geo point类型，索引及查询dsl如下。

        geo point文档地址：
                Geo-distance query | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic

                Sort search results | Elasticsearch Guide [8.6] | Elastic

        mappings结构：

PUT /sys_district
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 1
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "parent_id": {
        "type": "long"
      },
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "zipcode": {
        "type": "integer"
      },
      "pinyin": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point" // 如果用于地理坐标，可以考虑使用 geo_point 类型
      },
      "level": {
        "type": "byte" 
      },
      "sort": {
        "type": "byte"
      }
    }
  }
}

        dsl语句：

# 搜索坐标点附近的数据
GET sys_district/_search
{
  "from": 0,
  "size": 3,
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match_all": {}
      },
      "filter": [
        {
          "geo_distance": {
            # 半径内距离限制
            "distance": "100km",
            "location": {
                # 目的地坐标
              "lat": 34.4328,
              "lon": 115.88
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "level": "3"
          }
        }
      ]
    }
  },
# 排序
  "sort" : [
    {
      "_geo_distance" : {
        "location" : {
          "lat" :  34.4328,
          "lon" :115.88
        },
        "order" : "asc",
        "unit" : "km"
      }
    }
  ]
}

        获取举例最近的排序不能漏了