每日一博 | Elasticsearch 在地理信息空间索引的探索和演进
vivo 互联网服务器团队- Shuai Guangying 本文梳理了Elasticsearch对于数值索引实现方案的升级和优化思考,从2015年至今数值索引的方案经历了多个版本的迭代,实现思路从最初的字符串模拟到KD-Tree,技术越来越复杂,能力越来越强大,应用场景也越来越丰富。从地理位置信息建模到多维坐标,数据检索到数据分析洞察都可以看到Elasticsearch的身影。 一、业务背景 LBS服务是当前互联网重要的一环,涉及餐饮、娱乐、打车、零售等场景。在这些场景中,有很重要的一项基础能力:搜索附近的POI。比如搜索附近的美食,搜索附近的电影院,搜索附近的专车,搜索附近的门店。例如:以某个坐标点为中心查询出1km半径范围的POI坐标,如下图所示: Elasticsearch在地理位置信息检索上具备了毫秒级响应的能力,而毫秒级响应对于用户体验至关重要。上面的问题使用Elasticsearch,只需用到geo_distance查询就可以解决业务问题。使用Elasticsearch的查询语法如下: GET /my_locations/_search { "query": { ...
