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本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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Geohash单元格查询 (geohash_cell Query)edit
geohash_cell 查询做的事情非常简单： 把经纬度坐标位置根据指定精度转换成一个 geohash ，然后查找所有包含这个 geohash 的位置——这是非常高效的查询。
GET /attractions/restaurant/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"geohash_cell": {
"location": {
"lat": 40.718,
"lon": -73.983
},
"precision": "2km"
}
}
}
}
}
此查询将 lat/lon 坐标点转换成对应长度的 geohash (本例中为 dr5rsk)，然后查找所有包含这个短语的位置。
然而，如上例中的写法可能不会返回 2km 内所有的餐馆。要知道 geohash 实际上仅是个矩形，而指定的点可能位于这个矩形中的任何位置。有可能这个点刚好落在了 geohash 单元格的边缘附近，但过滤器(默认会)会排除那些落在相邻单元格的餐馆。
为了修复这个问题，我们可以通过设置 neighbors参数为 true ，让查询把周围的单元也包含进来：
GET /attractions/restaurant/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"geohash_cell": {
"location": {
"lat": 40.718,
"lon": -73.983
},
"neighbors": true,
"precision": "2km"
}
}
}
}
}
明显的， 2km 精度的 geohash 加上周围的单元格，最终导致一个范围极大的搜索区域。此查询不是为精度而生，但是它非常有效率，而且可以作为更高精度的地理位置过滤器的前置过滤器。
将 precision 参数设置为一个距离可能会有误导性。 2km 的 precision 会被转换成长度为 6 的 geohash 。实际上它的尺寸是约 1.2km x 0.6km。你可能会发现明确的设置长度为 5 或 6 会更容易理解。
此查询的另一个优点是，相比 geo_bounding_box 查询，它支持一个字段中有多个坐标位置的情况。 我们在 优化盒模型 中讨论过，设置 lat_lon 选项也是一个很有效的方式，但是它只在每个字段只有单个坐标点的情况下有效。