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一个多桶聚合，作用于 geo_point 字段，在概念上与range聚合非常相似。
用户可以定义一个原点和一组距离范围桶。
该聚合计算每个文档值与原点的距离，并根据范围确定其所属的桶(如果文档与原点之间的距离在该桶的距离范围内，则该文档属于该桶)。
PUT /museums
{
"mappings": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
POST /museums/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"location": "52.374081,4.912350", "name": "NEMO Science Museum"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "52.369219,4.901618", "name": "Museum Het Rembrandthuis"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "52.371667,4.914722", "name": "Nederlands Scheepvaartmuseum"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "51.222900,4.405200", "name": "Letterenhuis"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "48.861111,2.336389", "name": "Musée du Louvre"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "48.860000,2.327000", "name": "Musée d'Orsay"}
POST /museums/_search?size=0
{
"aggs" : {
"rings_around_amsterdam" : {
"geo_distance" : {
"field" : "location",
"origin" : "52.3760, 4.894",
"ranges" : [
{ "to" : 100000 },
{ "from" : 100000, "to" : 300000 },
{ "from" : 300000 }
]
}
}
}
}
响应：
{
...
"aggregations": {
"rings_around_amsterdam" : {
"buckets": [
{
"key": "*-100000.0",
"from": 0.0,
"to": 100000.0,
"doc_count": 3
},
{
"key": "100000.0-300000.0",
"from": 100000.0,
"to": 300000.0,
"doc_count": 1
},
{
"key": "300000.0-*",
"from": 300000.0,
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
指定字段的类型必须是geo_point (只能在映射中显式设置)。
它还可以保存一个geo_point字段数组，在这种情况下，所有这些都将在聚合过程中考虑在内。
原点可以接受geo_point 类型支持的所有格式：
-
对象格式：
{ "lat" : 52.3760, "lon" : 4.894 }- 这是最安全的格式，因为它对lat和lon值最明确 -
字符串格式：
"52.3760, 4.894"- 第一个值是lat，第二个是lon -
数组格式：
[4.894, 52.3760]- 基于GeoJson标准，第一个值是lon，第二个是lat
默认情况下，距离的单位是 m (米)，但也接受：mi (英里), in (英尺), yd (码), km (千米), cm (厘米), mm (毫米).
POST /museums/_search?size=0
{
"aggs" : {
"rings" : {
"geo_distance" : {
"field" : "location",
"origin" : "52.3760, 4.894",
"unit" : "km",
"ranges" : [
{ "to" : 100 },
{ "from" : 100, "to" : 300 },
{ "from" : 300 }
]
}
}
}
}
有两种距离计算模式：arc (默认) 和 plane。
arc计算是最精确的，plane 最快但最不精确。
当搜索环境“狭窄”，并且跨越较小的地理区域(约5公里)时，请考虑使用plane。
对于非常大的区域的搜索(例如跨洲搜索)，plane将返回更高的误差。。
可以使用参数distance_type设置距离计算类型：
POST /museums/_search?size=0
{
"aggs" : {
"rings" : {
"geo_distance" : {
"field" : "location",
"origin" : "52.3760, 4.894",
"unit" : "km",
"distance_type" : "plane",
"ranges" : [
{ "to" : 100 },
{ "from" : 100, "to" : 300 },
{ "from" : 300 }
]
}
}
}
}
将 keyed 标志设置为 true会将唯一的字符串键与每个桶相关联，并将范围作为哈希而不是数组返回：
POST /museums/_search?size=0
{
"aggs" : {
"rings_around_amsterdam" : {
"geo_distance" : {
"field" : "location",
"origin" : "52.3760, 4.894",
"ranges" : [
{ "to" : 100000 },
{ "from" : 100000, "to" : 300000 },
{ "from" : 300000 }
],
"keyed": true
}
}
}
}
响应：
{
...
"aggregations": {
"rings_around_amsterdam" : {
"buckets": {
"*-100000.0": {
"from": 0.0,
"to": 100000.0,
"doc_count": 3
},
"100000.0-300000.0": {
"from": 100000.0,
"to": 300000.0,
"doc_count": 1
},
"300000.0-*": {
"from": 300000.0,
"doc_count": 2
}
}
}
}
}
也可以为每个范围定制一个键：
POST /museums/_search?size=0
{
"aggs" : {
"rings_around_amsterdam" : {
"geo_distance" : {
"field" : "location",
"origin" : "52.3760, 4.894",
"ranges" : [
{ "to" : 100000, "key": "first_ring" },
{ "from" : 100000, "to" : 300000, "key": "second_ring" },
{ "from" : 300000, "key": "third_ring" }
],
"keyed": true
}
}
}
}
响应：
{
...
"aggregations": {
"rings_around_amsterdam" : {
"buckets": {
"first_ring": {
"from": 0.0,
"to": 100000.0,
"doc_count": 3
},
"second_ring": {
"from": 100000.0,
"to": 300000.0,
"doc_count": 1
},
"third_ring": {
"from": 300000.0,
"doc_count": 2
}
}
}
}
}