发布于 2016-02-29 14:29:06 | 261 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
一个查询返回的结果集中可能包含很多的点，以至于不能在地图上全部单独显示。 geohash单元聚合器可以按照你指定的精度计算每个点的geohash并将相邻的点聚合到一起。
返回结果是一个个单元格，每个单元格对应一个可以在地图上展示的 geohash。 通过改变 geohash 的精度，你可以统计全球、某个国家，或者一个城市级别的综述信息。
聚合结果是稀疏（sparse）的，因为它只返回包含了文档集合的单元。 如果你的geohash精度太细，导致生成了太多的结果集，它默认只会返回包含结果最多的10000个单元 -- 它们包含了大部分文档集合。 然后，为了找出这排在前10000的单元，它还是需要先生成所有的结果集。 你可以通过如下方式控制生成的单元的数目：
GET /attractions/restaurant/_search?search_type=count
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"geo_bounding_box": {
"location": { <1>
"top_left": {
"lat": 40,8,
"lon": -74.1
},
"bottom_right": {
"lat": 40.4,
"lon": -73.7
}
}
}
}
}
},
"aggs": {
"new_york": {
"geohash_grid": { <2>
"field": "location",
"precision": 5
}
}
}
}
每个精度为 5 的 geohash 覆盖约 25平方公里，那 10000 个单元就能覆盖 25万平方公里。 我们指定的矩形框覆盖面积约 44km * 33km，也就是大概 1452平方公里。 所以这肯定在一个安全的限度内，我们不会因此浪费大量内存来生成太多单元。
上例请求的返回如下：
...
"aggregations": {
"new_york": {
"buckets": [ <1>
{
"key": "dr5rs",
"doc_count": 2
},
{
"key": "dr5re",
"doc_count": 1
}
]
}
}
...
Again, we didn't specify any subaggregations, so all we got back was the document count. We could have asked for popular restaurant types, average price, or other details. 同样的，我们没有指定子聚合器，所以我们的返回结果是文档数目。 我们也可以（指定子聚合器来）得到流行的饭店类型，平均价格，或者其它详细信息。
提示
为了将这些单元放置在地图上展示，我们需要一个类库来将geohash解析为对于的矩形框或者中心点。 Javascript和一些语言中有现成的类库，不过你也可以根据 geo-bounds-agg 的信息自己来实现。