Elasticsearch 地理空间搜索

作者：来自 Elastic Nathan_Reese

2021 年，OpenSearch 和 OpenSearch Dashboards 开始作为 Elasticsearch 和 Kibana 的分支。尽管 OpenSearch 和 OpenSearch Dashboards 具有相似的血统，但它们不提供相同的功能。在分叉时，只能克隆开源许可的功能。这给 OpenSearch 留下了一部分功能。自分叉以来，这种功能差距已经扩大。让我们探索如何只有 Elasticsearch 和 Kibana 才能提供最快的地图、缩短上市时间、提供更多见解并适应未来。不要让 OpenSearch 的限制限制你。

使用矢量切片提供快速地图

地图提供了一种直观的方式来显示大量数据，从数万个点，到数以千计的复杂政治边界，再到数以万计的聚合分组 - 全部都在同一张地图上！将所有这些数据传输到你的网络浏览器是一个耗时的过程。幸运的是，Mapbox 在 2010 年代初通过引入矢量切片（vector tiles）解决了这个问题。

矢量图块通过以下方式为你的地图提供快速加载：

将请求分成更小的部分。你的地图视口被分成更小的方形图块。每个图块都作为自己的请求获取，从而并行数据加载。
向浏览器发送更少的数据。复杂的几何图形被简化，以删除在请求的缩放级别上不可见的细节。例如，政治边界可能沿着河流的轮廓。虽然边界包含数千个顶点以准确地遵循河流的路径，但当该级别的细节不可见时，这些顶点将被删除。
使用节省空间的数据序列化。数据通常以文本形式发送到你的浏览器。例如，当坐标 -77.036379543 作为文本发送时，每个数字都作为单个字符发送。矢量切片使用 Google 协议缓冲区并将数字编码为 16 位或 32 位浮点数，从而显着减少空间。

Elasticsearch 提供矢量切片搜索 API（vector tile search API），以二进制 Mapbox 矢量切片形式返回搜索结果。与基于文本的 _search API 相比，加载速度快得惊人：

Kibana 中的矢量切片 (vector tiles)：使地理分析变得平滑

你需要快速地图，并且只有 Elasticsearch 可以提供二进制 Mapbox 矢量切片形式的搜索结果。

使用 Elastic Maps Service 和 Kibana 地图缩短上市时间

Elastic 地图服务

参考地图为地理数据提供了重要的背景；政治边界（如国家边界）、自然特征（如河流）以及人造特征（如道路）。 Elastic Maps Service 提供参考底图，为你在 Kibana 中的地理空间可视化提供支持。

在专用网络上运行 Elastic Stack？没问题，我们为你服务。只有 Elastic 地图服务可以托管在本地网络上。

Kibana 地图

立即将你的地理数据与 Kibana Maps 结合使用。使用多个图层和索引在单个地图中显示所有数据。绘制单个文档或使用聚合来绘制任何数据集，无论有多大。使用时间滑块对时空数据进行动画处理。自定义每个图层以突出显示有意义的维度。跨层搜索以仅关注你想要的数据。将自由文本搜索与基于字段的搜索相结合。设置时间过滤器以按时间限制图层。在地图上绘制多边形或使用要素的形状来创建空间过滤器。过滤各个层以比较方面。只有 Kibana 地图提供对 Elasicsearch 所有地理空间功能的实例访问。

此仪表板显示了别哈山火山喷发（umbre Vieja eruption）的影响。

通过 Geohex 网格和 Geo-line 聚合提供更多见解

聚合是一种重要的分析工具，用于将大量数据集分组并汇总为可使用的指标。

Geohex 网格聚合

聚合允许你将地理数据分组为几何区域，并比较和对比组间的指标。六边形网格是一种流行的定义几何区域的机制，其中每个图块的面积在整个地球上大致相同，从而可以得到更相关的统计结果。只有 Elasticsearch 提供直线和多边形的六边形空间分析。

该仪表板显示了纽约市教堂的分布。

地理线聚合

对于地理数据，每个数据点可以不仅仅是一个事件，每个数据点可以是一系列相关事件的一部分。例如，单个 GPS 坐标提供车辆在某个时间点的位置，而一系列 GPS 坐标则显示车辆的路径。只有 Elasticsearch 提供 Geo-line 聚合，允许你将点变成线，将单个事件的信息放大到更广阔的画面。

下图来自实时资产跟踪、可视化和警报教程，显示了波特兰市的公共交通巴士坐标。

通过读取模式适应未来

工作流程随着时间的推移而发展。今天的关键内容可能会减弱相关性，而未使用的信息将成为明天决策的关键数据点。读取模式使你的工作流程能够应对未来的挑战。

只有 Elasticsearch 提供带有运行时字段的读取模式。运行时字段允许你创建在查询时评估的字段。让我们通过一个示例来探索运行时字段。 Web 日志被引入 Elasticsearch。 Web 日志包含有关请求位置的地理空间信息，但该信息在写入时不会建立索引。现在，我们需要运行地理空间搜索。我们可以在查询中定义 geo_point 运行时字段并执行地理空间搜索，而无需重新索引网络日志。