面试题：ElasticSearch距离单位API与地理空间算法结合的深度应用

Question

在ElasticSearch环境下，结合地理空间算法（如Delaunay三角剖分），设计一个方案来实现高效的地理围栏搜索，即搜索出落在不规则多边形地理围栏内的文档，并且需要利用距离单位API来计算围栏边界到文档位置的最近距离。请详细描述实现思路、涉及到的关键技术点以及代码实现框架（可使用伪代码）。

Answer 1

实现思路

1. 数据预处理：
   • 将不规则多边形地理围栏的顶点坐标存储在ElasticSearch中。可以使用GeoJSON格式，ElasticSearch支持对GeoJSON数据的索引和查询。
   • 对文档中的地理位置信息同样以GeoJSON格式存储，例如点的坐标。
2. Delaunay三角剖分：
   • 在服务器端（非ElasticSearch内部，可使用外部库如Python的scipy.spatial.Delaunay）对地理围栏的顶点进行Delaunay三角剖分。这一步生成的三角网格可以帮助快速判断点是否在多边形内。
   • 将三角剖分后的三角形信息（顶点坐标等）以某种方式存储或传递给后续的查询逻辑。
3. 查询实现：
   • 利用ElasticSearch的地理空间查询功能，先进行一个粗略的查询，筛选出距离地理围栏较近的文档。例如，使用geo_bounding_box查询先缩小范围。
   • 对于筛选出的文档，通过外部程序（如Python脚本）利用Delaunay三角剖分结果，精确判断文档的地理位置点是否在不规则多边形地理围栏内。
4. 距离计算：
   • 利用ElasticSearch的距离单位API（如geo_distance）计算围栏边界到文档位置的最近距离。可以先找到距离文档位置最近的围栏顶点，然后使用geo_distance计算距离。

关键技术点

1. ElasticSearch地理空间功能：
   • 熟悉geo_point类型的索引和geo_bounding_box、geo_distance等查询语法。
   • 能够正确设置地理空间索引的参数，如index、store等选项。
2. Delaunay三角剖分：
   • 掌握Delaunay三角剖分的原理和算法实现，以便正确生成三角网格。
   • 了解如何使用相关的库（如scipy.spatial.Delaunay）进行高效的三角剖分操作。
3. 坐标系统和距离计算：
   • 确保所有的地理坐标使用相同的坐标系统（如WGS84），避免因坐标系统不一致导致的计算错误。
   • 理解ElasticSearch距离单位API的使用，以及如何将其与三角剖分结果结合计算最近距离。

代码实现框架（伪代码）

1. 数据索引：

   from elasticsearch import Elasticsearch
   
   es = Elasticsearch()
   
   # 索引地理围栏顶点
   fence_vertices = [{"location": {"type": "point", "coordinates": [lon1, lat1]}}, 
                     {"location": {"type": "point", "coordinates": [lon2, lat2]}}, 
                     ...]
   for vertex in fence_vertices:
       es.index(index='fence_index', body=vertex)
   
   # 索引文档地理位置
   documents = [{"doc_id": 1, "location": {"type": "point", "coordinates": [doc_lon1, doc_lat1]}}, 
                {"doc_id": 2, "location": {"type": "point", "coordinates": [doc_lon2, doc_lat2]}}, 
                ...]
   for doc in documents:
       es.index(index='documents_index', body=doc)
   

2. Delaunay三角剖分：

   from scipy.spatial import Delaunay
   import numpy as np
   
   # 获取地理围栏顶点坐标
   fence_vertices = es.search(index='fence_index', body={"query": {"match_all": {}}})["hits"]["hits"]
   vertices = np.array([[hit["_source"]["location"]["coordinates"][0], hit["_source"]["location"]["coordinates"][1]] for hit in fence_vertices])
   
   tri = Delaunay(vertices)
   

3. 地理围栏搜索和距离计算：

   from elasticsearch import Elasticsearch
   
   es = Elasticsearch()
   
   # 粗略查询靠近地理围栏的文档
   near_docs = es.search(index='documents_index', body={
       "query": {
           "geo_bounding_box": {
               "location": {
                   "top_left": [min_lon, max_lat],
                   "bottom_right": [max_lon, min_lat]
               }
           }
       }
   })["hits"]["hits"]
   
   for doc in near_docs:
       doc_point = np.array(doc["_source"]["location"]["coordinates"])
       # 判断点是否在多边形内
       is_inside = tri.find_simplex(doc_point) >= 0
       if is_inside:
           # 计算最近距离
           fence_vertices = es.search(index='fence_index', body={"query": {"match_all": {}}})["hits"]["hits"]
           min_distance = float('inf')
           for vertex in fence_vertices:
               vertex_point = np.array(vertex["_source"]["location"]["coordinates"])
               distance = np.linalg.norm(doc_point - vertex_point)
               if distance < min_distance:
                   min_distance = distance
           print(f"文档 {doc['_source']['doc_id']} 在地理围栏内，最近距离: {min_distance}")
       else:
           print(f"文档 {doc['_source']['doc_id']} 不在地理围栏内")
   

请注意，上述伪代码仅为框架示例，实际应用中可能需要根据具体需求和ElasticSearch版本进行调整，并且距离计算部分的np.linalg.norm在真实地理空间中可能需要使用更精确的地理距离计算方法。