稍微真实点的案例，酒店o2o app作为一个背景，用各种各样的方式，去搜索你当前所在的地理位置附近的酒店
搜索指定区域范围内的酒店：
建立mapping
| PUT /hotel_app { "mappings": { "hotels": { "properties": { "pin": {//pin 是obj 类型 "properties": { "location": { "type": "geo_point" } } } } } } }
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插入测试数据
| PUT /hotel_app/hotels/1 { "name": "喜来登大酒店", "pin" : { "location" : { "lat" : 40.12, "lon" : -71.34 } } }
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搜索测试一：
我们可以在搜索的时候，指定两个地点，就要在东方明珠大厦和上海路组成的矩阵的范围内，搜索我想要的酒店
| GET /hotel_app/hotels/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_bounding_box": { "pin.location": { "top_left" : { "lat" : 40.73, "lon" : -74.1 }, "bottom_right" : { "lat" : 40.01, "lon" : -71.12 } } } } } } }
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搜索测试二：
我们现在要指定东方明珠大厦，上海路，上海博物馆，这三个地区组成的多边形的范围内，我要搜索这里面的酒店
| GET /hotel_app/hotels/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match_all": {} } ], "filter": { "geo_polygon": { "pin.location": { "points": [ {"lat" : 40.73, "lon" : -74.1}, {"lat" : 40.01, "lon" : -71.12}, {"lat" : 50.56, "lon" : -90.58} ] } } } } } }
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主要就是几个点组成多边形的矩阵啦