昨晚折腾到凌晨两点，头发都要掉光了，就为了搞定那个该死的elasticsearch6 geo查询。说实话，刚开始接触这块的时候，我觉得挺简单的，不就是存个经纬度，然后查个距离嘛。结果呢？现实给了我一记响亮的耳光。数据死活查不出来，或者查出来的结果跟预期完全对不上，那种感觉真的想砸键盘。今天把这一路踩过的坑整理出来，希望能帮到正在同样泥潭里挣扎的你。
首先，你得明白，在es6里处理地理位置，核心就是那个lat_lon类型。别整那些花里胡哨的，就用这个。很多新手喜欢用object或者nested去存坐标，然后自己算距离，那是自找苦吃。es内置的geo_point或者lat_lon就是为了这个存在的。我之前的错误做法是，直接往字段里扔字符串，比如"40.7128, -74.0060"，看着没问题，但查询的时候就是报错或者返回空。记住，一定要用数字类型，而且顺序是lat, lon，别搞反了，经纬度反了，你查出来的地方可能就在地球另一端了。
第一步，建mapping的时候，别偷懒。一定要显式地声明字段类型为lat_lon。别指望es能自动识别，虽然它有时候挺智能，但在生产环境，显式声明最稳妥。比如：
"location": {
"type": "lat_lon"
}
就这么简单。别加什么text或者keyword，加了就废了。我有一次因为复制了之前的mapping模板，里面混入了text类型，结果导致整个索引重建花了半小时，心都在滴血。
第二步，插入数据。这里有个细节，很多人喜欢用bulk批量导入，速度快啊。但是，如果你用的是json格式，确保你的经纬度是数字，不是字符串。我在测试的时候，不小心把经纬度写成了字符串，虽然es没报错，但查询geo_distance的时候，它直接忽略了这些文档。查了半天日志，才发现是数据类型的问题。这坑太深了，建议你在插入前，写个小脚本校验一下数据格式。
第三步，查询。这是最让人头大的部分。geo_distance查询，你得指定中心点，还有距离。比如，查我附近5公里内的咖啡店。代码长这样：
{
"query": {
"geo_distance": {
"distance": "5km",
"location": {
"lat": 39.9042,
"lon": 116.4074
}
}
}
}
注意，这里的location字段名必须和你mapping里定义的一致。我之前就是在这里栽了跟头，mapping里叫loc，查询里写成了location，结果查不到任何数据。调试的时候，我一度怀疑是es的bug，后来才发现是字段名拼写错误。这种低级错误，真的让人想扇自己。
还有，geo_distance有个默认的距离单位是米，你可以改成km，但别搞混了。我有一次把5km写成了5m，结果查出来一堆根本不在附近的点，因为5米范围内可能只有几棵树。这种数据偏差，在业务上可是要出大问题的。
另外，别忘了geo_shape，如果你要查的是多边形区域，比如某个行政区的边界，那就得用geo_shape。这个比geo_distance复杂多了，得先导入shape数据。我上次查北京市五环内的数据，就是用的这个。导入shape的时候，格式要是GeoJSON，别用WKT，es6对GeoJSON支持更好。导入的时候，记得检查拓扑错误，不然查询结果会乱套。
最后，性能优化。geo查询挺耗资源的，特别是数据量大的时候。建议开启doc_values，默认是开的，但别动它。还有，别在geo字段上做聚合，除非你确定数据量不大。我有一次在geo字段上做terms聚合，直接导致节点OOM，服务挂了半小时。那种焦虑感，真的不想再体验第二次。
总之，elasticsearch6 geo这东西，看着简单，水很深。多测试，多验证，别信网上的某些过时教程。现在的es版本更新快，很多老方法都不适用了。希望我的这些血泪教训，能帮你少走点弯路。要是你还遇到什么问题，欢迎在评论区留言，大家一起讨论。毕竟，独乐乐不如众乐乐，大家一起踩坑，才能一起爬出来。
