地理数据处理与分析全解
在地理数据处理领域，涉及到多种技术和方法，包括地理点、地理哈希、地理聚合以及地理形状等方面的处理。下面将详细介绍这些内容。
地理点处理
地理点处理中，缓存的边界框过滤器可将结果缩小到大纽约地区，而更耗费资源的地理距离过滤器能进一步将结果限定在用户 1 公里范围内。
减少内存使用
每个经纬度对需要 16 字节的内存，但很多时候并不需要如此高的精度。可以通过以下两种方式减少内存使用：
-使用压缩的字段数据格式：通过指定地理点的精度来减少内存使用。例如，将精度降低到 1 毫米可减少三分之一的内存使用，设置为 3 米可减少 62%，设置为 1 公里可节省 75%。
POST /attractions/_mapping/restaurant { "location": { "type": "geo_point", "fielddata": { "format": "compressed", "precision": "1km" } } }- 将地理点存储为文档值：避免使用内存存储地理点，而是将其存储在磁盘上。不过，这种方式只能在字段首次创建时进行映射。
PUT /attractions { "mappings": { "restaurant": { "prope
