ジオタイルグリッド（Geotile grid）

ジオタイルグリッド集約

複数のバケット集約で、geo_point と geo_shape の値をグリッドを表すバケットにグループ化します。結果として得られるグリッドはスパースであり、一致するデータを持つセルのみを含みます。各セルは、多くのオンラインマップサイトで使用される[https://en.wikipedia.org/wiki/Tiled_web_map]に対応しています。各セルは「{zoom}/{x}/{y}」形式でラベル付けされ、ここでzoomはユーザー指定の精度に等しいです。

• 高精度キーはxおよびyの範囲が大きく、わずかな面積をカバーするタイルを表します。
• 低精度キーはxおよびyの範囲が小さく、各タイルが大きな面積をカバーします。

精度（ズーム）が地上のサイズにどのように相関するかについては、ズームレベルのドキュメントを参照してください。この集約の精度は0から29の間で、両端を含みます。

長さ29の最高精度のジオタイルは、10cm x 10cm未満の土地をカバーするセルを生成し、高精度のリクエストはRAMおよび結果サイズの観点から非常にコストがかかる可能性があります。高い詳細レベルを要求する前に、集約を小さな地理的エリアにフィルタリングする方法については、以下の例を参照してください。

## シンプルな低精度リクエスト
#### Python
``````python
resp = client.indices.create(
   index="museums",
   mappings={
   "properties": {
   "location": {
   "type": "geo_point"
   }
   }
   },
)
print(resp)
resp1 = client.bulk(
   index="museums",
   refresh=True,
   operations=[
   {
   "index": {
   "_id": 1
   }
   },
   {
   "location": "POINT (4.912350 52.374081)",
   "name": "NEMO Science Museum"
   },
   {
   "index": {
   "_id": 2
   }
   },
   {
   "location": "POINT (4.901618 52.369219)",
   "name": "Museum Het Rembrandthuis"
   },
   {
   "index": {
   "_id": 3
   }
   },
   {
   "location": "POINT (4.914722 52.371667)",
   "name": "Nederlands Scheepvaartmuseum"
   },
   {
   "index": {
   "_id": 4
   }
   },
   {
   "location": "POINT (4.405200 51.222900)",
   "name": "Letterenhuis"
   },
   {
   "index": {
   "_id": 5
   }
   },
   {
   "location": "POINT (2.336389 48.861111)",
   "name": "Musée du Louvre"
   },
   {
   "index": {
   "_id": 6
   }
   },
   {
   "location": "POINT (2.327000 48.860000)",
   "name": "Musée d'Orsay"
   }
   ],
)
print(resp1)
resp2 = client.search(
   index="museums",
   size="0",
   aggregations={
   "large-grid": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 8
   }
   }
   },
)
print(resp2)
`

Ruby

response = client.indices.create(
  index: 'museums',
  body: {
   mappings: {
   properties: {
   location: {
   type: 'geo_point'
   }
   }
   }
  }
)
puts response
response = client.bulk(
  index: 'museums',
  refresh: true,
  body: [
   {
   index: {
   _id: 1
   }
   },
   {
   location: 'POINT (4.912350 52.374081)',
   name: 'NEMO Science Museum'
   },
   {
   index: {
   _id: 2
   }
   },
   {
   location: 'POINT (4.901618 52.369219)',
   name: 'Museum Het Rembrandthuis'
   },
   {
   index: {
   _id: 3
   }
   },
   {
   location: 'POINT (4.914722 52.371667)',
   name: 'Nederlands Scheepvaartmuseum'
   },
   {
   index: {
   _id: 4
   }
   },
   {
   location: 'POINT (4.405200 51.222900)',
   name: 'Letterenhuis'
   },
   {
   index: {
   _id: 5
   }
   },
   {
   location: 'POINT (2.336389 48.861111)',
   name: 'Musée du Louvre'
   },
   {
   index: {
   _id: 6
   }
   },
   {
   location: 'POINT (2.327000 48.860000)',
   name: "Musée d'Orsay"
   }
  ]
)
puts response
response = client.search(
  index: 'museums',
  size: 0,
  body: {
   aggregations: {
   "large-grid": {
   geotile_grid: {
   field: 'location',
   precision: 8
   }
   }
   }
  }
)
puts response

Js

const response = await client.indices.create({
  index: "museums",
  mappings: {
   properties: {
   location: {
   type: "geo_point",
   },
   },
  },
});
console.log(response);
const response1 = await client.bulk({
  index: "museums",
  refresh: "true",
  operations: [
   {
   index: {
   _id: 1,
   },
   },
   {
   location: "POINT (4.912350 52.374081)",
   name: "NEMO Science Museum",
   },
   {
   index: {
   _id: 2,
   },
   },
   {
   location: "POINT (4.901618 52.369219)",
   name: "Museum Het Rembrandthuis",
   },
   {
   index: {
   _id: 3,
   },
   },
   {
   location: "POINT (4.914722 52.371667)",
   name: "Nederlands Scheepvaartmuseum",
   },
   {
   index: {
   _id: 4,
   },
   },
   {
   location: "POINT (4.405200 51.222900)",
   name: "Letterenhuis",
   },
   {
   index: {
   _id: 5,
   },
   },
   {
   location: "POINT (2.336389 48.861111)",
   name: "Musée du Louvre",
   },
   {
   index: {
   _id: 6,
   },
   },
   {
   location: "POINT (2.327000 48.860000)",
   name: "Musée d'Orsay",
   },
  ],
});
console.log(response1);
const response2 = await client.search({
  index: "museums",
  size: 0,
  aggregations: {
   "large-grid": {
   geotile_grid: {
   field: "location",
   precision: 8,
   },
   },
  },
});
console.log(response2);

コンソール

PUT /museums
{
  "mappings": {
   "properties": {
   "location": {
   "type": "geo_point"
   }
   }
  }
}
POST /museums/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"location": "POINT (4.912350 52.374081)", "name": "NEMO Science Museum"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "POINT (4.901618 52.369219)", "name": "Museum Het Rembrandthuis"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "POINT (4.914722 52.371667)", "name": "Nederlands Scheepvaartmuseum"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "POINT (4.405200 51.222900)", "name": "Letterenhuis"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "POINT (2.336389 48.861111)", "name": "Musée du Louvre"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "POINT (2.327000 48.860000)", "name": "Musée d'Orsay"}
POST /museums/_search?size=0
{
  "aggregations": {
   "large-grid": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 8
   }
   }
  }
}

レスポンス:

コンソール結果

{
  ...
  "aggregations": {
   "large-grid": {
   "buckets": [
   {
   "key": "8/131/84",
   "doc_count": 3
   },
   {
   "key": "8/129/88",
   "doc_count": 2
   },
   {
   "key": "8/131/85",
   "doc_count": 1
   }
   ]
   }
  }
}

高精度リクエスト

詳細なバケットを要求する際（通常は「ズームイン」マップを表示するため）、geo_bounding_boxのようなフィルターを適用して対象エリアを狭める必要があります。そうしないと、数百万のバケットが作成され、返される可能性があります。

Python

resp = client.search(
   index="museums",
   size="0",
   aggregations={
   "zoomed-in": {
   "filter": {
   "geo_bounding_box": {
   "location": {
   "top_left": "POINT (4.9 52.4)",
   "bottom_right": "POINT (5.0 52.3)"
   }
   }
   },
   "aggregations": {
   "zoom1": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 22
   }
   }
   }
   }
   },
)
print(resp)

Ruby

response = client.search(
  index: 'museums',
  size: 0,
  body: {
   aggregations: {
   "zoomed-in": {
   filter: {
   geo_bounding_box: {
   location: {
   top_left: 'POINT (4.9 52.4)',
   bottom_right: 'POINT (5.0 52.3)'
   }
   }
   },
   aggregations: {
   "zoom1": {
   geotile_grid: {
   field: 'location',
   precision: 22
   }
   }
   }
   }
   }
  }
)
puts response

Js

const response = await client.search({
  index: "museums",
  size: 0,
  aggregations: {
   "zoomed-in": {
   filter: {
   geo_bounding_box: {
   location: {
   top_left: "POINT (4.9 52.4)",
   bottom_right: "POINT (5.0 52.3)",
   },
   },
   },
   aggregations: {
   zoom1: {
   geotile_grid: {
   field: "location",
   precision: 22,
   },
   },
   },
   },
  },
});
console.log(response);

コンソール

POST /museums/_search?size=0
{
  "aggregations": {
   "zoomed-in": {
   "filter": {
   "geo_bounding_box": {
   "location": {
   "top_left": "POINT (4.9 52.4)",
   "bottom_right": "POINT (5.0 52.3)"
   }
   }
   },
   "aggregations": {
   "zoom1": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 22
   }
   }
   }
   }
  }
}

レスポンス:

コンソール結果

{
  ...
  "aggregations": {
   "zoomed-in": {
   "doc_count": 3,
   "zoom1": {
   "buckets": [
   {
   "key": "22/2154412/1378379",
   "doc_count": 1
   },
   {
   "key": "22/2154385/1378332",
   "doc_count": 1
   },
   {
   "key": "22/2154259/1378425",
   "doc_count": 1
   }
   ]
   }
   }
  }
}

追加のバウンディングボックスフィルタリングを伴うリクエスト

geotile_grid集約は、提供された境界と交差するセルを考慮するboundsパラメータをオプションでサポートしています。boundsパラメータは、geo-bounding boxクエリと同じbounds形式を受け入れます。このバウンディングボックスは、集約前にポイントをフィルタリングするための追加のgeo_bounding_boxクエリとともに、またはそれなしで使用できます。これは独立したバウンディングボックスであり、追加のgeo_bounding_boxクエリと交差したり、等しい場合や、離れている場合があります。

Python

resp = client.search(
   index="museums",
   size="0",
   aggregations={
   "tiles-in-bounds": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 22,
   "bounds": {
   "top_left": "POINT (4.9 52.4)",
   "bottom_right": "POINT (5.0 52.3)"
   }
   }
   }
   },
)
print(resp)

Ruby

response = client.search(
  index: 'museums',
  size: 0,
  body: {
   aggregations: {
   "tiles-in-bounds": {
   geotile_grid: {
   field: 'location',
   precision: 22,
   bounds: {
   top_left: 'POINT (4.9 52.4)',
   bottom_right: 'POINT (5.0 52.3)'
   }
   }
   }
   }
  }
)
puts response

Js

const response = await client.search({
  index: "museums",
  size: 0,
  aggregations: {
   "tiles-in-bounds": {
   geotile_grid: {
   field: "location",
   precision: 22,
   bounds: {
   top_left: "POINT (4.9 52.4)",
   bottom_right: "POINT (5.0 52.3)",
   },
   },
   },
  },
});
console.log(response);

コンソール

POST /museums/_search?size=0
{
  "aggregations": {
   "tiles-in-bounds": {
   "geotile_grid": {
   "field": "location",
   "precision": 22,
   "bounds": {
   "top_left": "POINT (4.9 52.4)",
   "bottom_right": "POINT (5.0 52.3)"
   }
   }
   }
  }
}

レスポンス:

コンソール結果

{
  ...
  "aggregations": {
   "tiles-in-bounds": {
   "buckets": [
   {
   "key": "22/2154412/1378379",
   "doc_count": 1
   },
   {
   "key": "22/2154385/1378332",
   "doc_count": 1
   },
   {
   "key": "22/2154259/1378425",
   "doc_count": 1
   }
   ]
   }
  }
}

geo_shapeフィールドの集約

@Geoshapeフィールドの集約は、ポイントの場合とほぼ同様に機能しますが、単一の形状が複数のタイルでカウントされる可能性があります。形状の任意の部分がそのタイルと交差する場合、その形状は一致する値のカウントに寄与します。以下はこれを示す画像です:

オプション