Mục đích của entry này không đi sâu vào tất cả các khía cạnh của ElasticSearch mà chỉ giới thiệu sơ lược về GeoSpatial trong search engine này.

ElasticSearch Logo

I. Đôi điều ElasticSearch

ElasticSearch cũng giống như Apache Solr là một Lucence-based search engine. Nhưng nó linh hoạt, hiện đại và dễ sử dụng hơn Solr (xem thêm). Có thể xem bảng so sánh giữa Solr và ElasticSearch.

ElasticSearch có một số ưu điểm như sau:

  • Schemaless:
    • Không cần cấu hình phức tạp, ElasticSearch sẽ tự động phát hiện các kiểu dữ liệu cơ bản mà ta đưa vào. Do đó ta chỉ cần tiến hành index tài liệu ngay sau khi cài đặt xong. Tuy nhiên với các kiểu dữ liệu khác ngoài các kiểu dữ liệu cơ bản, như geo_point, geo_shape thì chúng ta phải tiến hành mapping.
  • RESTful API
    • ElasticSearch hỗ trợ thêm, xoá, sửa indices thông qua các phương thức HTTP như GET, POST, DELETEPUT, hỗ trợ params dưới dạng JSON thay vì chỉ là GET params.
  • Distributed (mà không cần cài thêm bất cứ ứng dụng nào như Apache Zookeeper)
  • Near real-time search.

Để hiểu rõ về cơ chế indexing của các search engine thì có thể xem lại các bài trước về inverted index ở đâyvector space modelở đây. Xem cách cài đặt ElasticSearch (ES) ở đây. Và xem thêm giới thiệu về ES ở đây Elasticsearch – Awesome seach and index engine

II. Tìm kiếm địa điểm trong ElasticSearch

ElasticSearch hỗ trợ mapping một số kiểu dữ liệu như là geo_point, geo_shape. Ngoài ra, ElasticSearch còn cung cấp các chức năng filteraggregation, để giải quyết những vấn đề như: Tìm điểm gần nhất, hay thống kê có bao nhiêu điểm trong một khu vực cho trước.

Ví dụ ta mapping một cấu trúc index như sau:

curl -XPUT http://localhost:9200/business -d '
{
 "mappings" : {
    "restaurant": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "string"
            },
            "location": {
                "type"          : "geo_point",
                "geohash"       : true,
                "geohash_prefix": true
            },
            "address" : {
                "type" : "string"
            }
      }
    }
  }
}'

Chúng ta có một số địa điểm như sau:

name lat lon geohash address
Beafsteak Nam Sơn 10.775365 106.690952 w3gv7dv8xfep 200 Bis Nguyễn Thị Minh Khai, P. 6, Quận 3
Đo Đo Quán 10.768050 106.688704 w3gv7b227jbp 10/14 Lương Hữu Khánh, P. Phạm Ngũ Lão, Quận 1
Chè Hà Ký 10.754105 106.658514 w3gv5jdr5qxb 138 Châu Văn Liêm, P. 11, Quận 5
Cơm Gà Đông Nguyên 10.755465 106.652302 w3gv5j4tmxxu 89-91 Châu Văn Liêm, P. 14, Quận 5
Nhà Hàng Sân Vườn Bên Sông 10.831478 106.724668 w3gvsef9bvzc 7/3 Kha Vạn Cân, P. Hiệp Bình Chánh, Quận Thủ Đức
Lẩu Dê Bình Điền 10.869835 106.763260 w3gvv6y9kk0e 1296C Kha Vạn Cân, Quận Thủ Đức

Lấy snippet ở đây

Có một điểm hay là chúng ta chỉ cần nhập vào latlong còn geohash thì ElasticSearch tự sinh ra.

- Geo sort

Ví dụ ta muốn tìm và sắp xếp cách địa điểm theo khoảng cách từ gần đến xa từ một vị trí đã biết kinh độ và vĩ độ:

curl -XPOST "http://localhost:9200/business/restaurant/_search?pretty=1" -d'
{
   "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "sort" : [
        {
            "_geo_distance" : {
                "location" : {
                    "lat" : 10.776945451753402,
                    "lon" : 106.69494867324829
                },
                "order" : "asc",
                "unit" : "km",
                "distance_type" : "arc"
            }
        }
    ]
}'

- Geo filter

Ví dụ, chúng ta đang đứng ở dinh Độc lập có toạ độ là (10.776945451753402,106.69494867324829). Ta muốn lọc ra các địa điểm có xung quanh khu vực này 4km (trong ví dụ này mình muốn lấy bán kính là 4km, vì 5km sẽ chạm tới khu vực Quận 5). , thì tiến hành truy vấn như sau:

 
curl -XGET "http://localhost:9200/business/restaurant/_search?pretty=1 " -d'
{
    "filter" : {
        "geo_distance" : {
            "location" : {
                "lat" : 10.776945451753402,
                "lon" : 106.69494867324829
            }, 
            "distance": "4km",
            "distance_type": "arc"
        }
    }
}'

ElasticSearch sẽ trả về các kết quả trong phạm vi bán kính 4km tính từ điểm có toạ độ được chỉ định.

- Geo aggregation

**Lưu ý, mấy cái aggregation chỉ dùng được từ ElasticSearch 1.0.0 trở về sau

Ví dụ, thống kê tất cả geohash giống nhau 5 ký tự đầu tiên (Tức là thống kê những địa điểm trong cùng một khu vực 5 )

curl -XGET "http://localhost:9200/business/restaurant/_search?pretty=1 " -d'
{
    "size": 0,
    "aggregations" : {
        "restaurant-geohash" : {
            "geohash_grid" : {
                "field" : "location",
                "precision" : 5
            }
        }
    }
}'

Kết quả

{
  ...
  "aggregations" : {
    "restaurant-geohash" : {
      "buckets" : [ {
        "key" : "w3gv7",
        "doc_count" : 2
      }, {
        "key" : "w3gv5",
        "doc_count" : 2
      }, {
        "key" : "w3gvv",
        "doc_count" : 1
      }, {
        "key" : "w3gvs",
        "doc_count" : 1
      } ]
    }
  }
}

Ngoài ra chúng ta có thể thực hiện các câu truy vấn từ đơn giản (match) cho tới cách câu truy vấn phức tạp như:

Tìm chính xác

 
curl -XGET 'localhost:9200/business/restaurant/_search?size=50&pretty=1' -d '
{
  "size": 3,
    "query": {
        "match": {"name": "Lẩu Dê Bình Điền"}
    }
}'

Tìm gần đúng

 
curl -XGET 'localhost:9200/business/restaurant/_search?size=50&pretty=1' -d '
{
    "query": {
        "fuzzy_like_this" : {
            "fields" : ["address", "name"],
            "like_text" : "De Thu Duc",
            "max_query_terms" : 12
        }
    }
}'

III. Giới thiệu về geohash

World GeoHash

Bình thường thì để xác định toạ độ của một điểm bất kỳ trên bản đồ thì ta dùng kinh độ (longtitude) và vĩ độ (latitude). Geohash là một hệ thống mã base-32 thay thế, để thể hiện kinh độ và vĩ độ thay vì dưới dạng số thì dưới dạng kết hợp giữa chữ và số. Bằng cách không ngừng chia nhỏ bản đồ thành những ô vuông được đánh ký hiệu (bao gồm 0-9-a-z). Ví dụ geohash của dinh Độc Lập là w3gv7cvnryzz (10.776945451753402,106.69494867324829).

Đối với kinh độ và vĩ độ thì độ chính xác cũng khá quan trọng, nếu chúng ta thu gọn toạ độ trên thành 10.77106.69 thì nó sẽ lệch đi một khoảng 1.3km (Hẻm 150 Nguyễn Trãi thay vì số 8 Huyền Trân Công Chúa). Cái này chúng ta có thể kiểm tra bằng Google Maps.

Và những khu vực lân cận 20 của dinh Độc Lập sẽ có cùng prefix là w3gv, do đó dùng geohash rất có lợi nếu như muốn tìm những địa điểm gần với một điểm đã biết dùng inverted index. Cũng như kinh độ và vĩ độ, geohash càng dài thì vị trí càng chính xác.

GeoHash length Area height x width
1 5,009.4km x 4,992.6km
2 1,252.3km x 624.1km
3 156.5km x 156km
4 39.1km x 19.5km
5 4.9km x 4.9km
6 1.2km x 609.4m
7 152.9m x 152.4m
8 38.2m x 19m
9 4.8m x 4.8m
10 1.2m x 59.5cm
11 14.9cm x 14.9cm
12 3.7cm x 1.9cm

IV. Kết luận

ElasticSearch là một giải pháp tìm kiếm vô cùng tiện lợi và hiệu quả, không chỉ để ứng dụng làm full-text search engine thông thường mà còn giúp giải quyết dễ dàng các vấn đề tìm kiếm trong không gian (spatial search). Tuy triển khai nhanh và dễ dàng nhưng nó cũng là một giải pháp lâu dài cho các ứng dụng location based. Foursquare là một trong những công ty tiên phong chuyển từ Solr sang ElasticSearch từ tháng 8-2012. Ngoài ra nhiều công ty công nghệ khác như Github, Soundclound cũng sử dụng ElasticSearch phục vụ cho việc tìm kiếm của mình.

References: