Elasticsearch Geoshape 查询错误结果
Elasticsearch Geoshape query false results
我在 ES 中有两个 geo_shapes。我需要弄清楚的是了解其中一个形状（绿色）是否包含或与另一个形状（红色）相交的最佳方法。
请在下面查看三种不同情况的直观表示：
情况 I：很容易检测 - 使用绿色形状坐标进行 Geoshape 查询，其中“relation” = “within”
案例 II：也不是问题 - 使用绿色形状坐标使用“relation”=“INTERSECTS”进行 Geoshape 查询
案例 III：是一个真正的问题 - 使用绿色形状坐标我尝试使用“relation”=“INTERSECTS”进行 Geoshape 查询，结果返回红色形状......这是错误的 - 这个形状不彼此相交（我认为是这样），即使其中一侧相互接触......
这里有什么方法可以避免假阳性结果？关于如何解决此任务还有其他建议吗？
P.S。坐标是精确的（例如：13.335594692338）。没有像 tree_levels 或 precision...
这样的额外映射
使用 geoshape 存储在 Elasticsearch 中的每个多边形都被转换为字符串列表。
为了缩小这个解释的范围，我假设您存储在 Elasticsearch 中的多边形正在使用 geohash 存储（这是 geoshape 类型的默认设置）。
我不想深入细节，但请看一下这张图片
此描述取自 Elasticsearch 文档（细节不匹配，但您需要了解全局）：
Geohashes divide the world into a grid of 32 cells—4 rows and 8
columns—each represented by a letter or number. The g cell covers half
of Greenland, all of Iceland, and most of Great Britian. Each cell can
be further divided into another 32 cells, which can be divided into
another 32 cells, and so on. The gc cell covers Ireland and England,
gcp covers most of London and part of Southern England, and gcpuuz94k
is the entrance to Buckingham Palace, accurate to about 5 meters.
您的多边形被投影到矩形列表中，每个矩形都用一个字符串 (geohash) 表示。此投影的精度取决于树级别。我不知道 Elasticsearch 的默认树级别是多少，但如果您发现误报，它似乎对您来说太低了。
树级别 8 splits the world in rectangles of size 38.2m x 19.1m。如果你的多边形的边缘穿过这个矩形的中间，它可能会也可能不会（取决于实现）将这个矩形的 geohash 表示分配给你的多边形。
要解决您的问题，您需要增加树级别 以满足您的需求（更多关于映射 here）。请注意，尽管索引的大小会大大增加（也取决于形状的大小和复杂性）。例如，存储 1000 个区域大小的多边形（有些具有 100 个点），树级别为 8 - 索引大小约为 600-700MB。
请记住，无论您选择什么树级别，您总会冒着得到一些误报的风险，因为 geohash 永远不会 100% 精确地表示您的形状。这是精度与性能的权衡，geohash 是性能明智的选择。
我在 ES 中有两个 geo_shapes。我需要弄清楚的是了解其中一个形状（绿色）是否包含或与另一个形状（红色）相交的最佳方法。 请在下面查看三种不同情况的直观表示：
情况 I：很容易检测 - 使用绿色形状坐标进行 Geoshape 查询，其中“relation” = “within”
案例 II：也不是问题 - 使用绿色形状坐标使用“relation”=“INTERSECTS”进行 Geoshape 查询
案例 III：是一个真正的问题 - 使用绿色形状坐标我尝试使用“relation”=“INTERSECTS”进行 Geoshape 查询，结果返回红色形状......这是错误的 - 这个形状不彼此相交（我认为是这样），即使其中一侧相互接触......
这里有什么方法可以避免假阳性结果？关于如何解决此任务还有其他建议吗？
P.S。坐标是精确的（例如：13.335594692338）。没有像 tree_levels 或 precision...
这样的额外映射使用 geoshape 存储在 Elasticsearch 中的每个多边形都被转换为字符串列表。 为了缩小这个解释的范围，我假设您存储在 Elasticsearch 中的多边形正在使用 geohash 存储（这是 geoshape 类型的默认设置）。
我不想深入细节，但请看一下这张图片
此描述取自 Elasticsearch 文档（细节不匹配，但您需要了解全局）：
Geohashes divide the world into a grid of 32 cells—4 rows and 8 columns—each represented by a letter or number. The g cell covers half of Greenland, all of Iceland, and most of Great Britian. Each cell can be further divided into another 32 cells, which can be divided into another 32 cells, and so on. The gc cell covers Ireland and England, gcp covers most of London and part of Southern England, and gcpuuz94k is the entrance to Buckingham Palace, accurate to about 5 meters.
您的多边形被投影到矩形列表中，每个矩形都用一个字符串 (geohash) 表示。此投影的精度取决于树级别。我不知道 Elasticsearch 的默认树级别是多少，但如果您发现误报，它似乎对您来说太低了。
树级别 8 splits the world in rectangles of size 38.2m x 19.1m。如果你的多边形的边缘穿过这个矩形的中间，它可能会也可能不会（取决于实现）将这个矩形的 geohash 表示分配给你的多边形。
要解决您的问题，您需要增加树级别 以满足您的需求（更多关于映射 here）。请注意，尽管索引的大小会大大增加（也取决于形状的大小和复杂性）。例如，存储 1000 个区域大小的多边形（有些具有 100 个点），树级别为 8 - 索引大小约为 600-700MB。
请记住，无论您选择什么树级别，您总会冒着得到一些误报的风险，因为 geohash 永远不会 100% 精确地表示您的形状。这是精度与性能的权衡，geohash 是性能明智的选择。