缓存地理位置过滤器

因为如下两个原因，地理位置过滤器默认是不被缓存的：

• 地理位置过滤器通常是用于查找用户当前位置附近的东西。但是用户是在移动的，并且没有两个用户的位置完全相同，因此缓存的过滤器基本不会被重复使用到。

• 过滤器是被缓存为比特位集合来表示段（segment）内的文档。假如我们的查询排除了几乎所有文档，只剩一个保存在这个特别的段内。一个未缓存的地理位置过滤器只需要检查这一个文档就行了，但是一个缓存的地理位置过滤器则需要检查所有在段内的文档。

缓存对于地理位置过滤器也可以很有效。 假设你的索引里包含了所有美国的宾馆。一个在纽约的用户是不会对旧金山的宾馆感兴趣的。 所以我们可以认为纽约是一个热点（hot spot），然后画一个边框把它和附近的区域围起来。

如果这个地理盒模型过滤器（geo_bounding_box）被缓存起来，那么当有位于纽约市的用户访问时它就可以被重复使用了。 它可以直接排除国内其它区域的宾馆。然后我们使用未缓存的，更加明确的地理盒模型过滤器（geo_bounding_box）或者地理距离过滤器（geo_distance）来在剩下的结果集中把范围进一步缩小到用户附近：

GET /attractions/restaurant/_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "geo_bounding_box": {
                "type": "indexed",
                "_cache": true, <1>
                "location": {
                  "top_left": {
                    "lat":  40,8,
                    "lon": -74.1
                  },
                  "bottom_right": {
                    "lat":  40.4,
                    "lon": -73.7
                  }
                }
              }
            },
            {
              "geo_distance": { <2>
                "distance": "1km",
                "location": {
                  "lat":  40.715,
                  "lon": -73.988
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

• <1> 缓存的地理盒模型过滤器把结果集缩小到了纽约市。
• <2> 代价更高的地理距离过滤器（geo_distance）让结果集缩小到1km内的用户。