位置情報を用いたElasticsearchの活用事例/crossme-es

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1. 位置情報を用いたElasticsearch の活用事例
2. 自己紹介 川田浩史 CA7 年目 担当サー ビス8 個くらい、 ほぼ新規 CROSSME が1 番長い
3. プロダクト紹介 CROSSME 「 すれ違い」 機能が付いたマッチングサー ビス 近所で出会いやすいアプリという位置づけを目指す
4. 概要 Elasticsearch× 位置情報を使った機能を3 つ紹介 すれ違い 逆Geocoding すれ違いカバー 画像
5. すれ違い
6. すれ違いの定義
7. 方針 ユー ザー ごとに緯度経度、 更新時間を持つ 一定時間、 一定距離内に異性ユー ザー がいるかどうかを取得
8. mapping " p r o p e r t i e s " : { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " g e o _ p o i n t " } , " u p d a t e d A t " : { " t y p e " : " l o n g " } } type: 型をgeo_point とすることで、 位置情報として扱うことができる
9. query " b o o l " : { " m u s t " : [ { " r a n g e " : { " u p d a t e d A t " : { " g t " : s i n c e } } } , { " g e o _ d i s t a n c e " : { " l o c a t i o n " : [ l a t , l o n ] , " d i s t a n c e " : d i s t a n c e , " d i s t a n c e _ t y p e " : d i s t a n c e T y p e } } ] } distance miles(mi), centimeters(cm), kilometers(km) など単位付で指定 " d i s t a n c e " : " 1 0 0 c m " distance_type arc: デフォルト plane: 高速だが、 長距離や北極南極の近くでは不正確
10. 逆Geocoding 緯度経度から住所を検索
11. 背景 緯度経度から住所を検索するAPI は基本的に有料 想定されるリクエスト数ではとても払えない金額に リクエスト数の上限があったりして不安 国土交通省が、 緯度経度‑ 住所をまとめたCSV を配布している 配布されたCSV を使って逆Geocoding できるようにするのが安いし心配が少ない http://nlftp.mlit.go.jp/cgi‑bin/isj/dls/_choose_method.cgi
12. 配布されているCSV
13. 方針 緯度経度, 都道府県, 市区町村, 大字町丁目を格納 指定した緯度経度から最も近い住所1 件を取得
14. mapping " p r o p e r t i e s " : { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " g e o _ p o i n t " } , " p r e f " : { " t y p e " : " s t r i n g " } , " p r e f I d " : { " t y p e " : " s t r i n g " } , " c i t y " : { " t y p e " : " s t r i n g " } , " c i t y I d " : { " t y p e " : " s t r i n g " } , " s t r e e t " : { " t y p e " : " s t r i n g " } , " s t r e e t I d " : { " t y p e " : " s t r i n g " } }
15. data { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " r e v e r s e G e o c o d i n g " , " _ i d " : 1 0 0 0 0 0 } } { " l o c a t i o n " : { " l a t " : 3 7 . 2 6 8 9 3 2 , " l o n " : 1 4 0 . 3 6 4 9 1 5 } , " p r e f I d " : " 0 7 " , " p r e f " : " 福島県" , " c i t y I d " { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " r e v e r s e G e o c o d i n g " , " _ i d " : 1 0 0 0 0 1 } } { " l o c a t i o n " : { " l a t " : 3 7 . 2 5 0 1 2 7 , " l o n " : 1 4 0 . 3 2 3 9 0 4 } , " p r e f I d " : " 0 7 " , " p r e f " : " 福島県" , " c i t y I d " { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " r e v e r s e G e o c o d i n g " , " _ i d " : 1 0 0 0 0 2 } } { " l o c a t i o n " : { " l a t " : 3 7 . 2 3 8 0 0 8 , " l o n " : 1 4 0 . 3 2 1 6 5 0 } , " p r e f I d " : " 0 7 " , " p r e f " : " 福島県" , " c i t y I d " . . .
16. query " b o o l " : { " m u s t " : { " g e o _ d i s t a n c e " : { " l o c a t i o n " : { " l a t " : l a t , " l o n " : l o n , } , " d i s t a n c e " : d i s t a n c e } } } distance miles(mi), centimeters(cm), kilometers(km) など単位付で指定 " d i s t a n c e " : " 1 0 0 c m "
17. sort " s i z e " : 1 , " s o r t " : [ { " _ g e o _ d i s t a n c e " : { " l o c a t i o n " : [ { " l a t " : l a t , " l o n " : l o n } ] } } ] _geo_distance: 距離が近い順にソー ト, o r d e r : d e s c も指定可
18. すれ違いカバー 画像
20. 要望 すれ違い一覧の画像を、 現在地ごとに変えたい 住所以外のとこでも任意の場所で画像を指定したい 六本木ヒルズ、 代々 木公園など 指定しない場所は住所に紐付けたい
21. Geo Shape
22. 方針 住所以外の場所を登録 存在すればそのID を利用 なければ住所のcityID を利用して画像取得 cityID の画像がなければ住所のprefID を利用 prefID 画像もなければデフォルト画像を表示 ID に紐付いた画像を用意
23. mapping " p r o p e r t i e s " : { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " g e o _ s h a p e " , " t r e e " : " q u a d t r e e " , " d i s t a n c e _ e r r o r _ p c t " : d i s t a n c e E r r o r P c t } , " i m a g e I d " : { " t y p e " : " s t r i n g " } } tree: GeohashPrefixTree, QuadPrefixTree のいずれかを選択 distance_error_pct: シェイプのサイズに基づいて許容される最大誤差, デフォルトは2.5% orientation: 頂点の解釈方法, デフォルト反時計回り
24. data { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " l o c a t i o n s " , " _ i d " : 0 } } { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " p o l y g o n " , " c o o r d i n a t e s " : [ [ [ 1 3 9 . 7 4 3 1 7 5 5 0 6 5 9 1 8 , 3 5 . 6 3 7 8 7 1 5 7 5 3 4 2 4 7 ] , [ { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " l o c a t i o n s " , " _ i d " : 1 } } { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " p o l y g o n " , " c o o r d i n a t e s " : [ [ [ 1 3 9 . 7 8 8 7 5 1 6 0 2 1 7 2 8 5 , 3 5 . 6 6 7 6 8 6 6 8 2 8 7 2 4 ] , [ { " i n d e x " : { " _ t y p e " : " l o c a t i o n s " , " _ i d " : 2 } } { " l o c a t i o n " : { " t y p e " : " p o l y g o n " , " c o o r d i n a t e s " : [ [ [ 1 3 9 . 7 5 8 2 8 1 7 0 7 7 6 3 6 7 , 3 5 . 6 6 8 4 3 6 2 7 6 0 3 7 9 7 . . .
25. query " g e o _ s h a p e " : { " l o c a t i o n " : { " s h a p e " : { " t y p e " : " p o i n t " , " c o o r d i n a t e s " : [ l a t , l o n ] } } } type: point, envelope( 左上と右下の緯度経度を指定), polygon などを指定 coordinates: 緯度経度情報を格納
26. 実際に設定されているカバー 画像