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（红色）相交的最佳方法。请参阅下面三种不同情况的可视化表示：
案例一：易于检测 - 使用绿色形状坐标进行 Geoshape 查询，“relation” = “within”</p>
案例二：也不是问题 - 使用绿色形状坐标使用“relation” = “INTERSECTS”进行 Geoshape 查询</p>
案例三：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 - 这些形状彼此不相交（我想是的）即使其中一方相互接触……
有什么办法可以避免这里的假阳性结果？还有其他建议如何解决此任务吗？
PS坐标是精确的（例如：13.335594692338）。没有像 tree_levels 或精度这样的额外映射...
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，我假设您在 Elasticsearch 中存储的多边形正在使用 geohash 存储（这是 geoshape 类型的默认值）。
我不想深入细节，但看看这张图片
此描述取自 Elasticsearch 文档（细节不匹配，但您需要了解全局）：
Geohashes 将世界划分为一个由 32 个单元组成的网格（4 行 8 列），每个单元由一个字母或数字表示。g 单元覆盖格陵兰岛的一半、冰岛的全部和大不列颠的大部分地区。每个单元格可以进一步分为另外32个单元格，可以再分为32个单元格，以此类推。gc cell覆盖爱尔兰和英格兰，gcp覆盖伦敦大部分地区和英格兰南部部分地区，gcpuuz94k是白金汉宫的入口，精确到5米左右。
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 的默认树级别是什么，但如果您发现误报，它似乎对您来说太低了。
8 级的树将世界分割成大小为 的矩形 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）将此矩形的 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，您总是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。