我看到几种方法可以做到这一点：
答：一种方法是简单地按距离原点的相反顺序按距离排序。您将使用geo_distance查询，然后按距离排序。在下面的查询中，最远的文档将首先出现，即排序值是距原点的距离，并且我们以降序排序。
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"geo_distance": {
"from" : "100km",
"to" : "200km",
"location": {
"lat": 10,
"lon": 20
}
}
}
}
},
"sort": [
{
"_geo_distance": {
"location": {
"lat": 10,
"lon": 20
},
"order": "desc",
"unit": "km",
"distance_type": "plane"
}
}
]
}
B.第二种方法涉及使用geo_distance_range查询以便在原点周围定义一个“环”。圆环的宽度可以某种方式象征您要在高斯函数中使用的偏移+比例（尽管不会衰减）。在这里，我们定义了一个距原点500公里的10公里宽的环，并按该环中的距离对文档进行排序。
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"geo_distance_range": {
"from": "495km",
"to": "505km",
"location": {
"lat": 10,
"lon": 20
}
}
}
}
},
"sort": [
{
"_geo_distance": {
"location": {
"lat": 10,
"lon": 20
},
"order": "desc",
"unit": "km",
"distance_type": "plane"
}
}
]
}
C.最后一种方法涉及更多。我们基本上是一个“逆高斯”形后，基本上都是这个数字（33），但颠倒，或者这一次它更好地代表甜甜圈形状后，我们是。我们可以将上面的解决方案B与gauss仅在该环内得分的函数结合在一起。在下面的查询中，我们基本上是说，我们只对距原点约500 km的位置感兴趣，而让高斯函数仅对那些文档起作用。虽然它并不完美，但是可能足够接近您的需求。
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"geo_distance_range": {
"from": "495km",
"to": "505km",
"location": {
"lat": 10,
"lon": 20
}
}
},
"query": {
"function_score": {
"functions": [
{
"gauss": {
"location": {
"origin": {
"lat": 10,
"lon": 20
},
"offset": "500km",
"scale": "5km"
}
}
}
]
}
}
}
},
"sort": {
"_score": "desc"
}
}
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