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1.背景
地图的基础功能之一便为搜索，而搜索又分为正向搜索和逆向搜索。所谓正向搜索即输入关键字后将匹配结果进行展示，而逆向搜索则指通过位置坐标来反向查询附近的POI。
传统方案中，我们将需要支持查询数据发布成地理编码服务，基于该服务来完成搜索。但是随着数据的不断丰富，点、线、面数据不断累积，业务相关数据不断增加，单纯的兴趣点搜索已不能完全满足需求，而类似百度的全文检索才更能满足用户的需求。
针对此情况，我们分别设计了正向和逆向的全文检索方案。
2.数据存储验证
在最初方案中，我们考虑用ES来整合所有空间数据以支持全文的快速查询，但是考虑ES的环境各项目需要预装，无疑增加了项目的实施复杂度，所以我们将目光又转移回我们各项目已普遍安装的PG上。
由于PG的geometry字段可以同时写入点、线、面，这样我们可以将所有待检索的空间数据整合至一张表中。在测试中，我们将某市的全部空间数据通过编写工具整合，一共250万条，全文正向搜索可以控制在1S以内，建立gist索引后，一千米内的逆向查询也能控制在1S内，均可以满足要求。
3.正向查询设计
观察百度的搜索，其搜索结果是进行了分类的。比如收索五一，其即会出现五一劳动节，也会出现五一大道，即其返回的结果并不是完全按照命中度大小来排列，而是类型+命中度等一些列加权后进行的结果排列。
这里我不讨论其算法的实现，仅借鉴其分类思想，如正向搜索中，如果输入一个关键字，应该在每一个分页中对各类型数据均列出一两个满足的。但是，如果我们将所有类型数据整合至一张表，因为同时既要分页，又要分类，那么对大表整体查询其性能必然会有一定影响。我们做了如下设计：
a.按照大类将数据分别拆分至对应表中，查询时，分别触发对这几张表的搜索，由于我们定义的大类目前只有四类，即四张表，虽然需要多表查询，但是性能比之前是有提升的。
b.由于每种类型，满足条件的结果个数并不会一致，分页上无法保证每页出现的各类数据一样多。这里我们采用每页内容数支持浮动的方案。比如，第一页可以做到每种类型兴趣点均有两个，但是第二页中，由于部分类型兴趣点无，这第二页中展示其他几种兴趣点数据等等，且每页兴趣点的总数无需一致（以便于后台对结果的组织）。
c.对一些类型数据优先展示，比如道路等。
d.为减少搜索时数据返回量，检索时仅返回类型和编码以及描述。当鼠标移入到POI上时，则触发二次请求以获取POI详细信息。
以下为目前全文检索实现结果：
4.逆向查询设计
谷歌地图中提供了点击地图时，弹出一个搜索框，可以搜索周边数据。借用该设计逻辑，同时为了减少数据查询次数，我们将设计规定为如下：
a.通过配置以确定是否开启逆向搜索开关，并点击该开关才最终开启逆向搜索功能。
b.每一次搜索时，默认只搜索POI数据。
c.切换分类面板时，才触发对应类型的查询。
d.定义好前端接受的数据格式，支持第三方的查询URL快速接入。
最终实现结果如下：
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