Вы, безусловно, можете иметь несколько кружков в одном документе, и поиск все равно будет совпадать, если любой из кружков содержит вашу точку. Сокращение шагов для краткости:
PUT location_test
{"mappings":{"properties":{"location":{"type":"geo_shape","strategy":"recursive"}}}}
Принимая в ваш массив кругов:
PUT location_test/_doc/2
{"location":[{"type":"circle","coordinates":[73.7769,18.5642],"radius":"10mi"},{"type":"circle","coordinates":[-118.240853,34.052997],"radius":"10mi"}]}
Тот же запрос, что и для одного круга.
GET location_test/_search
{"query":{"bool":{"must":[{"geo_shape":{"location":{"shape":{"type":"point","coordinates":[73.7769,18.5642],"relation":"contains"}}}}]}}}
, что делает наш интерес c. Противоречивым, но приятным моментом является то, что не имеет значения , если вы предоставляете один объект или список объектов. ElasticSearch обрабатывает оба без изменения сопоставления.
Просто обратите внимание, что ваши круги находятся на противоположных сторонах земного шара:

Если вы знаете об этом и запрашиваете ваш locations
, то все в порядке.
С точки зрения производительности, помните, что круги представлены как многоугольники 
, которые, в зависимости от вашей версии ES, представлены в виде набора треугольников .
Так что вы можете индексировать окружность -похоже на полигоны вместо кругов, чтобы, возможно, ускорить индексацию или даже подумать о слиянии ваших кругов в набор полигонов (MultiPolygon), потому что, как это выглядит, ваш список кругов представляет связанные геометрии.