Places Insights के डेटा और क्वेरी के बारे में जानकारी

Places Insights का डेटा

Places Insights, BigQuery में पूरे और नमूना डेटासेट उपलब्ध कराता है.

नमूना डेटासेट, Places Insights को आज़माने के लिए उपलब्ध कराए जाते हैं. इससे, पूरा डेटासेट खरीदने का फ़ैसला लेने से पहले, प्रॉडक्ट की उपयोगिता और वैल्यू का आकलन किया जा सकता है. नमूना डेटासेट में सिर्फ़ शहर का डेटा शामिल होता है. इसमें आस-पास के मेट्रोपॉलिटन इलाके का डेटा शामिल नहीं होता.

नमूना सूची में, सहायता करने वाले हर देश के लिए, सबसे बड़े शहर का डेटा शामिल होता है:

ऐम्स्टर्डम (नीदरलैंड्स)	हेलसिंकी (फ़िनलैंड)	प्लोवदिव (बुल्गारिया)
अंकारा (तुर्किये)	हॉन्ग कॉन्ग (हॉन्ग कॉन्ग)	रिफ़्फ़ा (बहरीन)
अरेक्विपा (पेरू)	जकार्ता (इंडोनेशिया)	रोम (इटली)
एथेंस (ग्रीस)	जेद्दाह (सऊदी अरब)	सैंटियागो (चिली)
बैड गैस्टीन (ऑस्ट्रिया)	जोहानिसबर्ग (दक्षिण अफ़्रीका)	साओ पाउलो (ब्राज़ील)
बर्लिन (जर्मनी)	क्वालालंपुर (मलेशिया)	शारजाह (संयुक्त अरब अमीरात)
ब्रनो (चेक रिपब्लिक)	लिस्बन (पुर्तगाल)	सिंगापुर (सिंगापुर)
ब्रसेल्स (बेल्जियम)	लंदन (यूके)	स्टॉकहोम (स्वीडन)
बुखारेस्ट (रोमानिया)	लुसेल (कतर)	सिडनी (ऑस्ट्रेलिया)
ब्यूनस आयर्स (अर्जेंटीना)	मैड्रिड (स्पेन)	ताइपे (ताइवान)
बुसान (दक्षिण कोरिया)	मनीला (फ़िलिपींस)	तेल अवीव-याफ़ो (इज़रायल)
काहिरा (मिस्र)	मेडेलीन (कोलंबिया)	टोक्यो (जापान)
चियांग माई (थाईलैंड)	मेक्सिको सिटी (मेक्सिको)	टोरंटो (कनाडा)
कोपेनहेगन (डेनमार्क)	मुंबई (भारत)	वारसॉ (पोलैंड)
कॉर्क (आयरलैंड)	न्यूयॉर्क सिटी (अमेरिका)	वेलिंग्टन (न्यूज़ीलैंड)
डेब्रेसेन (हंगरी)	ओस्लो (नॉर्वे)	ज़्यूरिख़ (स्विट्ज़रलैंड)
हनोई (वियतनाम)	पेरिस (फ़्रांस)

पूरे डेटासेट में, सहायता करने वाले हर देश का डेटा शामिल होता है. इन्हें खरीदना ज़रूरी है. अगर आपको Places Insights के लिए साइन अप करना है, तो अनुरोध फ़ॉर्म भरें. Places Insights के डेटासेट को ऐक्सेस करने का अनुरोध सिर्फ़ डेटा के सदस्य को करना होगा. BigQuery के किसी प्रोजेक्ट में सदस्यता चालू होने के बाद, उस प्रोजेक्ट को ऐक्सेस करने वाला कोई भी उपयोगकर्ता, Places Insights के डेटा के लिए क्वेरी कर सकता है.

हर देश के डेटासेट की अपनी सूची होती है. आपको हर सूची की सदस्यता अलग से लेनी होगी. किसी सूची की सदस्यता लेने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Places Insights सेट अप करना लेख पढ़ें.

डेटासेट के स्कीमा

हर देश के लिए, जगहों के डेटासेट का स्कीमा दो हिस्सों से मिलकर बना होता है:

• कोर स्कीमा, जो सभी देशों के डेटासेट के लिए एक जैसा होता है.
• देश के हिसाब से स्कीमा जो उस देश के लिए खास स्कीमा कॉम्पोनेंट तय करता है.

उदाहरण के लिए, अगर आपको स्पेन (ES) के डेटासेट के साथ काम करना है, तो कोर स्कीमा और ES के लिए खास स्कीमा, दोनों का रेफ़रंस लें.

ब्रैंड के डेटासेट का स्कीमा, तीन फ़ील्ड तय करता है:

• id: ब्रैंड आईडी.
• name: ब्रैंड का नाम. जैसे, "Hertz" या "Chase".
• category: ब्रैंड की मुख्य कैटगरी. जैसे, "पेट्रोल पंप", "खाना और पेय", या "ठहरने की जगह".

Places Insights के डेटा के लिए क्वेरी करना

Places Insights, डेटासेट के लिए क्वेरी करने के दो तरीके उपलब्ध कराता है:

• एसक्यूएल का इस्तेमाल करके, डेटासेट के लिए सीधे क्वेरी करना: डेटासेट की टेबल के लिए, BigQuery के स्टैंडर्ड एसक्यूएल क्वेरी को एक्ज़ीक्यूट करना. इससे, जटिल फ़िल्टरिंग, अपने डेटा के साथ जोड़ने, कस्टम विश्लेषण, और COUNT के अलावा अन्य एग्रीगेशन फ़ंक्शन (जैसे, AVG, SUM, और GROUP BY) के लिए ज़्यादा फ़्लेक्सिबिलिटी मिलती है. दस्तावेज़ देखें.
• Places Count फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, डेटासेट के लिए क्वेरी करना: Places Count फ़ंक्शन पहले से तय की गई, ऑप्टिमाइज़ की गई एसक्यूएल क्वेरी होती हैं. ये सीधे BigQuery में चलती हैं और डेटा को वापस पाने के सामान्य टास्क को आसान बनाती हैं. इनसे ज़्यादा सटीक अहम जानकारी मिलती है. जैसे, अलग-अलग जगहों के बारे में जानकारी देखने के लिए, Place आईडी वापस पाना. दस्तावेज़ देखें.

सीधी क्वेरी

डेटा के लिए सीधे क्वेरी करने पर, एग्रीगेशन थ्रेशोल्ड लागू होता है. कोई नतीजा सिर्फ़ तब दिखता है, जब क्वेरी में कम से कम पांच जगहों को एग्रीगेट किया गया हो. उदाहरण के लिए, अगर खोज के आपके मानदंड के हिसाब से 0, 1, 2, 3 या 4 नतीजे मिलते हैं, तो नतीजे को जवाब से हटा दिया जाता है. उदाहरण के लिए, किसी इलाके में मौजूद रेस्टोरेंट की कुल संख्या के लिए क्वेरी करने पर, जवाब सिर्फ़ तब मिलेगा, जब कुल संख्या पांच या उससे ज़्यादा होगी. ऐसा न होने पर, कोई जवाब नहीं मिलेगा.

Places Count फ़ंक्शन की क्वेरी

Places Count फ़ंक्शन, Place आईडी की सूची दिखा सकते हैं. इनका इस्तेमाल, up अलग-अलग जगहों की जानकारी देखने के लिए, Places API और Places UI Kit जैसे अन्य जीएमपी प्रॉडक्ट का इस्तेमाल करके किया जा सकता है.

^{Places Count फ़ंक्शन, एग्रीगेशन थ्रेशोल्ड लागू नहीं करते. इसके बजाय, खोज के लिए कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 वर्ग मीटर) का दायरा तय करते हैं.} इसका मतलब है कि जब तक आपकी खोज क्वेरी, खोज के लिए तय किए गए कम से कम दायरे से बड़ी है, तब तक आपको हमेशा कोई नतीजा मिलेगा. भले ही, आपकी क्वेरी से मैच करने वाली कोई जगह न हो.

डेटा के लिए सीधे क्वेरी कब करनी चाहिए और फ़ंक्शन का इस्तेमाल कब करना चाहिए

डेटा के लिए सीधे क्वेरी तब करें, जब आपको कम नतीजों की ज़रूरत न हो, जब आपको संख्या के अलावा अन्य अहम जानकारी चाहिए हो. जैसे, AVG, SUM, या COUNTIF. इसके अलावा, अगर आपको डेटासेट को जोड़ने जैसी ज़्यादा जटिल क्वेरी करनी हैं, तब भी डेटा के लिए सीधे क्वेरी करें.

फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके क्वेरी तब करें, जब आपको यह जानना हो कि कम या शून्य नतीजे मिले हैं या नहीं. इसके अलावा, अगर आपको अलग-अलग जगहों की जानकारी वापस पाने की ज़रूरत है. जैसे, जगह का नाम या पता.

इस टेबल में, सीधे क्वेरी और Places Count फ़ंक्शन के बीच के अंतर की तुलना की गई है.

	Places Count फ़ंक्शन	डेटासेट के लिए सीधे क्वेरी
फ़ायदे	Place आईडी दिखाता है. इनका इस्तेमाल, अन्य एपीआई के लिए क्वेरी करने के लिए किया जा सकता है. कोई भी संख्या दिखा सकता है. परफ़ॉर्मेंस और कम प्रोसेसिंग लागत के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. इस्तेमाल करने में आसान. जटिल क्वेरी लिखने की ज़रूरत नहीं है. इनपुट पैरामीटर की पुष्टि करता है और गड़बड़ी दिखाता है. इससे इसका इस्तेमाल करना और डीबग करना आसान हो जाता है.	जटिल क्वेरी की अनुमति देता है. जैसे, बेहतर फ़िल्टरिंग और जॉइन. खोज के लिए कम से कम दायरा तय नहीं करता. COUNT के अलावा अन्य एग्रीगेट फ़ंक्शन के साथ काम करता है. जैसे, AVG, SUM, और GROUP BY.
इंटरफ़ेस	पहले से तय किए गए चार एसक्यूएल फ़ंक्शन, जो COUNT की अहम जानकारी जनरेट करते हैं: सिंगल काउंट, टाइप के हिसाब से काउंट, जगह के हिसाब से काउंट, H3 सेल के हिसाब से काउंट. JSON_OBJECT, फ़ंक्शन में आर्ग्युमेंट पास करता है.	COUNT, COUNT_IF, SUM, और AVG. जैसे एग्रीगेशन फ़ंक्शन चलाने के लिए, अपना एसक्यूएल लिखें. JOIN, GROUP BY, WHERE, वगैरह का इस्तेमाल करके, अतिरिक्त अहम जानकारी जनरेट की जा सकती है.
पाबंदियां	खोज के लिए कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 वर्ग मीटर) का दायरा तय करता है. कोई फ़ंक्शन, नतीजा तब भी दिखाता है, जब एग्रीगेशन काउंट पांच से कम हो. हालांकि, इसके लिए खोज का कम से कम दायरा पूरा होना चाहिए.	पांच से कम काउंट वाले नतीजों को नतीजों से हटा दिया जाता है. इसका मतलब है कि पंक्ति को बाहर कर दिया जाता है.
एट्रिब्यूट फ़िल्टर के लिए सहायता	Places Count फ़ंक्शन के फ़िल्टर पैरामीटर, सीधे क्वेरी के एट्रिब्यूट फ़िल्टर की तरह ही काम करते हैं. हालांकि, ये फ़िल्टर पैरामीटर काम नहीं करते: जगह का id पते के कॉम्पोनेंट खुलने का समय ईवी चार्जिंग के विकल्प ब्रैंड	पूरे स्कीमा के लिए सहायता उपलब्ध है.