science این محصول یا ویژگی در پیش نمایش (قبل از GA) است. محصولات و ویژگیهای Pre-GA ممکن است پشتیبانی محدودی داشته باشند، و تغییرات در محصولات و ویژگیهای pre-GA ممکن است با سایر نسخههای pre-GA سازگار نباشد. پیشنهادات قبل از GA تحت پوشش شرایط خاص سرویس پلتفرم Google Maps هستند. برای اطلاعات بیشتر، به توضیحات مرحله راه اندازی مراجعه کنید. برای آزمایش Places Insights ثبت نام کنید !
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
Places Insights اطلاعات برند را برای بسیاری از دستههای مکانها ارائه میکند. به عنوان مثال:
برای دسته «دستگاههای خودپرداز، بانکها و اتحادیههای اعتباری»، دادههای برند حاوی ورودی برای هر یک از بانکهای تجاری PNC، UBS و Chase است.
برای دسته "اجاره خودرو"، داده ها حاوی ورودی برای هر یک از مارک های Budget، Hertz، و Thrifty هستند.
یک مورد استفاده معمول برای پرس و جو از مجموعه داده برندها، پیوستن به آن با یک پرس و جو در مورد داده های مکان برای پاسخ به سوالاتی مانند:
تعداد همه فروشگاه ها بر اساس برند در یک منطقه چقدر است؟
تعداد سه برند برتر رقیب من در منطقه چقدر است؟
تعداد برندهای یک دسته خاص مانند "فیتنس" یا "پمپ بنزین" در منطقه چقدر است؟
درباره مجموعه داده برندها
مجموعه داده برندها برای ایالات متحده places_insights___us___sample.brands نام دارد.
شمای مجموعه داده برندها
طرح واره مجموعه داده برندها سه فیلد را تعریف می کند:
id : شناسه برند.
name : نام تجاری، مانند "Hertz" یا "Chase".
category : نوع برند، مانند "پمپ بنزین"، "غذا و نوشیدنی"، یا "مسکن". برای لیستی از مقادیر ممکن، به مقادیر دسته مراجعه کنید
از مجموعه داده برندها در یک پرس و جو استفاده کنید
طرح مجموعه داده مکان ها فیلد brand_ids را تعریف می کند. اگر مکانی در مجموعه داده مکان ها با یک برند مرتبط باشد، فیلد brand_ids برای مکان حاوی شناسه برند مربوطه است.
یک پرس و جو معمولی که به مجموعه داده برندها ارجاع می دهد، یک JOIN با مجموعه داده مکان ها بر اساس فیلد brand_ids انجام می دهد.
به عنوان مثال، برای یافتن تعداد رستوران های مک دونالد در فاصله 2000 متری ساختمان امپایر استیت در شهر نیویورک:
پرس و جو بعدی تعداد کافههای شهر نیویورک را که به یک برند تعلق دارند، بر اساس نام تجاری گروهبندی میکند:
SELECTWITHAGGREGATION_THRESHOLDbrands.name,COUNT(*)ASstore_countFROMPROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sampleplaces,UNNEST(brand_ids)ASbrand_idLEFTJOINPROJECT_NAME.places_insights___us___sample.brandsONbrand_id=brands.idWHEREbrands.category="Food and Drink"AND"cafe"INUNNEST(places.types)ANDbusiness_status="OPERATIONAL"GROUPBYbrands.nameORDERBYstore_countDESC;
تصویر زیر تعداد را بر اساس برند نشان می دهد:
مقادیر مقوله
فیلد category برای یک نام تجاری می تواند حاوی مقادیر زیر باشد:
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-09-06 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[[["درک آسان","easyToUnderstand","thumb-up"],["مشکلم را برطرف کرد","solvedMyProblem","thumb-up"],["غیره","otherUp","thumb-up"]],[["اطلاعاتی که نیاز دارم وجود ندارد","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["بیشازحد پیچیده/ مراحل بسیار زیاد","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["قدیمی","outOfDate","thumb-down"],["مشکل ترجمه","translationIssue","thumb-down"],["مشکل کد / نمونهها","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غیره","otherDown","thumb-down"]],["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-09-06 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],null,["| **Note:** For the Preview release, the brands dataset is only available for New York City in the United States.\n\nPlaces Insights provides brand information for many categories of places. For\nexample:\n\n- For the category of \"ATMs, Banks, and Credit Unions\", the brands data contains an entry for each of the brands PNC, UBS, and Chase banks.\n- For the category \"Automotive Rentals\", the data contains an entry for each of the brands Budget, Hertz, and Thrifty.\n\nA typical use case for querying the brands dataset is to join it with a query on\nthe place data to answer questions such as:\n\n- What is the count of all stores by brand in an area?\n- What is the count of my top three competitor brands in the area?\n- What is the count of brands of a specific category, such as \"Fitness\" or \"Gas Station\", in the area?\n\nAbout the brands dataset\n\nThe brands dataset for the US is named `places_insights___us___sample.brands`.\n\nBrands dataset schema\n\nThe schema for the brands dataset defines three fields:\n\n- `id`: The brand ID.\n- `name`: The brand name, such as \"Hertz\" or \"Chase\".\n- `category`: The brand type, such as \"Gas Station\", \"Food and Drink\", or \"Lodging\". For a list of possible values, see [Category\n values](#category-values)\n\nUse brands dataset in a query\n\nThe **places dataset** schema defines the `brand_ids` field. If a place in the\nplaces dataset is associated with a brand, then the `brand_ids` field for the\nplace contains the corresponding brand ID.\n\nA typical query that references the **brands dataset** performs a `JOIN` with\nthe **places dataset** based on the `brand_ids` field.\n\nFor example, to find the count of the number of McDonald's restaurants within\n2000 meters of the Empire State Building in New York City: \n\n```googlesql\nSELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD\n COUNT(*)\nFROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id\nLEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id\nWHERE\nST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 2000)\nAND brands.name = \"McDonald's\"\nAND business_status = \"OPERATIONAL\"\n```\n\nThe next query returns the count of the number of cafes in New York City that\nbelong to a brand, grouped by brand name: \n\n```googlesql\nSELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD\n brands.name,\n COUNT(*) AS store_count\nFROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id\nLEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id\nWHERE brands.category = \"Food and Drink\"\nAND \"cafe\" IN UNNEST(places.types)\nAND business_status = \"OPERATIONAL\"\nGROUP BY brands.name\nORDER BY store_count DESC;\n```\n\nThe following image shows the counts by brand:\n\nCategory values\n\nThe `category` field for a brand can contain the following values:\n\n| Category type value |\n|--------------------------------------|\n| `ATMs, Banks and Credit Unions` |\n| `Automotive and Parts Dealers` |\n| `Automotive Rentals` |\n| `Automotive Services` |\n| `Dental` |\n| `Electric Vehicle Charging Stations` |\n| `Electronics Retailers` |\n| `Fitness` |\n| `Food and Drink` |\n| `Gas Station` |\n| `Grocery and Liquor` |\n| `Health and Personal Care Retailers` |\n| `Hospital` |\n| `Lodging` |\n| `Merchandise Retail` |\n| `Movie Theater` |\n| `Parking` |\n| `Telecommunications` |"]]