science Этот продукт или функция находится в стадии предварительной версии (pre-GA). Продукты и функции Pre-GA могут иметь ограниченную поддержку, а изменения в продуктах и функциях pre-GA могут быть несовместимы с другими версиями pre-GA. Предложения Pre-GA подпадают под действие специальных условий сервиса платформы Google Карт . Для получения дополнительной информации см. описания этапа запуска . Зарегистрируйтесь , чтобы протестировать Places Insights!
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Places Insights предоставляет информацию о брендах для многих категорий мест. Например:
Для категории «Банкоматы, банки и кредитные союзы» данные по брендам содержат запись для каждого из брендов банков PNC, UBS и Chase.
В категории «Прокат автомобилей» данные содержат запись для каждого из брендов: Budget, Hertz и Thrifty.
Типичным вариантом использования запроса к набору данных о брендах является его объединение с запросом к данным о местах для ответа на такие вопросы, как:
Каково количество всех магазинов данного бренда в регионе?
Каково количество трех моих основных конкурирующих брендов в этом районе?
Каково количество брендов определенной категории, например, «Фитнес» или «Автозаправочная станция», в этом районе?
О наборе данных брендов
Набор данных по брендам для США называется places_insights___us___sample.brands .
Схема набора данных брендов
Схема набора данных по брендам определяет три поля:
id : Идентификатор бренда.
name : название бренда, например «Hertz» или «Chase».
category : Тип бренда, например, «Автозаправка», «Еда и напитки» или «Гостиница». Список возможных значений см. в разделе «Значения категории».
Использовать набор данных по брендам в запросе
Схема набора данных «Места» определяет поле brand_ids . Если место в наборе данных «Места» связано с брендом, то поле brand_ids для этого места содержит соответствующий идентификатор бренда.
Типичный запрос, ссылающийся на набор данных о брендах, выполняет операцию JOIN с набором данных о местах на основе поля brand_ids .
Например, чтобы подсчитать количество ресторанов McDonald's в радиусе 2000 метров от Эмпайр-стейт-билдинг в Нью-Йорке:
Следующий запрос возвращает количество кафе в Нью-Йорке, принадлежащих определенному бренду, сгруппированных по названию бренда:
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;
На следующем изображении показаны данные по брендам:
Значения категории
Поле category для бренда может содержать следующие значения:
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-09-06 UTC."],[],[],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` |"]]