Places Count 関数は、BigQuery で実行される事前定義済みの SQL クエリで、データセットを直接クエリする方法を補完するものです。データを直接クエリする場合と関数を使用する場合の主な違いは、関数では最小カウントしきい値が適用されず、代わりに最小検索領域が適用されることです。
- プレイス データセット クエリは 5 以上のカウントのみを返しますが、検索エリアのサイズに制限はありません。
- Places Count 関数は、0 を含む任意のカウントを返すことができますが、最小検索エリアは 40.0 メートル × 40.0 メートル(1,600 m2)に制限されます。関数はプレイス ID を返すこともできます。これは、個々のプレイスに関する情報を検索するために使用できます。
クエリで結果が返されなかった場合を把握することが重要な場合や、5 未満の場所の数が少ないことを把握する必要がある場合は、Places Count 関数を使用することをおすすめします。また、結果をスポット チェックするために個々の場所の情報を取得する必要がある場合にも便利です。
Places Count 関数はカウントのみを提供します。データ結合などのより複雑なクエリを実行する必要がある場合や、場所のグループの平均評価などの追加の分析情報を取得する必要がある場合は、データセットに直接クエリを実行します。
サポートされている場所の数の関数と国
Places Insights は、次の関数をサポートしています。
-
PLACES_COUNT_V2: 場所の数とサンプル場所 ID を含むテーブルを返します。この関数は、マルチリージョン入力用のテーブル パラメータを受け取り、効率的なバッチ処理を可能にします。PLACES_COUNT関数やPLACES_COUNT_PER_GEO関数と比較して、地理空間結合用に高度に最適化されています。 -
PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2: 場所のタイプ別に分類された場所の数とサンプル場所 ID のテーブルを返します。PLACES_COUNT_V2と同様に、この関数はテーブル パラメータを受け取り、複数の入力地理情報を同時に処理します。このアーキテクチャは効率的なバッチ処理をサポートし、PLACES_COUNT_PER_TYPEと比較して最適化された地理空間結合を提供します。 PLACES_COUNT_PER_H3: H3 セルごとの場所の数を BigQuery テーブルで返します。PLACES_COUNT: 場所の数を含む単一行を返します。PLACES_COUNT_PER_TYPE: 場所のタイプごとの場所の数を BigQuery テーブルで返します。PLACES_COUNT_PER_GEO: 地域ごとの場所の数を BigQuery テーブルで返します。
場所の数とともに、PLACES_COUNT 以外のすべての関数は、レスポンスの要素ごとに最大 250 個の場所 ID も返します。
場所 ID は、次のものに使用できます。
関数を使用してクエリを作成する
関数を呼び出すには、[project name
(optional)].[table name].[function name] の形式を使用します。
Places Insights の設定時にリンクされたデータセット名を変更した場合は、BigQuery の場所数関数を参照するに記載されているデフォルトのテーブル名の代わりに、カスタム名を使用します。必要に応じて、プロジェクト名を含めることもできます。含まれていない場合、クエリはデフォルトでアクティブなプロジェクトになります。
次に例を示します。
PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT
JSON_OBJECT を使用して、関数に引数を渡します。
検索結果を絞り込む
場所のカウント関数は、検索を絞り込むための多くのフィルタをサポートしています。これらのパラメータ(price_level や types など)では大文字と小文字が区別されるため、パラメータ名と正確に一致している必要があります。オプションの完全なリストについては、フィルタ パラメータのリファレンスをご覧ください。
次の例では、PLACES_COUNT_V2 関数を使用して、ユーザーの最低評価、価格帯、ビジネス ステータス、レストランで犬を同伴できるかどうかで検索を制限するフィルタを適用します。
まず、入力地理情報テーブルを使用するか、選択した地理情報を含むテーブルを準備します。
-- Create a table for the input geographies CREATE TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas` AS ( SELECT '1' AS geo_id, -- Unique identifier ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484) AS geo -- Empire State Building UNION ALL SELECT '2' AS geo_id, -- Unique identifier ST_GEOGPOINT(-73.9851, 40.7580) AS geo -- Times Square );
次に、テーブルとフィルタを含む JSON オブジェクトを指定して PLACES_COUNT_V2 を呼び出します。検索半径は JSON フィルタに含まれており、my_search_areas テーブルの各ポイントの周囲に適用されます。
SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2`( TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas`, JSON_OBJECT( 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters around each point in 'geo' 'business_status', ['OPERATIONAL'], 'types', ["restaurant"], 'min_rating', 1.3, 'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'], 'allows_dogs', TRUE ) );
Places Count 関数の例
次の例では、カスタム入力地理情報テーブル my_search_area で PLACES_COUNT_V2 関数を使用して、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルディングとタイムズ スクエアから 1,000 メートル以内の営業中のレストランの数を返します。
SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2`( TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas`, JSON_OBJECT( 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters 'business_status', ['OPERATIONAL'], 'types', ["restaurant"] ) );
レスポンスは、geo_id、地域、カウント、場所 ID のサンプルを含む BigQuery テーブルです。

結果を可視化する
BigQuery データから分析情報を得るには、分析ツールとビジネス インテリジェンス ツールが不可欠です。BigQuery は、プレイス分析データの関数結果の分析に使用できる、Google およびサードパーティのデータ可視化ツールをいくつかサポートしています。
関数の結果を可視化する例については、結果を可視化するをご覧ください。Places Insights の結果を可視化する方法と例については、クエリ結果を可視化するをご覧ください。
制限事項と要件
Places Count 関数には、次の制限と要件があります。
COUNTの分析情報のみがサポートされています。- 最小検索エリアは 40.0 メートル × 40.0 メートル(1,600 m2)です。
- パラメータ入力サイズの上限: 関数にパラメータとして渡される JSON オブジェクトは 1 MB に制限されます。この上限の影響は、関数のバージョンによって異なります。
- V2 関数(
PLACES_COUNT_V2、PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2)の場合、この上限はフィルタ JSON オブジェクトにのみ適用されます。地理情報はテーブル パラメータを使用して個別に提供されるため、これらの関数は JSON サイズの制限に達することなく、より多くの入力地理情報にスケーリングできます。PLACES_COUNT_PER_H3、PLACES_COUNT、PLACES_COUNT_PER_TYPE、PLACES_COUNT_PER_GEOの場合、この上限は、すべての地理定義を含む JSON オブジェクト全体に適用されます。これにより、1 回の呼び出しで処理できる地域の数が制限されることがあります。
- プレイス ID、ブランド、EV 充電オプション、住所コンポーネントによるフィルタリングはサポートされていません。
- 場所のカウント機能にアクセスできるのは、登録した都市と国のみです。データセットへのアクセスについては、Places Insights を設定するをご覧ください。
- フィルタ パラメータ(
geographyやtypesなど)では大文字と小文字が区別されます。パラメータ名と完全に一致しない場合、クエリは失敗します。
BigQuery での Places Count 関数を参照する
サンプル データセットのすべての都市と、国全体のデータセットは、Places Count 関数をサポートしています。
登録した都市と国のデータセットに対応する Places Count 関数にアクセスできます。データセットへのアクセスについては、プレイス分析を設定するをご覧ください。
次の表に、利用可能な都市と国、および対応するテーブル名を示します。
サンプルデータ
| 国、市区町村 | テーブル名 |
|---|---|
| ブエノスアイレス(アルゼンチン) | places_insights___ar___sample.FUNCTION_NAME |
| シドニー(オーストラリア) | places_insights___au___sample.FUNCTION_NAME |
| バートガスタイン(オーストリア) | places_insights___at___sample.FUNCTION_NAME |
| リファー(バーレーン) | places_insights___bh___sample.FUNCTION_NAME |
| ブリュッセル(ベルギー) | places_insights___be___sample.FUNCTION_NAME |
| サンパウロ(ブラジル) | places_insights___br___sample.FUNCTION_NAME |
| プロブディフ(ブルガリア) | places_insights___bg___sample.FUNCTION_NAME |
| トロント(カナダ) | places_insights___ca___sample.FUNCTION_NAME |
| サンティアゴ(チリ) | places_insights___cl___sample.FUNCTION_NAME |
| メデジン(コロンビア) | places_insights___co___sample.FUNCTION_NAME |
| ブルノ(チェコ) | places_insights___cz___sample.FUNCTION_NAME |
| コペンハーゲン(デンマーク) | places_insights___dk___sample.FUNCTION_NAME |
| カイロ(エジプト) | places_insights___eg___sample.FUNCTION_NAME |
| ヘルシンキ(フィンランド) | places_insights___fi___sample.FUNCTION_NAME |
| パリ(フランス) | places_insights___fr___sample.FUNCTION_NAME |
| ベルリン(ドイツ) | places_insights___de___sample.FUNCTION_NAME |
| アテネ(ギリシャ) | places_insights___gr___sample.FUNCTION_NAME |
| 香港、香港 | places_insights___hk___sample.FUNCTION_NAME |
| デブレツェン(ハンガリー) | places_insights___hu___sample.FUNCTION_NAME |
| ムンバイ(インド) | places_insights___in___sample.FUNCTION_NAME |
| ジャカルタ(インドネシア) | places_insights___id___sample.FUNCTION_NAME |
| コーク(アイルランド) | places_insights___ie___sample.FUNCTION_NAME |
| テルアビブ ヤフォ(イスラエル) | places_insights___il___sample.FUNCTION_NAME |
| ローマ(イタリア) | places_insights___it___sample.FUNCTION_NAME |
| 東京(日本) | places_insights___jp___sample.FUNCTION_NAME |
| 釜山(韓国) | places_insights___kr___sample.FUNCTION_NAME |
| クアラルンプール(マレーシア) | places_insights___my___sample.FUNCTION_NAME |
| メキシコシティ(メキシコ) | places_insights___mx___sample.FUNCTION_NAME |
| アムステルダム(オランダ) | places_insights___nl___sample.FUNCTION_NAME |
| ウエリントン(ニュージーランド) | places_insights___nz___sample.FUNCTION_NAME |
| オスロ(ノルウェー) | places_insights___no___sample.FUNCTION_NAME |
| アレキパ(ペルー) | places_insights___pe___sample.FUNCTION_NAME |
| マニラ(フィリピン) | places_insights___ph___sample.FUNCTION_NAME |
| ワルシャワ(ポーランド) | places_insights___pl___sample.FUNCTION_NAME |
| リスボン(ポルトガル) | places_insights___pt___sample.FUNCTION_NAME |
| ルサイル(カタール) | places_insights___qa___sample.FUNCTION_NAME |
| ブカレスト(ルーマニア) | places_insights___ro___sample.FUNCTION_NAME |
| ジッダ、サウジアラビア | places_insights___sa___sample.FUNCTION_NAME |
| シンガポール(シンガポール) | places_insights___sg___sample.FUNCTION_NAME |
| ヨハネスブルグ(南アフリカ) | places_insights___za___sample.FUNCTION_NAME |
| マドリード(スペイン) | places_insights___es___sample.FUNCTION_NAME |
| ストックホルム(スウェーデン) | places_insights___se___sample.FUNCTION_NAME |
| チューリッヒ(スイス) | places_insights___ch___sample.FUNCTION_NAME |
| 台北(台湾) | places_insights___tw___sample.FUNCTION_NAME |
| チエンマイ(タイ) | places_insights___th___sample.FUNCTION_NAME |
| アンカラ(トルコ) | places_insights___tr___sample.FUNCTION_NAME |
| シャールジャ(アラブ首長国連邦) | places_insights___ae___sample.FUNCTION_NAME |
| ロンドン(イギリス) | places_insights___gb___sample.FUNCTION_NAME |
| ニューヨーク市(アメリカ合衆国) | places_insights___us___sample.FUNCTION_NAME |
| ハノイ(ベトナム) | places_insights___vn___sample.FUNCTION_NAME |
完全なデータ
| 国 | テーブル名 |
|---|---|
| アルゼンチン | places_insights___ar.FUNCTION_NAME |
| オーストラリア | places_insights___au.FUNCTION_NAME |
| オーストリア | places_insights___at.FUNCTION_NAME |
| バーレーン | places_insights___bh.FUNCTION_NAME |
| ベルギー | places_insights___be.FUNCTION_NAME |
| ブラジル | places_insights___br.FUNCTION_NAME |
| ブルガリア | places_insights___bg.FUNCTION_NAME |
| カナダ | places_insights___ca.FUNCTION_NAME |
| チリ | places_insights___cl.FUNCTION_NAME |
| コロンビア | places_insights___co.FUNCTION_NAME |
| チェコ | places_insights___cz.FUNCTION_NAME |
| デンマーク | places_insights___dk.FUNCTION_NAME |
| エジプト | places_insights___eg.FUNCTION_NAME |
| フィンランド | places_insights___fi.FUNCTION_NAME |
| フランス | places_insights___fr.FUNCTION_NAME |
| ドイツ | places_insights___de.FUNCTION_NAME |
| ギリシャ | places_insights___gr.FUNCTION_NAME |
| 香港 | places_insights___hk.FUNCTION_NAME |
| ハンガリー | places_insights___hu.FUNCTION_NAME |
| インド | places_insights___in.FUNCTION_NAME |
| インドネシア | places_insights___id.FUNCTION_NAME |
| アイルランド | places_insights___ie.FUNCTION_NAME |
| イスラエル | places_insights___il.FUNCTION_NAME |
| イタリア | places_insights___it.FUNCTION_NAME |
| 日本 | places_insights___jp.FUNCTION_NAME |
| マレーシア | places_insights___my.FUNCTION_NAME |
| メキシコ | places_insights___mx.FUNCTION_NAME |
| オランダ | places_insights___nl.FUNCTION_NAME |
| ニュージーランド | places_insights___nz.FUNCTION_NAME |
| ノルウェー | places_insights___no.FUNCTION_NAME |
| ペルー | places_insights___pe.FUNCTION_NAME |
| フィリピン | places_insights___ph.FUNCTION_NAME |
| ポーランド | places_insights___pl.FUNCTION_NAME |
| ポルトガル | places_insights___pt.FUNCTION_NAME |
| カタール | places_insights___qa.FUNCTION_NAME |
| ルーマニア | places_insights___ro.FUNCTION_NAME |
| サウジアラビア | places_insights___sa.FUNCTION_NAME |
| シンガポール | places_insights___sg.FUNCTION_NAME |
| 南アフリカ | places_insights___za.FUNCTION_NAME |
| 韓国 | places_insights___kr.FUNCTION_NAME |
| スペイン | places_insights___es.FUNCTION_NAME |
| スウェーデン | places_insights___se.FUNCTION_NAME |
| スイス | places_insights___ch.FUNCTION_NAME |
| 台湾 | places_insights___tw.FUNCTION_NAME |
| タイ | places_insights___th.FUNCTION_NAME |
| トルコ | places_insights___tr.FUNCTION_NAME |
| アラブ首長国連邦 | places_insights___ae.FUNCTION_NAME |
| 英国 | places_insights___gb.FUNCTION_NAME |
| アメリカ | places_insights___us.FUNCTION_NAME |
| ベトナム | places_insights___vn.FUNCTION_NAME |