Dataset mit Places Count-Funktionen abfragen

Die Funktionen für die Anzahl der Orte sind vordefinierte SQL-Abfragen, die in BigQuery ausgeführt werden und eine Ergänzung zur direkten Abfrage des Datensatzes darstellen. Der Hauptunterschied zwischen dem direkten Abfragen der Daten und der Verwendung einer Funktion besteht darin, dass bei Funktionen kein Mindestanzahlschwellenwert, sondern ein Mindestsuchbereich erzwungen wird:

• Abfragen von Orts-Datasets können nur Zählungen ab 5 zurückgeben, es gibt aber keine Einschränkungen für die Größe des Suchbereichs.
• Places Count-Funktionen können beliebige Anzahlwerte zurückgeben, einschließlich 0, erzwingen aber eine Mindestsuchfläche von 40,0 × 40,0 Metern (1.600 m²). Funktionen können auch Orts-IDs zurückgeben, mit denen Informationen zu einzelnen Orten abgerufen werden können.

Sie sollten Places Count-Funktionen verwenden, wenn es wichtig ist zu wissen, wann eine Anfrage keine Ergebnisse zurückgibt oder wenn Sie niedrige Anzahlen von Orten unter 5 benötigen. Sie ist auch nützlich, wenn Sie einzelne Ortsinformationen benötigen, um Ihre Ergebnisse zu überprüfen.

Die Funktionen für die Anzahl der Orte liefern nur Anzahlwerte. Wenn Sie komplexere Abfragen wie Datenverknüpfungen ausführen oder zusätzliche Statistiken wie die durchschnittliche Bewertung einer Gruppe von Orten abrufen möchten, fragen Sie das Dataset direkt ab.

Unterstützte Funktionen und Länder für die Anzahl der Orte

Places Insights unterstützt die folgenden Funktionen:

• science PLACES_COUNT_V2: Gibt eine Tabelle mit Ortsanzahlen und Beispiel-Orts-IDs zurück. Diese Funktion akzeptiert einen Tabellenparameter für die Eingabe von Daten aus mehreren geografischen Einheiten, was eine effiziente Batchverarbeitung ermöglicht. Sie ist im Vergleich zu den Funktionen PLACES_COUNT und PLACES_COUNT_PER_GEO stark für raumbezogene Joins optimiert.
• science PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2: Gibt eine Tabelle mit Ortsanzahlen und Beispiel-Orts-IDs zurück, kategorisiert nach Ortstyp. Ähnlich wie bei PLACES_COUNT_V2 wird für diese Funktion ein Tabellenparameter akzeptiert, um mehrere Eingabegeografien gleichzeitig zu verarbeiten. Diese Architektur unterstützt eine effiziente Batchverarbeitung und bietet im Vergleich zu PLACES_COUNT_PER_TYPE eine optimierte räumliche Verknüpfung.
• PLACES_COUNT_PER_H3: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte pro H3-Zelle zurück.
• PLACES_COUNT: Gibt eine einzelne Zeile mit der Anzahl der Orte zurück.
• PLACES_COUNT_PER_TYPE: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte nach Ortstyp zurück.
• PLACES_COUNT_PER_GEO: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte nach geografischen Einheiten zurück.

Zusammen mit der Anzahl der Orte geben alle Funktionen außer PLACES_COUNT auch bis zu 250 Orts-IDs pro Element der Antwort zurück.

Orts-IDs können für Folgendes verwendet werden:

• Places API (New)
• Geocoding API
• UI-Kit für Places

Abfragen mit Funktionen schreiben

Verwenden Sie das folgende Format, um die Funktionen aufzurufen: [project name (optional)].[table name].[function name].

Wenn Sie den Namen des verknüpften Datasets bei der Einrichtung von Places Insights geändert haben, verwenden Sie Ihren benutzerdefinierten Namen anstelle der Standardtabellennamen, die unter Funktionen für die Anzahl der Referenzorte in BigQuery aufgeführt sind. Optional können Sie auch den Projektnamen angeben. Wenn kein Projekt angegeben ist, wird standardmäßig das aktive Projekt verwendet.

Beispiel:

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

Verwenden Sie ein JSON_OBJECT, um Argumente an die Funktion zu übergeben.

Ergebnisse filtern

Die Funktionen für die Anzahl der Orte unterstützen viele Filter, mit denen Sie Ihre Suche eingrenzen können. Bei diesen Parametern (z. B. price_level oder types) wird die Groß-/Kleinschreibung beachtet. Sie müssen also genau mit den Parameternamen übereinstimmen. Vollständige Liste der Optionen

Im nächsten Beispiel wenden Sie Filter an, um die Suche nach der Mindestnutzerbewertung, dem Preisniveau, dem Unternehmensstatus und danach zu begrenzen, ob Hunde im Restaurant erlaubt sind. Dazu verwenden Sie die Funktion PLACES_COUNT_V2.

Verwenden Sie zuerst Ihre Eingabetabelle für geografische Einheiten oder bereiten Sie eine mit den ausgewählten geografischen Einheiten vor:

-- 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
);

Rufen Sie dann PLACES_COUNT_V2 mit der Tabelle und dem JSON-Objekt auf, das die Filter enthält. Der Suchradius ist in den JSON-Filtern enthalten und wird um jeden Punkt in der Tabelle my_search_areas angewendet.

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
      )
);

Beispiel für die Funktion „Places Count“

Im folgenden Beispiel wird die Funktion PLACES_COUNT_V2 mit der benutzerdefinierten Eingabetabelle my_search_area verwendet, um die Anzahl der betriebsbereiten Restaurants im Umkreis von 1.000 Metern um das Empire State Building und den Times Square in New York City zurückzugeben:

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"]
      )
);

Die Antwort ist eine BigQuery-Tabelle, die geo_id, die geografische Einheit, die Anzahl und eine Stichprobe von Orts-IDs enthält.

Ergebnisse visualisieren

Analyse- und Business Intelligence-Tools sind entscheidend, um Erkenntnisse aus Ihren BigQuery-Daten zu gewinnen. BigQuery unterstützt mehrere Datenvisualisierungstools von Google und Drittanbietern, mit denen Sie die Ergebnisse Ihrer Funktionen für Places Insights-Daten analysieren können.

Ein Beispiel für die Visualisierung der Ergebnisse einer Funktion finden Sie unter Ergebnisse visualisieren. Weitere Informationen und ein Beispiel zum Visualisieren von Places Insights-Ergebnissen finden Sie unter Abfrageergebnisse visualisieren.

Beschränkungen und Anforderungen

Für die Funktionen für die Anzahl der Orte gelten die folgenden Einschränkungen und Anforderungen:

• Es werden nur COUNT-Statistiken unterstützt.
• Die Mindestgröße des Suchbereichs beträgt 40,0 × 40,0 Meter (1.600 m²).
• Größenbeschränkung für Parametereingabe:Das JSON-Objekt, das als Parameter an die Funktionen übergeben wird, ist auf 1 MB begrenzt. Die Auswirkungen dieses Limits hängen von der Funktionsversion ab:
• Bei V2-Funktionen (PLACES_COUNT_V2, PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2) gilt dieses Limit nur für das JSON-Objekt „filters“. Da geografische Einheiten separat über einen Tabellenparameter angegeben werden, können diese Funktionen auf eine viel größere Anzahl von geografischen Eingabeeinheiten skaliert werden, ohne dass das JSON-Größenlimit erreicht wird.
  • Für PLACES_COUNT_PER_H3, PLACES_COUNT, PLACES_COUNT_PER_TYPE und PLACES_COUNT_PER_GEO gilt dieses Limit für das gesamte JSON-Objekt, einschließlich aller geografischen Definitionen. Dadurch kann die Anzahl der geografischen Einheiten, die in einem einzelnen Aufruf verarbeitet werden können, begrenzt werden.
• Das Filtern nach Orts-ID, Marken, Lademöglichkeiten für Elektrofahrzeuge oder Adresskomponenten wird nicht unterstützt.
• Sie können nur für die Städte und Länder, für die Sie ein Abo abgeschlossen haben, auf die Funktionen für die Anzahl der Orte zugreifen. Informationen zum Einrichten des Dataset-Zugriffs finden Sie unter Places Insights einrichten.
• Bei Filterparametern (z. B. geography oder types) wird die Groß-/Kleinschreibung berücksichtigt. Sie müssen exakt mit den Parameternamen übereinstimmen, da die Abfrage sonst fehlschlägt.

Funktionen für die Anzahl der Orte in BigQuery referenzieren

Alle Städte im Beispieldataset und alle Länder im vollständigen Dataset unterstützen die Funktionen für die Anzahl der Orte.

Sie haben Zugriff auf die Funktionen für die Anzahl der Orte, die den Datasets für Städte und Länder entsprechen, die Sie abonniert haben. Informationen zum Dataset-Zugriff finden Sie unter Places Insights einrichten.

In diesen Tabellen sind die verfügbaren Städte, Länder und die entsprechenden Tabellennamen aufgeführt.

Beispieldaten

Vollständige Daten