使用地点数函数查询数据集

地点统计函数是在 BigQuery 中运行的预定义 SQL 查询，可用于直接查询数据集。直接查询数据与使用函数之间的主要区别在于，函数不会强制执行最低计数阈值，而是强制执行最小搜索区域：

• 地点数据集查询只能返回 5 个及以上的计数，但对搜索区域的大小没有任何限制。
• Places Count 函数可以返回任何数量（包括 0），但会强制执行 40.0 米 x 40.0 米（1600 平方米）的最小搜索区域。函数还可以返回地点 ID，该 ID 可用于查找有关各个地点的信息。

如果您需要了解查询何时未返回任何结果，或者需要了解低于 5 的低地点数，则可能需要使用地点数函数。如果您需要获取各个地点的信息以抽查结果，此方法也很有用。

地点数量函数仅提供数量，因此如果您需要执行更复杂的查询（例如数据联接），或者获取其他数据洞见（例如一组地点的平均评分），请直接查询数据集。

支持的 Places Count 函数和国家/地区

地点数据分析支持以下功能：

• science PLACES_COUNT_V2：返回一个包含地点数量和示例地点 ID 的表。此函数接受用于多地理位置输入的表格参数，从而实现高效的批量处理。与 PLACES_COUNT 和 PLACES_COUNT_PER_GEO 函数相比，它针对地理空间联接进行了高度优化。
• science PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2：返回一个表格，其中包含按地点类型分类的地点数量和示例地点 ID。与 PLACES_COUNT_V2 类似，此函数接受一个表格形参，以同时处理多个输入地理位置。此架构支持高效的批处理，并提供优于 PLACES_COUNT_PER_TYPE 的地理空间联接。
• PLACES_COUNT_PER_H3：返回每个 H3 单元格的地点数量的 BigQuery 表。
• PLACES_COUNT：返回包含地点数量的单行。
• PLACES_COUNT_PER_TYPE：返回一个 BigQuery 表，其中包含每种地点类型的地点数量。
• PLACES_COUNT_PER_GEO：返回每个地理位置的地点数量的 BigQuery 表。

除了地点数量之外，所有函数（PLACES_COUNT 除外）还会针对响应的每个元素返回最多 250 个地点 ID。

地点 ID 可用于：

• Places API（新版）
• Geocoding API
• Places UI Kit

使用函数编写查询

请使用以下格式调用函数：[project name (optional)].[table name].[function name]。

如果您在设置地点数据分析时更改了关联数据集名称，请使用您的自定义名称，而不是在 BigQuery 中引用地点计数函数中列出的默认表名称。您还可以选择性地添加项目名称。如果未包含，则查询将默认为有效项目。

例如：

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

使用 JSON_OBJECT 将实参传递给函数。

过滤结果

Places Count 函数支持多种过滤条件，可用于优化搜索。这些参数（例如 price_level 或 types）区分大小写，并且必须与参数名称完全一致。如需查看完整的选项列表，请参阅过滤条件参数参考文档。

在下一个示例中，您将应用过滤条件，使用 PLACES_COUNT_V2 函数按最低用户评分、价格水平、商家状态以及餐厅是否允许携带宠物来限制搜索结果。

首先，使用您的输入地理位置表，或准备一个包含所选地理位置的表：

-- 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
);

接下来，使用表和包含过滤条件的 JSON 对象调用 PLACES_COUNT_V2。搜索半径包含在 JSON 过滤条件中，并将应用于 my_search_areas 表中的每个点周围。

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 函数示例

以下示例将 PLACES_COUNT_V2 函数与自定义输入地理位置表 my_search_area 搭配使用，以返回纽约市帝国大厦和时代广场 1,000 米范围内的营业餐厅数量：

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"]
      )
);

响应是一个 BigQuery 表，其中包含 geo_id、地理位置、数量和地点 ID 示例。

直观呈现结果

分析和商业智能工具对于帮助您从 BigQuery 数据中发现数据洞见至关重要。BigQuery 支持多种 Google 和第三方数据可视化工具，您可以使用这些工具来分析地点数据分析数据上函数的结果。

如需查看可视化函数结果的示例，请参阅可视化结果。 如需详细了解如何直观呈现地点数据分析结果并查看相关示例，请参阅直观呈现查询结果。

限制和要求

地点数函数具有以下限制和要求：

• 仅支持 COUNT 个数据洞见。
• 搜索区域的最小面积为 40.0 米 x 40.0 米（1600 平方米）。
• 参数输入大小限制：作为参数传递给函数的 JSON 对象的大小上限为 1 MB。此限制的影响取决于函数版本：
• 对于 V2 函数（PLACES_COUNT_V2、PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2），此限制仅适用于过滤条件 JSON 对象。由于地理位置是使用表格形参单独提供的，因此这些函数可以扩缩到更多输入地理位置，而不会达到 JSON 大小限制。
  • 对于 PLACES_COUNT_PER_H3、PLACES_COUNT、PLACES_COUNT_PER_TYPE 和 PLACES_COUNT_PER_GEO，此限制适用于整个 JSON 对象，包括所有地理位置定义。这可能会限制单次调用中可处理的地理位置数量。
• 不支持按地点 ID、品牌、电动汽车充电选项或地址组成部分进行过滤。
• 您只能访问已订阅的城市和国家/地区的“地点数量”函数。如需了解如何获取数据集访问权限，请参阅设置地点数据分析。
• 过滤参数（例如 geography 或 types）区分大小写，必须与参数名称完全一致，否则查询将失败。

参考 BigQuery 中的 Places Count 函数

示例数据集中的所有城市以及完整数据集中的所有国家/地区都支持“地点数量”函数。

您可以访问与您订阅的城市和国家/地区数据集对应的地点数量函数。如需了解数据集访问权限，请参阅设置 Places Insights。

这些表格列出了可用的城市、国家/地区及其对应的表格名称。

示例数据

完整数据