science Sản phẩm hoặc tính năng này đang trong giai đoạn Thử nghiệm (trước khi phát hành công khai). Các sản phẩm và tính năng chưa phát hành công khai có thể được hỗ trợ hạn chế và các thay đổi đối với các sản phẩm và tính năng chưa phát hành công khai có thể không tương thích với các phiên bản chưa phát hành công khai khác. Sản phẩm/dịch vụ ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi tuân theo Điều khoản dành riêng cho dịch vụ của Nền tảng Google Maps. Để biết thêm thông tin, hãy xem nội dung mô tả về giai đoạn ra mắt. Đăng ký để thử nghiệm Thông tin chi tiết về địa điểm!
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Hàm PLACES_COUNT_PER_GEO lấy một mảng các khu vực địa lý để tìm kiếm và trả về một bảng số lượng địa điểm theo từng khu vực. Ví dụ: nếu bạn chỉ định một mảng mã bưu chính làm khu vực tìm kiếm, thì phản hồi sẽ chứa một bảng có một hàng riêng cho từng mã bưu chính.
Vì hàm PLACES_COUNT_PER_GEO trả về một bảng, hãy gọi hàm này bằng mệnh đề FROM.
Tham số đầu vào:
Bắt buộc: Tham số bộ lọcgeographies chỉ định khu vực tìm kiếm. Tham số geographies nhận một mảng giá trị do loại dữ liệu BigQuery GEOGRAPHY xác định, hỗ trợ các điểm, chuỗi đường và đa giác.
Không bắt buộc: Các thông số bộ lọc bổ sung để tinh chỉnh nội dung tìm kiếm.
Trả về:
Một bảng có một hàng cho mỗi khu vực địa lý. Bảng này chứa các cột geography (GEOGRAPHY), count (INT64) và sample_place_ids (ARRAY<STRING>), trong đó sample_place_ids chứa tối đa 250 mã địa điểm cho mỗi khu vực địa lý.
Ví dụ: Tính số lượng nhà hàng ở mỗi quận của Thành phố New York
Ví dụ này tạo ra một bảng số lượng nhà hàng đang hoạt động theo quận ở Thành phố New York.
Sau đó, ví dụ này sử dụng hàm BigQuery ST_SIMPLIFY để trả về phiên bản đơn giản của county_geom. Hàm ST_SIMPLIFY thay thế các chuỗi cạnh gần như thẳng bằng một cạnh dài duy nhất.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-09-06 UTC."],[],[],null,["The `PLACES_COUNT_PER_GEO` function takes an array of geographic areas to search\nand returns a table of places counts per area. For example, if you specify an\narray of zip codes as the search area, the response contains a table with a\nseparate row for each zip code.\n\nBecause the `PLACES_COUNT_PER_GEO` function returns a table, call it using\na `FROM` clause.\n\n- Input parameters:\n\n - **Required** : The `geographies`\n [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that specifies the search area. The\n `geographies` parameter takes an array of values defined by the BigQuery\n [`GEOGRAPHY`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types#geography_type)\n data type, which supports points, linestrings, and polygons.\n\n - **Optional** : Additional [filter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) parameters to refine your\n search.\n\n- Returns:\n\n - A table with one row per geographic area. The table contains the columns `geography` (`GEOGRAPHY`) and `count` (`INT64`).\n\nExample: Calculate the number of restaurants in each county of New York City\n\nThis example generates a table of counts of operational restaurants per county\nin New York City.\n| **Note:** Because the response table contains a `geographies` field, you can visualize it using tools that support BigQuery `GEOGRAPHY` types. For an example of visualizing the results of a function, see [Visualize\n| results](#visualize_results). For more information and example on visualizing Places Insights results, see [Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data).\n\nThis example uses the [United States Census Bureau\nData](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/united-states-census-bureau/us-geographic-boundaries)\nBigQuery [public dataset](https://cloud.google.com/bigquery/public-data) to get\nthe boundaries for the three counties in New York City: \"Queens\",\"Kings\", \"New\nYork\". The boundaries of each county are contained in the `county_geom` column.\n\nThis example then uses the BigQuery\n[`ST_SIMPLIFY`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/geography_functions#st_simplify)\nfunction to return a simplified version of `county_geom`. The `ST_SIMPLIFY`\nfunction replaces nearly straight chains of edges with a single long edge. \n\n```googlesql\nDECLARE geos ARRAY\u003cGEOGRAPHY\u003e;\n\nSET geos = (SELECT ARRAY_AGG(ST_SIMPLIFY(county_geom, 100))\n FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties`\n WHERE county_name IN (\"Queens\",\"Kings\", \"New York\") AND state_fips_code = \"36\");\n\nSELECT * FROM `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT_PER_GEO`(\n JSON_OBJECT(\n 'geographies', geos,\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'business_status', [\"OPERATIONAL\"]\n )\n);\n```\n\nThe response for the function:\n\nVisualize results\n\nThe following images show this data displayed in Looker Studio as a filled map,\nincluding the outline of each county:\n\nTo import your data into Looker Studio:\n\n1. Run the function above to generate the results.\n\n2. In the BigQuery results, click **Open in -\\\u003e Looker Studio**. Your results\n are automatically imported into Looker Studio.\n\n3. Looker Studio creates a default report page and initializes it with a title,\n table, and bar graph of the results.\n\n4. Select everything on the page and delete it.\n\n5. Click **Insert -\\\u003e Filled map** to add a filled map to your report.\n\n6. Under **Chart types -\\\u003e Setup** configure the fields as shown below::\n\n7. The filled map appears as above. You can optionally select **Chart types -\\\u003e\n Styles** to further configure the appearance of the map.\n\nFor more information and example on visualizing Places Insights results, see\n[Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data)."]]