science এই পণ্য বা বৈশিষ্ট্যটি পরীক্ষামূলক (প্রি-GA)। প্রাক-GA পণ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সীমিত সমর্থন থাকতে পারে এবং প্রাক-GA পণ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনগুলি অন্যান্য প্রাক-GA সংস্করণগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে। প্রাক-GA অফারগুলি Google মানচিত্র প্ল্যাটফর্ম পরিষেবার নির্দিষ্ট শর্তাবলী দ্বারা আচ্ছাদিত। আরও তথ্যের জন্য, লঞ্চ পর্যায়ের বিবরণ দেখুন। স্থানের অন্তর্দৃষ্টি পরীক্ষা করতে সাইন আপ করুন !
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশনটি অনুসন্ধান করতে ভৌগলিক এলাকার একটি বিন্যাস নেয় এবং এলাকা প্রতি স্থান গণনার একটি সারণী প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি অনুসন্ধান এলাকা হিসাবে জিপ কোডগুলির একটি অ্যারে নির্দিষ্ট করেন, প্রতিক্রিয়াটিতে প্রতিটি জিপ কোডের জন্য একটি পৃথক সারি সহ একটি টেবিল রয়েছে।
কারণ PLACES_COUNT_PER_GEO ফাংশন একটি টেবিল প্রদান করে, এটি একটি FROM ক্লজ ব্যবহার করে কল করুন৷
ইনপুট পরামিতি:
প্রয়োজনীয় : geographiesফিল্টার প্যারামিটার যা অনুসন্ধান এলাকা নির্দিষ্ট করে। geographies প্যারামিটারটি BigQuery GEOGRAPHY ডেটা টাইপ দ্বারা সংজ্ঞায়িত মানগুলির একটি অ্যারে নেয়, যা পয়েন্ট, লাইনস্ট্রিং এবং বহুভুজ সমর্থন করে।
ঐচ্ছিক : আপনার অনুসন্ধান পরিমার্জিত করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার পরামিতি।
রিটার্ন:
ভৌগলিক এলাকা প্রতি এক সারি সহ একটি টেবিল। সারণীতে geography ( GEOGRAPHY ), count ( INT64 ), এবং sample_place_ids ( ARRAY<STRING> ) রয়েছে যেখানে sample_place_ids প্রতিটি ভৌগলিক এলাকার জন্য 250টি পর্যন্ত স্থান আইডি রয়েছে।
উদাহরণ: নিউ ইয়র্ক সিটির প্রতিটি কাউন্টিতে রেস্টুরেন্টের সংখ্যা গণনা করুন
এই উদাহরণটি নিউ ইয়র্ক সিটিতে প্রতি কাউন্টিতে কর্মক্ষম রেস্তোরাঁর গণনার একটি সারণী তৈরি করে।
তারপর এই উদাহরণটি county_geom এর একটি সরলীকৃত সংস্করণ ফেরত দিতে BigQuery ST_SIMPLIFY ফাংশন ব্যবহার করে। ST_SIMPLIFY ফাংশন একটি একক লম্বা প্রান্ত দিয়ে প্রায় সোজা প্রান্তের চেইন প্রতিস্থাপন করে।
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-09-06 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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)."]]
