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 ফাংশন নির্দিষ্ট অনুসন্ধান এলাকা এবং অনুসন্ধান ফিল্টারগুলির উপর ভিত্তি করে স্থানগুলির একটি একক গণনা মান প্রদান করে৷ আপনাকে অবশ্যই PLACES_COUNT ফাংশনে অনুসন্ধান এলাকা নির্দিষ্ট করতে হবে এবং বিকল্পভাবে অতিরিক্ত ফিল্টার পরামিতি নির্দিষ্ট করতে পারেন, যেমন স্থানের ধরন, অপারেটিং স্থিতি, মূল্য স্তর এবং আরও অনেক কিছু।
কারণ PLACES_COUNT ফাংশন একটি একক মান প্রদান করে, এটিকে একটি SELECT ক্লজ ব্যবহার করে কল করুন।
ইনপুট পরামিতি:
প্রয়োজনীয় : geographyফিল্টার প্যারামিটার যা অনুসন্ধান এলাকা নির্দিষ্ট করে। geography প্যারামিটার BigQuery GEOGRAPHY ডেটা টাইপ দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি মান নেয়, যা পয়েন্ট, লাইনস্ট্রিং এবং বহুভুজ সমর্থন করে।
ঐচ্ছিক : আপনার অনুসন্ধান পরিমার্জিত করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার পরামিতি।
রিটার্ন:
INT64 হিসাবে একটি একক count মান।
উদাহরণ: অনুসন্ধান ব্যাসার্ধে স্থানের সংখ্যা গণনা করুন
সহজতম PLACES_COUNT ফাংশন কল একটি ভৌগলিক এলাকার সমস্ত স্থানের একক গণনা প্রদান করে৷ এই উদাহরণে, আপনি এম্পায়ার স্টেট বিল্ডিংয়ের 1000 মিটারের মধ্যে সমস্ত অপারেশনাল জায়গার গণনা ফেরত দেন।
এই উদাহরণটি একটি বিন্দু থেকে একটি GEOGRAPHY মান ফেরাতে BigQuery ST_GEOGPOINT ফাংশন ব্যবহার করে৷
SELECT`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000-- Radius in meters))ascount;
প্রতিক্রিয়া একটি একক গণনা রয়েছে:
একটি আরও সাধারণ কল অনুসন্ধান এলাকায় ফিল্টার প্রয়োগ করে। পরবর্তী উদাহরণ শুধুমাত্র একটি গণনা ফেরাতে অনুসন্ধান সীমিত করতে ফিল্টার ব্যবহার করে:
ন্যূনতম 3 রেটিং সহ টাইপের restaurant জায়গা
সস্তা বা মাঝারি মূল্যের স্তর
বর্তমানে চালু আছে
কুকুরের অনুমতি দেয়
SELECT`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'types',["restaurant"],'min_rating',3,'price_level',['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE','PRICE_LEVEL_MODERATE'],'business_status',['OPERATIONAL'],'allows_dogs',TRUE))ascount;
ফিল্টার করা প্রতিক্রিয়া:
মনে রাখবেন যে স্থানের ডেটাসেট প্রশ্নগুলি ন্যূনতম 5 গণনা থ্রেশহোল্ড প্রয়োগ করে। স্থান গণনা ফাংশনের একটি সুবিধা হল যে তারা 0 সহ যেকোনো গণনা ফেরত দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত কলটি 1 এর গণনা প্রদান করে:
SELECT`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',500,-- Radius in meters'types',["restaurant"],'min_rating',4.0,'free_parking_lot',TRUE,'good_for_watching_sports',TRUE))ascount;
উদাহরণ: বহুভুজ ব্যবহার করে রেস্টুরেন্টের সংখ্যা গণনা করুন
আপনি অনুসন্ধান এলাকা নির্দিষ্ট করতে একটি বহুভুজ ব্যবহার করতে পারেন। বহুভুজ ব্যবহার করার সময়, বহুভুজের বিন্দুগুলিকে একটি বন্ধ লুপ সংজ্ঞায়িত করতে হবে যেখানে বহুভুজের প্রথম বিন্দুটি শেষ বিন্দুর সমান।
এই উদাহরণটি একটি বহুভুজ থেকে একটি GEOGRAPHY মান ফেরাতে BigQuery ST_GEOGFROMTEXT ফাংশন ব্যবহার করে৷
উদাহরণ: একটি লাইন ব্যবহার করে রেস্টুরেন্টের সংখ্যা গণনা করুন
পরবর্তী উদাহরণে, আপনি লাইনের চারপাশে 100 মিটারের অনুসন্ধান ব্যাসার্ধের সাথে সংযুক্ত পয়েন্টগুলির একটি লাইন ব্যবহার করে অনুসন্ধান এলাকাটি সংজ্ঞায়িত করুন। লাইনটি রুট API দ্বারা গণনা করা একটি ভ্রমণ রুটের অনুরূপ। পথটি একটি যানবাহন, একটি সাইকেল বা পথচারীর জন্য হতে পারে:
DECLAREgeoGEOGRAPHY;SETgeo=ST_GEOGFROMTEXT('LINESTRING(-73.98903537033028 40.73655649223003,-73.93580216278471 40.80955538843361)');-- NYC lineSELECT`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('geography',geo,-- line'geography_radius',100,-- Radius around line'types',["restaurant"],'min_rating',1.0,'max_rating',4.5,'min_user_rating_count',1,'max_user_rating_count',10000,'price_level',['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE','PRICE_LEVEL_MODERATE'],'business_status',['OPERATIONAL'],'allows_dogs',TRUE))ascount;
লাইনের জন্য প্রতিক্রিয়া:
উদাহরণ: একাধিক কলের ফলাফল একত্রিত করুন
আপনি PLACES_COUNT ফাংশনে একাধিক কলের ফলাফল একত্রিত করতে পারেন৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি নির্দিষ্ট এলাকার মধ্যে নিম্নলিখিত মূল্য স্তরের জন্য রেস্তোরাঁর সংখ্যা দেখানো একটি একক ফলাফল চান:
PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
PRICE_LEVEL_MODERATE
PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE"
এই উদাহরণে, আপনি প্রতিটি মূল্য স্তরের জন্য PLACES_COUNT ফাংশন কল করার জন্য একটি লুপ তৈরি করেন এবং প্রতিটি কলের ফলাফল একটি অস্থায়ী টেবিলে সন্নিবেশ করেন৷ তারপরে আপনি ফলাফলগুলি প্রদর্শন করতে অস্থায়ী টেবিলটি জিজ্ঞাসা করুন:
-- Create a temp table to hold the results.CREATETEMPTABLEresults(typeSTRING,countINT64);-- Create a loop that calls PLACES_COUNT for each price level.FORtypesIN(SELECTtypeFROMUNNEST(["PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE","PRICE_LEVEL_MODERATE","PRICE_LEVEL_EXPENSIVE","PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE"])astype)DOINSERTINTOresultsVALUES(types.type,`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('types',["restaurant"],'geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'business_status',['OPERATIONAL'],'price_level',[types.type])));ENDFOR;-- Query the table of results.SELECT*FROMresults;
সম্মিলিত প্রতিক্রিয়া:
আরেকটি বিকল্প হল একাধিক SELECT স্টেটমেন্টের ফলাফল একত্রিত করতে UNION ALL কমান্ড ব্যবহার করা। নিম্নলিখিত উদাহরণটি আগের উদাহরণের মতো একই ফলাফল দেখায়:
SELECT"PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE"asprice_level,`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('types',["restaurant"],'geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'business_status',['OPERATIONAL'],'price_level',['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE']))ascountUNIONALLSELECT"PRICE_LEVEL_MODERATE"asprice_level,`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('types',["restaurant"],'geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'business_status',['OPERATIONAL'],'price_level',['PRICE_LEVEL_MODERATE']))ascountUNIONALLSELECT"PRICE_LEVEL_EXPENSIVE"asprice_level,`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('types',["restaurant"],'geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'business_status',['OPERATIONAL'],'price_level',['PRICE_LEVEL_EXPENSIVE']))ascountUNIONALLSELECT"PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE"asprice_level,`places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(JSON_OBJECT('types',["restaurant"],'geography',ST_GEOGPOINT(-73.9857,40.7484),-- Empire State Building'geography_radius',1000,-- Radius in meters'business_status',['OPERATIONAL'],'price_level',['PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE']))ascount
[[["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` function returns a single count value of places based on the\nspecified search area and search filters. You must specify the search area to\nthe `PLACES_COUNT` function and can optionally specify additional filter\nparameters, such as place type, operating status, price level, and more.\n\nBecause the `PLACES_COUNT` function returns a single value, call it using\na `SELECT` clause.\n\n- Input parameters:\n\n - **Required** : The `geography` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the search area. The `geography` parameter takes a value defined\n 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 single `count` value as an `INT64`.\n\nExample: Calculate the number of places in a search radius\n\nThe simplest `PLACES_COUNT` function call returns a single count of all places\nin a geographical area. In this example, you return the count of all operational\nplaces within 1000 meters of the Empire State building.\n\nThis example uses the BigQuery\n[`ST_GEOGPOINT`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/geography_functions#st_geogpoint)\nfunction to return a `GEOGRAPHY` value from a point. \n\n```googlesql\nSELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000 -- Radius in meters\n )\n) as count;\n```\n\nThe response contains a single count:\n\nA more typical call applies filters to the search area. The next example uses\nfilters to limit the search to only return a count of:\n\n- Places of type `restaurant` with the minimum rating of 3\n- A price level of inexpensive or medium\n- Currently operational\n- Allows dogs\n\n```googlesql\nSELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'min_rating', 3,\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'allows_dogs', TRUE\n )\n) as count;\n```\n\nThe filtered response:\n\nRemember that place dataset queries enforce a minimum count threshold of\n5. One of the advantages of the place count functions is\nthat they can return any counts, including 0. For example, the following call\nreturns a count of 1: \n\n```googlesql\nSELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 500, -- Radius in meters\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'min_rating', 4.0,\n 'free_parking_lot', TRUE,\n 'good_for_watching_sports', TRUE\n )\n) as count;\n```\n\nExample: Calculate the number of restaurants using a polygon\n\nYou can use a polygon to specify the search area. When using a polygon,\nthe points of the polygon must define a closed loop where the first point in the\npolygon is the same as the last point.\n\nThis example uses the BigQuery\n[`ST_GEOGFROMTEXT`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/geography_functions#st_geogfromtext)\nfunction to return a `GEOGRAPHY` value from a polygon. \n\n```googlesql\nDECLARE geo GEOGRAPHY;\nSET geo = ST_GEOGFROMTEXT('''POLYGON((-73.985708 40.75773,-73.993324 40.750298,\n -73.9857 40.7484,-73.9785 40.7575,\n -73.985708 40.75773))'''); -- NYC viewport\n\nSELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography',geo, -- viewport \n 'types', [\"restaurant\"],\n 'min_rating', 1.0,\n 'max_rating', 4.5,\n 'min_user_rating_count', 1,\n 'max_user_rating_count', 10000,\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'allows_dogs', TRUE\n )\n) as count;\n```\n\nThe response for the viewport:\n\nExample: Calculate the number of restaurants using a line\n\nIn the next example, you define the search area using a line of connected\npoints with a search radius of 100 meters around the line.\nThe line is similar to a travel route calculated by the [Routes\nAPI](/maps/documentation/routes). The route might be for a vehicle, a bicycle,\nor for a pedestrian: \n\n```googlesql\nDECLARE geo GEOGRAPHY;\nSET geo = ST_GEOGFROMTEXT('LINESTRING(-73.98903537033028 40.73655649223003,-73.93580216278471 40.80955538843361)'); -- NYC line\n\nSELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography',geo, -- line\n 'geography_radius', 100, -- Radius around line\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'min_rating', 1.0,\n 'max_rating', 4.5,\n 'min_user_rating_count', 1,\n 'max_user_rating_count', 10000,\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'allows_dogs', TRUE\n )\n) as count;\n```\n\nThe response for the line:\n\nExample: Combine the results of multiple calls\n\nYou can combine the results of multiple calls to the `PLACES_COUNT` function.\nFor example, you want a single result showing the number of restaurants for\nthe following price levels within a specific area:\n\n- `PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE`\n- `PRICE_LEVEL_MODERATE`\n- `PRICE_LEVEL_EXPENSIVE`\n- `PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE\"`\n\nIn this example, you create a loop to call the `PLACES_COUNT` function for each\nprice level, and insert the results of each call to a temporary table. You then\nquery the temporary table to display the results: \n\n```googlesql\n-- Create a temp table to hold the results.\nCREATE TEMP TABLE results (type STRING, count INT64);\n\n-- Create a loop that calls PLACES_COUNT for each price level.\nFOR types IN (SELECT type FROM UNNEST([\"PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE\", \"PRICE_LEVEL_MODERATE\", \"PRICE_LEVEL_EXPENSIVE\", \"PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE\"]) as type)\nDO\n INSERT INTO results VALUES (types.type, `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'price_level', [types.type]\n )));\nEND FOR;\n\n-- Query the table of results.\nSELECT * FROM results;\n```\n\nThe combined response:\n\nAnother option is to use the `UNION ALL` command to combine the results of\nmultiple `SELECT` statements. The following example shows the same results as\nfrom the previous example: \n\n```googlesql\nSELECT \"PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE\" as price_level, `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE']\n )\n) as count\n\nUNION ALL\n\nSELECT \"PRICE_LEVEL_MODERATE\" as price_level, `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_MODERATE']\n )\n) as count\n\nUNION ALL\n\nSELECT \"PRICE_LEVEL_EXPENSIVE\" as price_level, `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_EXPENSIVE']\n )\n) as count\n\nUNION ALL\n\nSELECT \"PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE\" as price_level, `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT`(\n JSON_OBJECT(\n 'types', [\"restaurant\"],\n 'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building\n 'geography_radius', 1000, -- Radius in meters\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'price_level', ['PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE']\n )\n) as count\n```"]]