PLACES_COUNT 関数

PLACES_COUNT 関数は、指定された検索エリアと検索フィルタに基づいて、場所の単一のカウント値を返します。PLACES_COUNT 関数に検索エリアを指定する必要があります。必要に応じて、場所のタイプ、営業状況、価格帯などの追加のフィルタ パラメータを指定できます。

PLACES_COUNT 関数は単一の値を返すため、SELECT 句を使用して呼び出します。

  • 入力パラメータ:

    • 必須: 検索エリアを指定する geography フィルタ パラメータ。geography パラメータは、BigQuery の GEOGRAPHY データ型で定義された値を受け取ります。このデータ型は、ポイント、ラインストリング、ポリゴンをサポートしています。

    • 省略可: 検索を絞り込むための追加のフィルタ パラメータ。

  • 戻り値:

    • 単一の count 値（INT64 として）。

例: 検索半径内の場所の数を計算する

最もシンプルな PLACES_COUNT 関数呼び出しは、地理的エリア内のすべての場所の単一のカウントを返します。この例では、エンパイア ステート ビルディングから 1, 000 メートル以内のすべての営業所の数を返します。

この例では、BigQuery の ST_GEOGPOINT 関数を使用して、ポイントから GEOGRAPHY 値を返します。

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
      )
) as count;

レスポンスには単一のカウントが含まれます。

ニューヨーク市の Place Count 関数の結果。

より一般的な呼び出しでは、検索範囲にフィルタが適用されます。次の例では、フィルタを使用して検索を制限し、次のカウントのみを返します。

  • タイプ restaurant の場所で、最低評価が 3 の場所
  • 料金レベルが「安い」または「普通」
  • 現在運用中
  • 犬の同伴可能
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
      )
) as count;

フィルタされたレスポンス:

ニューヨーク市のレストランの Place Count 関数をフィルタした結果。

プレイス データセットのクエリでは、最小カウントしきい値が 5 に設定されていることに注意してください。場所のカウント関数の利点の 1 つは、0 を含む任意のカウントを返すことができることです。たとえば、次の呼び出しは 1 を返します。

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
      )
) as count;

例: ポリゴンを使用してレストランの数を計算する

検索エリアを指定するには、ポリゴンを使用します。ポリゴンを使用する場合、ポリゴンの点は閉じたループを定義する必要があります。ポリゴンの最初の点は最後の点と同じです。

この例では、BigQuery の ST_GEOGFROMTEXT 関数を使用して、ポリゴンから GEOGRAPHY 値を返します。

DECLARE geo GEOGRAPHY;
SET geo = ST_GEOGFROMTEXT('''POLYGON((-73.985708 40.75773,-73.993324 40.750298,
                                      -73.9857 40.7484,-73.9785 40.7575,
                                      -73.985708 40.75773))''');  -- NYC viewport

SELECT `places_insights___us___sample.PLACES_COUNT`(
  JSON_OBJECT(
      'geography',geo, -- viewport 
      '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
      )
) as count;

ビューポートのレスポンス:

ニューヨーク市のビューポートでレストランの Place Count 関数をフィルタリングした結果。

例: 線を使用してレストランの数を計算する

次の例では、線を中心とした半径 100 メートルの検索範囲を、線で結ばれた一連のポイントで定義しています。この線は、Routes API で計算された移動ルートに似ています。ルートは、車両、自転車、歩行者のいずれかになります。

DECLARE geo GEOGRAPHY;
SET geo = ST_GEOGFROMTEXT('LINESTRING(-73.98903537033028 40.73655649223003,-73.93580216278471 40.80955538843361)');  -- NYC line

SELECT `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
      )
) as count;

行のレスポンス:

ニューヨーク市の線に沿ってレストランの Place Count 関数をフィルタリングした結果。

例: 複数の呼び出しの結果を結合する

PLACES_COUNT 関数への複数の呼び出しの結果を組み合わせることができます。たとえば、特定のエリア内の次の価格帯のレストランの数を 1 つの結果で表示したいとします。

  • PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
  • PRICE_LEVEL_MODERATE
  • PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
  • PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE"

この例では、価格レベルごとに PLACES_COUNT 関数を呼び出すループを作成し、各呼び出しの結果を一時テーブルに挿入します。次に、一時テーブルに対してクエリを実行して結果を表示します。

-- Create a temp table to hold the results.
CREATE TEMP TABLE results (type STRING, count INT64);

-- Create a loop that calls PLACES_COUNT for each price level.
FOR types IN (SELECT type FROM UNNEST(["PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE", "PRICE_LEVEL_MODERATE", "PRICE_LEVEL_EXPENSIVE", "PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE"]) as type)
DO
  INSERT INTO results VALUES (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]
  )));
END FOR;

-- Query the table of results.
SELECT * FROM results;

結合されたレスポンス:

価格帯でレストランをフィルタリングした結果を組み合わせたもの。

別の方法として、UNION ALL コマンドを使用して複数の SELECT ステートメントの結果を結合することもできます。次の例は、前の例と同じ結果を示しています。

SELECT "PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE" as price_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']
  )
) as count

UNION ALL

SELECT "PRICE_LEVEL_MODERATE" as price_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']
  )
) as count

UNION ALL

SELECT "PRICE_LEVEL_EXPENSIVE" as price_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']
  )
) as count

UNION ALL

SELECT "PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE" as price_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']
  )
) as count