Places Count फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, डेटासेट से क्वेरी करना

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, पहले से तय की गई एसक्यूएल क्वेरी होती हैं. ये BigQuery में चलती हैं और डेटासेट को सीधे क्वेरी करने के साथ काम करती हैं. डेटा के बारे में सीधे क्वेरी करने और किसी फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने के बीच मुख्य अंतर यह है कि फ़ंक्शन, कम से कम गिनती की थ्रेशोल्ड लागू नहीं करते. इसके बजाय, वे कम से कम खोज क्षेत्र लागू करते हैं:

• जगह के डेटासेट की क्वेरी सिर्फ़ 5 या इससे ज़्यादा संख्या दिखा सकती हैं. हालांकि, खोज के दायरे के साइज़ पर कोई पाबंदी नहीं लगाती हैं.
• जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, कोई भी संख्या दिखा सकते हैं. इसमें 0 भी शामिल है. हालांकि, ये फ़ंक्शन कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 m²) के खोज क्षेत्र को लागू करते हैं. फ़ंक्शन, जगह के आईडी भी दिखा सकते हैं. इनका इस्तेमाल, अलग-अलग जगहों के बारे में जानकारी पाने के लिए किया जा सकता है.

अगर यह जानना ज़रूरी है कि किसी क्वेरी के लिए कोई नतीजा कब नहीं मिलता या आपको पांच से कम जगहों की संख्या के बारे में जानना है, तो Places Count फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है. अगर आपको अपने नतीजों की जांच करने के लिए, किसी जगह की जानकारी चाहिए, तो यह तरीका आपके लिए फ़ायदेमंद है.

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन सिर्फ़ संख्याएं दिखाते हैं. इसलिए, अगर आपको डेटा जॉइन करने जैसी ज़्यादा जटिल क्वेरी करनी हैं या जगहों के ग्रुप की औसत रेटिंग जैसी अतिरिक्त अहम जानकारी चाहिए, तो डेटासेट को सीधे तौर पर क्वेरी करें.

Places Count फ़ंक्शन और वे देश जहां यह सुविधा उपलब्ध है

जगह की अहम जानकारी देने वाली सुविधा के साथ ये फ़ंक्शन काम करते हैं:

• science PLACES_COUNT_V2: यह फ़ंक्शन, जगहों की संख्या और जगह के आईडी का सैंपल दिखाने वाली टेबल दिखाता है. यह फ़ंक्शन, एक से ज़्यादा देशों/इलाकों के इनपुट के लिए टेबल पैरामीटर स्वीकार करता है. इससे बैच प्रोसेसिंग को बेहतर तरीके से किया जा सकता है. यह PLACES_COUNT और PLACES_COUNT_PER_GEO फ़ंक्शन की तुलना में, जियोस्पेशल जॉइन के लिए ज़्यादा ऑप्टिमाइज़ किया गया है.
• science PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2: यह जगह के टाइप के हिसाब से, जगहों की संख्या और सैंपल प्लेस आईडी की टेबल दिखाता है. PLACES_COUNT_V2 की तरह, यह फ़ंक्शन भी एक table parameter स्वीकार करता है, ताकि एक साथ कई इनपुट भौगोलिक क्षेत्रों को प्रोसेस किया जा सके. यह आर्किटेक्चर, बैच प्रोसेसिंग को बेहतर तरीके से सपोर्ट करता है. साथ ही, PLACES_COUNT_PER_TYPE की तुलना में, यह बेहतर तरीके से जियोस्पेशल डेटा को जोड़ता है.
• PLACES_COUNT_PER_H3: यह फ़ंक्शन, हर H3 सेल के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.
• PLACES_COUNT: यह जगहों की संख्या वाली एक पंक्ति दिखाता है.
• PLACES_COUNT_PER_TYPE: यह फ़ंक्शन, जगह के टाइप के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.
• PLACES_COUNT_PER_GEO: यह फ़ंक्शन, हर इलाके के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.

जगह की संख्या के साथ-साथ, PLACES_COUNT को छोड़कर सभी फ़ंक्शन, जवाब के हर एलिमेंट के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी भी दिखाते हैं.

जगह के आईडी का इस्तेमाल इनके साथ किया जा सकता है:

• Places API (नया प्रॉडक्ट)
• Geocoding API
• Places UI Kit

फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके क्वेरी लिखना

फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए, इस फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करें: [project name (optional)].[table name].[function name].

अगर आपने जगहों की अहम जानकारी सेट अप करते समय, लिंक किए गए डेटासेट का नाम बदल दिया है, तो BigQuery में जगह की गिनती के रेफ़रंस फ़ंक्शन में दिए गए डिफ़ॉल्ट टेबल के नामों के बजाय, अपने कस्टम नाम का इस्तेमाल करें. आपके पास प्रोजेक्ट का नाम शामिल करने का विकल्प भी होता है. अगर इनमें से कोई भी शामिल नहीं है, तो क्वेरी डिफ़ॉल्ट रूप से चालू प्रोजेक्ट पर सेट हो जाएगी.

उदाहरण के लिए:

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

फ़ंक्शन में आर्ग्युमेंट पास करने के लिए, JSON_OBJECT का इस्तेमाल करें.

अपने परिणाम फ़िल्टर करें

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन में, खोज को बेहतर बनाने के लिए कई फ़िल्टर इस्तेमाल किए जा सकते हैं. ये पैरामीटर (उदाहरण के लिए, price_level या types) केस-सेंसिटिव होते हैं. साथ ही, इनके नाम पैरामीटर के नामों से पूरी तरह मेल खाने चाहिए. विकल्पों की पूरी सूची देखने के लिए, फ़िल्टर पैरामीटर का रेफ़रंस देखें.

अगले उदाहरण में, PLACES_COUNT_V2 फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, खोज के नतीजों को सीमित किया गया है. इसके लिए, उपयोगकर्ता की कम से कम रेटिंग, कीमत, कारोबार की स्थिति, और रेस्टोरेंट में कुत्तों को अनुमति है या नहीं, जैसे फ़िल्टर लागू किए गए हैं.

सबसे पहले, इनपुट के तौर पर इस्तेमाल की गई अपनी देश/इलाके की टेबल का इस्तेमाल करें या चुनी गई जगहों के हिसाब से एक टेबल तैयार करें:

-- 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
);

इसके बाद, टेबल और फ़िल्टर की जानकारी देने वाले JSON ऑब्जेक्ट के साथ PLACES_COUNT_V2 को कॉल करें. खोज के दायरे को JSON फ़िल्टर में शामिल किया जाता है. इसे my_search_areas टेबल में मौजूद हर पॉइंट के आस-पास लागू किया जाएगा.

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
      )
);

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन का उदाहरण

यहां दिए गए उदाहरण में, PLACES_COUNT_V2 फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया गया है. इसमें कस्टम इनपुट के तौर पर, my_search_area जियोग्राफ़ी टेबल का इस्तेमाल किया गया है. इससे, न्यू यॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग और टाइम्स स्क्वेयर से 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद चालू रेस्टोरेंट की संख्या का पता चलता है:

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"]
      )
);

जवाब में एक BigQuery टेबल होती है. इसमें geo_id, जगह, गिनती, और जगह के आईडी का सैंपल होता है.

नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना

BigQuery के डेटा से अहम जानकारी पाने के लिए, विश्लेषण और बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल बहुत ज़रूरी होते हैं. BigQuery, Google और तीसरे पक्ष के कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ काम करता है. इनका इस्तेमाल करके, जगहों की अहम जानकारी के डेटा पर अपने फ़ंक्शन के नतीजों का विश्लेषण किया जा सकता है.

किसी फ़ंक्शन के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के उदाहरण के लिए, नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें. Places Insights के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के बारे में ज़्यादा जानकारी और उदाहरण के लिए, क्वेरी के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें.

सीमाएं और ज़रूरी शर्तें

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन पर ये सीमाएं और ज़रूरी शर्तें लागू होती हैं:

• सिर्फ़ COUNT से जुड़ी अहम जानकारी उपलब्ध है.
• खोज के लिए कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 m²) का क्षेत्र होना चाहिए.
• पैरामीटर के तौर पर पास किए गए JSON ऑब्जेक्ट के साइज़ की सीमा: फ़ंक्शन में पैरामीटर के तौर पर पास किए गए JSON ऑब्जेक्ट का साइज़ 1 एमबी से ज़्यादा नहीं होना चाहिए. इस सीमा का असर, फ़ंक्शन के वर्शन पर निर्भर करता है:
• V2 फ़ंक्शन (PLACES_COUNT_V2, PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2) के लिए, यह सीमा सिर्फ़ फ़िल्टर JSON ऑब्जेक्ट पर लागू होती है. ज्याेग्राफ़ी की जानकारी को टेबल पैरामीटर का इस्तेमाल करके अलग से दिया जाता है. इसलिए, ये फ़ंक्शन JSON के साइज़ की सीमा तक पहुंचे बिना, इनपुट के तौर पर दी गई ज़्यादा से ज़्यादा जगहों की जानकारी को प्रोसेस कर सकते हैं.
  • PLACES_COUNT_PER_H3, PLACES_COUNT, PLACES_COUNT_PER_TYPE, और PLACES_COUNT_PER_GEO के लिए, यह सीमा पूरे JSON ऑब्जेक्ट पर लागू होती है. इसमें सभी भौगोलिक क्षेत्रों की जानकारी शामिल है. इससे, एक कॉल में प्रोसेस की जा सकने वाली जगहों की संख्या सीमित हो सकती है.
• जगह के आईडी, ब्रैंड, ईवी चार्ज करने के विकल्पों या पते के कॉम्पोनेंट के हिसाब से फ़िल्टर करने की सुविधा उपलब्ध नहीं है.
• आपने जिन शहरों और देशों की सदस्यता ली है उनके लिए ही, जगहों की संख्या वाले फ़ंक्शन ऐक्सेस किए जा सकते हैं. डेटासेट ऐक्सेस करने के लिए, Places Insights सेट अप करना लेख पढ़ें.
• फ़िल्टर पैरामीटर (उदाहरण के लिए, geography या types) केस-सेंसिटिव होते हैं. साथ ही, ये पैरामीटर के नामों से पूरी तरह मेल खाने चाहिए. ऐसा न होने पर, क्वेरी काम नहीं करेगी.

BigQuery में Places Count फ़ंक्शन का रेफ़रंस

सैंपल डेटासेट में मौजूद सभी शहरों और देशों के पूरे डेटासेट में, जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन काम करते हैं.

आपने जिन शहरों और देशों के डेटासेट की सदस्यता ली है उनसे जुड़े 'जगहों की संख्या' फ़ंक्शन को ऐक्सेस किया जा सकता है. डेटासेट ऐक्सेस करने के लिए, जगह की अहम जानकारी सेट अप करें देखें.

इन टेबल में, उपलब्ध शहरों, देशों, और उनसे जुड़े टेबल के नामों की सूची दी गई है.

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