שאילתות על מערך הנתונים באמצעות פונקציות של ספירת מקומות

פונקציות של ספירת מקומות הן שאילתות SQL מוגדרות מראש שמופעלות ב-BigQuery ומשלימות את השאילתות שמופעלות ישירות על מערך הנתונים. ההבדל העיקרי בין שליחת שאילתה ישירות לנתונים לבין שימוש בפונקציה הוא שבפונקציות לא מוגדר סף מינימלי של ספירה, אלא אזור חיפוש מינימלי:

• שאילתות של מערכי נתונים של מקומות יכולות להחזיר רק ספירות של 5 ומעלה, אבל אין מגבלות על גודל אזור החיפוש.
• פונקציות של ספירת מקומות יכולות להחזיר כל ספירה, כולל 0, אבל הן מחייבות אזור חיפוש מינימלי של 40.0 מטר על 40.0 מטר (1,600 מ'²). פונקציות יכולות גם להחזיר מזהי מקומות, שאפשר להשתמש בהם כדי לחפש מידע על מקומות ספציפיים.

כדאי להשתמש בפונקציות של ספירת מקומות אם חשוב לכם לדעת מתי שאילתה לא מחזירה תוצאות, או אם אתם צריכים לדעת ספירות נמוכות של מקומות מתחת ל-5. הוא גם שימושי אם אתם צריכים לקבל מידע על מקום ספציפי כדי לבדוק את התוצאות.

פונקציות של ספירת מקומות מספקות רק ספירות, ולכן אם אתם צריכים לבצע שאילתות מורכבות יותר, כמו צירופי נתונים, או לקבל תובנות נוספות כמו הדירוג הממוצע של קבוצת מקומות, אתם צריכים להריץ שאילתה ישירות במערך הנתונים.

פונקציות ומדינות נתמכות של ספירת מקומות

התובנות לגבי מקומות תומכות בפונקציות הבאות:

• ‫PLACES_COUNT: מחזירה שורה אחת שמכילה את מספר המקומות.
• ‫PLACES_COUNT_PER_TYPE: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי סוג המקום.
• ‫PLACES_COUNT_PER_GEO: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי מיקום גיאוגרפי.
• ‫PLACES_COUNT_PER_H3: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות בכל תא H3.

בנוסף למספר המקומות, הפונקציות PLACES_COUNT_PER_TYPE,‏ PLACES_COUNT_PER_GEO ו-PLACES_COUNT_PER_H3 מחזירות גם עד 250 מזהי מקומות לכל רכיב בתגובה. לרשימת כל הפרמטרים של המסננים

אפשר להשתמש במזהי מקומות עם:

• ‫Places API (חדש)
• Geocoding API
• ‫Places UI Kit

כתיבת שאילתות עם פונקציות

כדי להפעיל את הפונקציות, משתמשים בפורמט הבא: [project name (optional)].[table name].[function name].

אם שיניתם את השם של מערך הנתונים המקושר כשקבעתם את ההגדרות של 'תובנות לגבי מקומות', אתם צריכים להשתמש בשם המותאם אישית במקום בשמות הטבלאות שמוגדרים כברירת מחדל ומפורטים במאמר פונקציות של ספירת מקומות להפניה ב-BigQuery. אפשר גם לכלול את שם הפרויקט (אופציונלי). אם לא מציינים פרויקט, השאילתה תפעל כברירת מחדל בפרויקט הפעיל.

לדוגמה:

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

משתמשים ב-JSON_OBJECT כדי להעביר ארגומנטים לפונקציה.

סינון התוצאות

פונקציות הספירה של מקומות תומכות בהרבה מסננים שיעזרו לכם לדייק את החיפוש. הפרמטרים האלה (לדוגמה, price_level או types) הם תלויי אותיות רישיות, והם חייבים להיות זהים לשמות הפרמטרים. רשימה מלאה של האפשרויות מופיעה במאמר בנושא פרמטרים של מסננים.

בדוגמה הבאה, מסננים מוחלים כדי להגביל את החיפוש לפי דירוג משתמשים מינימלי, רמת מחיר, סטטוס העסק והאם מותר להכניס כלבים למסעדה:

SELECT `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"],
      'min_rating', 1.3,
      'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],
      'allows_dogs', TRUE
      )
) as count;

דוגמה לפונקציה Places Count

בדוגמה הבאה נעשה שימוש בפונקציה PLACES_COUNT כדי להחזיר את מספר המסעדות הפעילות ברדיוס של 1,000 מטר מבניין האמפייר סטייט בניו יורק:

SELECT `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"]
      )
) as count;

התשובה מכילה ספירה אחת:

בדוגמה הזו נעשה שימוש בפונקציה ST_GEOGPOINT של BigQuery כדי להחזיר ערך GEOGRAPHY מנקודה מסוימת, ואז להעביר את הערך הזה לפרמטר geography. היא גם מעבירה את רדיוס החיפוש סביב הנקודה ואת סוג המקום, "restaurant", לחיפוש.

דוגמה לספירת מקומות לפי סוג, מיקום גיאוגרפי או H3

בנוסף לספירת המקומות, הפונקציות PLACES_COUNT_PER_TYPE,‏ PLACES_COUNT_PER_GEO ו-PLACES_COUNT_PER_H3 מחזירות גם עד 250 מזהי מקומות של המקומות שנכללים בתגובה.

לדוגמה, הפונקציה PLACES_COUNT_PER_TYPE מחזירה טבלה של ספירת מקומות לפי סוג מקום. התגובה כוללת מערך של מזהי מקומות של המקומות שתואמים לכל סוג. אפשר להשתמש במזהי המקומות שמוחזרים כדי לחפש מידע על כל מקום.

הקריאה הבאה לפונקציה מחזירה את מספר המקומות עם הסוגים: restaurant,‏ cafe ו-bar:

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'types', ["restaurant", "cafe", "bar"],
      'business_status', ['OPERATIONAL']
      )
);

הפונקציה הזו מחזירה טבלה עם שלוש עמודות: type,‏ count ו-sample_place_ids. בעמודה count מוצג מספר המקומות לכל type, ובעמודה sample_place_ids מוצגים עד 250 מזהי מקומות לכל type.

הצגה חזותית של התוצאות

כדי להפיק תובנות מהנתונים ב-BigQuery, חשוב להשתמש בכלי ניתוח ובינה עסקית. ‫BigQuery תומך בכמה כלים להמחזת נתונים של Google ושל צד שלישי, שבהם אפשר להשתמש כדי לנתח את התוצאות של הפונקציות בנתוני 'תובנות לגבי מקומות'.

דוגמה להצגה חזותית של תוצאות של פונקציה מופיעה במאמר הצגה חזותית של תוצאות. מידע נוסף ודוגמה להצגה חזותית של תוצאות התובנות על מקומות זמינים במאמר בנושא הצגה חזותית של תוצאות שאילתות.

מגבלות ודרישות

יש מגבלות ודרישות מסוימות לגבי פונקציות של ספירת מקומות:

• יש תמיכה רק בתובנות לגבי COUNT.
• ^{נדרש אזור חיפוש מינימלי של 40.0 מטר על 40.0 מטר (1,600 מ"ר).}
• גודל הקלט של פרמטר מספר הפונקציות במיקום מוגבל ל-1MB.
• אין תמיכה בסינון לפי מזהה מקום, מותגים, אפשרויות טעינה של רכבים חשמליים או רכיב כתובת.
• אפשר לגשת לפונקציות של ספירת המקומות רק עבור הערים והמדינות שאליהן נרשמתם. במאמר הגדרת תובנות לגבי מקומות מוסבר איך מקבלים גישה למערכי נתונים.
• פרמטרים של מסננים (לדוגמה, geography או types) הם תלויי-רישיות וחייבים להיות זהים לשמות הפרמטרים, אחרת השאילתה תיכשל.

הפניה לפונקציות של ספירת מקומות ב-BigQuery

כל הערים במערך הנתונים לדוגמה והמדינות במערך הנתונים המלא תומכות בפונקציות של ספירת מקומות.

יש לכם גישה לפונקציות של ספירת המקומות שמתאימות למערכי הנתונים של הערים והמדינות שאליהם נרשמתם. פרטים נוספים על גישה למערכי נתונים זמינים במאמר הגדרת תובנות על מקומות.

בטבלאות האלה מפורטות הערים והמדינות הזמינות, ושמות הטבלאות התואמים להן.

נתונים שנדגמו

נתונים מלאים