Mit Funktionen für die Anzahl von Orten können Sie die in Places Insights verfügbaren Places-Daten abfragen. Diese Funktionen sind vordefinierte SQL-Abfragen, die in BigQuery ausgeführt werden und Abfragen von Ortsdaten ergänzen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass für Funktionen kein Mindestanzahl-Schwellenwert, sondern ein Mindestsuchbereich gilt:
Bei Ortsdatensätzen können nur Anzahlen über 5 zurückgegeben werden. Die Größe des Suchbereichs ist jedoch nicht begrenzt.
Funktionen für die Anzahl der Orte können beliebige Anzahlen zurückgeben, einschließlich 0, erzwingen aber eine Mindestsuchfläche von 40,0 × 40,0 Metern (1.600 m2).
Sie sollten Funktionen für die Anzahl der Orte verwenden, wenn es wichtig ist, zu wissen, wann eine Anfrage keine Ergebnisse zurückgibt oder wenn Sie niedrige Anzahlen von Orten unter 5 benötigen. Beispielsweise ist es für die Auswahl von Websites wichtig, dass niedrige Werte zurückgegeben werden können.
Unterstützte Funktionen für die Anzahl der Orte und Länder
Places Insights unterstützt die folgenden Funktionen:
PLACES_COUNT: Gibt eine einzelne Zeile mit der Anzahl der Orte zurück.PLACES_COUNT_PER_TYPE: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte nach Ortstyp zurück.PLACES_COUNT_PER_GEO: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte nach geografischen Einheiten zurück.PLACES_COUNT_PER_H3: Gibt eine BigQuery-Tabelle mit der Anzahl der Orte pro H3-Zelle zurück.
Zusammen mit der Anzahl der Orte geben die Funktionen PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO und PLACES_COUNT_PER_H3 auch bis zu 250 Orts-IDs pro Element der Antwort zurück.
Ähnlich wie bei den Datasets für Orte sind Funktionen für die Anzahl der Orte für eine Top-Stadt in jedem der unterstützten Länder verfügbar. Für Australien können Sie beispielsweise auf die Funktionen für die Anzahl der Orte für Sydney, Australien, zugreifen.
Eine vollständige Liste der unterstützten Städte und Länder finden Sie unter Referenz zu Funktionen für die Anzahl von Orten in BigQuery.
Beispiel für die Funktion „Anzahl der Orte“
Im folgenden Beispiel wird die PLACES_COUNT-Funktion verwendet, um die Anzahl der betriebsbereiten Restaurants im Umkreis von 1.000 Metern um das Empire State Building in New York City zurückzugeben:
SELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_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;
Die Antwort enthält eine einzelne Anzahl:
In diesem Beispiel wird mit der SELECT-Anweisung auf die PLACES_COUNT-Funktion für die USA verwiesen. Die Syntax lautet:
maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT
Eine vollständige Liste der unterstützten Städte und Länder finden Sie unter Referenz zu Funktionen für die Anzahl der Orte in BigQuery.
Verwenden Sie ein JSON_OBJECT, um Argumente an die Funktion zu übergeben. In diesem Beispiel wird mit der BigQuery-Funktion ST_GEOGPOINT ein GEOGRAPHY-Wert von einem Punkt zurückgegeben und dann an den Parameter geography übergeben. Außerdem wird der Suchradius um den Punkt und der Ortstyp "restaurant" übergeben, nach dem gesucht werden soll.
Anzahl der Orte nach Typ, geografischer Einheit oder H3-Beispiel
Zusammen mit der Anzahl der Orte geben die Funktionen PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO und PLACES_COUNT_PER_H3 auch bis zu 250 Orts-IDs für die in der Antwort enthaltenen Orte zurück.
Die Funktion PLACES_COUNT_PER_TYPE gibt beispielsweise eine Tabelle mit der Anzahl der Orte pro Ortstyp zurück. Die Antwort enthält ein Array mit Orts-IDs für die Orte, die den einzelnen Typen entsprechen. Sie können die zurückgegebenen Orts-IDs verwenden, um Informationen zu den einzelnen Orten abzurufen.
Der folgende Funktionsaufruf gibt die Anzahl der Orte mit den Typen restaurant, cafe und bar zurück:
SELECT * FROM `maps-platform-analytics-hub.sample_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'] ) );
Diese Funktion gibt eine Tabelle mit drei Spalten zurück: type, count und sample_place_ids. In der Spalte count wird die Anzahl der Orte für jede type angezeigt und in der Spalte sample_place_ids sind bis zu 250 Orts-IDs für jede type aufgeführt.
Filter auf die Funktion anwenden
Wenden Sie Filter an, um Ihre Suchkriterien einzugrenzen. Die Funktionen für die Anzahl der Orte unterstützen viele Filter, mit denen Sie Ihre Suche verfeinern können. Im nächsten Beispiel wenden Sie Filter an, um die Suche nach Mindestnutzerbewertung, Preisniveau, Unternehmensstatus und ob Hunde im Restaurant erlaubt sind, einzuschränken:
SELECT `maps-platform-analytics-hub.sample_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;
Ergebnisse visualisieren
Analyse- und Business Intelligence-Tools sind entscheidend, um Erkenntnisse aus Ihren BigQuery-Daten zu gewinnen. BigQuery unterstützt mehrere Datenvisualisierungstools von Google und Drittanbietern, mit denen Sie die Ergebnisse Ihrer Funktionen für Places Insights-Daten analysieren können.
Ein Beispiel für die Visualisierung der Ergebnisse einer Funktion finden Sie unter Ergebnisse visualisieren. Weitere Informationen und ein Beispiel für die Visualisierung von Places Insights-Ergebnissen finden Sie unter Abfrageergebnisse visualisieren.
Beschränkungen und Anforderungen
Für Funktionen für die Anzahl der Orte gelten die folgenden Einschränkungen und Anforderungen:
- Es werden nur
COUNT-Statistiken unterstützt. - Die Mindestgröße des Suchbereichs beträgt 40,0 × 40,0 Meter (1.600 m2).
- Die Eingabegröße für den Parameter für die Anzahl der Orte ist auf 1 MB begrenzt.
- Das Filtern nach Orts-ID oder Adresskomponente wird nicht unterstützt.
Funktionen zum Zählen von Orten und Abfragen von Orts-Datasets vergleichen
In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede aufgeführt:
| Funktionen für die Anzahl der Orte | Dataset-Abfragen platzieren | |
|---|---|---|
| Schnittstelle | Vier vordefinierte SQL-Funktionen, mit denen COUNT-Statistiken generiert werden: Einzelzählung, Zählung nach Typ, Zählung nach geografischer Einheit und Zählung nach H3-Zelle. |
Verwendet SQL, um Aggregationsfunktionen wie COUNT, COUNT_IF, SUM und AVG. auszuführen. Mit JOIN, GROUP BY, WHERE und anderen Funktionen lassen sich zusätzliche Statistiken generieren. |
| Beschränkungen | Erzwingt eine Mindestsuchfläche von 40,0 × 40,0 Metern (1.600 m2). Eine Funktion gibt ein Ergebnis zurück, auch wenn die Anzahl der Aggregationen weniger als 5 beträgt, sofern die Mindestsuchfläche erreicht wird. | Erzwingt einen Zählschwellenwert von 5, aber keinen Mindestsuchbereich. |
| Unterstützte Attributfilter | Vollständiges Schema wird unterstützt, mit Ausnahme von:
|
Vollständiges Schema wird unterstützt |
| Vorteile |
|
|
Funktionen für die Anzahl von Orten in BigQuery referenzieren
Die Funktionen für die Anzahl der Orte unterstützen die folgenden Städte und Länder. Sie müssen jede Stadt und jedes Land separat abonnieren.
| Stadt, Land | Tabellennamen |
|---|---|
| Sydney, Australien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_au.FUNCTION_NAME |
| São Paulo, Brasilien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_br.FUNCTION_NAME |
| Toronto, Kanada | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ca.FUNCTION_NAME |
| Paris, Frankreich | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_fr.FUNCTION_NAME |
| Berlin, Deutschland | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_de.FUNCTION_NAME |
| London, Großbritannien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_gb.FUNCTION_NAME |
| Mumbai, Indien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_in.FUNCTION_NAME |
| Jakarta, Indonesien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_id.FUNCTION_NAME |
| Rom, Italien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_it.FUNCTION_NAME |
| Tokio, Japan | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_jp.FUNCTION_NAME |
| Mexiko-Stadt, Mexiko | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_mx.FUNCTION_NAME |
| Madrid, Spanien | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_es.FUNCTION_NAME |
| Zürich, Schweiz | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ch.FUNCTION_NAME |
| New York City, USA | maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.FUNCTION_NAME |