जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन के बारे में खास जानकारी

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, Places Insights में उपलब्ध जगहों के डेटा के बारे में क्वेरी करने का एक और तरीका है. ये फ़ंक्शन, पहले से तय की गई एसक्यूएल क्वेरी होती हैं. ये BigQuery में चलती हैं और जगहों के डेटा की क्वेरी के साथ काम करती हैं. इन दोनों में मुख्य अंतर यह है कि फ़ंक्शन, कम से कम संख्या की थ्रेशोल्ड वैल्यू लागू नहीं करते. इसके बजाय, वे कम से कम खोज क्षेत्र लागू करते हैं:

• जगह के डेटासेट की क्वेरी, सिर्फ़ पांच से ज़्यादा संख्या दिखा सकती हैं. हालांकि, खोज के दायरे के साइज़ पर कोई पाबंदी नहीं होती.

• जगह 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.

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 आपको जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करना चाहिए. उदाहरण के लिए, साइट चुनने के इस्तेमाल के मामलों के लिए, कम संख्या में नतीजे दिखाना ज़रूरी है.

जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन और वे देश जहां इनका इस्तेमाल किया जा सकता है

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

• PLACES_COUNT: यह फ़ंक्शन, 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.
• PLACES_COUNT_PER_H3: यह फ़ंक्शन, हर H3 सेल के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.

जगहों की संख्या के साथ-साथ, PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, और PLACES_COUNT_PER_H3 फ़ंक्शन भी जवाब के हर एलिमेंट के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगहों के आईडी दिखाते हैं.

जगहों के डेटासेट की तरह ही, जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, उन सभी देशों के लिए उपलब्ध हैं जहां यह सुविधा काम करती है. हालांकि, यह सुविधा सिर्फ़ सबसे बड़े शहर के लिए उपलब्ध है. उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया के लिए, ऑस्ट्रेलिया के सिडनी शहर में मौजूद जगहों की संख्या से जुड़े फ़ंक्शन ऐक्सेस किए जा सकते हैं.

ध्यान दें: आपके पास उन शहरों और देशों के लिए, जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन को ऐक्सेस करने का विकल्प होता है जिनके लिए आपने सैंपल डेटासेट ऐक्सेस करने के लिए सदस्यता ली है.

जिन शहरों और देशों में यह सुविधा उपलब्ध है उनकी पूरी सूची देखने के लिए, BigQuery में जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन देखें.

Place count फ़ंक्शन का उदाहरण

इस उदाहरण में, PLACES_COUNT फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, न्यूयॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग से 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद चालू रेस्टोरेंट की संख्या दिखाई गई है:

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;

ध्यान दें: आम तौर पर, business_status फ़िल्टर का इस्तेमाल यह पक्का करने के लिए किया जाता है कि आपको OPERATIONAL कारोबारों की संख्या मिले. ऐसा न करने पर, गिनती में बंद हो चुके कारोबार भी शामिल हो सकते हैं.

जवाब में सिर्फ़ एक संख्या शामिल है:

इस उदाहरण में, SELECT स्टेटमेंट, अमेरिका के लिए PLACES_COUNT फ़ंक्शन को इस सिंटैक्स का इस्तेमाल करके रेफ़रंस देता है:

maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT

जिन शहरों और देशों में यह सुविधा उपलब्ध है उनकी पूरी सूची देखने के लिए, BigQuery में जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन का रेफ़रंस देखें.

फ़ंक्शन में आर्ग्युमेंट पास करने के लिए, JSON_OBJECT का इस्तेमाल करें. इस उदाहरण में, BigQuery ST_GEOGPOINT फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया गया है. इससे किसी पॉइंट से GEOGRAPHY वैल्यू मिलती है. इसके बाद, उस वैल्यू को geography पैरामीटर को पास किया जाता है. यह पॉइंट के आस-पास खोज के दायरे और जगह के टाइप, "restaurant" को भी खोज के लिए पास करता है.

ध्यान दें: ज़रूरी और वैकल्पिक पैरामीटर, हर जगह के हिसाब से गिनती करने वाले फ़ंक्शन के लिए अलग-अलग होते हैं. इनके बारे में फ़िल्टर में बताया गया है.

जगह के टाइप, भौगोलिक क्षेत्र या H3 के हिसाब से जगह की संख्या का उदाहरण

जगहों की संख्या के साथ-साथ, PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, और PLACES_COUNT_PER_H3 फ़ंक्शन, जवाब में शामिल जगहों के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी भी दिखाते हैं.

उदाहरण के लिए, PLACES_COUNT_PER_TYPE फ़ंक्शन, जगह के टाइप के हिसाब से जगह की संख्या की टेबल दिखाता है. जवाब में, हर टाइप से मेल खाने वाली जगहों के लिए प्लेस आईडी का एक कलेक्शन शामिल होता है. जगह के मिले हुए आईडी का इस्तेमाल करके, हर जगह के बारे में जानकारी देखी जा सकती है.

नीचे दिए गए फ़ंक्शन कॉल से, restaurant, cafe, और bar टाइप वाली जगहों की संख्या मिलती है:

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']
      )
);

यह फ़ंक्शन, तीन कॉलम वाली टेबल दिखाता है: type, count, और sample_place_ids. count कॉलम में, हर type के लिए जगह की संख्या दिखती है. वहीं, sample_place_ids कॉलम में, हर type के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी दिखते हैं.

फ़ंक्शन पर फ़िल्टर लागू करना

खोज के लिए इस्तेमाल की जाने वाली शर्तों को सटीक बनाने के लिए, फ़िल्टर लागू करें. जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन में, खोज के नतीजों को बेहतर बनाने के लिए कई फ़िल्टर इस्तेमाल किए जा सकते हैं. इस उदाहरण में, खोज के नतीजों को सीमित करने के लिए फ़िल्टर लागू किए गए हैं. ये फ़िल्टर, उपयोगकर्ता की कम से कम रेटिंग, कीमत, कारोबार की स्थिति, और रेस्टोरेंट में कुत्तों को अनुमति है या नहीं, इस आधार पर लागू किए गए हैं:

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;

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

जगह 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.
• जगह के फ़ंक्शन के लिए, गिनती पैरामीटर के इनपुट का साइज़ 1 एमबी से ज़्यादा नहीं होना चाहिए.
• जगह के आईडी या पते के कॉम्पोनेंट के हिसाब से फ़िल्टर करने की सुविधा उपलब्ध नहीं है.

जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन और जगह के डेटासेट की क्वेरी की तुलना करना

यहां दी गई टेबल में, मुख्य अंतर बताए गए हैं:

	जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन	डेटासेट से जुड़ी क्वेरी करना
इंटरफ़ेस	एसक्यूएल के चार ऐसे फ़ंक्शन जो पहले से तय किए गए हैं और COUNT इनसाइट जनरेट करते हैं: कुल संख्या, हर टाइप की संख्या, हर भौगोलिक क्षेत्र की संख्या, और हर H3 सेल की संख्या.	यह SQL का इस्तेमाल करके, एग्रीगेशन फ़ंक्शन चलाता है. जैसे, COUNT, COUNT_IF, SUM और AVG.. JOIN, GROUP BY, WHERE और अन्य फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, ज़्यादा अहम जानकारी जनरेट की जा सकती है.
पाबंदियां	यह 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 m^2) के कम से कम खोज क्षेत्र को लागू करता है. अगर खोज के लिए कम से कम क्षेत्र की शर्त पूरी होती है, तो फ़ंक्शन, एग्रीगेशन की संख्या पांच से कम होने पर भी नतीजा दिखाता है.	इसमें, खोज के लिए कम से कम पांच ऑब्जेक्ट होने चाहिए. हालांकि, खोज के लिए कम से कम क्षेत्र तय नहीं किया गया है.
एट्रिब्यूट फ़िल्टर, जिनका इस्तेमाल किया जा सकता है	पूरा स्कीमा इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, इनके लिए यह सुविधा उपलब्ध नहीं है: जगह id पते के कॉम्पोनेंट	पूरे स्कीमा के साथ काम करता है
फ़ायदे	किसी भी संख्या को वापस ला सकता है. परफ़ॉर्मेंस और प्रोसेसिंग की कम लागत के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. इस्तेमाल करने में आसान. जटिल क्वेरी लिखने की ज़रूरत नहीं है. यह इनपुट पैरामीटर की पुष्टि करता है और गड़बड़ी दिखाता है. इससे इसे इस्तेमाल करना और डीबग करना आसान हो जाता है.	इससे बेहतर फ़िल्टरिंग और जॉइन जैसी मुश्किल क्वेरी की जा सकती हैं. इसमें खोज के लिए कम से कम क्षेत्र तय नहीं किया जाता. इसमें COUNT के अलावा, AVG, SUM, और GROUP BY जैसे अन्य एग्रीगेट फ़ंक्शन भी काम करते हैं.

BigQuery में जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन का रेफ़रंस

जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, इन शहरों और देशों के साथ काम करते हैं. आपको हर शहर और देश के लिए अलग-अलग सदस्यता लेनी होगी.

शहर, देश	टेबल के नाम
सिडनी, ऑस्ट्रेलिया	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_au.FUNCTION_NAME
साओ पाओलो, ब्राज़ील	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_br.FUNCTION_NAME
टोरंटो, कनाडा	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ca.FUNCTION_NAME
पेरिस, फ़्रांस	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_fr.FUNCTION_NAME
बर्लिन, जर्मनी	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_de.FUNCTION_NAME
लंदन, ग्रेट ब्रिटेन	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_gb.FUNCTION_NAME
मुंबई, भारत	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_in.FUNCTION_NAME
जकार्ता, इंडोनेशिया	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_id.FUNCTION_NAME
रोम, इटली	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_it.FUNCTION_NAME
टोक्यो, जापान	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_jp.FUNCTION_NAME
मेक्सिको सिटी, मेक्सिको	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_mx.FUNCTION_NAME
मैड्रिड, स्पेन	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_es.FUNCTION_NAME
ज़्यूरिख, स्विट्ज़रलैंड	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ch.FUNCTION_NAME
न्यूयॉर्क शहर, अमेरिका	maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.FUNCTION_NAME