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장소 수 함수 개요

장소 수 함수는 Places Insights에서 사용할 수 있는 장소 데이터를 쿼리하는 또 다른 방법입니다. 이러한 함수는 BigQuery에서 실행되는 사전 정의된 SQL 쿼리이며 장소 데이터 쿼리를 보완합니다. 주요 차이점은 함수가 최소 개수 기준점을 적용하지 않고 최소 검색 영역을 적용한다는 점입니다.

장소 데이터 세트 쿼리는 5 이상의 개수만 반환할 수 있지만 검색 영역의 크기에 제한을 적용하지는 않습니다.
장소 수 함수는 0을 포함한 모든 수를 반환할 수 있지만 최소 검색 영역은 40.0m x 40.0m (1600m²)입니다.

쿼리에서 결과가 반환되지 않는 시점을 파악하는 것이 중요하거나 5 미만의 장소 수를 파악해야 하는 경우 장소 수 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 낮은 개수를 반환할 수 있는 것은 사이트 선택 사용 사례에 중요합니다.

지원되는 장소 수 함수 및 국가

장소 통계는 다음 기능을 지원합니다.

PLACES_COUNT: 장소 수를 포함하는 단일 행을 반환합니다.
PLACES_COUNT_PER_TYPE: 장소 유형별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.
PLACES_COUNT_PER_GEO: 지역별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.
PLACES_COUNT_PER_H3: H3 셀별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.

장소 수와 함께 PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, PLACES_COUNT_PER_H3 함수는 응답의 요소당 최대 250개의 장소 ID도 반환합니다.

장소 데이터 세트와 마찬가지로 지원되는 각 국가의 상위 도시에 장소 수 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 오스트레일리아의 경우 오스트레일리아 시드니의 장소 수 함수에 액세스할 수 있습니다.

지원되는 도시 및 국가의 전체 목록은 BigQuery의 참조 장소 개수 함수를 참고하세요.

장소 개수 함수 예시

다음 예에서는 PLACES_COUNT 함수를 사용하여 뉴욕시 엠파이어 스테이트 빌딩에서 1,000미터 이내에 있는 영업 중인 레스토랑 수를 반환합니다.

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;

응답에는 단일 개수가 포함됩니다.

뉴욕시의 장소 수 함수 결과

이 예에서 SELECT 문은 다음 구문을 사용하여 미국의 PLACES_COUNT 함수를 참조합니다.

maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT

지원되는 도시 및 국가의 전체 목록은 BigQuery의 참조 장소 개수 함수를 참고하세요.

JSON_OBJECT을 사용하여 함수에 인수를 전달합니다. 이 예에서는 BigQuery ST_GEOGPOINT 함수를 사용하여 점에서 GEOGRAPHY 값을 반환한 다음 해당 값을 geography 매개변수에 전달합니다. 또한 포인트 주변의 검색 반경과 검색할 장소 유형 "restaurant"를 전달합니다.

유형, 지역 또는 H3별 장소 수 예

장소 수와 함께 PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, PLACES_COUNT_PER_H3 함수는 응답에 포함된 장소의 장소 ID를 최대 250개까지 반환합니다.

예를 들어 PLACES_COUNT_PER_TYPE 함수는 장소 유형별 장소 개수 표를 반환합니다. 응답에는 각 유형과 일치하는 장소의 장소 ID 배열이 포함됩니다. 반환된 장소 ID를 사용하여 각 장소에 관한 정보를 조회할 수 있습니다.

다음 함수 호출은 restaurant, cafe, bar 유형의 장소 수를 반환합니다.

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']
      )
);

이 함수는 type, count, sample_place_ids의 세 열이 있는 테이블을 반환합니다. count 열에는 각 type의 장소 수가 표시되고 sample_place_ids 열에는 각 type의 장소 ID가 최대 250개까지 표시됩니다.

뉴욕시의 장소 수 유형 함수 결과

함수에 필터 적용

필터를 적용하여 검색 기준을 좁힙니다. 장소 수 함수는 검색 범위를 좁히기 위한 다양한 필터를 지원합니다. 다음 예에서는 최소 사용자 평점, 가격대, 비즈니스 상태, 레스토랑의 개 허용 여부를 기준으로 검색을 제한하는 필터를 적용합니다.

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;

결과 시각화

분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구는 BigQuery 데이터에서 유용한 정보를 도출하는 데 중요합니다. BigQuery는 장소 통계 데이터에 대한 함수의 결과를 분석하는 데 사용할 수 있는 여러 Google 및 서드 파티 데이터 시각화 도구를 지원합니다.

함수 결과를 시각화하는 예시는 결과 시각화를 참고하세요. 장소 통계 결과를 시각화하는 방법에 관한 자세한 내용과 예는 쿼리 결과 시각화를 참고하세요.

제한사항 및 요구사항

장소 개수 함수에는 다음과 같은 제한사항과 요구사항이 있습니다.

COUNT 통계만 지원됩니다.
최소 검색 영역은 40.0m x 40.0m (1,600m²)입니다.
장소 함수 개수 매개변수 입력 크기는 1MB로 제한됩니다.
장소 ID 또는 주소 구성요소별 필터링은 지원되지 않습니다.

장소 수 함수와 장소 데이터 세트 쿼리 비교

다음 표에는 주요 차이점이 나와 있습니다.

	장소 수 함수	데이터 세트 쿼리 배치
인터페이스	`COUNT` 통계를 생성하는 사전 정의된 SQL 함수 4개: 단일 개수, 유형별 개수, 지역별 개수, H3 셀별 개수	SQL을 사용하여 `COUNT, COUNT_IF, SUM`, `AVG.`과 같은 집계 함수를 실행합니다. `JOIN, GROUP BY, WHERE` 등을 사용하여 추가 통계를 생성할 수 있습니다.
제한사항	최소 검색 영역을 40.0m x 40.0m (1600m²)로 강제 적용합니다. 최소 검색 영역이 충족되면 집계 수가 5 미만이라도 함수는 결과를 반환합니다.	개수 기준점 5를 적용하지만 최소 검색 영역은 없습니다.
지원되는 속성 필터	다음을 제외한 전체 스키마가 지원됩니다. `id` 장소 주소 구성요소	전체 스키마 지원
이점	개수를 반환할 수 있습니다. 성능과 낮은 처리 비용에 최적화되어 있습니다. 사용하기 쉬움 복잡한 쿼리를 작성할 필요가 없습니다. 입력 매개변수의 유효성을 검사하고 오류를 반환하여 사용 및 디버깅을 더 쉽게 만듭니다.	고급 필터링 및 조인과 같은 복잡한 쿼리를 허용합니다. 최소 검색 영역을 적용하지 않습니다. `COUNT` 외에 `AVG`, `SUM`, `GROUP BY`과 같은 추가 집계 함수를 지원합니다.

BigQuery의 장소 수 함수 참조

장소 수 함수는 다음 도시와 국가를 지원합니다. 도시와 국가별로 별도로 구독해야 합니다.

시, 국가	테이블 이름
오스트레일리아 시드니	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_au.FUNCTION_NAME`
브라질 상파울루	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_br.FUNCTION_NAME`
캐나다 토론토	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ca.FUNCTION_NAME`
프랑스 파리	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_fr.FUNCTION_NAME`
독일 베를린	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_de.FUNCTION_NAME`
영국 런던	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_gb.FUNCTION_NAME`
인도 뭄바이	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_in.FUNCTION_NAME`
인도네시아 자카르타	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_id.FUNCTION_NAME`
이탈리아 로마	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_it.FUNCTION_NAME`
일본 도쿄	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_jp.FUNCTION_NAME`
멕시코 멕시코시티	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_mx.FUNCTION_NAME`
스페인 마드리드	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_es.FUNCTION_NAME`
스위스 취리히	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_ch.FUNCTION_NAME`
미국 뉴욕시	`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.FUNCTION_NAME`