Yer sayısı işlevlerini kullanarak veri kümesini sorgulama

Yer Sayısı işlevleri, BigQuery'de çalışan ve veri kümesini doğrudan sorgulamayı tamamlayan önceden tanımlanmış SQL sorgularıdır. Verilere doğrudan sorgu gönderme ile işlev kullanma arasındaki temel fark, işlevlerin minimum sayı eşiği uygulamaması ancak bunun yerine minimum arama alanı uygulamasıdır:

• Yer veri kümeleri sorguları yalnızca 5 ve üzeri sayıları döndürebilir ancak arama alanının boyutuyla ilgili herhangi bir sınırlama uygulamaz.
• Yer sayısı işlevleri, 0 dahil olmak üzere herhangi bir sayıyı döndürebilir ancak minimum 40,0 metreye 40,0 metre (1.600 m²) arama alanı zorunluluğu vardır. İşlevler, tek tek yerler hakkında bilgi aramak için kullanılabilecek yer kimlikleri de döndürebilir.

Bir sorgu sonuç döndürmediğinde bunu bilmek önemliyse veya 5'ten az yer sayısını bilmeniz gerekiyorsa yer sayısı işlevlerini kullanmak isteyebilirsiniz. Sonuçlarınızı kontrol etmek için tek tek yer bilgisi almanız gerektiğinde de bu araçtan yararlanabilirsiniz.

Yer sayısı işlevleri yalnızca sayı sağlar. Bu nedenle, veri birleştirme gibi daha karmaşık sorgular yapmanız veya bir grup yerin ortalama puanı gibi ek analizler almanız gerekiyorsa veri kümesini doğrudan sorgulayın.

Desteklenen yer sayısı işlevleri ve ülkeler

Places Insights aşağıdaki işlevleri destekler:

• PLACES_COUNT: Yerlerin sayısını içeren tek bir satır döndürür.
• PLACES_COUNT_PER_TYPE: Yer türüne göre yer sayısı içeren bir BigQuery tablosu döndürür.
• PLACES_COUNT_PER_GEO: Coğrafi bölgelere göre yer sayılarının bulunduğu bir BigQuery tablosu döndürür.
• PLACES_COUNT_PER_H3: H3 hücresi başına yer sayılarının bulunduğu bir BigQuery tablosu döndürür.

Yer sayılarının yanı sıra PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO ve PLACES_COUNT_PER_H3 işlevleri de yanıtın her öğesi için en fazla 250 yer kimliği döndürür. Tüm filtre parametrelerini inceleyin.

Yer kimlikleri şu durumlarda kullanılabilir:

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

Not: Erişiminiz olan şehir ve ülkeler için Yer Sayısı işlevlerine erişebilirsiniz.

Fonksiyonlarla sorgu yazma

İşlevleri çağırmak için şu biçimi kullanın: [project name (optional)].[table name].[function name].

Yer Analizleri'ni ayarlarken bağlı veri kümesi adını değiştirdiyseniz BigQuery'deki referans yer sayısı işlevleri bölümünde listelenen varsayılan tablo adları yerine özel adınızı kullanın. İsteğe bağlı olarak proje adınızı da ekleyebilirsiniz. Biri dahil edilmezse sorgu varsayılan olarak etkin projeye yönlendirilir.

Örneğin:

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

İşleve bağımsız değişkenler iletmek için JSON_OBJECT kullanın.

Not: Places Count işlevini kullandığınızda işlev, FROM ifadesinde belirtilir ve WITH_AGGREGATION_THRESHOLD atlanır.

Sonuçlarınızı filtreleme

Yer sayısı işlevleri, aramanızı daraltmak için birçok filtreyi destekler. Bu parametreler (örneğin, price_level veya types) büyük/küçük harfe duyarlıdır ve parametre adlarıyla tam olarak eşleşmelidir. Seçeneklerin tam listesi için filtre parametreleri referansına bakın.

Aşağıdaki örnekte, aramayı minimum kullanıcı puanı, fiyat düzeyi, işletme durumu ve restorana köpek kabul edilip edilmediğine göre sınırlamak için filtreler uyguluyorsunuz:

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;

Not: OPERATIONAL işletmelerin sayısını aldığınızdan emin olmak için business_status filtresini ekleyin. Aksi takdirde, sayıya kapalı işletmeler de dahil edilir.

Places Count işlevi örneği

Aşağıdaki örnekte, New York City'deki Empire State Binası'nın 1.000 metre yarıçapındaki çalışan restoranların sayısını döndürmek için PLACES_COUNT işlevi kullanılmaktadır:

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;

Yanıtta tek bir sayı yer alıyor:

Bu örnekte, bir noktadan GEOGRAPHY değeri döndürmek ve bu değeri geography parametresine iletmek için BigQuery ST_GEOGPOINT işlevi kullanılmaktadır. Ayrıca, arama yapılacak nokta etrafındaki arama yarıçapını ve yer türünü ("restaurant") de iletir.

Not: Gerekli ve isteğe bağlı parametreler, filtrelerde açıklandığı gibi her Yer Sayısı işlevi için farklıdır.

Tür, coğrafya veya H3 örneği başına yer sayısı

Yer sayılarıyla birlikte PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO ve PLACES_COUNT_PER_H3 işlevleri de yanıta dahil edilen yerler için 250'ye kadar yer kimliği döndürür.

Örneğin, PLACES_COUNT_PER_TYPE işlevi, yer türüne göre yer sayısı tablosunu döndürür. Yanıt, her türe uyan yerlerin yer kimliklerinden oluşan bir dizi içerir. Döndürülen yer kimliklerini kullanarak her yerle ilgili bilgileri arayabilirsiniz.

Aşağıdaki işlev çağrısı, türleri restaurant, cafe ve bar olan yerlerin sayısını döndürür:

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']
      )
);

Bu işlev, type, count ve sample_place_ids olmak üzere üç sütunlu bir tablo döndürür. count sütunlarında her bir type için yer sayısı, sample_place_ids sütununda ise her bir type için en fazla 250 yer kimliği gösterilir.

Not: Bir yer hakkında bilgi almak için Yer Kimliği'ni kullanarak Places API veya Places UI Kit'i çağırın. Örnek yer kimliklerini kullanarak Places Insights verilerini doğrulama başlıklı makalede bir örnek verilmiştir.

Sonuçları görselleştirme

BigQuery verilerinizdeki analizleri keşfetmenize yardımcı olmak için analiz ve iş zekası araçları çok önemlidir. BigQuery, Places Insights verilerindeki işlevlerinizin sonuçlarını analiz etmek için kullanabileceğiniz çeşitli Google ve üçüncü taraf veri görselleştirme araçlarını destekler.

Bir işlevin sonuçlarını görselleştirme örneği için Sonuçları görselleştirme bölümüne bakın. Yer İşletmeleri Analizleri sonuçlarını görselleştirme hakkında daha fazla bilgi ve örnek için Sorgu sonuçlarını görselleştirme başlıklı makaleyi inceleyin.

Sınırlamalar ve şartlar

Places Count işlevleriyle ilgili sınırlamalar ve şartlar aşağıda belirtilmiştir:

• Yalnızca COUNT analizleri desteklenir.
• Minimum 40,0 metreye 40,0 metre (1.600 m²) arama alanı gereklidir.
• Yer işlevi sayısı parametre giriş boyutu 1 MB ile sınırlıdır.
• Yer kimliğine, markalara, elektrikli araç şarjı seçeneklerine veya adres bileşenine göre filtreleme desteklenmez.
• Yalnızca abone olduğunuz şehir ve ülkeler için Yer Sayısı işlevlerine erişebilirsiniz. Veri kümesine erişim için Places Insights'ı ayarlama başlıklı makaleyi inceleyin.
• Filtre parametreleri (örneğin, geography veya types) büyük/küçük harfe duyarlıdır ve parametre adlarıyla tam olarak eşleşmelidir. Aksi takdirde sorgu başarısız olur.

BigQuery'deki yer sayısı işlevlerine referans verme

Örnek veri kümesindeki tüm şehirler ve tam veri kümesindeki ülkeler, yer sayısı işlevlerini destekler.

Abone olduğunuz şehir ve ülke veri kümelerine karşılık gelen Yer Sayısı işlevlerine erişebilirsiniz. Veri kümesine erişim için Places Insights'ı ayarlama başlıklı makaleyi inceleyin.

Not: Places Insights'ı ayarlarken bağlı veri kümesinin adını değiştirdiyseniz burada listelenen varsayılan tablo adları yerine özel adınızı kullanın. İsteğe bağlı olarak proje adınızı da ekleyebilirsiniz. Biri dahil edilmezse sorgu varsayılan olarak etkin projeye yönlendirilir.

Bu tablolarda, kullanılabilir şehirler, ülkeler ve bunlara karşılık gelen tablo adları listelenmiştir.

Örnek veri

Şehir, Ülke	Tablo adları
Sidney, Avustralya	places_insights___au___sample.FUNCTION_NAME
Sao Paulo, Brezilya	places_insights___br___sample.FUNCTION_NAME
Toronto, Kanada	places_insights___ca___sample.FUNCTION_NAME
Paris, Fransa	places_insights___fr___sample.FUNCTION_NAME
Berlin, Almanya	places_insights___de___sample.FUNCTION_NAME
Mumbai, Hindistan	places_insights___in___sample.FUNCTION_NAME
Cakarta, Endonezya	places_insights___id___sample.FUNCTION_NAME
Roma, İtalya	places_insights___it___sample.FUNCTION_NAME
Tokyo, Japonya	places_insights___jp___sample.FUNCTION_NAME
Mexico City, Meksika	places_insights___mx___sample.FUNCTION_NAME
Madrid, İspanya	places_insights___es___sample.FUNCTION_NAME
Zürih, İsviçre	places_insights___ch___sample.FUNCTION_NAME
Londra, İngiltere	places_insights___gb___sample.FUNCTION_NAME
New York City, ABD	places_insights___us___sample.FUNCTION_NAME

Tam veriler

Ülke	Tablo adları
Avustralya	places_insights___au.FUNCTION_NAME
Brezilya	places_insights___br.FUNCTION_NAME
Kanada	places_insights___ca.FUNCTION_NAME
Fransa	places_insights___fr.FUNCTION_NAME
Almanya	places_insights___de.FUNCTION_NAME
Hindistan	places_insights___in.FUNCTION_NAME
Endonezya	places_insights___id.FUNCTION_NAME
İtalya	places_insights___it.FUNCTION_NAME
Japonya	places_insights___jp.FUNCTION_NAME
Meksika	places_insights___mx.FUNCTION_NAME
İspanya	places_insights___es.FUNCTION_NAME
İsviçre	places_insights___ch.FUNCTION_NAME
Birleşik Krallık	places_insights___gb.FUNCTION_NAME
Amerika Birleşik Devletleri	places_insights___us.FUNCTION_NAME