プレイス インサイトのクエリを作成する

Places Insights のデータにアクセスするには、BigQuery でSQL クエリを記述して、場所に関する集約された分析情報を取得します。結果は、クエリで指定された検索条件のデータセットから返されます。

クエリの基本

次の図は、クエリの基本形式を示しています。

クエリの基本形式。

クエリの各部分について、以下で詳しく説明します。

クエリの要件

クエリの SELECT ステートメントには WITH AGGREGATION_THRESHOLD を含め、データセットを指定する必要があります。次に例を示します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`

この例では、FROM を使用して米国の places_insights___us.places データセットを指定します。

プロジェクト名を指定する（省略可）

必要に応じて、クエリにプロジェクト名を含めることができます。プロジェクト名を指定しない場合、クエリはデフォルトでアクティブなプロジェクトになります。

異なるプロジェクトに同じ名前のリンクされたデータセットがある場合や、アクティブなプロジェクト外のテーブルをクエリする場合は、プロジェクト名を含めることをおすすめします。

例: [project name].[dataset name].places

集計関数を指定する

次の例は、サポートされている BigQuery の集計関数を示しています。このクエリは、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから半径 1,000 メートル以内にあるすべての場所の評価を集計して、評価統計を生成します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(id) AS place_count,
  APPROX_COUNT_DISTINCT(rating) as distinct_ratings,
  COUNTIF(rating > 4.0) as good_rating_count,
  LOGICAL_AND(rating <= 5) as all_ratings_equal_or_below_five,
  LOGICAL_OR(rating = 5) as any_rating_exactly_five,
  AVG(rating) as avg_rating,
  SUM(user_rating_count) as rating_count,
  COVAR_POP(rating, user_rating_count) as rating_covar_pop,
  COVAR_SAMP(rating, user_rating_count) as rating_covar_samp,
  STDDEV_POP(rating) as rating_stddev_pop,
  STDDEV_SAMP(rating) as rating_stddev_samp,
  VAR_POP(rating) as rating_var_pop,
  VAR_SAMP(rating) as rating_var_samp,
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
  AND business_status = "OPERATIONAL"

地域の制限を指定する

位置情報の制限を指定しない場合、データ集計はデータセット全体に適用されます。通常、次のように特定のエリアを検索するために、地域の制限を指定します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)

この例では、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルを中心とする半径 1,000 メートルのターゲット制限を指定しています。

検索エリアを指定するには、ポリゴンを使用します。ポリゴンを使用する場合、ポリゴンのポイントは閉じたループを定義する必要があります。ポリゴンの最初のポイントは最後のポイントと同じです。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
ST_CONTAINS(ST_GEOGFROMTEXT("""POLYGON((-73.985708 40.75773,-73.993324 40.750298,
                                      -73.9857 40.7484,-73.9785 40.7575,
                                      -73.985708 40.75773))"""), point)

次の例では、接続されたポイントの線を使用して検索エリアを定義します。この線は、Routes API で計算された移動ルートに似ています。ルートは、車両、自転車、歩行者のいずれかになります。

DECLARE route GEOGRAPHY;

SET route = ST_GEOGFROMTEXT("""LINESTRING(-73.98903537033028 40.73655649223003,
                                          -73.93580216278471 40.80955538843361)""");

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  ST_DWITHIN(route, point, 100)

この例では、線の周囲 100 メートルを検索半径に設定します。

プレイス データセットのフィールドでフィルタする

データセット スキーマで定義されたフィールドに基づいて検索を絞り込みます。場所 regular_opening_hours、price_level、顧客 rating などのデータセット フィールドに基づいて結果をフィルタします。

対象国のデータセット スキーマで定義されたデータセット内のフィールドを参照します。各国のデータセット スキーマは、次の 2 つの部分で構成されています。

たとえば、クエリにクエリのフィルタ条件を定義する WHERE 句を含めることができます。次の例では、business_status が OPERATIONAL で、rating が 4.0 以上で、allows_dogs が true に設定されている tourist_attraction タイプの場所の集計データを返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
AND 'tourist_attraction' IN UNNEST(types)
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND rating >= 4.0
AND allows_dogs = true

次のクエリは、EV 充電スタンドが 8 台以上ある場所の結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  ev_charge_options.connector_count > 8;

スポットのプライマリ タイプとスポットタイプでフィルタする

データセット内の各場所には、次のものを含めることができます。

  • プレイスタイプで定義されたタイプから関連付けられた単一のプライマリ タイプ。たとえば、プライマリ タイプは mexican_restaurant または steak_house になります。クエリで primary_type を使用して、プレイスのプライマリ タイプで結果をフィルタします。

  • 場所のタイプで定義されたタイプから、関連付けられた複数のタイプ値。たとえば、レストランには seafood_restaurant、restaurant、food、point_of_interest、establishment などのタイプがあります。クエリで types を使用して、場所に関連付けられたタイプのリストで結果をフィルタします。

次のクエリは、プライマリ タイプが skin_care_clinic で、spa としても機能するすべての場所の結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  'spa' IN UNNEST(types)
  AND 'skin_care_clinic' = primary_type

プレイス ID でフィルタ

次の例では、5 つの場所の平均評価を計算します。場所は place_id で識別されます。

DECLARE place_ids ARRAY<STRING>;
SET place_ids = ['ChIJPQOh8YVZwokRE2WsbZI4tOk', 'ChIJibtT3ohZwokR7tX0gp0nG8U',
                 'ChIJdfD8moVZwokRO6vxjXAtoWs', 'ChIJsdNONuFbwokRLM-yuifjb8k',
                 'ChIJp0gKoClawokR0txqrcaEkFc'];
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
 AVG(rating) as avg_rating,
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`,
  UNNEST(place_ids) place_id
WHERE
  id = place_id;

事前定義されたデータ値でフィルタする

多くのデータセット フィールドには、事前定義された値があります。次に例を示します。

  • price_level フィールドは、次の事前定義された値をサポートしています。

    • PRICE_LEVEL_FREE
    • PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
    • PRICE_LEVEL_MODERATE
    • PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
    • PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE

  • business_status フィールドは、次の事前定義された値をサポートしています。

    • OPERATIONAL
    • CLOSED_TEMPORARILY
    • CLOSED_PERMANENTLY

この例では、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから半径 1, 000 メートル以内の business_status が OPERATIONAL のすべての花屋の数を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND 'florist' IN UNNEST(types)

営業時間でフィルタする

この例では、金曜日にハッピーアワーを実施している地理的エリア内のすべての場所の数を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`,
UNNEST(regular_opening_hours_happy_hour.friday) AS friday_hours
WHERE '17:00:00' BETWEEN friday_hours.start_time AND friday_hours.end_time
AND ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000);

地域でフィルタ（住所コンポーネント）

Google のプレイス データセットには、政治的境界に基づいて結果をフィルタリングするのに役立つ一連の住所コンポーネントも含まれています。各住所コンポーネントは、テキストコード名（ニューヨーク市の郵便番号の場合は 10002）または同等の郵便番号 ID のプレイス ID（ChIJm5NfgIBZwokR6jLqucW0ipg）で識別されます。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  '10002' IN UNNEST(postal_code_names)
  --- 'ChIJm5NfgIBZwokR6jLqucW0ipg'  IN UNNEST(postal_code_ids) -- same filter as above using postal code ID

EV 充電でフィルタする

この例では、電気自動車の充電器が 8 台以上ある場所の数を取得します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  ev_charge_options.connector_count > 8;

この例では、急速充電に対応した Tesla 充電器が 10 台以上ある場所の数をカウントします。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`, UNNEST(ev_charge_options.connector_aggregation) as connectors
WHERE
  connectors.type ='EV_CONNECTOR_TYPE_TESLA'
  AND connectors.max_charge_rate_kw >= 50
  AND connectors.count >= 10

結果グループを返す

これまで見てきたクエリは、クエリの集計カウントを含む単一行を結果として返します。GROUP BY 演算子を使用して、グループ化条件に基づいてレスポンスで複数の行を返すこともできます。

たとえば、次のクエリは、検索エリア内の各場所のプライマリ タイプ別にグループ化された結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  primary_type,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
WHERE
  ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.99992071622756, 40.71818785986936), point, 1000)
GROUP BY primary_type

次の画像は、このクエリの出力例を示しています。

プライマリ タイプで結果をグループ化するためのクエリ結果。

この例では、位置情報のテーブルを定義します。次に、各場所について、近くのレストラン（1, 000 メートル以内）の数を計算します。

WITH my_locations AS (
  SELECT 'Location 1' AS name, ST_GEOGPOINT(-74.00776440888504, 40.70932825380786) AS location
  UNION ALL
  SELECT 'Location 2' AS name, ST_GEOGPOINT(-73.98257192833559, 40.750738934863215) AS location
  UNION ALL
  SELECT 'Location 3' AS name, ST_GEOGPOINT(-73.94701794263223, 40.80792954838445)  AS location
)
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  l.name,
  COUNT(*) as count
FROM
  `PROJECT_NAME.places_insights___us.places`
JOIN
   my_locations l
ON
  ST_DWITHIN(l.location, p.point, 1000)
WHERE
  primary_type = "restaurant"
  AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY
  l.name

次の画像は、このクエリの出力例を示しています。

結果を地域別にグループ化するためのクエリ結果。