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プレイスインサイトのクエリを作成する

Places Insights データにアクセスするには、場所に関する集約された分析情報を返す SQL クエリを BigQuery で作成します。クエリで指定された検索条件に従って、データセットから結果が返されます。

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

そのSELECTクエリ内のステートメントにはWITH AGGREGATION_THRESHOLDデータセットを指定します。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に対してクエリを実行する場合は、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ディングから半径 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、以下に示すように、特定のエリアを検索するために位置情報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。

ポリゴンを使用して検索エリアを指定できます。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、接続された点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、検索半径を線の周囲 100 メートルに設定します。

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。

すべての国のデータセットに共通のコアスキーマ。
その国に固有のスキーマコンポーネントを定義する国固有のスキーマ。

たとえば、クエリにクエリのフィルタリング条件を定義する 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;

スポットの主な種類とスポットの種類でフィルタする

データセット内の各場所には、次のいずれかを含めることができます。

場所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。例えば、主なタイプは次のようになります。mexican_restaurantまたはsteak_house。使用primary_typeクエリで場所の主なタイプに基づいて結果をフィルタリングします。
場所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、レストランには次のような種類があります。seafood_restaurant 、restaurant 、food 、point_of_interest 、establishment 。使用typesクエリで、場所に関連付けられたタイプのリストに基づいて結果をフィルターします。

次のクエリは、プライマリタイプがskin_care_clinicそれはまた、spa:

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

以下の例では、5 つの場所の平均評価を計算します。場所は、place_id 。

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;

特定の場所 ID を除外する

クエリから Place ID の配列を除外することもできます。

探しているプレイス ID は、プレイス ID ファインダーを使用するか、プログラムで Places API を使用してテキスト検索（新規）リクエストを実行することで見つけることができます。

以下の例では、クエリはオーストラリアのシドニーの 2000 郵便番号にあるカフェの数を検索します。しないに登場するexcluded_cafes配列。このようなクエリは、自社のビジネスをカウントから除外したいビジネスオーナーに役立ちます。

WITH excluded_cafes AS (
  -- List the specific place IDs to exclude from the final count
  SELECT * FROM UNNEST([
    'ChIJLTcYGz-uEmsRmazk9oMnP5w', 'ChIJeWDDDNOvEmsRF8SMPUwPbhw',
    'ChIJKdaKHbmvEmsRSdxq_1O05bU'
  ]) AS place_id
)

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___au.places` AS places
-- Perform a LEFT JOIN to identify which places are in the exclusion list
LEFT JOIN
  excluded_cafes ON places.id = excluded_cafes.place_id
WHERE
  -- Filter for specific place type and postal code
  places.primary_type = 'cafe'
  AND '2000' IN UNNEST(places.postal_code_names)
  -- Keep only the rows where the join failed (meaning the ID was NOT in the list)
  AND excluded_cafes.place_id IS NULL;

定義済みのデータ値でフィルタリングする

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
そのbusiness_statusフィールドは次の定義済み値をサポートします。
- 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)

営業時間で絞り込む

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）

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アドレス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、少なくとも 8 台の EV 充電器が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`
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。また、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。

注記： 実行するGROUP BY操作は許可されていませんpostal_code_namesGB で。

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

次の図は、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