यह प्रॉडक्ट या सुविधा, झलक (Pre-GA) के तौर पर उपलब्ध है. ऐसा हो सकता है कि Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं के लिए, आपको सीमित सहायता ही मिले. साथ ही, Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं में किए गए बदलाव, Pre-GA के अन्य वर्शन के साथ काम न करें. Pre-GA के तहत आने वाले प्रॉडक्ट और सुविधाओं पर, Google Maps Platform की सेवा की खास शर्तें लागू होती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, लॉन्च के चरणों की जानकारी देखें. जगहों की अहम जानकारी की सुविधा को टेस्ट करने के लिए साइन अप करें!

इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है.

जगहों की अहम जानकारी से जुड़ी क्वेरी लिखना

Places Insights का डेटा ऐक्सेस करने के लिए, BigQuery में एसक्यूएल क्वेरी लिखें. इससे आपको जगहों के बारे में एग्रीगेट की गई अहम जानकारी मिलती है. क्वेरी में दी गई खोज की शर्तों के हिसाब से, डेटासेट से नतीजे दिखाए जाते हैं.

ध्यान दें: एग्रीगेशन की संख्या सिर्फ़ तब दिखाई जाती है, जब यह पांच या इससे ज़्यादा हो. उदाहरण के लिए, अगर आपकी खोज के मानदंड के हिसाब से 1, 2, 3 या 4 नतीजे मिलते हैं, तो नतीजे में एग्रीगेशन नहीं दिखाया जाता. जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन, 0 सहित कोई भी संख्या दिखा सकते हैं. हालांकि, ये 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 मीटर²) के कम से कम खोज क्षेत्र को लागू करते हैं.

क्वेरी से जुड़ी ज़रूरी शर्तें

क्वेरी में मौजूद SELECT स्टेटमेंट में WITH AGGREGATION_THRESHOLD शामिल होना चाहिए. साथ ही, डेटासेट के बारे में जानकारी दी जानी चाहिए. उदाहरण के लिए:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`

इस उदाहरण में, अमेरिका के लिए places_insights___us___sample.places_sample डेटासेट के बारे में बताने के लिए, FROM का इस्तेमाल किया गया है.

जगह के हिसाब से पाबंदी तय करना

ध्यान दें कि पिछली क्वेरी में, जगह की कोई पाबंदी नहीं बताई गई है. इसका मतलब है कि डेटा एग्रीगेशन, पूरे डेटासेट पर लागू होता है. आम तौर पर, जगह के हिसाब से पाबंदी इस तरह लगाई जाती है:

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

इस उदाहरण में, आपकी क्वेरी में न्यूयॉर्क शहर की एम्पायर स्टेट बिल्डिंग को टारगेट करने की पाबंदी के बारे में बताया गया है. साथ ही, इसके लिए 1,000 मीटर का दायरा तय किया गया है.

खोज के लिए, पॉलीगॉन का इस्तेमाल किया जा सकता है. पॉलीगॉन का इस्तेमाल करते समय, पॉलीगॉन के पॉइंट एक क्लोज़्ड लूप तय करने चाहिए. इसमें पॉलीगॉन का पहला पॉइंट, आखिरी पॉइंट के जैसा ही होना चाहिए:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
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)

अगले उदाहरण में, कनेक्ट किए गए पॉइंट की लाइन का इस्तेमाल करके, खोज के दायरे को तय किया गया है. यह लाइन, Routes API से कैलकुलेट किए गए यात्रा के रूट की तरह होती है. यह रूट किसी वाहन, साइकल या पैदल चलने वाले व्यक्ति के लिए हो सकता है:

DECLARE route GEOGRAPHY;

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

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ST_DWITHIN(route, point, 100)

इस उदाहरण में, लाइन के चारों ओर खोज का दायरा 100 मीटर पर सेट किया गया है.

जगह के डेटासेट फ़ील्ड के हिसाब से फ़िल्टर करना

डेटासेट स्कीमा में तय किए गए फ़ील्ड के आधार पर, अपनी खोज को बेहतर बनाएं. डेटासेट फ़ील्ड के आधार पर नतीजों को फ़िल्टर करें. जैसे, जगह regular_opening_hours, price_level, और ग्राहक rating.

अपने देश के हिसाब से, डेटासेट के स्कीमा में तय किए गए किसी भी फ़ील्ड का रेफ़रंस दें. हर देश के लिए डेटासेट स्कीमा में दो हिस्से होते हैं:

कोर स्कीमा, जो सभी देशों के डेटासेट के लिए एक जैसा होता है.
देश के हिसाब से स्कीमा जो उस देश के हिसाब से स्कीमा कॉम्पोनेंट तय करता है.

उदाहरण के लिए, आपकी क्वेरी में WHERE क्लॉज़ शामिल हो सकता है. यह क्लॉज़, क्वेरी के लिए फ़िल्टर करने की शर्तों को तय करता है. यहां दिए गए उदाहरण में, restaurant टाइप की जगहों के लिए एग्रीगेशन डेटा दिखाया गया है. इन जगहों का business_status OPERATIONAL है, rating 4.0 से ज़्यादा या इसके बराबर है, और allows_dogs को true पर सेट किया गया है:

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

अगली क्वेरी में, उन जगहों के नतीजे दिखाए गए हैं जहां कम से कम आठ ईवी चार्जिंग स्टेशन हैं:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ev_charge_options.connector_count > 8;

जगह के मुख्य टाइप और जगह के टाइप के हिसाब से फ़िल्टर करना

डेटासेट में मौजूद हर जगह के लिए, ये चीज़ें हो सकती हैं:

एक प्राइमरी टाइप, जो टेबल A में तय किए गए टाइप से जुड़ा हो. उदाहरण के लिए, प्राइमरी टाइप mexican_restaurant या steak_house हो सकता है. किसी जगह के मुख्य टाइप के हिसाब से नतीजों को फ़िल्टर करने के लिए, क्वेरी में primary_type का इस्तेमाल करें.
कई टाइप वैल्यू, जो Table A में तय किए गए टाइप से जुड़ी हैं. उदाहरण के लिए, किसी रेस्टोरेंट के ये टाइप हो सकते हैं: seafood_restaurant, restaurant, food, point_of_interest, establishment. किसी जगह से जुड़े टाइप की सूची में मौजूद नतीजों को फ़िल्टर करने के लिए, क्वेरी में types का इस्तेमाल करें.

नीचे दी गई क्वेरी से, उन सभी जगहों के नतीजे मिलते हैं जिनका प्राइमरी टाइप bar है. हालांकि, वे restaurant के तौर पर भी काम करती हैं:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  'restaurant' IN UNNEST(types)
  AND 'bar' = primary_type

पहले से तय की गई डेटा वैल्यू के आधार पर फ़िल्टर करना

डेटासेट के कई फ़ील्ड के लिए, पहले से वैल्यू तय की गई हैं. उदाहरण के लिए

price_level फ़ील्ड के लिए, पहले से तय की गई इन वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सकता है:
- PRICE_LEVEL_FREE
- PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
- PRICE_LEVEL_MODERATE
- PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
- PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE
business_status फ़ील्ड के लिए, पहले से तय की गई इन वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सकता है:
- OPERATIONAL
- CLOSED_TEMPORARILY
- CLOSED_PERMANENTLY

इस उदाहरण में, क्वेरी से उन सभी रेस्टोरेंट की संख्या मिलती है जिनका business_status OPERATIONAL है. ये रेस्टोरेंट, न्यूयॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग के 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद हैं:

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

कामकाज के घंटों के हिसाब से फ़िल्टर करना

इस उदाहरण में, किसी भौगोलिक क्षेत्र में मौजूद उन सभी जगहों की संख्या दिखाएं जहां शुक्रवार को हैप्पी आवर होते हैं:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`,
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);

एग्रीगेशन फ़ंक्शन का इस्तेमाल करना

नीचे दिए गए उदाहरण में, BigQuery के साथ काम करने वाले एग्रीगेशन फ़ंक्शन दिखाए गए हैं. इस क्वेरी में, न्यूयॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग के 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद सभी जगहों की रेटिंग को इकट्ठा किया जाता है, ताकि रेटिंग के आंकड़े तैयार किए जा सकें:

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
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
  AND business_status = "OPERATIONAL"

नतीजे के ग्रुप दिखाएं

अब तक दिखाई गई क्वेरी के नतीजे में एक ही लाइन दिखती है. इसमें क्वेरी के लिए एग्रीगेशन की संख्या होती है. ग्रुपिंग के मानदंड के आधार पर, जवाब में एक से ज़्यादा पंक्तियां दिखाने के लिए, GROUP BY ऑपरेटर का इस्तेमाल भी किया जा सकता है.

ध्यान दें: GB में postal_code या अमेरिका में postal_code_suffix पर GROUP BY ऑपरेशन करने की अनुमति नहीं है.

उदाहरण के लिए, नीचे दी गई क्वेरी से, खोज के दायरे में मौजूद हर जगह के मुख्य टाइप के हिसाब से ग्रुप किए गए नतीजे मिलते हैं:

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

इस इमेज में, इस क्वेरी के जवाब का उदाहरण दिखाया गया है:

नतीजों को मुख्य टाइप के हिसाब से ग्रुप करने के लिए क्वेरी के नतीजे.

इस उदाहरण में, जगहों की एक टेबल तय की गई है. इसके बाद, हर जगह के लिए आस-पास मौजूद रेस्टोरेंट की संख्या का हिसाब लगाया जाता है. इसका मतलब है कि 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद रेस्टोरेंट की संख्या का हिसाब लगाया जाता है:

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
  `places_insights___us___sample.places_sample` p
JOIN
   my_locations l
ON
  ST_DWITHIN(l.location, p.point, 1000)
WHERE
  primary_type = "restaurant"
  AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY
  l.name

नीचे दी गई इमेज में, इस क्वेरी का उदाहरण आउटपुट दिखाया गया है:

जगह के हिसाब से नतीजों को ग्रुप करने के लिए क्वेरी के नतीजे.