פונקציות ספירת מקומות הן שאילתות SQL מוגדרות מראש שמופעלות ב-BigQuery, והן משלימות את השאילתות שמופעלות ישירות על מערך הנתונים. ההבדל העיקרי בין הרצת שאילתה ישירות על הנתונים לבין שימוש בפונקציה הוא שבפונקציות לא מוגדר סף מינימלי של ספירה, אלא אזור חיפוש מינימלי:
- שאילתות של מערכי נתונים של מקומות יכולות להחזיר רק ספירות של 5 ומעלה, אבל לא חלות עליהן מגבלות על גודל אזור החיפוש.
- פונקציות לספירת מקומות יכולות להחזיר כל ספירה, כולל 0, אבל הן מחייבות אזור חיפוש מינימלי של 40.0 מטר על 40.0 מטר (1,600 מ"ר2). פונקציות יכולות גם להחזיר מזהי מקומות, שאפשר להשתמש בהם כדי לחפש מידע על מקומות ספציפיים.
כדאי להשתמש בפונקציות של ספירת מקומות אם חשוב לכם לדעת מתי שאילתה לא מחזירה תוצאות, או אם אתם צריכים לדעת אם יש פחות מ-5 מקומות. היא גם שימושית אם אתם צריכים לקבל מידע על מקום ספציפי כדי לבדוק את התוצאות.
פונקציות של ספירת מקומות מספקות רק ספירות, ולכן אם אתם צריכים לבצע שאילתות מורכבות יותר, כמו צירופי נתונים, או לקבל תובנות נוספות כמו הדירוג הממוצע של קבוצת מקומות, אתם צריכים להריץ שאילתה ישירות על מערך הנתונים.
פונקציות ספירת מקומות ומדינות נתמכות
Places Insights תומך בפונקציות הבאות:
-
PLACES_COUNT: מחזירה שורה אחת שמכילה את מספר המקומות. -
PLACES_COUNT_PER_TYPE: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי סוג המקום. -
PLACES_COUNT_PER_GEO: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי מיקום גיאוגרפי. -
PLACES_COUNT_PER_H3: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות בכל תא H3.
בנוסף לספירת המקומות, הפונקציות PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO ו-PLACES_COUNT_PER_H3 מחזירות גם עד 250 מזהי מקומות לכל רכיב בתגובה. לרשימה של כל פרמטרי המסננים
אפשר להשתמש במזהי מקומות עם:
כתיבת שאילתות עם פונקציות
כדי להפעיל את הפונקציות, משתמשים בפורמט הבא: [project name
(optional)].[table name].[function name].
אם שיניתם את השם של מערך הנתונים המקושר כשביצעתם את ההגדרה של Places Insights, אתם צריכים להשתמש בשם המותאם אישית במקום בשמות הטבלאות שמוגדרים כברירת מחדל ומפורטים במאמר פירוט פונקציות ספירת מקומות ב-BigQuery. אפשר גם לכלול את שם הפרויקט (אופציונלי). אם לא מציינים פרויקט, השאילתה תפעל כברירת מחדל על הפרויקט הפעיל.
לדוגמה:
PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT
משתמשים ב-JSON_OBJECT כדי להעביר ארגומנטים לפונקציה.
סינון התוצאות
פונקציות הספירה של מקומות תומכות במסננים רבים כדי לדייק את החיפוש. הפרמטרים האלה (לדוגמה, price_level או types) הם תלויי אותיות רישיות, והם צריכים להיות זהים לשמות הפרמטרים. רשימה מלאה של האפשרויות מופיעה במאמר בנושא פרמטרים של מסננים.
בדוגמה הבאה, מסננים מוגדרים כדי להגביל את החיפוש לפי דירוג משתמשים מינימלי, רמת מחיר, הסטטוס של העסק והאם מותר להכניס כלבים למסעדה:
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;
דוגמה לפונקציית ספירת מקומות
בדוגמה הבאה נעשה שימוש בפונקציה PLACES_COUNT כדי להחזיר את מספר המסעדות הפעילות ברדיוס של 1,000 מטר מבניין האמפייר סטייט בניו יורק:
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;
התשובה מכילה ספירה אחת:

בדוגמה הזו נעשה שימוש בפונקציה ST_GEOGPOINT של BigQuery כדי להחזיר ערך GEOGRAPHY מנקודה מסוימת, ואז להעביר את הערך הזה לפרמטר geography. היא גם מעבירה את רדיוס החיפוש סביב הנקודה ואת סוג המקום, "restaurant", לחיפוש.
דוגמה לספירת מקומות לפי סוג, מיקום גיאוגרפי או H3
בנוסף לספירת המקומות, הפונקציות PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO ו-PLACES_COUNT_PER_H3 מחזירות גם עד 250 מזהי מקומות של המקומות שנכללים בתשובה.
לדוגמה, הפונקציה PLACES_COUNT_PER_TYPE מחזירה טבלה של ספירת מקומות לפי סוג המקום. התגובה כוללת מערך של מזהי מקומות של המקומות שתואמים לכל סוג. אפשר להשתמש במזהי המקומות שמוחזרים כדי לחפש מידע על כל מקום.
הבקשה הבאה להפעלת פונקציה מחזירה את מספר המקומות עם הסוגים: restaurant, cafe ו-bar:
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'] ) );
הפונקציה הזו מחזירה טבלה עם שלוש עמודות: type, count ו-sample_place_ids. בעמודה count מוצג מספר המקומות לכל type, ובעמודה sample_place_ids מוצגים עד 250 מזהי מקומות לכל type.

הצגה חזותית של התוצאות
כדי להפיק תובנות מהנתונים ב-BigQuery, חשוב להשתמש בכלי ניתוח ובינה עסקית. BigQuery תומך בכמה כלים להמחזת נתונים של Google ושל צד שלישי, שבהם אפשר להשתמש כדי לנתח את התוצאות של הפונקציות בנתוני Places Insights.
דוגמה להצגה חזותית של תוצאות פונקציה מופיעה במאמר הצגה חזותית של תוצאות. מידע נוסף ודוגמה להצגת תוצאות של Places Insights זמינים במאמר בנושא הצגת תוצאות של שאילתות.
מגבלות ודרישות
לפונקציות ספירת המקומות יש את המגבלות והדרישות הבאות:
- יש תמיכה רק בתובנות לגבי
COUNT. - נדרש אזור חיפוש מינימלי של 40.0 מטר על 40.0 מטר (1,600 מ"ר).
- גודל הקלט של פרמטר מספר הפונקציות הוא עד 1MB.
- אין תמיכה בסינון לפי מזהה מקום, מותגים, אפשרויות טעינה של רכבים חשמליים או רכיב כתובת.
- אפשר לגשת לפונקציות של ספירת המקומות רק עבור הערים והמדינות שאליהן נרשמתם. במאמר הגדרת Places Insights מוסבר איך מקבלים גישה למערכי נתונים.
- פרמטרים של מסננים (לדוגמה,
geographyאוtypes) הם תלויי-רישיות וחייבים להיות זהים לשמות הפרמטרים, אחרת השאילתה תיכשל.
פירוט פונקציות ספירת מקומות ב-BigQuery
כל הערים בקבוצת הנתונים לדוגמה והמדינות בקבוצת הנתונים המלאה תומכות בפונקציות של ספירת מקומות.
יש לכם גישה לפונקציות של ספירת מקומות שמתאימות לקבוצות הנתונים של הערים והמדינות שאליהן נרשמתם. פרטים נוספים על גישה למערכי נתונים זמינים במאמר הגדרת תובנות לגבי מקומות.
בטבלאות האלה מפורטות הערים והמדינות הזמינות, ושמות הטבלאות התואמים להן.
נתונים שנדגמו
| עיר, מדינה | שמות הטבלאות |
|---|---|
| בואנוס איירס, ארגנטינה | places_insights___ar___sample.FUNCTION_NAME |
| סידני, אוסטרליה | places_insights___au___sample.FUNCTION_NAME |
| באד גאסטיין, אוסטריה | places_insights___at___sample.FUNCTION_NAME |
| Riffa, Bahrain | places_insights___bh___sample.FUNCTION_NAME |
| בריסל, בלגיה | places_insights___be___sample.FUNCTION_NAME |
| סאו פאולו, ברזיל | places_insights___br___sample.FUNCTION_NAME |
| פלבדיב, בולגריה | places_insights___bg___sample.FUNCTION_NAME |
| טורונטו, קנדה | places_insights___ca___sample.FUNCTION_NAME |
| סנטיאגו, צ'ילה | places_insights___cl___sample.FUNCTION_NAME |
| מדיין, קולומביה | places_insights___co___sample.FUNCTION_NAME |
| ברנו, צ'כיה | places_insights___cz___sample.FUNCTION_NAME |
| קופנהגן, דנמרק | places_insights___dk___sample.FUNCTION_NAME |
| קהיר, מצרים | places_insights___eg___sample.FUNCTION_NAME |
| הלסינקי, פינלנד | places_insights___fi___sample.FUNCTION_NAME |
| פריז, צרפת | places_insights___fr___sample.FUNCTION_NAME |
| ברלין, גרמניה | places_insights___de___sample.FUNCTION_NAME |
| אתונה, יוון | places_insights___gr___sample.FUNCTION_NAME |
| הונג קונג, הונג קונג | places_insights___hk___sample.FUNCTION_NAME |
| דברצן, הונגריה | places_insights___hu___sample.FUNCTION_NAME |
| מומבאי, הודו | places_insights___in___sample.FUNCTION_NAME |
| ג'קרטה, אינדונזיה | places_insights___id___sample.FUNCTION_NAME |
| קורק, אירלנד | places_insights___ie___sample.FUNCTION_NAME |
| תל אביב-יפו, ישראל | places_insights___il___sample.FUNCTION_NAME |
| רומא, איטליה | places_insights___it___sample.FUNCTION_NAME |
| טוקיו, יפן | places_insights___jp___sample.FUNCTION_NAME |
| בוסאן, דרום קוריאה | places_insights___kr___sample.FUNCTION_NAME |
| קואלה לומפור, מלזיה | places_insights___my___sample.FUNCTION_NAME |
| מקסיקו סיטי, מקסיקו | places_insights___mx___sample.FUNCTION_NAME |
| אמסטרדם, הולנד | places_insights___nl___sample.FUNCTION_NAME |
| ולינגטון, ניו זילנד | places_insights___nz___sample.FUNCTION_NAME |
| אוסלו, נורווגיה | places_insights___no___sample.FUNCTION_NAME |
| ארקיפה, פרו | places_insights___pe___sample.FUNCTION_NAME |
| מנילה, הפיליפינים | places_insights___ph___sample.FUNCTION_NAME |
| ורשה, פולין | places_insights___pl___sample.FUNCTION_NAME |
| ליסבון, פורטוגל | places_insights___pt___sample.FUNCTION_NAME |
| לוסייל, קטאר | places_insights___qa___sample.FUNCTION_NAME |
| בוקרשט, רומניה | places_insights___ro___sample.FUNCTION_NAME |
| ג'דה, ערב הסעודית | places_insights___sa___sample.FUNCTION_NAME |
| סינגפור, סינגפור | places_insights___sg___sample.FUNCTION_NAME |
| יוהנסבורג, דרום אפריקה | places_insights___za___sample.FUNCTION_NAME |
| מדריד, ספרד | places_insights___es___sample.FUNCTION_NAME |
| שטוקוהולם, שוודיה | places_insights___se___sample.FUNCTION_NAME |
| ציריך, שווייץ | places_insights___ch___sample.FUNCTION_NAME |
| טאיפיי, טייוואן | places_insights___tw___sample.FUNCTION_NAME |
| צ'יאנג מאי, תאילנד | places_insights___th___sample.FUNCTION_NAME |
| אנקרה, טורקיה | places_insights___tr___sample.FUNCTION_NAME |
| שארג'ה, איחוד האמירויות הערביות | places_insights___ae___sample.FUNCTION_NAME |
| לונדון, בריטניה | places_insights___gb___sample.FUNCTION_NAME |
| ניו יורק, ארצות הברית | places_insights___us___sample.FUNCTION_NAME |
| האנוי, וייטנאם | places_insights___vn___sample.FUNCTION_NAME |
נתונים מלאים
| מדינה | שמות הטבלאות |
|---|---|
| ארגנטינה | places_insights___ar.FUNCTION_NAME |
| אוסטרליה | places_insights___au.FUNCTION_NAME |
| אוסטריה | places_insights___at.FUNCTION_NAME |
| בחריין | places_insights___bh.FUNCTION_NAME |
| בלגיה | places_insights___be.FUNCTION_NAME |
| ברזיל | places_insights___br.FUNCTION_NAME |
| בולגריה | places_insights___bg.FUNCTION_NAME |
| קנדה | places_insights___ca.FUNCTION_NAME |
| צ'ילה | places_insights___cl.FUNCTION_NAME |
| קולומביה | places_insights___co.FUNCTION_NAME |
| צ'כיה | places_insights___cz.FUNCTION_NAME |
| דנמרק | places_insights___dk.FUNCTION_NAME |
| מצרים | places_insights___eg.FUNCTION_NAME |
| פינלנד | places_insights___fi.FUNCTION_NAME |
| צרפת | places_insights___fr.FUNCTION_NAME |
| גרמניה | places_insights___de.FUNCTION_NAME |
| יוון | places_insights___gr.FUNCTION_NAME |
| הונג קונג | places_insights___hk.FUNCTION_NAME |
| הונגריה | places_insights___hu.FUNCTION_NAME |
| הודו | places_insights___in.FUNCTION_NAME |
| אינדונזיה | places_insights___id.FUNCTION_NAME |
| אירלנד | places_insights___ie.FUNCTION_NAME |
| ישראל | places_insights___il.FUNCTION_NAME |
| איטליה | places_insights___it.FUNCTION_NAME |
| יפן | places_insights___jp.FUNCTION_NAME |
| מלזיה | places_insights___my.FUNCTION_NAME |
| מקסיקו | places_insights___mx.FUNCTION_NAME |
| הולנד | places_insights___nl.FUNCTION_NAME |
| ניו זילנד | places_insights___nz.FUNCTION_NAME |
| נורווגיה | places_insights___no.FUNCTION_NAME |
| פרו | places_insights___pe.FUNCTION_NAME |
| הפיליפינים | places_insights___ph.FUNCTION_NAME |
| פולין | places_insights___pl.FUNCTION_NAME |
| פורטוגל | places_insights___pt.FUNCTION_NAME |
| קטאר | places_insights___qa.FUNCTION_NAME |
| רומניה | places_insights___ro.FUNCTION_NAME |
| ערב הסעודית | places_insights___sa.FUNCTION_NAME |
| סינגפור | places_insights___sg.FUNCTION_NAME |
| דרום אפריקה | places_insights___za.FUNCTION_NAME |
| דרום קוריאה | places_insights___kr.FUNCTION_NAME |
| ספרד | places_insights___es.FUNCTION_NAME |
| שוודיה | places_insights___se.FUNCTION_NAME |
| שווייץ | places_insights___ch.FUNCTION_NAME |
| טייוואן | places_insights___tw.FUNCTION_NAME |
| תאילנד | places_insights___th.FUNCTION_NAME |
| טורקיה | places_insights___tr.FUNCTION_NAME |
| איחוד האמירויות הערביות | places_insights___ae.FUNCTION_NAME |
| בריטניה | places_insights___gb.FUNCTION_NAME |
| ארצות הברית | places_insights___us.FUNCTION_NAME |
| וייטנאם | places_insights___vn.FUNCTION_NAME |