science Этот продукт или функция находится в экспериментальном состоянии (pre-GA). Продукты и функции Pre-GA могут иметь ограниченную поддержку, а изменения в продуктах и функциях Pre-GA могут быть несовместимы с другими версиями Pre-GA. Предложения Pre-GA подпадают под действие Особых условий сервиса платформы Google Карт . Для получения дополнительной информации см. описания этапа запуска . Зарегистрируйтесь , чтобы протестировать Places Insights!
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Функция PLACES_COUNT_PER_H3 принимает географическую область для поиска и возвращает таблицу количества мест на ячейку H3 в области поиска.
Поскольку функция PLACES_COUNT_PER_GEO возвращает таблицу, вызовите ее с помощью предложения FROM .
Входные параметры:
Обязательно : параметр фильтраgeography , задающий область поиска. Значение параметра geography определяется типом данных BigQuery GEOGRAPHY , который поддерживает точки, линии и многоугольники.
Примеры использования различных типов географии поиска, таких как области просмотра и линии, см. в функции PLACES_COUNT .
Обязательно : параметр фильтраh3_resolution , который определяет разрешение H3 , используемое для подсчёта количества мест в каждой ячейке H3. Поддерживаемые значения: от 0 до 8.
Необязательно : дополнительные параметры фильтра для уточнения поиска.
Возврат:
Таблица с одной строкой на ячейку H3. Таблица содержит столбцы h3_cell_index ( STRING ), geography ( GEOGRAPHY ), который определяет полигон, представляющий ячейку H3, count ( INT64 ) и sample_place_ids ( ARRAY<STRING> ), где sample_place_ids содержит до 250 идентификаторов мест для каждой ячейки H3.
Пример: подсчет магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, доступных для инвалидных колясок, на ячейку H3
В примере ниже рассчитывается количество действующих магазинов шаговой доступности и продуктовых магазинов, доступных для инвалидных колясок, на ячейку H3 в Нью-Йорке. Ячейки H3 используют уровень разрешения 8.
DECLAREgeoGEOGRAPHY;-- Get the geography for New York City.SETgeo=(SELECTgeometryFROM`bigquery-public-data.overture_maps.division_area`WHEREcountry='US'ANDnames.primary='City of New York'LIMIT1);SELECT*FROM`maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT_PER_H3`(JSON_OBJECT('geography',geo,'types',["convenience_store","grocery_store"],'wheelchair_accessible_entrance',true,'business_status',['OPERATIONAL'],'h3_resolution',8));
Ответ для функции:
Визуализация результатов
На следующих изображениях эти данные представлены в Looker Studio в виде заполненной карты. Чем темнее ячейка H3, тем выше концентрация результатов:
Чтобы импортировать данные в Looker Studio:
Запустите функцию выше, чтобы получить результаты.
В результатах BigQuery нажмите «Открыть в» -> «Looker Studio» . Результаты будут автоматически импортированы в Looker Studio.
Looker Studio создает страницу отчета по умолчанию и инициализирует ее заголовком, таблицей и гистограммой результатов.
Выделите все на странице и удалите.
Нажмите Вставка -> Заполненная карта , чтобы добавить заполненную карту в свой отчет.
В разделе Типы диаграмм -> Настройка настройте поля, как показано ниже:
Заполненная карта выглядит так, как показано выше. При желании вы можете выбрать «Типы диаграмм» -> «Стили» для дальнейшей настройки внешнего вида карты.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-17 UTC."],[],[],null,["The `PLACES_COUNT_PER_H3` function takes a geographic area to search\nand returns a table of places counts per [H3](https://h3geo.org/docs/) cell in\nthe search area.\n\nBecause the `PLACES_COUNT_PER_GEO` function returns a table, call it using\na `FROM` clause.\n\n- Input parameters:\n\n - **Required** : The `geography` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the search area. The `geography` parameter a value defined by\n the BigQuery\n [`GEOGRAPHY`](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types#geography_type)\n data type, which supports points, linestrings, and polygons.\n\n For examples of using different types of search geographies, such as\n viewports and lines, see\n [`PLACES_COUNT` function](/maps/documentation/placesinsights/experimental/places-count).\n - **Required** : The `h3_resolution` [filter parameter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) that\n specifies the [H3](https://h3geo.org/docs/) resolution used to aggregate\n the count of places in each H3 cell. Supported value are from 0 to 8.\n\n - **Optional** : Additional [filter](/maps/documentation/placesinsights/experimental/filter-params) parameters to refine\n your search.\n\n- Returns:\n\n - A table with one row per H3 cell. The table contains the columns `h3_cell_index` (`STRING`), `geography` (`GEOGRAPHY`) which defines the polygon representing the H3 cell, and `count` (`INT64`).\n\nExample: Count wheelchair accessible convenience and grocery stores per H3 cell\n\nThe example below computes the number of operational, wheelchair accessible\nconvenience and grocery stores per H3 cell in New York City. The H3 cells use a\n[resolution level](https://h3geo.org/docs/core-library/restable) of 8.\n\nThis example uses the [Overture Maps\nData](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/bigquery-public-data/overture-maps)\nBigQuery [public dataset](https://cloud.google.com/bigquery/public-data) to get\nthe geography for New York City.\n| **Note:** Because the response table contains a `geography` field, you can visualize it using tools that support BigQuery `GEOGRAPHY` types. For an example of visualizing the results of a function, see [Visualize\nresults](#visualize_results). For more information and example on visualizing Places Insights results, see [Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data). \n\n```googlesql\nDECLARE geo GEOGRAPHY;\n\n-- Get the geography for New York City.\nSET geo = (SELECT geometry FROM `bigquery-public-data.overture_maps.division_area`\n WHERE country = 'US' AND names.primary = 'City of New York' LIMIT 1);\n\nSELECT * FROM `maps-platform-analytics-hub.sample_places_insights_us.PLACES_COUNT_PER_H3`(\n JSON_OBJECT(\n 'geography', geo,\n 'types', [\"convenience_store\",\"grocery_store\"],\n 'wheelchair_accessible_entrance', true,\n 'business_status', ['OPERATIONAL'],\n 'h3_resolution', 8\n )\n);\n```\n\nThe response for the function:\n\nVisualize results\n\nThe following images show this data displayed in Looker Studio as a filled map.\nThe darker the H3 cell the higher the concentration of results:\n\nTo import your data into Looker Studio:\n\n1. Run the function above to generate the results.\n\n2. In the BigQuery results, click **Open in -\\\u003e Looker Studio**. Your results\n are automatically imported into Looker Studio.\n\n3. Looker Studio creates a default report page and initializes it with a title,\n table, and bar graph of the results.\n\n4. Select everything on the page and delete it.\n\n5. Click **Insert -\\\u003e Filled map** to add a filled map to your report.\n\n6. Under **Chart types -\\\u003e Setup** configure the fields as shown below::\n\n7. The filled map appears as above. You can optionally select **Chart types -\\\u003e\n Styles** to further configure the appearance of the map.\n\nFor more information and example on visualizing Places Insights results, see\n[Visualize query results](/maps/documentation/placesinsights/visualize-data)."]]