Aby uzyskać dostęp do danych Statystyk miejsc, piszesz zapytania SQL w BigQuery, które zwracają zagregowane statystyki dotyczące miejsc. Wyniki są zwracane z zestawu danych dla kryteriów wyszukiwania określonych w zapytaniu.
Podstawowe informacje na temat zapytań
Obraz poniżej przedstawia podstawowy format zapytania:
Każda część zapytania została szczegółowo opisana poniżej.
Wymagania dotyczące zapytań
Instrukcja SELECT
w zapytaniu musi zawierać WITH AGGREGATION_THRESHOLD
i określać zbiór danych. Na przykład:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample`
W tym przykładzie użyjesz parametru FROM
, aby określić PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample
zbiór danych dla Stanów Zjednoczonych.
Podaj nazwę projektu (opcjonalnie)
Opcjonalnie możesz podać w zapytaniu nazwę projektu. Jeśli nie podasz nazwy projektu, zapytanie zostanie domyślnie wykonane w aktywnym projekcie.
Możesz uwzględnić nazwę projektu, jeśli masz połączone zbiory danych o tej samej nazwie w różnych projektach lub jeśli wysyłasz zapytanie do tabeli spoza aktywnego projektu.
Na przykład: [project name].[dataset name].places_sample
.
Określanie funkcji agregacji
Poniższy przykład pokazuje obsługiwane funkcje agregacji BigQuery. To zapytanie agreguje oceny wszystkich miejsc znajdujących się w promieniu 1000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku, aby uzyskać statystyki ocen:
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___sample.places_sample` WHERE ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000) AND business_status = "OPERATIONAL"
Określanie ograniczenia lokalizacji
Jeśli nie określisz ograniczenia lokalizacji, agregacja danych zostanie zastosowana do całego zbioru danych. Zazwyczaj ograniczenie lokalizacji określa się, aby wyszukiwać w określonym obszarze, jak pokazano poniżej:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample` WHERE ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
W tym przykładzie zapytanie określa ograniczenie kierowania na obszar o promieniu 1000 metrów wokół Empire State Building w Nowym Jorku.
Obszar wyszukiwania możesz określić za pomocą wielokąta. W przypadku wielokąta punkty muszą tworzyć zamkniętą pętlę, w której pierwszy punkt jest taki sam jak ostatni:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.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)
W następnym przykładzie obszar wyszukiwania jest definiowany za pomocą linii połączonych punktów. Linia jest podobna do trasy podróży obliczonej przez Routes API. Trasa może być przeznaczona dla pojazdu, roweru lub pieszego:
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___sample.places_sample` WHERE ST_DWITHIN(route, point, 100)
W tym przykładzie promień wyszukiwania wokół linii został ustawiony na 100 metrów.
Filtrowanie według pól zbioru danych o miejscach
Zawęź wyszukiwanie na podstawie pól zdefiniowanych przez schemat zbioru danych. Filtruj wyniki na podstawie pól zbioru danych, takich jak miejsce regular_opening_hours
, price_level
i klient rating
.
Odwołuj się do dowolnych pól w zbiorze danych zdefiniowanych przez schemat zbioru danych dla kraju, który Cię interesuje. Schemat zbioru danych dla każdego kraju składa się z 2 części:
- Schemat podstawowy, który jest wspólny dla zbiorów danych ze wszystkich krajów.
- Schemat dla danego kraju, który określa komponenty schematu właściwe dla tego kraju.
Zapytanie może na przykład zawierać klauzulę WHERE
, która określa kryteria filtrowania zapytania. W tym przykładzie zwracasz dane agregacji dotyczące miejsc typu restaurant
z wartością business_status
równą OPERATIONAL
, które mają wartość rating
większą lub równą 4, 0, a wartość allows_dogs
jest ustawiona na true
:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.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
Kolejne zapytanie zwraca wyniki dotyczące miejsc, w których znajduje się co najmniej 8 stacji ładowania EV:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample` WHERE ev_charge_options.connector_count > 8;
Filtrowanie według głównego typu miejsca i typu miejsca
Każde miejsce w zbiorze danych może mieć:
Jeden główny typ powiązany z typami zdefiniowanymi przez typy miejsc. Na przykład typem głównym może być
mexican_restaurant
lubsteak_house
. Użyj znakuprimary_type
w zapytaniu, aby filtrować wyniki według głównego typu miejsca.Wiele wartości typu powiązanych z typami zdefiniowanymi przez typy miejsc. Na przykład restauracja może mieć te typy:
seafood_restaurant
,restaurant
,food
,point_of_interest
,establishment
. Użyj znakutypes
w zapytaniu, aby odfiltrować wyniki na liście typów powiązanych z miejscem.
To zapytanie zwraca wyniki dla wszystkich miejsc, których głównym typem jest bar
, ale które pełnią też funkcję restaurant
:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample` WHERE 'restaurant' IN UNNEST(types) AND 'bar' = primary_type
Filtrowanie według zdefiniowanych wartości danych
Wiele pól zbioru danych ma wstępnie zdefiniowane wartości. Przykład:
Pole
price_level
obsługuje te predefiniowane wartości:PRICE_LEVEL_FREE
PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
PRICE_LEVEL_MODERATE
PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE
Pole
business_status
obsługuje te predefiniowane wartości:OPERATIONAL
CLOSED_TEMPORARILY
CLOSED_PERMANENTLY
W tym przykładzie zapytanie zwraca liczbę wszystkich restauracji o ocenie business_status
OPERATIONAL
w promieniu 1000 metrów od Empire State Building w Nowym Jorku:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.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)
Filtrowanie według godzin otwarcia
W tym przykładzie zwracamy liczbę wszystkich miejsc w obszarze geograficznym, w których w piątki obowiązują happy hours:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.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);
Zwracanie grup wyników
Wyświetlone do tej pory zapytania zwracają w wyniku pojedynczy wiersz zawierający liczbę agregacji dla zapytania. Możesz też użyć operatora GROUP BY
, aby zwrócić w odpowiedzi wiele wierszy na podstawie kryteriów grupowania.
Na przykład to zapytanie zwraca wyniki pogrupowane według głównego typu każdego miejsca w obszarze wyszukiwania:
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD primary_type, COUNT(*) AS count FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample` WHERE ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.99992071622756, 40.71818785986936), point, 1000) GROUP BY primary_type
Na poniższym obrazie widać przykładowe dane wyjściowe tego zapytania:
W tym przykładzie zdefiniujesz tabelę lokalizacji. Następnie dla każdej lokalizacji oblicz liczbę pobliskich restauracji, czyli tych, które znajdują się w odległości do 1000 metrów:
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___sample_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
Na poniższym obrazie widać przykładowe dane wyjściowe tego zapytania: