Places Insights-Daten und ‑Abfragen

Places Insights-Daten

Places Insights bietet vollständige und Beispiel Datasets in BigQuery.

Mit den Beispiel-Datasets können Sie Places Insights testen und so die Nutzbarkeit und den Wert des Produkts beurteilen, bevor Sie sich für den Kauf des vollständigen Datasets entscheiden. Das Beispiel-Dataset enthält nur Daten für die Stadt selbst. Daten für das umliegende Ballungsgebiet sind nicht enthalten.

Die Beispielauflistung enthält Daten für eine Top-Stadt für jedes der unterstützten Länder:

Amsterdam (NL)	Helsinki (FI)	Plovdiv (BG)
Ankara (TR)	Hongkong (HK)	Riffa (BH)
Arequipa (PE)	Jakarta (ID)	Rom (IT)
Athen (GR)	Dschidda (SA)	Santiago (CL)
Bad Gastein (AT)	Johannesburg (ZA)	São Paulo (BR)
Berlin (DE)	Kuala Lumpur (MY)	Schardscha (AE)
Brünn (CZ)	Lissabon (PT)	Singapur (SG)
Brüssel (BE)	London (GB)	Stockholm (SE)
Bukarest (RO)	Lusail (QA)	Sydney (AU)
Buenos Aires (AR)	Madrid (ES)	Taipeh (TW)
Busan (KR)	Manila (PH)	Tel Aviv-Jaffa (IL)
Kairo (EG)	Medellín (CO)	Tokio (JP)
Chiang Mai (TH)	Mexiko-Stadt (MX)	Toronto (CA)
Kopenhagen (DK)	Mumbai (IN)	Warschau (PL)
Cork (IE)	New York City (US)	Wellington (NZ)
Debrecen (HU)	Oslo (NO)	Zürich (CH)
Hanoi (VN)	Paris (FR)

Die vollständigen Datasets enthalten Daten für jedes unterstützte Land und müssen gekauft werden. Wenn Sie sich für Places Insights registrieren möchten, füllen Sie das Antrags formular aus. Nur der Datenabonnent muss Zugriff auf das Places Insights-Dataset anfordern. Sobald das Abo in einem BigQuery-Projekt aktiv ist, kann jeder Nutzer mit Zugriff auf dieses Projekt die Places Insights-Daten abfragen.

Jedes Länder-Dataset hat eine eigene Auflistung, die Sie separat abonnieren müssen. Weitere Informationen zum Abonnieren einer Auflistung finden Sie unter Places Insights einrichten.

Dataset-Schemas

Das Dataset-Schema für Orte für jedes Land besteht aus zwei Teilen:

• Das Kernschema das für die Datasets aller Länder gleich ist.
• Ein länderspezifisches Schema das Schemakomponenten definiert, die für dieses Land spezifisch sind.

Wenn Sie beispielsweise mit dem Dataset für Spanien (ES) arbeiten, verweisen Sie sowohl auf das Kernschema als auch auf das ES-spezifische Schema.

Das Schema für das Dataset „Marken“ definiert drei Felder:

• id: Die Marken-ID.
• name: Der Name der Marke, z. B. „Hertz“ oder „Chase“.
• category: Die Kategorie der Marke auf hoher Ebene, z. B. „Tankstelle“, „Essen und Trinken“ oder „Unterkünfte“.

Hinweis: Markendaten sind in der aktuellen Version nur für die USA verfügbar.

Places Insights-Daten abfragen

Places Insights bietet zwei Möglichkeiten zum Abfragen der Datasets:

• Dataset direkt mit SQL abfragen: Führen Sie Standard-BigQuery-SQL Abfragen für die Dataset-Tabellen aus. Dies bietet die größte Flexibilität für komplexe Filterung, Verknüpfung mit Ihren eigenen Daten, benutzerdefinierte Analysen und Unterstützung für zusätzliche Aggregationsfunktionen über COUNT hinaus, z. B. AVG, SUM und GROUP BY. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
• Dataset mit Places Count-Funktionen abfragen: Places Count-Funktionen sind vordefinierte, optimierte SQL-Abfragen, die direkt in BigQuery ausgeführt werden und allgemeine Aufgaben zum Abrufen von Daten vereinfachen. Sie bieten detailliertere Statistiken, z. B. durch die Rückgabe von Orts-IDs, mit denen Sie Details zu einzelnen Orten abrufen können. Weitere Informationen findenSieinderDokumentation.

Direkte Abfragen

Beim direkten Abfragen der Daten wird ein Aggregationsschwellenwert erzwungen. Ein Ergebnis wird nur zurückgegeben, wenn die Abfrage mindestens fünf Orte aggregiert. Wenn Ihre Suchkriterien beispielsweise zu einer Anzahl von 0, 1, 2, 3 oder 4 führen, wird das Ergebnis aus der Antwort entfernt. Bei einer Abfrage nach der Gesamtzahl der Restaurants in einem bestimmten Gebiet wird beispielsweise nur dann eine Antwort zurückgegeben, wenn die Gesamtzahl mindestens 5 beträgt. Andernfalls wird keine Antwort zurückgegeben.

Abfragen mit Places Count-Funktionen

Places Count-Funktionen können eine Liste von Orts-IDs zurückgeben, mit denen Sie mit anderen GMP-Produkten wie der Places API und dem Places UI Kit Informationen zu einzelnen Orten abrufen können.

Bei Places Count-Funktionen wird kein Aggregationsschwellenwert erzwungen, sondern stattdessen ein Mindestsuchbereich von 40,0 × 40,0 Metern (1.600 m²) erzwungen. Das bedeutet, dass Sie immer ein Ergebnis erhalten, solange Ihre Suchanfrage größer als der Mindestsuchbereich ist. Das gilt auch, wenn es keine Orte gibt, die Ihrer Abfrage entsprechen.

Wann sollten Daten direkt und wann mit Funktionen abgefragt werden?

Fragen Sie die Daten direkt ab, wenn Sie keine niedrigen Ergebniszahlen benötigen, wenn Sie Statistiken über die Anzahl hinaus erhalten möchten, z. B. AVG, SUM oder COUNTIF, oder wenn Sie komplexere Abfragen ausführen müssen, z. B. das Verknüpfen von Datasets.

Fragen Sie mit den Funktionen ab, wenn Sie wissen müssen, ob es nur wenige oder keine Ergebnisse gibt, oder wenn Sie Informationen zu einzelnen Orten abrufen müssen, z. B. den Namen oder die Adresse.

In dieser Tabelle finden Sie einen detaillierten Vergleich der Unterschiede zwischen direkten Abfragen und Places Count-Funktionen.

	Places Count-Funktionen	Direkte Dataset-Abfragen
Vorteile	Gibt Orts-IDs zurück, die zum Abfragen anderer APIs verwendet werden können. Kann jede Anzahl zurückgeben. Optimiert für Leistung und niedrige Verarbeitungskosten. Einfach zu verwenden. Keine komplexen Abfragen erforderlich. Validiert die Eingabeparameter und gibt einen Fehler zurück, wodurch die Verwendung und das Debugging vereinfacht werden.	Ermöglicht komplexe Abfragen wie erweiterte Filterung und Joins. Erzwingt keinen Mindestsuchbereich. Unterstützt zusätzliche Aggregationsfunktionen über COUNT hinaus, z. B. AVG, SUM und GROUP BY.
Schnittstelle	Vier vordefinierte SQL-Funktionen, die COUNT-Statistiken generieren: einzelne Anzahl, Anzahl pro Typ, Anzahl pro geografischer Einheit, Anzahl pro H3-Zelle. Ein JSON_OBJECT übergibt Argumente an die Funktion.	Schreiben Sie Ihr eigenes SQL, um Aggregationsfunktionen wie COUNT, COUNT_IF, SUM und AVG. auszuführen. Mit JOIN, GROUP BY, WHERE und anderen Funktionen können zusätzliche Statistiken generiert werden.
Einschränkungen	Erzwingt einen Mindestsuchbereich von 40,0 × 40,0 Metern (1.600 m^2). Eine Funktion gibt auch dann ein Ergebnis zurück, wenn die Aggregationsanzahl weniger als 5 beträgt, solange der Mindestsuchbereich erfüllt ist.	Ergebnisse mit einer Anzahl von weniger als 5 werden aus den Ergebnissen entfernt (d.h. die Zeile wird ausgeschlossen).
Unterstützte Attributfilter	Die Filterparameter der Places Count-Funktion unterstützen dieselben Attributfilter wie die direkten Abfragen, mit Ausnahme von: id des Orts Adresskomponenten Öffnungszeiten Optionen zum Laden von Elektrofahrzeugen Marken	Vollständiges Schema wird unterstützt.