PLACES_COUNT_PER_TYPE
ফাংশন ফাংশনে নির্দিষ্ট করা প্রতিটি স্থানের প্রকারের জন্য গণনার একটি সারণী প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি doctor
, hospital
এবং pharmacy
প্রকারগুলি অনুসন্ধান করেন তবে প্রতিক্রিয়াটিতে প্রতিটি ধরণের জন্য একটি পৃথক সারি সহ একটি টেবিল রয়েছে৷
কারণ PLACES_COUNT_PER_TYPE
ফাংশন একটি টেবিল প্রদান করে, এটি একটি FROM
ক্লজ ব্যবহার করে কল করুন৷
ইনপুট পরামিতি:
প্রয়োজনীয় :
geography
ফিল্টার প্যারামিটার যা অনুসন্ধান এলাকা নির্দিষ্ট করে।geography
প্যারামিটার BigQueryGEOGRAPHY
ডেটা টাইপ দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি মান নেয়, যা পয়েন্ট, লাইনস্ট্রিং এবং বহুভুজ সমর্থন করে।বিভিন্ন ধরনের অনুসন্ধান ভৌগলিক ব্যবহার করার উদাহরণের জন্য, যেমন ভিউপোর্ট এবং লাইন, দেখুন
PLACES_COUNT
ফাংশন ।প্রয়োজনীয় :
types
ফিল্টার প্যারামিটার যা অনুসন্ধান করার জন্য স্থানের প্রকারগুলি নির্দিষ্ট করে৷ঐচ্ছিক : আপনার অনুসন্ধান পরিমার্জিত করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার পরামিতি।
রিটার্ন:
একটি সারি প্রতি
types
মান সহ একটি টেবিল। সারণিতে কলামেরtype
(STRING
),count
(INT64
) এবংplace_ids
(ARRAY<STRING>
) রয়েছে যেখানেplace_ids
প্রতিটিtype
জন্য 250টি পর্যন্ত স্থান আইডি রয়েছে।
উদাহরণ: রেস্তোরাঁ, ক্যাফে এবং বারগুলির রিটার্ন কাউন্ট
এই উদাহরণে, আপনি নিউ ইয়র্ক সিটিতে বহুভুজ হিসাবে সংজ্ঞায়িত নির্দিষ্ট অনুসন্ধান এলাকায় সমস্ত অপারেশনাল রেস্তোরাঁ, ক্যাফে এবং বারগুলির জন্য অনুসন্ধান করেন৷
types
পরামিতি STRING
মানের একটি অ্যারে নেয় যা অনুসন্ধান করার জন্য স্থানের প্রকারগুলি নির্দিষ্ট করে৷ সম্ভাব্য মানগুলির সম্পূর্ণ তালিকার জন্য, স্থানের প্রকারগুলি দেখুন।
এই উদাহরণটি একটি বহুভুজ থেকে একটি GEOGRAPHY
মান ফেরাতে BigQuery ST_GEOGFROMTEXT
ফাংশন ব্যবহার করে।
DECLARE geo GEOGRAPHY; SET geo = ST_GEOGFROMTEXT('''POLYGON((-73.985708 40.75773,-73.993324 40.750298, -73.9857 40.7484,-73.9785 40.7575, -73.985708 40.75773))'''); -- NYC viewport SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`( JSON_OBJECT( 'types', ["restaurant", "cafe", "bar"], 'geography', geo, 'business_status', ['OPERATIONAL'] ) );
এই ফাংশনটি তিনটি সারি সহ একটি টেবিল প্রদান করে, প্রতি প্রকারের একটি: