הרצת שאילתה בקבוצת הנתונים באמצעות פונקציות של ספירת מקומות

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

המוצר או התכונה האלה נמצאים בגרסת טרום-השקה (טרום-GA). יכול להיות שהתמיכה במוצרים ובתכונות בגרסת טרום-GA תהיה מוגבלת, ושינויים במוצרים ובתכונות בגרסת טרום-GA לא יהיו תואמים לגרסאות אחרות של טרום-GA. השימוש במוצרים בגרסת טרום-GA כפוף לתנאים הספציפיים לשירות של הפלטפורמה של מפות Google. מידע נוסף זמין בקטע תיאורים של שלבי ההשקה.

Places Insights תומך בפונקציות הבאות:

• ‫ PLACES_COUNT_V2: מחזירה טבלה שמכילה את מספר המקומות ומזהי מקומות לדוגמה. הפונקציה הזו מקבלת פרמטר של טבלה לקלט של נתונים ממספר אזורים גיאוגרפיים, וכך מאפשרת עיבוד ברצף (batch processing) יעיל. היא מותאמת במיוחד לצירופים של נתונים גיאוגרפיים בהשוואה לפונקציות PLACES_COUNT ו-PLACES_COUNT_PER_GEO.
• ‫ PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2: מחזירה טבלה של ספירת מקומות ומזהי מקומות לדוגמה, שמסווגים לפי סוג המקום. בדומה ל-PLACES_COUNT_V2, הפונקציה הזו מקבלת פרמטר של טבלה כדי לעבד כמה אזורים גיאוגרפיים של קלט בו-זמנית. הארכיטקטורה הזו תומכת בעיבוד ברצף (batch processing) יעיל ומספקת צירוף גיאוספציאלי אופטימלי בהשוואה ל-PLACES_COUNT_PER_TYPE.
• ‫PLACES_COUNT_PER_H3: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות בכל תא H3.
• ‫PLACES_COUNT: מחזירה שורה אחת שמכילה את מספר המקומות.
  הערה: כדי לשפר משמעותית את הביצועים ולעבד קבוצות של נתונים בצורה יעילה, מומלץ להשתמש ב-PLACES_COUNT_V2.
• ‫PLACES_COUNT_PER_TYPE: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי סוג המקום.
  הערה: כדי לשפר משמעותית את הביצועים ולעבד קבוצות של נתונים בצורה יעילה, מומלץ להשתמש ב-PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2.
• ‫PLACES_COUNT_PER_GEO: מחזירה טבלה ב-BigQuery עם מספר המקומות לפי מיקום גיאוגרפי.
  הערה: כדי לשפר משמעותית את הביצועים ולעבד קבוצות של נתונים בצורה יעילה, מומלץ להשתמש ב-PLACES_COUNT_V2.

בנוסף לספירת המקומות, כל הפונקציות מלבד PLACES_COUNT מחזירות גם עד 250 מזהי מקומות לכל רכיב בתגובה.

אפשר להשתמש במזהי מקומות עם:

• ‫Places API (חדש)
• Geocoding API
• ‫Places UI Kit

הערה: אתם יכולים לגשת לפונקציות Places Count עבור אותן ערים ומדינות שיש לכם גישה אליהן.

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.

הערה: כשמשתמשים בפונקציה Places Count ‎, הפונקציה מצוינת בסעיף FROM והסעיף WITH_AGGREGATION_THRESHOLD מושמט.

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, משתמשים בפונקציה PLACES_COUNT_V2 כדי להחיל מסננים ולהגביל את החיפוש לפי דירוג משתמשים מינימלי, רמת מחיר, הסטטוס של העסק והאם מותר להכניס כלבים למסעדה.

קודם כל, משתמשים בטבלת המיקומים הגיאוגרפיים של הקלט או מכינים טבלה עם המיקומים הגיאוגרפיים שנבחרו:

-- Create a table for the input geographies
CREATE TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas` AS (
  SELECT
    '1' AS geo_id, -- Unique identifier
    ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484) AS geo -- Empire State Building
  UNION ALL
  SELECT
    '2' AS geo_id, -- Unique identifier
    ST_GEOGPOINT(-73.9851, 40.7580) AS geo -- Times Square
);

לאחר מכן, קוראים ל-PLACES_COUNT_V2 עם הטבלה ואובייקט ה-JSON שמכיל את המסננים. רדיוס החיפוש כלול במסנני ה-JSON ויחול סביב כל נקודה בטבלה my_search_areas.

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2`(
  TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas`,
  JSON_OBJECT(
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters around each point in 'geo'
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"],
      'min_rating', 1.3,
      'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],
      'allows_dogs', TRUE
      )
);

הערה: כדי לקבל את מספר העסקים OPERATIONAL, צריך לכלול את המסנן business_status. אחרת, הספירה כוללת עסקים סגורים.

דוגמה לפונקציית ספירת מקומות

בדוגמה הבאה נעשה שימוש בפונקציה PLACES_COUNT_V2 עם טבלת הנתונים הגיאוגרפיים בהתאמה אישית my_search_area כדי להחזיר את מספר המסעדות הפעילות ברדיוס של 1,000 מטרים מבניין האמפייר סטייט ומטיימס סקוור בניו יורק:

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2`(
  TABLE `PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas`,
  JSON_OBJECT(
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"]
      )
);

התשובה היא טבלה ב-BigQuery שמכילה את השדה geo_id, את המיקום הגיאוגרפי, את הספירה ודוגמה של מזהי מקומות.

הערה: הפרמטרים הנדרשים והאופציונליים שונים לכל פונקציה של ספירת מקומות, כפי שמתואר במאמר בנושא מסננים.

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).}
• מגבלת הגודל של קלט הפרמטרים: אובייקט ה-JSON שמועבר כפרמטר לפונקציות מוגבל ל-1MB. ההשפעה של המגבלה הזו תלויה בגרסת הפונקציה:
• בפונקציות V2 (PLACES_COUNT_V2, PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2), המגבלה הזו חלה רק על אובייקט ה-JSON של המסננים. מכיוון שהמיקומים הגיאוגרפיים מסופקים בנפרד באמצעות פרמטר של טבלה, הפונקציות האלה יכולות להתרחב למספר גדול בהרבה של מיקומים גיאוגרפיים להזנה בלי להגיע למגבלת הגודל של JSON.
  • במקרה של PLACES_COUNT_PER_H3, PLACES_COUNT, PLACES_COUNT_PER_TYPE ו-PLACES_COUNT_PER_GEO, המגבלה הזו חלה על אובייקט ה-JSON כולו, כולל כל ההגדרות הגיאוגרפיות. יכול להיות שההגדרה הזו תגביל את מספר האזורים הגיאוגרפיים שאפשר לעבד בקריאה אחת.
• 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, geography או types) 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.

הערה: אם שיניתם את השם של מערך הנתונים המקושר כשערכתם את ההגדרה של Places Insights, אתם צריכים להשתמש בשם המותאם אישית במקום בשמות ברירת המחדל של הטבלאות שמופיעים כאן. אפשר גם להוסיף את שם הפרויקט. אם לא מציינים פרויקט, השאילתה תפעל כברירת מחדל על הפרויקט הפעיל.

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