जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, डेटासेट को क्वेरी करना

जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, पहले से तय की गई एसक्यूएल क्वेरी होती हैं. ये BigQuery में चलती हैं और डेटासेट को सीधे क्वेरी करने के साथ काम करती हैं. डेटा के बारे में सीधे क्वेरी करने और फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने के बीच मुख्य अंतर यह है कि फ़ंक्शन, कम से कम संख्या की थ्रेशोल्ड लागू नहीं करते. इसके बजाय, वे कम से कम खोज क्षेत्र लागू करते हैं:

• जगह के डेटासेट की क्वेरी सिर्फ़ 5 या इससे ज़्यादा संख्या दिखा सकती हैं. हालांकि, खोज के दायरे के साइज़ पर कोई पाबंदी नहीं होती.
• जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन, कोई भी संख्या दिखा सकते हैं. इसमें 0 भी शामिल है. हालांकि, ये फ़ंक्शन कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 m²) के खोज क्षेत्र को लागू करते हैं. फ़ंक्शन, जगह के आईडी भी दिखा सकते हैं. इनका इस्तेमाल, अलग-अलग जगहों के बारे में जानकारी पाने के लिए किया जा सकता है.

अगर यह जानना ज़रूरी है कि किसी क्वेरी के लिए कोई नतीजा कब नहीं मिलता या आपको पांच से कम जगहों की संख्या के बारे में जानना है, तो आपको जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करना चाहिए. अगर आपको अपने नतीजों की जांच करने के लिए, किसी जगह की जानकारी चाहिए, तो यह भी काम की है.

जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन सिर्फ़ संख्याएं दिखाते हैं. इसलिए, अगर आपको डेटा जॉइन करने जैसी ज़्यादा जटिल क्वेरी करनी हैं या जगहों के ग्रुप की औसत रेटिंग जैसी अतिरिक्त जानकारी चाहिए, तो डेटासेट को सीधे तौर पर क्वेरी करें.

जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन और वे देश जहां इनका इस्तेमाल किया जा सकता है

जगह की अहम जानकारी देने वाली सुविधा के साथ ये फ़ंक्शन काम करते हैं:

• PLACES_COUNT: यह फ़ंक्शन, जगहों की संख्या वाली एक पंक्ति दिखाता है.
• PLACES_COUNT_PER_TYPE: यह फ़ंक्शन, जगहों के टाइप के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.
• PLACES_COUNT_PER_GEO: यह फ़ंक्शन, BigQuery टेबल दिखाता है. इसमें हर इलाके के हिसाब से जगहों की संख्या होती है.
• PLACES_COUNT_PER_H3: यह फ़ंक्शन, हर H3 सेल के हिसाब से जगहों की संख्या वाली BigQuery टेबल दिखाता है.

जगहों की संख्या के साथ-साथ, PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, और PLACES_COUNT_PER_H3 फ़ंक्शन भी जवाब के हर एलिमेंट के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगहों के आईडी दिखाते हैं. सभी फ़िल्टर पैरामीटर देखें.

जगह के आईडी का इस्तेमाल इनके साथ किया जा सकता है:

• Places API (नया प्रॉडक्ट)
• Geocoding API
• Places UI Kit

ध्यान दें: आपके पास उन शहरों और देशों के लिए, जगहों की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन ऐक्सेस करने का विकल्प होता है जिनके लिए आपके पास

फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके क्वेरी लिखना

फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए, इस फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करें: [project name (optional)].[table name].[function name].

अगर आपने जगह की अहम जानकारी सेट अप करते समय, लिंक किए गए डेटासेट का नाम बदल दिया है, तो यहां दिए गए डिफ़ॉल्ट टेबल के नामों के बजाय, अपने तय किए गए नाम का इस्तेमाल करें. आपके पास अपने प्रोजेक्ट का नाम शामिल करने का विकल्प भी होता है. अगर इनमें से कोई भी शामिल नहीं है, तो क्वेरी डिफ़ॉल्ट रूप से चालू प्रोजेक्ट पर सेट हो जाएगी.

उदाहरण के लिए:

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

फ़ंक्शन में आर्ग्युमेंट पास करने के लिए, JSON_OBJECT का इस्तेमाल करें.

ध्यान दें: जगह की संख्या बताने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने पर, फ़ंक्शन को FROM क्लॉज़ में बताया जाता है और WITH_AGGREGATION_THRESHOLD को शामिल नहीं किया जाता है.

अपने परिणाम फ़िल्टर करें

जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन, खोज को बेहतर बनाने के लिए कई फ़िल्टर इस्तेमाल करते हैं. ये पैरामीटर (उदाहरण के लिए, price_level या types) केस-सेंसिटिव होते हैं. साथ ही, इनके नाम पैरामीटर के नामों से पूरी तरह मेल खाने चाहिए. विकल्पों की पूरी सूची देखने के लिए, फ़िल्टर पैरामीटर का रेफ़रंस देखें.

अगले उदाहरण में, खोज के नतीजों को सीमित करने के लिए फ़िल्टर लागू किए गए हैं. ये फ़िल्टर, उपयोगकर्ता की कम से कम रेटिंग, कीमत, कारोबार की स्थिति, और रेस्टोरेंट में कुत्तों को अनुमति है या नहीं, के हिसाब से लागू किए गए हैं:

SELECT `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"],
      'min_rating', 1.3,
      'price_level', ['PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE', 'PRICE_LEVEL_MODERATE'],
      'allows_dogs', TRUE
      )
) as count;

ध्यान दें: business_status फ़िल्टर को शामिल करें, ताकि आपको OPERATIONAL कारोबारों की संख्या मिल सके. ऐसा न करने पर, गिनती में बंद हो चुके कारोबार भी शामिल किए जाते हैं.

जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन का उदाहरण

इस उदाहरण में, PLACES_COUNT फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, न्यूयॉर्क शहर में एंपायर स्टेट बिल्डिंग से 1,000 मीटर के दायरे में मौजूद चालू रेस्टोरेंट की संख्या दिखाई गई है:

SELECT `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'types', ["restaurant"]
      )
) as count;

जवाब में सिर्फ़ एक संख्या शामिल है:

इस उदाहरण में, BigQuery ST_GEOGPOINT फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया गया है. इससे किसी पॉइंट से GEOGRAPHY वैल्यू मिलती है. इसके बाद, उस वैल्यू को geography पैरामीटर को पास किया जाता है. यह पॉइंट के आस-पास खोज के दायरे और जगह के टाइप, "restaurant" को भी पास करता है.

ध्यान दें: फ़िल्टर में बताए गए हर जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन के लिए, ज़रूरी और वैकल्पिक पैरामीटर अलग-अलग होते हैं.

टाइप, भौगोलिक जगह या H3 के हिसाब से जगह की संख्या का उदाहरण

जगहों की संख्या के साथ-साथ, PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, और PLACES_COUNT_PER_H3 फ़ंक्शन, जवाब में शामिल जगहों के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी भी दिखाते हैं.

उदाहरण के लिए, PLACES_COUNT_PER_TYPE फ़ंक्शन, जगह के टाइप के हिसाब से जगह की संख्या वाली टेबल दिखाता है. जवाब में, हर टाइप से मेल खाने वाली जगहों के लिए प्लेस आईडी का एक कलेक्शन शामिल होता है. जगह के मिले हुए आईडी का इस्तेमाल करके, हर जगह के बारे में जानकारी देखी जा सकती है.

नीचे दिए गए फ़ंक्शन कॉल से, इन टाइप की जगहों की संख्या मिलती है: restaurant, cafe, और bar:

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), -- Empire State Building
      'geography_radius', 1000, -- Radius in meters
      'types', ["restaurant", "cafe", "bar"],
      'business_status', ['OPERATIONAL']
      )
);

यह फ़ंक्शन, तीन कॉलम वाली टेबल दिखाता है: type, count, और sample_place_ids. count कॉलम में, हर type के लिए जगह की संख्या दिखती है. वहीं, sample_place_ids कॉलम में, हर type के लिए ज़्यादा से ज़्यादा 250 जगह के आईडी दिखते हैं.

ध्यान दें: किसी जगह के बारे में जानकारी पाने के लिए, Place ID का इस्तेमाल करके Places API या Places UI kit को कॉल करें. सैंपल प्लेस आईडी का इस्तेमाल करके, Places API के इनसाइट डेटा की पुष्टि करना में एक उदाहरण दिया गया है.

नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना

BigQuery के डेटा से अहम जानकारी पाने के लिए, विश्लेषण और बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल बहुत ज़रूरी होते हैं. BigQuery, Google और तीसरे पक्ष के कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ काम करता है. इनका इस्तेमाल करके, जगहों की अहम जानकारी के डेटा पर अपने फ़ंक्शन के नतीजों का विश्लेषण किया जा सकता है.

किसी फ़ंक्शन के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के उदाहरण के लिए, नतीजे विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें. Places Insights के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करने के बारे में ज़्यादा जानकारी और उदाहरण के लिए, क्वेरी के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करना लेख पढ़ें.

सीमाएं और ज़रूरी शर्तें

जगह की गिनती करने वाले फ़ंक्शन पर ये सीमाएं और ज़रूरी शर्तें लागू होती हैं:

• सिर्फ़ COUNT से जुड़ी अहम जानकारी उपलब्ध है.
• खोज के लिए कम से कम 40.0 मीटर x 40.0 मीटर (1600 m²) की जगह ज़रूरी है.
• जगह की जानकारी देने वाले फ़ंक्शन के काउंट पैरामीटर के लिए, इनपुट का साइज़ 1 एमबी से ज़्यादा नहीं होना चाहिए.
• जगह के आईडी, ब्रैंड, ईवी चार्ज करने के विकल्पों या पते के कॉम्पोनेंट के हिसाब से फ़िल्टर करने की सुविधा उपलब्ध नहीं है.
• आपने जिन शहरों और देशों की सदस्यता ली है उनके लिए ही, जगहों की संख्या वाले फ़ंक्शन ऐक्सेस किए जा सकते हैं. डेटासेट का ऐक्सेस पाने के लिए, Places Insights सेट अप करना लेख पढ़ें.
• फ़िल्टर पैरामीटर (उदाहरण के लिए, geography या types) केस-सेंसिटिव होते हैं. साथ ही, ये पैरामीटर के नामों से पूरी तरह मेल खाने चाहिए. ऐसा न होने पर, क्वेरी काम नहीं करेगी.