장소 수 함수를 사용하여 데이터 세트 쿼리

장소 수 함수는 BigQuery에서 실행되는 사전 정의된 SQL 쿼리로, 데이터 세트를 직접 쿼리하는 것을 보완합니다. 데이터를 직접 쿼리하는 것과 함수를 사용하는 것의 주요 차이점은 함수는 최소 개수 기준을 적용하지 않지만 최소 검색 영역을 적용한다는 점입니다.

  • 장소 데이터 세트 쿼리는 5 이상의 개수만 반환할 수 있지만 검색 영역의 크기에 제한을 적용하지는 않습니다.
  • 장소 개수 함수는 0을 포함한 모든 개수를 반환할 수 있지만 최소 검색 영역은 40.0m x 40.0m (1,600m2)로 적용됩니다. 함수는 개별 장소에 관한 정보를 조회하는 데 사용할 수 있는 장소 ID도 반환할 수 있습니다.

쿼리에서 결과가 반환되지 않는 시점을 파악하는 것이 중요하거나 5 미만의 장소 수를 파악해야 하는 경우 장소 수 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 결과를 스팟 확인하기 위해 개별 장소 정보를 가져와야 하는 경우에도 유용합니다.

장소 수 함수는 개수만 제공하므로 데이터 조인과 같은 복잡한 쿼리를 실행하거나 장소 그룹의 평균 평점과 같은 추가 통계를 얻으려면 데이터 세트를 직접 쿼리하세요.

지원되는 장소 수 함수 및 국가

장소 통계는 다음 기능을 지원합니다.

  • PLACES_COUNT: 장소 수를 포함하는 단일 행을 반환합니다.
  • PLACES_COUNT_PER_TYPE: 장소 유형별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.
  • PLACES_COUNT_PER_GEO: 지역별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.
  • PLACES_COUNT_PER_H3: H3 셀별 장소 수를 나타내는 BigQuery 테이블을 반환합니다.

장소 수와 함께 PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, PLACES_COUNT_PER_H3 함수는 응답의 요소당 최대 250개의 장소 ID도 반환합니다. 모든 필터 매개변수 보기

장소 ID는 다음 항목과 함께 사용할 수 있습니다.

함수를 사용하여 쿼리 작성

[project name (optional)].[table name].[function name] 형식을 사용하여 함수를 호출합니다.

장소 통계를 설정할 때 연결된 데이터 세트 이름을 변경한 경우 여기에 나열된 기본 테이블 이름 대신 맞춤 이름을 사용하세요. 선택적으로 프로젝트 이름을 포함할 수도 있습니다. 포함되지 않은 경우 쿼리는 활성 프로젝트로 기본 설정됩니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT

JSON_OBJECT을 사용하여 함수에 인수를 전달합니다.

결과 필터링

장소 수 함수는 검색 범위를 좁히기 위한 다양한 필터를 지원합니다. 이러한 매개변수 (예: price_level 또는 types)는 대소문자를 구분하며 매개변수 이름과 정확히 일치해야 합니다. 옵션의 전체 목록은 필터 매개변수 참조를 확인하세요.

다음 예에서는 최소 사용자 평점, 가격대, 비즈니스 상태, 레스토랑의 개 허용 여부로 검색을 제한하는 필터를 적용합니다.

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;

장소 개수 함수 예시

다음 예에서는 PLACES_COUNT 함수를 사용하여 뉴욕시 엠파이어 스테이트 빌딩에서 1,000미터 이내에 있는 운영 중인 레스토랑의 수를 반환합니다.

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;

응답에는 단일 개수가 포함됩니다.

뉴욕시의 장소 수 함수 결과

이 예에서는 BigQuery ST_GEOGPOINT 함수를 사용하여 점에서 GEOGRAPHY 값을 반환한 다음 이 값을 geography 매개변수에 전달합니다. 또한 포인트 주변의 검색 반경과 검색할 장소 유형 "restaurant"를 전달합니다.

유형, 지역 또는 H3별 장소 수 예

장소 수와 함께 PLACES_COUNT_PER_TYPE, PLACES_COUNT_PER_GEO, PLACES_COUNT_PER_H3 함수는 응답에 포함된 장소의 장소 ID를 최대 250개까지 반환합니다.

예를 들어 PLACES_COUNT_PER_TYPE 함수는 장소 유형별 장소 개수 표를 반환합니다. 응답에는 각 유형과 일치하는 장소의 장소 ID 배열이 포함됩니다. 반환된 장소 ID를 사용하여 각 장소에 관한 정보를 조회할 수 있습니다.

다음 함수 호출은 유형이 restaurant, cafe, bar인 장소의 개수를 반환합니다.

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']
      )
);

이 함수는 type, count, sample_place_ids의 세 열이 있는 테이블을 반환합니다. count 열에는 각 type의 장소 수가 표시되고 sample_place_ids 열에는 각 type의 장소 ID가 최대 250개까지 표시됩니다.

뉴욕시의 장소 수 유형 함수 결과

결과 시각화

분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구는 BigQuery 데이터에서 유용한 정보를 도출하는 데 중요합니다. BigQuery는 장소 통계 데이터에 대한 함수의 결과를 분석하는 데 사용할 수 있는 여러 Google 및 서드 파티 데이터 시각화 도구를 지원합니다.

함수 결과를 시각화하는 예시는 결과 시각화를 참고하세요. 장소 통계 결과를 시각화하는 방법에 관한 자세한 내용과 예는 쿼리 결과 시각화를 참고하세요.

제한사항 및 요구사항

장소 개수 함수에는 다음과 같은 제한사항과 요구사항이 있습니다.

  • COUNT 통계만 지원됩니다.
  • 최소 검색 영역은 40.0m x 40.0m (1,600m2)입니다.
  • 장소 함수 개수 매개변수 입력 크기는 1MB로 제한됩니다.
  • 장소 ID, 브랜드, 전기차 충전 옵션 또는 주소 구성요소를 기준으로 한 필터링은 지원되지 않습니다.
  • 구독한 도시 및 국가의 장소 수 함수에만 액세스할 수 있습니다. 데이터 세트 액세스 권한은 장소 통계 설정을 참고하세요.
  • 필터 매개변수 (예: geography 또는 types)는 대소문자를 구분하며 매개변수 이름과 정확히 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 쿼리가 실패합니다.