PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 函数

PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 函数会返回一个 BigQuery 表，其中包含多个输入地理位置的地点数量和地点 ID 示例（按地点类型细分）。此函数旨在通过接受地理位置的输入表形参来实现高效的批量处理。您可以通过输入表提供地理位置，并以数组形式指定地点类型。

语法

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.LINKED_DATASET_NAME.PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2`(
  TABLE input_geographies,
  target_types,
  filters
)

参数

PROJECT_NAME：您的 Google Cloud 项目的名称。
LINKED_DATASET_NAME：包含地点数据分析函数的 BigQuery 数据集的名称（例如 places_insights___us）。
input_geographies：包含要分析的地理位置的 BigQuery 表。此表必须包含以下列：
- geo_id (STRING)：每个地理位置的唯一标识符。
- geo (GEOGRAPHY)：表示相应区域的 BigQuery GEOGRAPHY 对象。可以是点、多边形或其他地理位置类型。
target_types (ARRAY<STRING>)：您要获取数量的地点类型字符串数组。如果地点与 types 数组中列出的任何类型匹配，而不仅仅是 primary_type，则会被计入。
filters (JSON)：一个 JSON 对象，包含用于进一步过滤地点的键值对。请参阅过滤参数。

输出表架构

PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 函数返回包含以下列的表：

列名称	数据类型	说明
`geo_id`	STRING	输入地理位置的唯一标识符（来自 `input_geographies` 表）。
`input_geography`	GEOGRAPHY	来自 `input_geographies` 表的原始地理位置对象。
`place_type`	STRING	相应行所代表的 `target_types` 数组中的地点类型。
`place_count`	INTEGER	地理位置内或附近与 `place_type` 和其他过滤条件匹配的地点数量。
`sample_place_ids`	ARRAY<STRING>	一个数组，其中包含最多 250 个符合相应类型和地理位置条件的地点 ID。

输出将包含 target_types 数组中指定的每个 geo_id 和 place_type 组合对应的一行，即使数量为零也是如此。

运作方式

该函数会处理 input_geographies 表中提供的每个地理位置。对于每个地理位置，该函数会统计符合 target_types 数组中列出的任何类型的地点，并且还满足 filters JSON 对象中的所有条件。结果会按每个 geo_id 和 target_types 中的每种类型进行汇总和细分。

示例：统计纽约市各县不同类型餐馆的数量

此示例生成了一个表格，其中包含纽约市三个县的“餐厅”“咖啡馆”和“酒吧”类型的数量。

SELECT geo_id, input_geography, place_type, place_count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2`(
  (
    SELECT county_name AS geo_id,
           ST_SIMPLIFY(county_geom, 100) AS geo
    FROM
      `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.counties`
    WHERE
      state_fips_code = "36"  -- New York State
      AND county_name IN ("Queens", "Kings", "New York")
  ),
  ['restaurant', 'cafe', 'bar'],  -- target_types
  JSON_OBJECT(
      'business_status', ['OPERATIONAL']
  )
);

结果将是一个包含 9 行（3 个县 * 3 种类型）的表格。每行将显示每个县内的“餐厅”“咖啡馆”或“酒吧”场所的数量。如果您将 Place ID 添加到 SELECT 语句中，还可以包含示例 Place ID。

纽约各县的“按类型统计地点数量”函数的结果。

使用 PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 的优势

PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 具有多项关键优势，尤其是在与旧版 PLACES_COUNT_PER_TYPE 函数相比时：

地理位置的批处理：与一次处理一个地理位置的 PLACES_COUNT_PER_TYPE 不同，PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 接受 TABLE 的输入地理位置。这样，您就可以在单个查询中分析并获取多个地理位置（点、多边形）的特定类型数量，而无需进行多次函数调用。
增强的性能和可伸缩性：通过获取表格输入，PLACES_COUNT_PER_TYPE_V2 可以利用 BigQuery 优化的地理空间联接和并行处理功能，同时处理所有提供的地理位置。这样一来，在处理大量地理位置时，性能会显著提升，可伸缩性也会更好。
包含零计数：返回批次中特定区域内未找到的类型的计数为 0 的行，确保所有类型-地理位置组合的结果集完整。