プレイス インサイトのクエリを作成する

Places Insights データにアクセスするには、BigQuery でSQL クエリを記述して、場所に関する集約された分析情報を取得します。結果は、クエリで指定された検索条件のデータセットから返されます。

クエリの要件

クエリの SELECT ステートメントには WITH AGGREGATION_THRESHOLD を含め、データセットを指定する必要があります。次に例を示します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`

この例では、FROM を使用して米国の places_insights___us___sample.places_sample データセットを指定します。

地域の制限を指定する

上記のクエリではロケーション制限が指定されていないため、データ集計はデータセット全体に適用されます。通常、次のように地域の制限を指定します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)

この例では、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルを中心とする半径 1,000 メートルのターゲット制限を指定しています。

検索エリアを指定するには、ポリゴンを使用します。ポリゴンを使用する場合、ポリゴンのポイントは閉じたループを定義する必要があります。ポリゴンの最初のポイントは最後のポイントと同じです。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
ST_CONTAINS(ST_GEOGFROMTEXT("""POLYGON((-73.985708 40.75773,-73.993324 40.750298,
                                      -73.9857 40.7484,-73.9785 40.7575,
                                      -73.985708 40.75773))"""), point)

次の例では、接続された点の線を使用して検索エリアを定義します。この線は、Routes API で計算された移動ルートに似ています。ルートは、車両、自転車、歩行者のいずれかになります。

DECLARE route GEOGRAPHY;

SET route = ST_GEOGFROMTEXT("""LINESTRING(-73.98903537033028 40.73655649223003,
                                          -73.93580216278471 40.80955538843361)""");

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ST_DWITHIN(route, point, 100)

この例では、線の周囲 100 メートルを検索半径に設定します。

プレイス データセットのフィールドでフィルタする

データセット スキーマで定義されたフィールドに基づいて検索を絞り込みます。場所 regular_opening_hours、price_level、顧客 rating などのデータセット フィールドに基づいて結果をフィルタします。

対象国のデータセット スキーマで定義されたデータセット内のフィールドを参照します。各国のデータセット スキーマは、次の 2 つの部分で構成されています。

たとえば、クエリにクエリのフィルタ条件を定義する WHERE 句を含めることができます。次の例では、business_status が OPERATIONAL で、rating が 4.0 以上で、allows_dogs が true に設定されている restaurant タイプの場所の集計データを返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
AND 'restaurant' IN UNNEST(types)
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND rating >= 4.0
AND allows_dogs = true

次のクエリは、EV 充電スタンドが 8 台以上ある場所の結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ev_charge_options.connector_count > 8;

スポットのプライマリ タイプとスポットタイプでフィルタする

データセット内の各場所には、次のものを含めることができます。

  • テーブル A で定義された型から関連付けられた単一の主型。たとえば、プライマリ タイプは mexican_restaurant または steak_house になります。クエリで primary_type を使用して、プレイスのプライマリ タイプで結果をフィルタします。

  • テーブル A で定義された型から、関連付けられた複数の型値。たとえば、レストランには seafood_restaurant、restaurant、food、point_of_interest、establishment などのタイプがあります。クエリで types を使用して、場所に関連付けられたタイプのリストで結果をフィルタします。

次のクエリは、メインタイプが bar で、restaurant としても機能するすべての場所の結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  'restaurant' IN UNNEST(types)
  AND 'bar' = primary_type

事前定義されたデータ値でフィルタする

多くのデータセット フィールドには、事前定義された値があります。次に例を示します。

  • price_level フィールドは、次の事前定義された値をサポートしています。

    • PRICE_LEVEL_FREE
    • PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE
    • PRICE_LEVEL_MODERATE
    • PRICE_LEVEL_EXPENSIVE
    • PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE

  • business_status フィールドは、次の事前定義された値をサポートしています。

    • OPERATIONAL
    • CLOSED_TEMPORARILY
    • CLOSED_PERMANENTLY

この例では、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから半径 1, 000 メートル以内の business_status が OPERATIONAL のすべてのレストランの数を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND 'restaurant' IN UNNEST(types)

営業時間でフィルタする

この例では、金曜日にハッピーアワーを実施している地理的エリア内のすべての場所の数を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD COUNT(*) AS count
FROM `places_insights___us___sample.places_sample`,
UNNEST(regular_opening_hours_happy_hour.friday) AS friday_hours
WHERE '17:00:00' BETWEEN friday_hours.start_time AND friday_hours.end_time
AND ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000);

集計関数を使用する

次の例は、サポートされている BigQuery の集計関数を示しています。このクエリは、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから半径 1,000 メートル以内にあるすべての場所の評価を集計して、評価統計を生成します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  COUNT(id) AS place_count,
  APPROX_COUNT_DISTINCT(rating) as distinct_ratings,
  COUNTIF(rating > 4.0) as good_rating_count,
  LOGICAL_AND(rating <= 5) as all_ratings_equal_or_below_five,
  LOGICAL_OR(rating = 5) as any_rating_exactly_five,
  AVG(rating) as avg_rating,
  SUM(user_rating_count) as rating_count,
  COVAR_POP(rating, user_rating_count) as rating_covar_pop,
  COVAR_SAMP(rating, user_rating_count) as rating_covar_samp,
  STDDEV_POP(rating) as rating_stddev_pop,
  STDDEV_SAMP(rating) as rating_stddev_samp,
  VAR_POP(rating) as rating_var_pop,
  VAR_SAMP(rating) as rating_var_samp,
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 1000)
  AND business_status = "OPERATIONAL"

結果グループを返す

これまで見てきたクエリは、クエリの集計カウントを含む単一行を結果として返します。GROUP BY 演算子を使用して、グループ化条件に基づいてレスポンスで複数の行を返すこともできます。

たとえば、次のクエリは、検索エリア内の各場所のプライマリ タイプ別にグループ化された結果を返します。

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  primary_type,
  COUNT(*) AS count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample`
WHERE
  ST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.99992071622756, 40.71818785986936), point, 1000)
GROUP BY primary_type

次の画像は、このクエリの出力例を示しています。

プライマリ タイプで結果をグループ化するためのクエリ結果。

この例では、位置情報のテーブルを定義します。次に、各場所について、近くのレストラン（1, 000 メートル以内）の数を計算します。

WITH my_locations AS (
  SELECT 'Location 1' AS name, ST_GEOGPOINT(-74.00776440888504, 40.70932825380786) AS location
  UNION ALL
  SELECT 'Location 2' AS name, ST_GEOGPOINT(-73.98257192833559, 40.750738934863215) AS location
  UNION ALL
  SELECT 'Location 3' AS name, ST_GEOGPOINT(-73.94701794263223, 40.80792954838445)  AS location
)
SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD
  l.name,
  COUNT(*) as count
FROM
  `places_insights___us___sample.places_sample` p
JOIN
   my_locations l
ON
  ST_DWITHIN(l.location, p.point, 1000)
WHERE
  primary_type = "restaurant"
  AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY
  l.name

次の画像は、このクエリの出力例を示しています。

結果を地域別にグループ化するためのクエリ結果。