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Foursquare OS Places 데이터셋

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Foursquare OS Places에는 상점, 레스토랑, 공원, 놀이터, 기념물 등 1억 개가 넘는 상업 시설 관심 지점(POI)이 포함되어 있습니다. 이 가이드에서는 ClickHouse를 Foursquare의 Iceberg 카탈로그에 연결하고, 데이터셋을 살펴본 다음 지리 공간 쿼리에 최적화된 테이블로 로드합니다.

데이터셋은 Foursquare Places Portal에서 제공되며, Apache 2.0 라이선스에 따라 무료로 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

이 가이드의 쿼리를 실행하기 전에 다음이 필요합니다.

Foursquare 카탈로그에 연결

액세스 토큰을 안전하게 보관하십시오. ClickHouse 클라이언트를 시작한 다음, 다음 쿼리에서 <YOUR_ACCESS_TOKEN>을 액세스 토큰으로 대체하십시오:

Querysql
SET allow_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE places
ENGINE = DataLakeCatalog('https://catalog.h3-hub.foursquare.com/iceberg')
SETTINGS
    catalog_type = 'rest',
    warehouse = 'places',
    auth_header = 'Authorization: Bearer <YOUR_ACCESS_TOKEN>',
    vended_credentials = 1;

카탈로그 데이터베이스는 읽기 전용입니다. places_os 테이블은 날짜가 고정된 Parquet 릴리스가 아니라 Foursquare's 현재 게시 릴리스를 반영하므로, 행과 스키마가 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 따라서 ORDER BY 절이 없는 쿼리는 이 가이드에 표시된 응답과 다른 샘플 행을 반환할 수 있습니다.

연결 확인

places_os Iceberg 테이블에서 행 1개를 쿼리합니다:

Querysql
SELECT *
FROM places.`datasets.places_os`
LIMIT 1;
Responseresponse
Row 1:
──────
fsq_place_id:        587711a138094df2b93ec3af
name:                Iyang Tadon
latitude:            ᴺᵁᴸᴸ
longitude:           ᴺᵁᴸᴸ
address:             2 38A Jalan Penrissen Batu 10 Pekan Batu 10 93250 Kuching Kuching Sarawak 93250 Malaysia Kuching Sarawak
locality:            Kuching
region:              Sarawak
postcode:            93250
admin_region:        ᴺᵁᴸᴸ
post_town:           ᴺᵁᴸᴸ
po_box:              ᴺᵁᴸᴸ
country:             MY
date_created:        2015-05-24
date_refreshed:      2015-05-24
date_closed:         ᴺᵁᴸᴸ
tel:                 082-617 033
website:             ᴺᵁᴸᴸ
email:               ᴺᵁᴸᴸ
facebook_id:         ᴺᵁᴸᴸ
instagram:           ᴺᵁᴸᴸ
twitter:             ᴺᵁᴸᴸ
fsq_category_ids:    []
fsq_category_labels: []
placemaker_url:      https://foursquare.com/placemakers/review-place/587711a138094df2b93ec3af
unresolved_flags:    []
geom:                ᴺᵁᴸᴸ
bbox:                (NULL,NULL,NULL,NULL)

데이터 탐색

샘플 행에는 여러 null 필드가 있습니다. 더 완전한 행을 반환하도록 필터를 추가하세요:

Querysql
SELECT *
FROM places.`datasets.places_os`
WHERE address IS NOT NULL AND postcode IS NOT NULL AND instagram IS NOT NULL
LIMIT 1;
Responseresponse
Row 1:
──────
fsq_place_id:        4b9af2a9f964a52000e635e3
name:                KFC
latitude:            42.214429044404966
longitude:           -83.5428035767019
address:             2169 Rawsonville Rd
locality:            Van Buren Township
region:              MI
postcode:            48111
admin_region:        ᴺᵁᴸᴸ
post_town:           ᴺᵁᴸᴸ
po_box:              ᴺᵁᴸᴸ
country:             US
date_created:        2010-03-13
date_refreshed:      2026-07-08
date_closed:         ᴺᵁᴸᴸ
tel:                 (734) 482-7256
website:             https://locations.kfc.com/mi/belleville/2169-rawsonville-road
email:               kfccares@kfc.com
facebook_id:         159863790842385 -- 159.86 trillion
instagram:           kfc
twitter:             kfc
fsq_category_ids:    ['4d4ae6fc7a7b7dea34424761','4bf58dd8d48988d16e941735']
fsq_category_labels: ['Dining and Drinking > Restaurant > Fried Chicken Joint','Dining and Drinking > Restaurant > Fast Food Restaurant']
placemaker_url:      https://foursquare.com/placemakers/review-place/4b9af2a9f964a52000e635e3
unresolved_flags:    []
geom:                [binary data]
bbox:                (-83.5428035767019,42.214429044404966,-83.5428035767019,42.214429044404966)

DESCRIBE를 사용하여 테이블 스키마를 확인하세요:

Querysql
DESCRIBE places.`datasets.places_os`;
Responseresponse
    ┌─name────────────────┬─type────────────────────────┬
 1. │ fsq_place_id        │ Nullable(String)            │
 2. │ name                │ Nullable(String)            │
 3. │ latitude            │ Nullable(Float64)           │
 4. │ longitude           │ Nullable(Float64)           │
 5. │ address             │ Nullable(String)            │
 6. │ locality            │ Nullable(String)            │
 7. │ region              │ Nullable(String)            │
 8. │ postcode            │ Nullable(String)            │
 9. │ admin_region        │ Nullable(String)            │
10. │ post_town           │ Nullable(String)            │
11. │ po_box              │ Nullable(String)            │
12. │ country             │ Nullable(String)            │
13. │ date_created        │ Nullable(String)            │
14. │ date_refreshed      │ Nullable(String)            │
15. │ date_closed         │ Nullable(String)            │
16. │ tel                 │ Nullable(String)            │
17. │ website             │ Nullable(String)            │
18. │ email               │ Nullable(String)            │
19. │ facebook_id         │ Nullable(Int64)             │
20. │ instagram           │ Nullable(String)            │
21. │ twitter             │ Nullable(String)            │
22. │ fsq_category_ids    │ Array(Nullable(String))     │
23. │ fsq_category_labels │ Array(Nullable(String))     │
24. │ placemaker_url      │ Nullable(String)            │
25. │ unresolved_flags    │ Array(Nullable(String))     │
26. │ geom                │ Nullable(String)            │
27. │ bbox                │ Tuple(                     ↴│
    │                     │↳    xmin Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    ymin Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    xmax Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    ymax Nullable(Float64)) │
    └─────────────────────┴─────────────────────────────┘

ClickHouse에 데이터 로드

데이터를 영구적으로 저장하려면 clickhouse-server 또는 ClickHouse Cloud에 테이블을 생성합니다.

딕셔너리로 인코딩된 컬럼과 구체화된 Web Mercator 좌표가 포함된 MergeTree 테이블을 생성합니다:

Querysql
CREATE TABLE foursquare_mercator
(
    fsq_place_id Nullable(String),
    name Nullable(String),
    latitude Float64,
    longitude Float64,
    address Nullable(String),
    locality Nullable(String),
    region LowCardinality(Nullable(String)),
    postcode LowCardinality(Nullable(String)),
    admin_region LowCardinality(Nullable(String)),
    post_town LowCardinality(Nullable(String)),
    po_box LowCardinality(Nullable(String)),
    country LowCardinality(Nullable(String)),
    date_created Nullable(Date),
    date_refreshed Nullable(Date),
    date_closed Nullable(Date),
    tel Nullable(String),
    website Nullable(String),
    email Nullable(String),
    facebook_id Nullable(Int64),
    instagram Nullable(String),
    twitter Nullable(String),
    fsq_category_ids Array(Nullable(String)),
    fsq_category_labels Array(Nullable(String)),
    placemaker_url Nullable(String),
    geom Nullable(String),
    bbox Tuple(
        xmin Nullable(Float64),
        ymin Nullable(Float64),
        xmax Nullable(Float64),
        ymax Nullable(Float64)
    ),
    category LowCardinality(Nullable(String)) ALIAS fsq_category_labels[1],
    mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
    mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),
    INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
    INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y);

여러 컬럼은 반복되는 값을 딕셔너리 인코딩으로 저장하는 LowCardinality 데이터 타입을 사용합니다. 이러한 표현 방식은 SELECT 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

두 UInt32 MATERIALIZED 컬럼인 mercator_x와 mercator_y는 위도와 경도를 Web Mercator projection으로 매핑하여, 지도를 타일로 더 쉽게 분할할 수 있도록 합니다:

mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),

표현식은 다음 값을 계산합니다.

mercator_x

이 컬럼은 경도 값을 메르카토르 투영법의 X 좌표로 변환합니다.

  • longitude + 180은 경도 범위를 [-180, 180]에서 [0, 360]으로 이동합니다.
  • 360으로 나누면 값이 0과 1 사이 범위로 정규화됩니다.
  • 최대 32비트 부호 없는 정수인 0xFFFFFFFF를 곱하면 정규화된 값이 32비트 정수의 전체 범위로 스케일링됩니다.

mercator_y

이 컬럼은 위도 값을 메르카토르 투영법의 Y 좌표로 변환합니다.

  • latitude + 90은 위도 범위를 [-90, 90]에서 [0, 180]으로 이동합니다.
  • 360으로 나눈 뒤 pi를 곱하면 값이 삼각 함수에 사용할 라디안으로 변환됩니다.
  • log(tan(...))은 메르카토르 투영법의 핵심 공식을 적용합니다.
  • 0xFFFFFFFF를 곱하면 결과가 32비트 정수의 전체 범위로 스케일링됩니다.

MATERIALIZED를 지정하면 원본 데이터에 컬럼이 없어도 데이터 삽입 시 ClickHouse가 이러한 값을 계산합니다.

테이블은 Z-순서 공간 충전 곡선을 생성하고 공간적 근접성에 따라 데이터를 구성하는 mortonEncode(mercator_x, mercator_y)를 기준으로 정렬됩니다.

ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y);

두 개의 minmax 인덱스는 공간 필터링을 더욱 가속합니다:

INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax;

현재 OS Places 릴리스를 테이블로 로드합니다:

Querysql
INSERT INTO foursquare_mercator
(
    fsq_place_id,
    name,
    latitude,
    longitude,
    address,
    locality,
    region,
    postcode,
    admin_region,
    post_town,
    po_box,
    country,
    date_created,
    date_refreshed,
    date_closed,
    tel,
    website,
    email,
    facebook_id,
    instagram,
    twitter,
    fsq_category_ids,
    fsq_category_labels,
    placemaker_url,
    geom,
    bbox
)
SELECT
    fsq_place_id,
    name,
    assumeNotNull(latitude),
    assumeNotNull(longitude),
    address,
    locality,
    region,
    postcode,
    admin_region,
    post_town,
    po_box,
    country,
    date_created,
    date_refreshed,
    date_closed,
    tel,
    website,
    email,
    facebook_id,
    instagram,
    twitter,
    fsq_category_ids,
    fsq_category_labels,
    placemaker_url,
    geom,
    bbox
FROM places.`datasets.places_os`
WHERE latitude IS NOT NULL AND longitude IS NOT NULL;

명시적으로 지정한 소스 및 대상 컬럼 목록은 카탈로그의 컬럼 순서가 변경되더라도 가져온 값이 잘못 매핑되는 것을 방지합니다. 이 쿼리는 로컬 테이블에 필요하지 않은 unresolved_flags를 제외하고, 좌표가 없는 행은 지도에 표시할 수 없으므로 필터링합니다. 널 허용 소스 값은 로컬 테이블에서도 null로 유지됩니다.

데이터 시각화

사내 해커톤에서 ClickHouse 공동 창립자이자 CTO인 Alexey Milovidov는 ClickHouse를 사용하여 Foursquare 데이터셋에서 다음 시각화를 만들었습니다.

유럽 내 관심 지점의 밀도 지도
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