Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Расширенное руководство

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP
All quickstarts
Real-time аналитикаХранилище данныхCloudOSS

Обзор

Узнайте, как загружать данные в ClickHouse и выполнять к ним запросы на примере демонстрационного набора данных о такси Нью-Йорка.

Предварительные требования

Для выполнения этого руководства необходим доступ к работающему сервису ClickHouse. Инструкции приведены в руководстве Быстрый старт.

Создать новую таблицу

Набор данных о такси Нью-Йорка содержит сведения о миллионах поездок, в том числе такие столбцы, как сумма чаевых, дорожные сборы и тип оплаты. Создайте таблицу для хранения этих данных.

  1. Подключитесь к SQL-консоли:

    • В ClickHouse Cloud выберите сервис в раскрывающемся списке, затем выберите SQL Console в левом меню навигации.
    • В самоуправляемом ClickHouse подключитесь к SQL-консоли по адресу https://_hostname_:8443/play. Уточните необходимые сведения у администратора ClickHouse.

  2. Создайте следующую таблицу trips в базе данных default:

    CREATE TABLE trips
(
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date)
ORDER BY pickup_datetime;

Добавьте набор данных

Теперь, когда вы создали таблицу, добавьте данные о поездках на нью-йоркском такси из CSV-файлов в S3.

  1. Следующая команда вставляет около 2 000 000 строк в таблицу trips из двух файлов в S3: trips_1.tsv.gz и trips_2.tsv.gz:

    INSERT INTO trips
SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_{1..2}.gz',
    'TabSeparatedWithNames', "
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
") SETTINGS input_format_try_infer_datetimes = 0

  2. Дождитесь завершения INSERT. Загрузка 150 МБ данных может занять некоторое время.

  3. После завершения вставки убедитесь, что она прошла успешно:

    SELECT count() FROM trips

    Этот запрос должен вернуть 1 999 657 строк.

Анализ данных

Выполните несколько запросов, чтобы проанализировать данные. Изучите приведённые ниже примеры или напишите собственный SQL-запрос.

  • Рассчитайте среднюю сумму чаевых:

    SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM trips
    Ожидаемый вывод

    ┌─round(avg(tip_amount), 2)─┐
│                      1.68 │
└───────────────────────────┘

  • Рассчитайте среднюю стоимость по количеству пассажиров:

    SELECT
    passenger_count,
    ceil(avg(total_amount),2) AS average_total_amount
FROM trips
GROUP BY passenger_count
    Ожидаемый результат

    Значение passenger_count варьируется от 0 до 9:

    ┌─passenger_count─┬─average_total_amount─┐
│               0 │                22.69 │
│               1 │                15.97 │
│               2 │                17.15 │
│               3 │                16.76 │
│               4 │                17.33 │
│               5 │                16.35 │
│               6 │                16.04 │
│               7 │                 59.8 │
│               8 │                36.41 │
│               9 │                 9.81 │
└─────────────────┴──────────────────────┘

  • Рассчитайте ежедневное число поездок с посадкой в каждом районе:

    SELECT
    pickup_date,
    pickup_ntaname,
    SUM(1) AS number_of_trips
FROM trips
GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname
ORDER BY pickup_date ASC
    Ожидаемый вывод

    ┌─pickup_date─┬─pickup_ntaname───────────────────────────────────────────┬─number_of_trips─┐
│  2015-07-01 │ Brooklyn Heights-Cobble Hill                             │              13 │
│  2015-07-01 │ Old Astoria                                              │               5 │
│  2015-07-01 │ Flushing                                                 │               1 │
│  2015-07-01 │ Yorkville                                                │             378 │
│  2015-07-01 │ Gramercy                                                 │             344 │
│  2015-07-01 │ Fordham South                                            │               2 │
│  2015-07-01 │ SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy                   │             621 │
│  2015-07-01 │ Park Slope-Gowanus                                       │              29 │
│  2015-07-01 │ Bushwick South                                           │               5 │

  • Рассчитайте продолжительность каждой поездки в минутах, затем сгруппируйте результаты по продолжительности поездок:

    SELECT
    avg(tip_amount) AS avg_tip,
    avg(fare_amount) AS avg_fare,
    avg(passenger_count) AS avg_passenger,
    count() AS count,
    truncate(date_diff('second', pickup_datetime, dropoff_datetime)/60) as trip_minutes
FROM trips
WHERE trip_minutes > 0
GROUP BY trip_minutes
ORDER BY trip_minutes DESC
    Ожидаемый результат

    ┌──────────────avg_tip─┬───────────avg_fare─┬──────avg_passenger─┬──count─┬─trip_minutes─┐
│   1.9600000381469727 │                  8 │                  1 │      1 │        27511 │
│                    0 │                 12 │                  2 │      1 │        27500 │
│    0.542166673981895 │ 19.716666666666665 │ 1.9166666666666667 │     60 │         1439 │
│    0.902499997522682 │ 11.270625001192093 │            1.95625 │    160 │         1438 │
│   0.9715789457909146 │ 13.646616541353383 │ 2.0526315789473686 │    133 │         1437 │
│   0.9682692398245518 │ 14.134615384615385 │  2.076923076923077 │    104 │         1436 │
│   1.1022105210705808 │ 13.778947368421052 │  2.042105263157895 │     95 │         1435 │

  • Покажите количество поездок с посадкой в каждом районе с разбивкой по часам суток:

    SELECT
    pickup_ntaname,
    toHour(pickup_datetime) as pickup_hour,
    SUM(1) AS pickups
FROM trips
WHERE pickup_ntaname != ''
GROUP BY pickup_ntaname, pickup_hour
ORDER BY pickup_ntaname, pickup_hour
    Ожидаемый результат

    ┌─pickup_ntaname───────────────────────────────────────────┬─pickup_hour─┬─pickups─┐
│ Airport                                                  │           0 │    3509 │
│ Airport                                                  │           1 │    1184 │
│ Airport                                                  │           2 │     401 │
│ Airport                                                  │           3 │     152 │
│ Airport                                                  │           4 │     213 │
│ Airport                                                  │           5 │     955 │
│ Airport                                                  │           6 │    2161 │
│ Airport                                                  │           7 │    3013 │
│ Airport                                                  │           8 │    3601 │
│ Airport                                                  │           9 │    3792 │
│ Airport                                                  │          10 │    4546 │
│ Airport                                                  │          11 │    4659 │
│ Airport                                                  │          12 │    4621 │
│ Airport                                                  │          13 │    5348 │
│ Airport                                                  │          14 │    5889 │
│ Airport                                                  │          15 │    6505 │
│ Airport                                                  │          16 │    6119 │
│ Airport                                                  │          17 │    6341 │
│ Airport                                                  │          18 │    6173 │
│ Airport                                                  │          19 │    6329 │
│ Airport                                                  │          20 │    6271 │
│ Airport                                                  │          21 │    6649 │
│ Airport                                                  │          22 │    6356 │
│ Airport                                                  │          23 │    6016 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           4 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           6 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           7 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           9 │       5 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          10 │       3 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          15 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          20 │       2 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          23 │       1 │
│ Annadale-Huguenot-Prince's Bay-Eltingville               │          23 │       1 │
│ Arden Heights                                            │          11 │       1 │

  1. Получите данные о поездках в аэропорты Ла-Гуардия или JFK:

    SELECT
    pickup_datetime,
    dropoff_datetime,
    total_amount,
    pickup_nyct2010_gid,
    dropoff_nyct2010_gid,
    CASE
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 138 THEN 'LGA'
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 132 THEN 'JFK'
    END AS airport_code,
    EXTRACT(YEAR FROM pickup_datetime) AS year,
    EXTRACT(DAY FROM pickup_datetime) AS day,
    EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS hour
FROM trips
WHERE dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
ORDER BY pickup_datetime
    Ожидаемый результат

    ┌─────pickup_datetime─┬────dropoff_datetime─┬─total_amount─┬─pickup_nyct2010_gid─┬─dropoff_nyct2010_gid─┬─airport_code─┬─year─┬─day─┬─hour─┐
│ 2015-07-01 00:04:14 │ 2015-07-01 00:15:29 │         13.3 │                 -34 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:09:42 │ 2015-07-01 00:12:55 │          6.8 │                  50 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:23:04 │ 2015-07-01 00:24:39 │          4.8 │                -125 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:27:51 │ 2015-07-01 00:39:02 │        14.72 │                -101 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:32:03 │ 2015-07-01 00:55:39 │        39.34 │                  48 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:34:12 │ 2015-07-01 00:40:48 │         9.95 │                 -93 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:38:26 │ 2015-07-01 00:49:00 │         13.3 │                 -11 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:41:48 │ 2015-07-01 00:44:45 │          6.3 │                 -94 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 01:06:18 │ 2015-07-01 01:14:43 │        11.76 │                  37 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    1 │

Создайте словарь

Словарь — это отображение пар «ключ-значение», хранящееся в памяти. Подробнее см. Словари

Создайте словарь, связанный с таблицей в вашем сервисе ClickHouse. Таблица и словарь построены на основе CSV-файла, который содержит по одной строке для каждого района Нью-Йорка.

Районы сопоставлены с названиями пяти боро Нью-Йорка (Bronx, Brooklyn, Manhattan, Queens и Staten Island), а также с аэропортом Ньюарк (EWR).

Ниже приведён фрагмент используемого CSV-файла в табличном виде. Столбец LocationID в файле соответствует столбцам pickup_nyct2010_gid и dropoff_nyct2010_gid в вашей таблице trips:

LocationID Боро Зона сервис_зона
1 EWR Аэропорт Ньюарка EWR
2 Куинс залив Джамейка Зона боро
3 Бронкс Аллертон/Пелхэм-Гарденс Зона боро
4 Манхэттен Алфабет-Сити Жёлтая зона
5 Статен-Айленд Арден-Хайтс Зона боро
  1. Выполните следующую SQL-команду, которая создаёт словарь с именем taxi_zone_dictionary и заполняет его данными из CSV-файла, размещённого в S3. URL-адрес файла: https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv.
CREATE DICTIONARY taxi_zone_dictionary
(
  `LocationID` UInt16 DEFAULT 0,
  `Borough` String,
  `Zone` String,
  `service_zone` String
)
PRIMARY KEY LocationID
SOURCE(HTTP(URL 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv' FORMAT 'CSVWithNames'))
LIFETIME(MIN 0 MAX 0)
LAYOUT(HASHED_ARRAY())

  1. Убедитесь, что всё сработало. Следующая команда должна вернуть 265 строк — по одной для каждого района:

    SELECT * FROM taxi_zone_dictionary

  2. Используйте функцию dictGet (или одну из её вариаций), чтобы получить значение из словаря. В качестве аргументов передайте имя словаря, нужное значение и ключ (в нашем примере — столбец LocationID из taxi_zone_dictionary).

    Например, следующий запрос возвращает Borough для LocationID, равного 132, который соответствует аэропорту JFK):

    SELECT dictGet('taxi_zone_dictionary', 'Borough', 132)

    JFK находится в Куинсе. Обратите внимание: время получения значения практически равно 0:

    ┌─dictGet('taxi_zone_dictionary', 'Borough', 132)─┐
│ Queens                                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

  3. Используйте функцию dictHas, чтобы проверить наличие ключа в словаре. Например, следующий запрос возвращает 1 (то есть "true" в ClickHouse):

    SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 132)

  4. Следующий запрос возвращает 0, поскольку 4567 отсутствует среди значений LocationID в словаре:

    SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 4567)

  5. Используйте функцию dictGet, чтобы получить название боро в запросе. Например:

    SELECT
    count(1) AS total,
    dictGetOrDefault('taxi_zone_dictionary','Borough', toUInt64(pickup_nyct2010_gid), 'Unknown') AS borough_name
FROM trips
WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
GROUP BY borough_name
ORDER BY total DESC

    Этот запрос подсчитывает количество поездок на такси по каждому боро, заканчивающихся в аэропорту LaGuardia или JFK. Результат выглядит следующим образом; обратите внимание, что у довольно большого числа поездок район посадки неизвестен:

    ┌─total─┬─borough_name──┐
│ 23683 │ Unknown       │
│  7053 │ Manhattan     │
│  6828 │ Brooklyn      │
│  4458 │ Queens        │
│  2670 │ Bronx         │
│   554 │ Staten Island │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

7 rows in set. Elapsed: 0.019 sec. Processed 2.00 million rows, 4.00 MB (105.70 million rows/s., 211.40 MB/s.)

Выполнить JOIN

Напишите несколько запросов, объединяющих taxi_zone_dictionary с таблицей trips.

  1. Начните с простого JOIN, аналогичного предыдущему запросу для аэропортов:

    SELECT
    count(1) AS total,
    Borough
FROM trips
JOIN taxi_zone_dictionary ON toUInt64(trips.pickup_nyct2010_gid) = taxi_zone_dictionary.LocationID
WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
GROUP BY Borough
ORDER BY total DESC

    Результат совпадает с результатом запроса dictGet:

    ┌─total─┬─Borough───────┐
│  7053 │ Manhattan     │
│  6828 │ Brooklyn      │
│  4458 │ Queens        │
│  2670 │ Bronx         │
│   554 │ Staten Island │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

6 rows in set. Elapsed: 0.034 sec. Processed 2.00 million rows, 4.00 MB (59.14 million rows/s., 118.29 MB/s.)
  1. Этот запрос возвращает строки для 1000 поездок с наибольшими чаевыми, а затем выполняет INNER JOIN каждой строки со словарём: 
    SELECT *
FROM trips
JOIN taxi_zone_dictionary
    ON trips.dropoff_nyct2010_gid = taxi_zone_dictionary.LocationID
WHERE tip_amount > 0
ORDER BY tip_amount DESC
LIMIT 1000

Следующие шаги

Подробнее о ClickHouse читайте в следующей документации:

All quickstarts
Navigation