Набор данных о ценах на недвижимость в Великобритании

Эти данные содержат сведения о ценах, уплаченных за недвижимость в Англии и Уэльсе. Данные доступны с 1995 года, а размер набора данных в несжатом виде составляет около 4 GiB (при этом в ClickHouse они займут всего около 278 MiB).

• Источник: https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads
• Описание полей: https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-paid-data
• Содержит данные HM Land Registry © Crown copyright и права на базу данных за 2021 год. Эти данные распространяются по лицензии Open Government Licence v3.0.

CREATE DATABASE uk;

CREATE TABLE uk.uk_price_paid
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 LowCardinality(String),
    postcode2 LowCardinality(String),
    type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
    is_new UInt8,
    duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
    addr1 String,
    addr2 String,
    street LowCardinality(String),
    locality LowCardinality(String),
    town LowCardinality(String),
    district LowCardinality(String),
    county LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);

Мы будем использовать функцию url, чтобы потоково загрузить данные в ClickHouse. Сначала нужно предобработать часть входящих данных, а именно:

• разделить postcode на два отдельных столбца — postcode1 и postcode2, что лучше для хранения и запросов
• преобразовать поле time в дату, так как оно содержит только значение времени 00:00
• игнорировать поле UUid, поскольку для анализа оно не требуется
• преобразовать type и duration в более наглядные поля Enum с помощью функции transform
• преобразовать поле is_new из однобуквенной строки (Y/N) в поле UInt8 со значением 0 или 1
• удалить последние два столбца, так как у них у всех одно и то же значение (0)

Функция url потоково загружает данные с веб-сервера в таблицу ClickHouse. Следующая команда вставляет 5 миллионов строк в таблицу uk_price_paid:

INSERT INTO uk.uk_price_paid
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    splitByChar(' ', postcode)[1] AS postcode1,
    splitByChar(' ', postcode)[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod1.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;

Подождите, пока завершится вставка данных — это займет одну-две минуты в зависимости от скорости сети.

Давайте убедимся, что всё сработало, и посмотрим, сколько строк было вставлено:

SELECT count()
FROM uk.uk_price_paid

На момент выполнения этого запроса набор данных содержал 27,450,499 строк. Теперь посмотрим, каков размер этой таблицы в ClickHouse:

SELECT formatReadableSize(total_bytes)
FROM system.tables
WHERE name = 'uk_price_paid'

Обратите внимание: размер таблицы — всего 221.43 MiB!

Выполните несколько запросов, чтобы проанализировать данные:

SELECT
   toYear(date) AS year,
   round(avg(price)) AS price,
   bar(price, 0, 1000000, 80
)
FROM uk.uk_price_paid
GROUP BY year
ORDER BY year

SELECT
   toYear(date) AS year,
   round(avg(price)) AS price,
   bar(price, 0, 2000000, 100
)
FROM uk.uk_price_paid
WHERE town = 'LONDON'
GROUP BY year
ORDER BY year

В 2020 году с ценами на жильё явно что-то произошло! Но, вероятно, это никого не удивит…

SELECT
    town,
    district,
    count() AS c,
    round(avg(price)) AS price,
    bar(price, 0, 5000000, 100)
FROM uk.uk_price_paid
WHERE date >= '2020-01-01'
GROUP BY
    town,
    district
HAVING c >= 100
ORDER BY price DESC
LIMIT 100

Эти запросы можно ускорить с помощью проекций. Примеры для этого набора данных см. в разделе "Проекции".

Этот набор данных также доступен в онлайн-версии Песочницы ClickHouse.