Set up docs MCP全球有大量数据存储在亚马逊 S3 存储桶中。 本指南将介绍如何使用 chDB 查询这些数据。
设置
首先，创建一个虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate现在我们来安装 chDB。 请确保版本为 2.0.2 或更高：
pip install "chdb>=2.0.2"现在我们来安装 IPython：
pip install ipython我们将使用 ipython 运行本指南其余部分中的命令，你可以通过运行以下命令启动它：
ipython你也可以在 Python 脚本或常用的 Notebook 中使用这段代码。
探索 Parquet 元数据
我们将查看来自亚马逊评论数据集的一个 Parquet 文件。
不过，先安装 chDB：
import chdb查询 Parquet 文件时，我们可以使用 ParquetMetadata 输入格式，让它返回 Parquet 元数据，而不是文件内容。
我们使用 DESCRIBE 子句来查看使用这种格式时会返回哪些字段：
query = """
DESCRIBE s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet',
ParquetMetadata
)
SETTINGS describe_compact_output=1
"""
chdb.query(query, 'TabSeparated')num_columns UInt64
num_rows UInt64
num_row_groups UInt64
format_version String
metadata_size UInt64
total_uncompressed_size UInt64
total_compressed_size UInt64
columns Array(Tuple(name String, path String, max_definition_level UInt64, max_repetition_level UInt64, physical_type String, logical_type String, compression String, total_uncompressed_size UInt64, total_compressed_size UInt64, space_saved String, encodings Array(String)))
row_groups Array(Tuple(num_columns UInt64, num_rows UInt64, total_uncompressed_size UInt64, total_compressed_size UInt64, columns Array(Tuple(name String, path String, total_compressed_size UInt64, total_uncompressed_size UInt64, have_statistics Bool, statistics Tuple(num_values Nullable(UInt64), null_count Nullable(UInt64), distinct_count Nullable(UInt64), min Nullable(String), max Nullable(String))))))现在我们来看看这个文件的元数据。
columns 和 row_groups 都是包含许多属性的元组数组，因此暂时先不看它们。
query = """
SELECT * EXCEPT(columns, row_groups)
FROM s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet',
ParquetMetadata
)
"""
chdb.query(query, 'Vertical')Row 1:
──────
num_columns: 15
num_rows: 41905631
num_row_groups: 42
format_version: 2.6
metadata_size: 79730
total_uncompressed_size: 14615827169
total_compressed_size: 9272262304从这段输出中，我们可以看出，这个 Parquet 文件包含超过 4000 万行数据，分布在 42 个行组中，每行有 15 列数据。 行组是按行对数据进行逻辑上的水平分区。 每个行组都带有关联的元数据，查询工具可以利用这些元数据高效查询该文件。
让我们来看其中一个行组：
query = """
WITH rowGroups AS (
SELECT rg
FROM s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet',
ParquetMetadata
)
ARRAY JOIN row_groups AS rg
LIMIT 1
)
SELECT tupleElement(c, 'name') AS name, tupleElement(c, 'total_compressed_size') AS total_compressed_size,
tupleElement(c, 'total_uncompressed_size') AS total_uncompressed_size,
tupleElement(tupleElement(c, 'statistics'), 'min') AS min,
tupleElement(tupleElement(c, 'statistics'), 'max') AS max
FROM rowGroups
ARRAY JOIN tupleElement(rg, 'columns') AS c
"""
chdb.query(query, 'DataFrame') name total_compressed_size total_uncompressed_size min max
0 review_date 493 646 16455 16472
1 marketplace 66 64 US US
2 customer_id 5207967 7997207 10049 53096413
3 review_id 14748425 17991290 R10004U8OQDOGE RZZZUTBAV1RYI
4 product_id 8003456 13969668 0000032050 BT00DDVMVQ
5 product_parent 5758251 7974737 645 999999730
6 product_title 41068525 63355320 ! Small S 1pc Black 1pc Navy (Blue) Replacemen... 🌴 Vacation On The Beach
7 product_category 1726 1815 Apparel Pet Products
8 star_rating 369036 374046 1 5
9 helpful_votes 538940 1022990 0 3440
10 total_votes 610902 1080520 0 3619
11 vine 11426 125999 0 1
12 verified_purchase 102634 125999 0 1
13 review_headline 16538189 27634740 🤹🏽♂️🎤Great product. Practice makes perfect. D...
14 review_body 145886383 232457911 🚅 +🐧=💥 😀查询 Parquet 文件
接下来，我们来查询该文件的内容。
为此，我们可以在上面的查询基础上去掉 ParquetMetadata，然后例如统计所有评论中最常见的 star_rating：
query = """
SELECT star_rating, count() AS count, formatReadableQuantity(count)
FROM s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet'
)
GROUP BY ALL
ORDER BY star_rating
"""
chdb.query(query, 'DataFrame') star_rating count formatReadableQuantity(count())
0 1 3253070 3.25 million
1 2 1865322 1.87 million
2 3 3130345 3.13 million
3 4 6578230 6.58 million
4 5 27078664 27.08 million有趣的是，5 星评价竟然比其他所有评分加起来还多！ 看起来大家都挺喜欢亚马逊上的产品；就算不喜欢，往往也不会提交评分。