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# Parquetファイルをクエリする方法
> chDBでParquetファイルをクエリする方法を学びます。
世界中の多くのデータは、Amazon S3バケットに保存されています。
このガイドでは、chDBを使ってそれらのデータをクエリする方法を学びます。
## 準備
まず、仮想環境を作成します。
```bash theme={null}
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```
それでは、chDB をインストールします。
バージョン 2.0.2 以上であることを確認してください。
```bash theme={null}
pip install "chdb>=2.0.2"
```
次に、IPython をインストールします:
```bash theme={null}
pip install ipython
```
このガイドの以降では、コマンドの実行に `ipython` を使用します。次を実行して起動できます。
```bash theme={null}
ipython
```
このコードは、Python スクリプトや普段お使いのノートブックでも使用できます。
## Parquetメタデータの確認
[Amazon reviews](/docs/ja/get-started/sample-datasets/amazon-reviews) データセットのParquetファイルを確認していきます。
その前に、まず `chDB` をインストールしましょう。
```python theme={null}
import chdb
```
Parquetファイルをクエリする際は、[`ParquetMetadata`](/docs/ja/reference/formats/Parquet/ParquetMetadata)入力フォーマットを使うことで、ファイルの内容ではなくParquetメタデータを返せます。
このフォーマットを使用した際に返されるフィールドを確認するため、`DESCRIBE`句を使ってみましょう。
```python theme={null}
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')
```
```text theme={null}
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))))))
```
では、このファイルのメタデータを見てみましょう。
`columns` と `row_groups` はどちらも、多数のプロパティを持つタプルの配列を含んでいるため、ここではひとまず除外します。
```python theme={null}
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')
```
```text theme={null}
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
```
この出力から、このParquetファイルには4,000万を超える行があり、42の行グループに分割され、各行には15個のカラムのデータがあることがわかります。
行グループは、データを行単位で論理的に水平分割したものです。
各行グループには関連するメタデータがあり、クエリツールはそのメタデータを利用してファイルを効率的にクエリできます。
それでは、行グループの1つを見てみましょう。
```python theme={null}
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')
```
```text theme={null}
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
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```
## Parquetファイルのクエリ
次に、ファイルの内容をクエリしてみましょう。
これを行うには、上記のクエリから `ParquetMetadata` を除き、たとえば全レビューで最も多い `star_rating` を算出します。
```python theme={null}
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')
```
```text theme={null}
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
```
興味深いことに、5つ星レビューの数は、他のすべての評価を合計した数よりも多くなっています！
Amazon の商品は好評なようで、そうでない場合は、そもそも評価自体を投稿しないのでしょう。