A lot of the world's data lives in Amazon S3 buckets.
このガイドでは、chDBを使用してそのデータをクエリする方法を学びます。
Setup
まず、仮想環境を作成しましょう：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
次に、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：
pip install "chdb>=2.0.2"
次に、IPythonをインストールします：
今後のガイドのコマンドを実行するためにipythonを使用します。
次のコマンドで起動できます：
Pythonスクリプトやお気に入りのノートブックでもこのコードを使用できます。
Amazon reviewsデータセットからParquetファイルを探索します。
まず、chDBをインストールしましょう：
Parquetファイルをクエリする際には、ファイルの内容ではなくParquetメタデータを返すために、ParquetMetadata入力形式を使用できます。
この形式を使用したときに返されるフィールドを見るためにDESCRIBE句を使用しましょう：
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))))))
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、それぞれ多くのプロパティを含むタプルの配列を含んでいるため、今回はこれを除外します。
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
この出力から、このParquetファイルは4200万行以上を持ち、42の行グループに分割され、各行に15カラムのデータがあることがわかります。
行グループは、データを行に水平に論理的にパーティショニングしたものです。
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。
行グループの1つを見てみましょう：
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
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6 product_title 41068525 63355320 ! Small S 1pc Black 1pc Navy (Blue) Replacemen... 🌴 Vacation On The Beach
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8 star_rating 369036 374046 1 5
9 helpful_votes 538940 1022990 0 3440
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14 review_body 145886383 232457911 🚅 +🐧=💥 😀
Querying Parquet files
次に、ファイルの内容をクエリします。
上記のクエリからParquetMetadataを削除することで、すべてのレビューにわたる最も人気のあるstar_ratingを計算できます：
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
興味深いことに、5つ星のレビューは他のすべての評価を合わせたよりも多いです！
アマゾンの製品が好まれているようです、あるいは、もし好まれていないのなら、評価を提出していないだけかもしれません。
