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UK 不動産価格データセット

このデータには、イングランドおよびウェールズにおける不動産物件の支払い価格が含まれています。データは 1995 年以降のものが利用可能で、非圧縮形式のデータセットのサイズは約 4 GiB です（ClickHouse では約 278 MiB で済みます）。

テーブルの作成​

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);

データの前処理と挿入​

url 関数を使用してデータを ClickHouse にストリーミングします。その前に、受信データの一部を前処理する必要があります。内容は次のとおりです：

  • postcode を 2 つの別々のカラム postcode1 と postcode2 に分割する（ストレージ効率およびクエリ性能の観点からその方が適しているため）
  • time フィールドには常に 00:00 の時刻しか含まれていないため、日付型に変換する
  • 分析には不要なため、UUid フィールドを無視する
  • transform 関数を使用して、type と duration を、より読みやすい Enum フィールドに変換する
  • is_new フィールドを、1 文字の文字列 (Y/N) から、0 または 1 を持つ UInt8 フィールドに変換する
  • 最後の 2 つのカラムはすべて同じ値（0）であるため、削除する

url 関数は、Web サーバーから ClickHouse のテーブルへデータをストリーミングします。次のコマンドは、uk_price_paid テーブルに 500 万行を挿入します：

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;

データの挿入が完了するまで待ちます。ネットワーク速度にもよりますが、1～2分ほどかかります。

データを検証する​

何行挿入されたかを確認して、正しく動作したことを検証します。

SELECT count()
FROM uk.uk_price_paid

At the time this query was run, the dataset had 27,450,499 rows. Let's see what the storage size is of the table in ClickHouse:

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

Notice the size of the table is just 221.43 MiB!

Run some queries​

Let's run some queries to analyze the data:

Query 1. Average price per year​

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

Query 2. average price per year in London​

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

Something happened to home prices in 2020! But that is probably not a surprise...

Query 3. The most expensive neighborhoods​

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

プロジェクションによるクエリの高速化​

これらのクエリはプロジェクションを使用することで高速化できます。このデータセットを使った例については、「Projections」を参照してください。

プレイグラウンドで試してみる​

このデータセットは、Online Playground でも利用できます。