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The UK property prices dataset

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購入価格が含まれています。このデータは1995年から利用可能で、圧縮されていない形のデータセットサイズは約4 GiB（ClickHouseでは約278 MiBしかかかりません）。

テーブルの作成​

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。まず、一部の受信データを前処理する必要があります。これには以下が含まれます。

  • postcode を2つの異なるカラム - postcode1 と postcode2 に分割し、ストレージとクエリのために最適化します。
  • time フィールドを日付に変換します。これは0:00の時間だけを含むためです。
  • 分析に必要ないため、UUid フィールドを無視します。
  • type と duration をより読みやすい Enum フィールドに変換します。これは transform 関数を使用します。
  • is_new フィールドを単一文字列（Y/N）から UInt8 フィールドに変換し、0または1にします。
  • 最後の2つのカラムは全て同じ値（0）を持つため、削除します。

url 関数は、ウェブサーバーからのデータをClickHouseのテーブルに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。

データが挿入されるのを待ちます - ネットワーク速度によっては1分か2分かかるでしょう。

データの検証​

挿入された行数を確認して、動作が正しかったか確かめます。

このクエリが実行された時点で、データセットには27,450,499行がありました。ClickHouseでのテーブルのストレージサイズを確認してみましょう。

テーブルのサイズはわずか221.43 MiBです！

クエリの実行​

データを分析するためにいくつかのクエリを実行します。

クエリ1. 年ごとの平均価格​

クエリ2. ロンドンの年ごとの平均価格​

2020年に住宅価格に何かが起こりました！しかし、それはおそらく驚くべきことではないでしょう...

クエリ3. 最も高価な地域​

プロジェクションを使用したクエリの高速化​

プロジェクションを使用することで、これらのクエリの速度を向上させることができます。このデータセットの例については、"Projections" を参照してください。

Playgroundでテスト​

データセットは、オンラインプレイグラウンドでも利用可能です。