高度なチュートリアル

概要

ニューヨーク市のタクシーの例データセットを使用して、ClickHouseでデータを取り込んでクエリを実行する方法を学びます。

前提条件

このチュートリアルを完了するには、稼働中のClickHouseサービスにアクセスできる必要があります。手順については、クイックスタートガイドを参照してください。

新しいテーブルを作成する

ニューヨーク市のタクシーデータセットには、チップ額、料金、支払いタイプなどのカラムを含む何百万ものタクシーライドに関する詳細情報が含まれています。このデータを格納するためのテーブルを作成します。

SQLコンソールに接続します：

ClickHouse Cloudの場合、ドロップダウンメニューからサービスを選択し、左のナビゲーションメニューからSQLコンソールを選択します。
セルフマネージドのClickHouseの場合、https://_hostname_:8443/playでSQLコンソールに接続します。詳細はClickHouse管理者に確認してください。

defaultデータベースに次のtripsテーブルを作成します：

CREATE TABLE trips
(
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date)
ORDER BY pickup_datetime;

データセットを追加する

テーブルを作成したので、S3のCSVファイルからニューヨーク市のタクシーデータを追加します。

次のコマンドは、S3の2つの異なるファイルtrips_1.tsv.gzとtrips_2.tsv.gzからtripsテーブルに約2,000,000行を挿入します：

INSERT INTO trips
SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_{1..2}.gz',
    'TabSeparatedWithNames', "
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
") SETTINGS input_format_try_infer_datetimes = 0

INSERTが完了するのを待ちます。150MBのデータをダウンロードするには少し時間がかかる場合があります。

挿入が完了したら、正常に処理されたかを確認します：

SELECT count() FROM trips

このクエリは1,999,657行を返すはずです。

データを分析する

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。以下の例を探求するか、独自のSQLクエリを試してみてください。

平均チップ額を計算します：

SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM trips

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

```response
┌─round(avg(tip_amount), 2)─┐
│                      1.68 │
└───────────────────────────┘

</p>
</details>

乗客数に基づく平均コストを計算します：

SELECT
    passenger_count,
    ceil(avg(total_amount),2) AS average_total_amount
FROM trips
GROUP BY passenger_count

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

`passenger_count`は0から9までの範囲です：

```response
┌─passenger_count─┬─average_total_amount─┐
│               0 │                22.69 │
│               1 │                15.97 │
│               2 │                17.15 │
│               3 │                16.76 │
│               4 │                17.33 │
│               5 │                16.35 │
│               6 │                16.04 │
│               7 │                 59.8 │
│               8 │                36.41 │
│               9 │                 9.81 │
└─────────────────┴──────────────────────┘

</p>
</details>

地域ごとの日別ピックアップ数を計算します：

SELECT
    pickup_date,
    pickup_ntaname,
    SUM(1) AS number_of_trips
FROM trips
GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname
ORDER BY pickup_date ASC

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

```response
┌─pickup_date─┬─pickup_ntaname───────────────────────────────────────────┬─number_of_trips─┐
│  2015-07-01 │ Brooklyn Heights-Cobble Hill                             │              13 │
│  2015-07-01 │ Old Astoria                                              │               5 │
│  2015-07-01 │ Flushing                                                 │               1 │
│  2015-07-01 │ Yorkville                                                │             378 │
│  2015-07-01 │ Gramercy                                                 │             344 │
│  2015-07-01 │ Fordham South                                            │               2 │
│  2015-07-01 │ SoHo-TriBeCa-Civic Center-Little Italy                   │             621 │
│  2015-07-01 │ Park Slope-Gowanus                                       │              29 │
│  2015-07-01 │ Bushwick South                                           │               5 │

</p>
</details>

各旅行の長さを分単位で計算し、旅行の長さで結果をグループ化します：

SELECT
    avg(tip_amount) AS avg_tip,
    avg(fare_amount) AS avg_fare,
    avg(passenger_count) AS avg_passenger,
    count() AS count,
    truncate(date_diff('second', pickup_datetime, dropoff_datetime)/60) as trip_minutes
FROM trips
WHERE trip_minutes > 0
GROUP BY trip_minutes
ORDER BY trip_minutes DESC

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

```response
┌──────────────avg_tip─┬───────────avg_fare─┬──────avg_passenger─┬──count─┬─trip_minutes─┐
│   1.9600000381469727 │                  8 │                  1 │      1 │        27511 │
│                    0 │                 12 │                  2 │      1 │        27500 │
│    0.542166673981895 │ 19.716666666666665 │ 1.9166666666666667 │     60 │         1439 │
│    0.902499997522682 │ 11.270625001192093 │            1.95625 │    160 │         1438 │
│   0.9715789457909146 │ 13.646616541353383 │ 2.0526315789473686 │    133 │         1437 │
│   0.9682692398245518 │ 14.134615384615385 │  2.076923076923077 │    104 │         1436 │
│   1.1022105210705808 │ 13.778947368421052 │  2.042105263157895 │     95 │         1435 │

</p>
</details>

各地域の時間帯ごとのピックアップ数を表示します：

SELECT
    pickup_ntaname,
    toHour(pickup_datetime) as pickup_hour,
    SUM(1) AS pickups
FROM trips
WHERE pickup_ntaname != ''
GROUP BY pickup_ntaname, pickup_hour
ORDER BY pickup_ntaname, pickup_hour

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

```response
┌─pickup_ntaname───────────────────────────────────────────┬─pickup_hour─┬─pickups─┐
│ Airport                                                  │           0 │    3509 │
│ Airport                                                  │           1 │    1184 │
│ Airport                                                  │           2 │     401 │
│ Airport                                                  │           3 │     152 │
│ Airport                                                  │           4 │     213 │
│ Airport                                                  │           5 │     955 │
│ Airport                                                  │           6 │    2161 │
│ Airport                                                  │           7 │    3013 │
│ Airport                                                  │           8 │    3601 │
│ Airport                                                  │           9 │    3792 │
│ Airport                                                  │          10 │    4546 │
│ Airport                                                  │          11 │    4659 │
│ Airport                                                  │          12 │    4621 │
│ Airport                                                  │          13 │    5348 │
│ Airport                                                  │          14 │    5889 │
│ Airport                                                  │          15 │    6505 │
│ Airport                                                  │          16 │    6119 │
│ Airport                                                  │          17 │    6341 │
│ Airport                                                  │          18 │    6173 │
│ Airport                                                  │          19 │    6329 │
│ Airport                                                  │          20 │    6271 │
│ Airport                                                  │          21 │    6649 │
│ Airport                                                  │          22 │    6356 │
│ Airport                                                  │          23 │    6016 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           4 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           6 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           7 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │           9 │       5 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          10 │       3 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          15 │       1 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          20 │       2 │
│ Allerton-Pelham Gardens                                  │          23 │       1 │
│ Annadale-Huguenot-Prince's Bay-Eltingville               │          23 │       1 │
│ Arden Heights                                            │          11 │       1 │

</p>
</details>

ラガーディアまたはJFK空港への乗車を取得します：

SELECT
    pickup_datetime,
    dropoff_datetime,
    total_amount,
    pickup_nyct2010_gid,
    dropoff_nyct2010_gid,
    CASE
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 138 THEN 'LGA'
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 132 THEN 'JFK'
    END AS airport_code,
    EXTRACT(YEAR FROM pickup_datetime) AS year,
    EXTRACT(DAY FROM pickup_datetime) AS day,
    EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS hour
FROM trips
WHERE dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
ORDER BY pickup_datetime

<details>
<summary>期待される出力</summary>
<p>

```response
┌─────pickup_datetime─┬────dropoff_datetime─┬─total_amount─┬─pickup_nyct2010_gid─┬─dropoff_nyct2010_gid─┬─airport_code─┬─year─┬─day─┬─hour─┐
│ 2015-07-01 00:04:14 │ 2015-07-01 00:15:29 │         13.3 │                 -34 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:09:42 │ 2015-07-01 00:12:55 │          6.8 │                  50 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:23:04 │ 2015-07-01 00:24:39 │          4.8 │                -125 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:27:51 │ 2015-07-01 00:39:02 │        14.72 │                -101 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:32:03 │ 2015-07-01 00:55:39 │        39.34 │                  48 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:34:12 │ 2015-07-01 00:40:48 │         9.95 │                 -93 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:38:26 │ 2015-07-01 00:49:00 │         13.3 │                 -11 │                  138 │ LGA          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 00:41:48 │ 2015-07-01 00:44:45 │          6.3 │                 -94 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    0 │
│ 2015-07-01 01:06:18 │ 2015-07-01 01:14:43 │        11.76 │                  37 │                  132 │ JFK          │ 2015 │   1 │    1 │

</p>
</details>

辞書を作成する

辞書は、メモリ内に保存されるキーと値のペアのマッピングです。詳細については、辞書を参照してください。

ClickHouseサービス内のテーブルに関連付けられた辞書を作成します。このテーブルと辞書は、ニューヨーク市の各地区に対する行を含むCSVファイルに基づいています。

地域は、ニューヨーク市の五つの区（ブロンクス、ブルックリン、マンハッタン、クイーンズ、スタテンアイランド）、およびニューワーク空港（EWR）にマッピングされています。

使用するCSVファイルの抜粋をテーブル形式で示します。ファイル内のLocationIDカラムは、tripsテーブルのpickup_nyct2010_gidおよびdropoff_nyct2010_gidカラムにマッピングされます：

LocationID	Borough	Zone	service_zone
1	EWR	ニューワーク空港	EWR
2	クイーンズ	ジャマイカ湾	Boro Zone
3	ブロンクス	アラートン／ペルハムガーデンズ	Boro Zone
4	マンハッタン	アルファベットシティ	Yellow Zone
5	スタテンアイランド	アーデンハイツ	Boro Zone

次のSQLコマンドを実行し、taxi_zone_dictionaryという名前の辞書を作成し、S3のCSVファイルから辞書をポピュレートします。ファイルのURLはhttps://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csvです。

  CREATE DICTIONARY taxi_zone_dictionary
  (
    `LocationID` UInt16 DEFAULT 0,
    `Borough` String,
    `Zone` String,
    `service_zone` String
  )
  PRIMARY KEY LocationID
  SOURCE(HTTP(URL 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv' FORMAT 'CSVWithNames'))
  LIFETIME(MIN 0 MAX 0)
  LAYOUT(HASHED_ARRAY())

注記

LIFETIMEを0に設定すると、不要なトラフィックを避けるために自動更新が無効になります。その他のケースでは、異なる設定を行うことができます。詳細については、LIFETIMEを使用した辞書データの更新を参照してください。

正常に動作したか確認します。次のクエリは265行、つまり各地域に対して1行を返すはずです：
```
SELECT * FROM taxi_zone_dictionary
```

dictGet関数（またはそのバリエーション）を使用して、辞書から値を取得します。辞書の名前、取得したい値、およびキー（この例ではtaxi_zone_dictionaryのLocationIDカラム）を渡します。

例えば、次のクエリはLocationIDが132のBoroughを返します。これはJFK空港に対応します：

SELECT dictGet('taxi_zone_dictionary', 'Borough', 132)

JFKはクイーンズにあります。値を取得するための時間が実質的に0であることに注意してください：
```response
┌─dictGet('taxi_zone_dictionary', 'Borough', 132)─┐
│ クイーンズ                                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

1 行がセットされました。経過時間: 0.004 秒。

dictHas関数を使用して、キーが辞書に存在するかどうかを確認します。例えば、次のクエリは1（ClickHouseでは「真」を意味します）を返します：
```
SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 132)
```
次のクエリは0を返します。なぜなら4567は辞書のLocationIDの値ではないからです：
```
SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 4567)
```

クエリ内で辞書の名前を取得するためにdictGet関数を使用します。例：

SELECT
    count(1) AS total,
    dictGetOrDefault('taxi_zone_dictionary','Borough', toUInt64(pickup_nyct2010_gid), 'Unknown') AS borough_name
FROM trips
WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
GROUP BY borough_name
ORDER BY total DESC

このクエリは、ラガーディアまたはJFK空港で終了するタクシーの数を地域ごとに集計します。結果は次のようになり、ピックアップ地域が不明な旅行がかなりあることに注意してください：
```response
┌─total─┬─borough_name──┐
│ 23683 │ 不明       │
│  7053 │ マンハッタン     │
│  6828 │ ブルックリン      │
│  4458 │ クイーンズ        │
│  2670 │ ブロンクス         │
│   554 │ スタテンアイランド │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

7 行がセットされました。経過時間: 0.019 秒。処理された行数2.00百万、4.00 MB (105.70百万行/s., 211.40 MB/s.)

ジョインを実行する

taxi_zone_dictionaryをtripsテーブルと結合するクエリをいくつか書きます。

前の空港クエリと同様に機能するシンプルなJOINから始めます：

SELECT
    count(1) AS total,
    Borough
FROM trips
JOIN taxi_zone_dictionary ON toUInt64(trips.pickup_nyct2010_gid) = taxi_zone_dictionary.LocationID
WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
GROUP BY Borough
ORDER BY total DESC

レスポンスは`dictGet`クエリと同じです：
```response
┌─total─┬─Borough───────┐
│  7053 │ マンハッタン     │
│  6828 │ ブルックリン      │
│  4458 │ クイーンズ        │
│  2670 │ ブロンクス         │
│   554 │ スタテンアイランド │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

6 行がセットされました。経過時間: 0.034 秒。処理された行数2.00百万、4.00 MB (59.14百万行/s., 118.29 MB/s.)

:::note
上記の`JOIN`クエリの出力は、`dictGetOrDefault`を使用した前のクエリと同じであることに注意してください（`不明`の値は含まれていません）。実際には、ClickHouseは`taxi_zone_dictionary`辞書のために`dictGet`関数を呼び出しているのですが、`JOIN`構文はSQL開発者にとってより親しみやすいです。
:::

このクエリは、チップ額が最も高い1000件の旅行に対して、各行を辞書と内部結合します：

SELECT *
FROM trips
JOIN taxi_zone_dictionary
    ON trips.dropoff_nyct2010_gid = taxi_zone_dictionary.LocationID
WHERE tip_amount > 0
ORDER BY tip_amount DESC
LIMIT 1000

    :::note
    一般に、ClickHouseでは`SELECT *`の使用を避けるべきです。実際に必要なカラムのみを取得すべきですが、例の目的のためにこのクエリは遅くなります。
    :::

次のステップ

以下のドキュメントを使ってClickHouseについてさらに学びます：

ClickHouseにおける主インデックスの導入: ClickHouseがクエリ中に関連するデータを効率的に見つけるためにスパース主インデックスをどのように使用するかを学びます。
外部データソースの統合: ファイル、Kafka、PostgreSQL、データパイプラインなど、データソースの統合オプションを確認します。
ClickHouseでのデータの可視化: お気に入りのUI/BIツールをClickHouseに接続します。
SQLリファレンス: データを変換、処理、分析するためにClickHouseで使用できるSQL関数をブラウズします。

概要​

前提条件​

新しいテーブルを作成する​

データセットを追加する​

データを分析する​

辞書を作成する​

ジョインを実行する​

次のステップ​

概要