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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。

  1. 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。
  1. defaultデータベースに次のtripsテーブルを作成します：

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。

  1. 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：

  2. 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。

  3. 挿入が完了したら、正常に処理されたかを確認します：

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：
  • 乗客数に基づく平均コストを計算します：
  • 地域ごとの日別ピックアップ数を計算します：
  • 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：
  • 各地域の時間帯ごとのピックアップ数を表示します：
  1. ラガーディアまたはJFK空港への乗車を取得します：

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：

LocationIDBoroughZoneservice_zone
1EWR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
  1. 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。
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。

  1. 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：

  2. 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：

  3. 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：

  4. 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：

  5. 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：

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。

  1. 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：
  2. 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：

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：