Locais do Foursquare - ClickHouse Documentation

Conjunto de dados

Este conjunto de dados da Foursquare está disponível para download e pode ser usado gratuitamente sob a licença Apache 2.0. Ele contém mais de 100 milhões de registros de pontos de interesse comerciais (POI), como lojas, restaurantes, parques, parquinhos e monumentos. Também inclui metadados adicionais sobre esses locais, como categorias e informações de redes sociais.

Exploração de dados

Para explorar os dados, usaremos o clickhouse-local, uma pequena ferramenta de linha de comando que oferece o mecanismo do ClickHouse completo, embora você também possa usar ClickHouse Cloud, clickhouse-client ou até mesmo chDB. Execute a consulta a seguir para selecionar os dados do bucket do S3 em que eles estão armazenados:

Query

SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*') LIMIT 1

Response

Linha 1:
──────
fsq_place_id:        4e1ef76cae60cd553dec233f
name:                @VirginAmerica In-flight Via @Gogo
latitude:            37.62120111687914
longitude:           -122.39003793803701
address:             ᴺᵁᴸᴸ
locality:            ᴺᵁᴸᴸ
region:              ᴺᵁᴸᴸ
postcode:            ᴺᵁᴸᴸ
admin_region:        ᴺᵁᴸᴸ
post_town:           ᴺᵁᴸᴸ
po_box:              ᴺᵁᴸᴸ
country:             US
date_created:        2011-07-14
date_refreshed:      2018-07-05
date_closed:         2018-07-05
tel:                 ᴺᵁᴸᴸ
website:             ᴺᵁᴸᴸ
email:               ᴺᵁᴸᴸ
facebook_id:         ᴺᵁᴸᴸ
instagram:           ᴺᵁᴸᴸ
twitter:             ᴺᵁᴸᴸ
fsq_category_ids:    ['4bf58dd8d48988d1f7931735']
fsq_category_labels: ['Travel and Transportation > Transport Hub > Airport > Plane']
placemaker_url:      https://foursquare.com/placemakers/review-place/4e1ef76cae60cd553dec233f
geom:                �^��a�^@Bσ���
bbox:                (-122.39003793803701,37.62120111687914,-122.39003793803701,37.62120111687914)

Vemos que vários campos estão com ᴺᵁᴸᴸ, então podemos adicionar algumas condições à nossa consulta para retornar dados mais úteis:

Query

SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')
   WHERE address IS NOT NULL AND postcode IS NOT NULL AND instagram IS NOT NULL LIMIT 1

Linha 1:
──────
fsq_place_id:        59b2c754b54618784f259654
name:                Villa 722
latitude:            ᴺᵁᴸᴸ
longitude:           ᴺᵁᴸᴸ
address:             Gijzenveldstraat 75
locality:            Zutendaal
region:              Limburg
postcode:            3690
admin_region:        ᴺᵁᴸᴸ
post_town:           ᴺᵁᴸᴸ
po_box:              ᴺᵁᴸᴸ
country:             ᴺᵁᴸᴸ
date_created:        2017-09-08
date_refreshed:      2020-01-25
date_closed:         ᴺᵁᴸᴸ
tel:                 ᴺᵁᴸᴸ
website:             https://www.landal.be
email:               ᴺᵁᴸᴸ
facebook_id:         522698844570949 -- 522,70 trilhões
instagram:           landalmooizutendaal
twitter:             landalzdl
fsq_category_ids:    ['56aa371be4b08b9a8d5734e1']
fsq_category_labels: ['Travel and Transportation > Hospedagem > Aluguel de Temporada']
placemaker_url:      https://foursquare.com/placemakers/review-place/59b2c754b54618784f259654
geom:                ᴺᵁᴸᴸ
bbox:                (NULL,NULL,NULL,NULL)

Execute a consulta a seguir para ver o esquema dos dados inferido automaticamente usando o DESCRIBE:

Query

DESCRIBE s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')

Response

    ┌─name────────────────┬─type────────────────────────┬
│ fsq_place_id        │ Nullable(String)            │
│ name                │ Nullable(String)            │
│ latitude            │ Nullable(Float64)           │
│ longitude           │ Nullable(Float64)           │
│ address             │ Nullable(String)            │
│ locality            │ Nullable(String)            │
│ region              │ Nullable(String)            │
│ postcode            │ Nullable(String)            │
│ admin_region        │ Nullable(String)            │
│ post_town           │ Nullable(String)            │
│ po_box              │ Nullable(String)            │
│ country             │ Nullable(String)            │
│ date_created        │ Nullable(String)            │
│ date_refreshed      │ Nullable(String)            │
│ date_closed         │ Nullable(String)            │
│ tel                 │ Nullable(String)            │
│ website             │ Nullable(String)            │
│ email               │ Nullable(String)            │
│ facebook_id         │ Nullable(Int64)             │
│ instagram           │ Nullable(String)            │
│ twitter             │ Nullable(String)            │
│ fsq_category_ids    │ Array(Nullable(String))     │
│ fsq_category_labels │ Array(Nullable(String))     │
│ placemaker_url      │ Nullable(String)            │
│ geom                │ Nullable(String)            │
│ bbox                │ Tuple(                     ↴│
    │                     │↳    xmin Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    ymin Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    xmax Nullable(Float64),↴│
    │                     │↳    ymax Nullable(Float64)) │
    └─────────────────────┴─────────────────────────────┘

Carregando os dados no ClickHouse

Se quiser persistir os dados em disco, você pode usar clickhouse-server ou ClickHouse Cloud. Para criar a tabela, execute o seguinte comando:

Query

CREATE TABLE foursquare_mercator
(
    fsq_place_id String,
    name String,
    latitude Float64,
    longitude Float64,
    address String,
    locality String,
    region LowCardinality(String),
    postcode LowCardinality(String),
    admin_region LowCardinality(String),
    post_town LowCardinality(String),
    po_box LowCardinality(String),
    country LowCardinality(String),
    date_created Nullable(Date),
    date_refreshed Nullable(Date),
    date_closed Nullable(Date),
    tel String,
    website String,
    email String,
    facebook_id String,
    instagram String,
    twitter String,
    fsq_category_ids Array(String),
    fsq_category_labels Array(String),
    placemaker_url String,
    geom String,
    bbox Tuple(
        xmin Nullable(Float64),
        ymin Nullable(Float64),
        xmax Nullable(Float64),
        ymax Nullable(Float64)
    ),
    category LowCardinality(String) ALIAS fsq_category_labels[1],
    mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
    mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),
    INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
    INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax
)
ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y)

Observe o uso do tipo de dado LowCardinality em várias colunas, o que altera a representação interna dos dados para uma codificação por dicionário. Trabalhar com dados codificados por dicionário aumenta significativamente o desempenho de consultas SELECT em muitas aplicações. Além disso, são criadas duas colunas UInt32 MATERIALIZED, mercator_x e mercator_y, que mapeiam as coordenadas de latitude/longitude para a projeção Web Mercator para facilitar a segmentação do mapa em blocos:

mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),

Vamos detalhar o que está acontecendo acima em cada coluna. mercator_x Esta coluna converte um valor de longitude em uma coordenada X na projeção de Mercator:

longitude + 180 desloca o intervalo de longitude de [-180, 180] para [0, 360]
Dividir por 360 normaliza isso para um valor entre 0 e 1
Multiplicar por 0xFFFFFFFF (hexadecimal para o valor máximo de um inteiro sem sinal de 32 bits) escala esse valor normalizado para todo o intervalo de um inteiro de 32 bits

mercator_y Esta coluna converte um valor de latitude em uma coordenada Y na projeção de Mercator:

latitude + 90 desloca a latitude de [-90, 90] para [0, 180]
Dividir por 360 e multiplicar por pi() converte para radianos para uso nas funções trigonométricas
A parte log(tan(...)) é o núcleo da fórmula da projeção de Mercator
Multiplicar por 0xFFFFFFFF escala para todo o intervalo de inteiros de 32 bits

Especificar MATERIALIZED garante que o ClickHouse calcule os valores dessas colunas quando fazemos o INSERT dos dados, sem precisar especificar essas colunas (que não fazem parte do esquema de dados original) na instrução INSERT. A tabela é ordenada por mortonEncode(mercator_x, mercator_y), o que produz uma curva Z de preenchimento espacial de mercator_x, mercator_y para melhorar significativamente o desempenho de consultas geoespaciais. Essa ordenação por curva Z garante que os dados sejam organizados fisicamente por proximidade espacial:

ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y)

Também são criados dois índices minmax para acelerar as buscas:

INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax

Como você pode ver, o ClickHouse tem tudo de que você precisa para aplicativos de mapeamento em tempo real! Execute a consulta a seguir para carregar os dados:

INSERT INTO foursquare_mercator 
SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')

Visualizando os dados

Para ver o que é possível com este conjunto de dados, confira adsb.exposed. O adsb.exposed foi criado originalmente pelo cofundador e CTO Alexey Milovidov para visualizar dados de voo ADS-B (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast), que são 1000 vezes maiores. Durante um hackathon da empresa, Alexey adicionou os dados do Foursquare à ferramenta. Algumas das nossas visualizações favoritas estão logo abaixo para você apreciar.

​Conjunto de dados

​Exploração de dados

​Carregando os dados no ClickHouse

​Visualizando os dados

Conjunto de dados

Exploração de dados

Carregando os dados no ClickHouse

Visualizando os dados