纽约出租车数据

纽约出租车数据包含自2009年以来自纽约市发起的超过30亿次出租车和租车（Uber, Lyft等）旅行。可以通过几种方式获取该数据集：

• 直接从 S3 或 GCS 将数据插入 ClickHouse Cloud
• 下载准备好的分区

创建表 trips

首先创建一个出租车乘车记录的表：

从对象存储直接加载数据

让我们获取一小部分数据以熟悉它。这些数据存储在对象存储中的 TSV 文件中，可以通过 s3 表函数轻松地流入 ClickHouse Cloud。

相同的数据同时存储在 S3 和 GCS 中；请选择任一标签。

GCS

以下命令会将三个文件从 GCS 存储桶流入 trips 表中（{0..2} 语法是对值 0，1 和 2 的通配符）：

S3

以下命令会将三个文件从 S3 存储桶流入 trips 表中（{0..2} 语法是对值 0，1 和 2 的通配符）：

示例查询

让我们看看插入了多少行：

每个 TSV 文件大约有 100 万行，三个文件共有 3,000,317 行。让我们看看几行数据：

请注意，有关于接送日期、地理坐标、费用详情、纽约社区等列：

让我们运行几个查询。这个查询显示接送次数最多的前10个社区：

结果是：

这个查询显示根据乘客人数的平均收费：

这是乘客人数与旅行距离之间的相关性：

结果的第一部分是：

下载准备好的分区

备注

以下步骤提供了有关原始数据集的信息，以及将准备好的分区加载到自管理的 ClickHouse 服务器环境中的方法。

请访问 https://github.com/toddwschneider/nyc-taxi-data 和 http://tech.marksblogg.com/billion-nyc-taxi-rides-redshift.html，获取数据集的描述和下载说明。

下载将导致约227GB未压缩的数据，以 CSV 文件格式存储。通过 1 Gbit 的连接下载大约需要一个小时（从 s3.amazonaws.com 进行并行下载可以恢复至少一半的 1 Gbit 通道）。 某些文件可能无法完全下载。检查文件大小并重新下载任何看起来可疑的文件。

信息

如果您将运行下面描述的查询，则必须使用完整的表名 datasets.trips_mergetree。

单台服务器上的结果

Q1:

0.490 秒。

Q2:

1.224 秒。

Q3:

2.104 秒。

Q4:

3.593 秒。

使用的服务器配置如下：

两个 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz，总计 16 个物理核心，128 GiB RAM，8x6 TB 硬盘，硬件 RAID-5

执行时间为三次运行的最佳时间。但从第二次运行开始，查询从文件系统缓存中读取数据。不再进行进一步的缓存：每次运行都会读取和处理数据。

在三台服务器上创建表：

在每台服务器上：

在源服务器上：

以下查询会重新分配数据：

这需要 2454 秒。

在三台服务器上：

Q1: 0.212 秒。 Q2: 0.438 秒。 Q3: 0.733 秒。 Q4: 1.241 秒。

这没有惊讶，因为查询的时间是线性扩展的。

我们也有 140 台服务器集群的结果：

Q1: 0.028 秒。 Q2: 0.043 秒。 Q3: 0.051 秒。 Q4: 0.072 秒。

在这种情况下，查询处理时间主要由网络延迟决定。 我们使用位于不同数据中心的客户端运行查询，这增加了大约 20 毫秒的延迟。

摘要

服务器	Q1	Q2	Q3	Q4
1, E5-2650v2	0.490	1.224	2.104	3.593
3, E5-2650v2	0.212	0.438	0.733	1.241
1, AWS c5n.4xlarge	0.249	1.279	1.738	3.527
1, AWS c5n.9xlarge	0.130	0.584	0.777	1.811
3, AWS c5n.9xlarge	0.057	0.231	0.285	0.641
140, E5-2650v2	0.028	0.043	0.051	0.072