OnTime

这个数据集包含来自运输统计局的数据。

创建表

从原始数据导入

下载数据：

使用多个线程加载数据：

（如果您的服务器内存不足或出现其他问题，请移除 -P $(nproc) 部分）

从保存的副本导入

另外，您可以通过以下查询从保存的副本导入数据：

快照创建于 2022-05-29。

查询

Q0.

Q1. 2000年至2008年每天的航班数量

Q2. 2000-2008年按周几分组延误超过10分钟的航班数量

Q3. 2000-2008年按机场分组的延误数量

Q4. 2007年按航空公司分组的延误数量

Q5. 2007年按航空公司分组的延误百分比

同一查询的更好版本：

Q6. 对于更广泛年份范围（2000-2008）的先前请求

同一查询的更好版本：

Q7. 按年份划分的延误超过10分钟的航班百分比

同一查询的更好版本：

Q8. 按连接城市数量划分的不同时期的最热门目的地

Q9.

Q10.

奖励：

您还可以在 Playground 中玩数据，示例。

这个性能测试是由 Vadim Tkachenko 创建的。请参阅：

• https://www.percona.com/blog/2009/10/02/analyzing-air-traffic-performance-with-infobright-and-monetdb/
• https://www.percona.com/blog/2009/10/26/air-traffic-queries-in-luciddb/
• https://www.percona.com/blog/2009/11/02/air-traffic-queries-in-infinidb-early-alpha/
• https://www.percona.com/blog/2014/04/21/using-apache-hadoop-and-impala-together-with-mysql-for-data-analysis/
• https://www.percona.com/blog/2016/01/07/apache-spark-with-air-ontime-performance-data/
• http://nickmakos.blogspot.ru/2012/08/analyzing-air-traffic-performance-with.html