跳到主要内容
跳到主要内容

进阶教程

概述​

了解如何使用纽约市出租车示例数据集在 ClickHouse 中摄取和查询数据。

前置条件​

您需要访问正在运行的 ClickHouse 服务才能完成本教程。有关说明,请参阅快速入门指南。

创建新表​

纽约市出租车数据集包含数百万次出租车行程的详细信息，其中的列包括小费金额、过路费、支付方式等。创建一个表来存储这些数据。

  1. 连接到 SQL 控制台：

    • 对于 ClickHouse Cloud，从下拉菜单中选择一个服务，然后在左侧导航菜单中选择 SQL Console。
    • 对于自托管的 ClickHouse，在 https://_hostname_:8443/play 上连接到 SQL 控制台。请向你的 ClickHouse 管理员确认详细信息。

  2. 在 default 数据库中创建以下 trips 表：

    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;

添加数据集​

表已经创建好之后，接下来从 S3 中的 CSV 文件中添加纽约市出租车数据。

  1. 以下命令会从 S3 中的两个文件：trips_1.tsv.gz 和 trips_2.tsv.gz，向你的 trips 表插入约 2,000,000 行数据：

    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

  2. 等待 INSERT 完成。下载 150 MB 数据可能需要一点时间。

  3. 插入完成后，验证是否成功：

    SELECT count() FROM trips

    此查询应返回 1,999,657 行。

分析数据​

运行查询以分析数据。您可以参考以下示例或尝试编写自己的 SQL 查询。

  • 计算平均小费金额：

    SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM trips
    预期输出

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

  • 根据乘客数量计算平均费用：

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

    passenger_count 的范围为 0 到 9：

    ┌─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 │
└─────────────────┴──────────────────────┘

  • 计算每个街区的每日接客次数：

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

    ┌─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 │

  • 计算每次行程的时长（以分钟为单位），然后按行程时长对结果进行分组：

    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
    预期输出

    ┌──────────────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 │

  • 显示每个社区按小时统计的接客次数：

    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
    预期输出

    ┌─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 │

  1. 查询前往 LaGuardia 或 JFK 机场的行程：

    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
    预期输出

    ┌─────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 │

创建字典​

字典是在内存中存储的键值对映射。详情请参见 Dictionaries

在你的 ClickHouse 服务中创建一个与表关联的字典。 该表和字典基于一个 CSV 文件，其中每一行代表纽约市的一个社区。

这些社区会被映射到纽约市五个行政区（Bronx、Brooklyn、Manhattan、Queens 和 Staten Island）的名称，以及纽瓦克机场（EWR）。

下面是你正在使用的 CSV 文件的一个片段，以表格形式展示。文件中的 LocationID 列会映射到 trips 表中的 pickup_nyct2010_gid 和 dropoff_nyct2010_gid 列：

LocationIDBoroughZoneservice_zone
1EWRNewark AirportEWR
2QueensJamaica BayBoro Zone
3BronxAllerton/Pelham GardensBoro Zone
4ManhattanAlphabet CityYellow Zone
5Staten IslandArden HeightsBoro Zone
  1. 运行以下 SQL 命令，创建一个名为 taxi_zone_dictionary 的字典，并从存储在 S3 中的 CSV 文件填充该字典。文件的 URL 为 https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv。
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())
注意

将 LIFETIME 设置为 0 会禁用自动更新，从而避免对我们的 S3 存储桶产生不必要的流量。在其他情况下，您可以根据需要进行不同配置。详情请参阅 Refreshing dictionary data using LIFETIME。

  1. 验证其是否生效。下面的查询应返回 265 行，即每个 neighborhood 一行：

    SELECT * FROM taxi_zone_dictionary

  2. 使用 dictGet 函数（或其变体）从字典中检索值。您需要传入字典名称、要获取的字段以及键（在本示例中为 taxi_zone_dictionary 表中的 LocationID 列）。

    例如，下面的查询会返回 LocationID 为 132 的 Borough，该值对应于 JFK 机场：

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

    JFK 位于 Queens。注意检索该值所耗时间基本为 0：

    ┌─dictGet('taxi_zone_dictionary', 'Borough', 132)─┐
│ Queens                                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

  3. 使用 dictHas 函数检查字典中是否存在某个键。例如，下面的查询返回 1（在 ClickHouse 中表示 “true”）：

    SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 132)

  4. 下面的查询返回 0，因为 4567 不是字典中 LocationID 的取值：

    SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 4567)

  5. 使用 dictGet 函数在查询中检索 borough 的名称。例如：

    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

此查询汇总了各行政区在拉瓜迪亚机场或 JFK 机场结束的出租车行程次数。结果如下所示，可以注意到有相当多行程的上车区域是未知的：

┌─total─┬─borough_name──┐
│ 23683 │ Unknown       │
│  7053 │ Manhattan     │
│  6828 │ Brooklyn      │
│  4458 │ Queens        │
│  2670 │ Bronx         │
│   554 │ Staten Island │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

7 行数据。耗时：0.019 秒。处理了 2.00 百万行，4.00 MB（105.70 百万行/秒，211.40 MB/秒）。

执行连接查询​

编写一些查询语句,将 taxi_zone_dictionary 与 trips 表进行连接。

  1. 首先从一个简单的 JOIN 开始,其作用类似于上面的机场查询:

    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

    响应结果与 dictGet 查询相同:

    ┌─total─┬─Borough───────┐
│  7053 │ Manhattan     │
│  6828 │ Brooklyn      │
│  4458 │ Queens        │
│  2670 │ Bronx         │
│   554 │ Staten Island │
│    53 │ EWR           │
└───────┴───────────────┘

6 rows in set. Elapsed: 0.034 sec. Processed 2.00 million rows, 4.00 MB (59.14 million rows/s., 118.29 MB/s.)
    注意

    请注意,上述 JOIN 查询的输出结果与之前使用 dictGetOrDefault 的查询相同(除了不包含 Unknown 值)。在底层实现中,ClickHouse 实际上是在为 taxi_zone_dictionary 字典调用 dictGet 函数,但 JOIN 语法对 SQL 开发人员来说更加熟悉。

  2. 此查询返回小费金额最高的 1000 次行程,然后对每一行与字典执行内连接:

    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
    注意

    通常情况下,我们应避免在 ClickHouse 中频繁使用 SELECT *。您应该只检索实际需要的列。

后续步骤​

通过以下文档进一步了解 ClickHouse：