高级教程

概述

了解如何使用纽约市出租车示例数据集在 ClickHouse 中导入和查询数据。

前提条件

您需要访问正在运行的 ClickHouse 服务才能完成此教程。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有关数百万次出租车乘车的详细信息，列包括小费金额、税费、支付类型等。创建一个表来存储这些数据。

连接到 SQL 控制台：
- 对于 ClickHouse Cloud，从下拉菜单中选择一个服务，然后从左侧导航菜单中选择 SQL 控制台。
- 对于自管理的 ClickHouse，连接到 SQL 控制台 https://_hostname_:8443/play。请与您的 ClickHouse 管理员确认详细信息。
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

现在您已经创建了一个表，从 S3 中的 CSV 文件中添加纽约市出租车数据。

以下命令从 S3 中的两个不同文件 trips_1.tsv.gz 和 trips_2.tsv.gz 向您的 trips 表插入约 2,000,000 行：

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

等待 INSERT 完成。下载 150 MB 的数据可能需要一些时间。
插入完成后，验证它是否成功：

SELECT count() FROM trips

该查询应返回 1,999,657 行。

分析数据

运行一些查询来分析数据。探索以下示例或尝试您自己的 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 的范围是 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 │
└─────────────────┴──────────────────────┘

计算每个社区每天的接送次数：

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（分钟），然后按行程时长分组结果：

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划分的接送次数：

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 │

获取前往拉瓜迪亚或 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

字典是存储在内存中的键值对映射。有关详细信息，请参见字典

创建一个与您 ClickHouse 服务中的表相关联的字典。表和字典基于包含纽约市每个社区行的 CSV 文件。

这些社区映射到五个纽约市行政区（布朗克斯、布鲁克林、曼哈顿、皇后区和史坦顿岛）以及纽瓦克机场（EWR）的名称。

以下是您用于表格的 CSV 文件的摘录。文件中的 LocationID 列映射到您的 trips 表中的 pickup_nyct2010_gid 和 dropoff_nyct2010_gid 列：

LocationID	Borough	Zone	service_zone
1	EWR	纽瓦克机场	EWR
2	皇后区	牙买加湾	行政区
3	布朗克斯	阿莱顿/佩勒姆花园	行政区
4	曼哈顿	字母城市	黄色区
5	史坦顿岛	阿登高地	行政区

运行以下 SQL 命令，创建一个名为 taxi_zone_dictionary 的字典，并从 S3 中的 CSV 文件填充字典。该文件的 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())

备注

将 LIFETIME 设置为 0 禁用自动更新，以避免不必要的流量到我们的 S3 存储桶。在其他情况下，您可能会以不同方式配置它。有关详细信息，请参见使用 LIFETIME 刷新字典数据。

验证其是否有效。以下应该返回 265 行，每个社区一行：

SELECT * FROM taxi_zone_dictionary

使用 dictGet 函数（或其变体）从字典中检索值。您需要传入字典的名称、您想要的值和键（在我们的示例中是 taxi_zone_dictionary 的 LocationID 列）。

例如，以下查询返回 LocationID 为 132 的 Borough，该值对应于 JFK 机场：

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

JFK 位于皇后区。请注意，检索值的时间几乎为 0：

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

1 rows in set. Elapsed: 0.004 sec.

使用 dictHas 函数检查字典中是否存在某个键。例如，以下查询返回 1（在 ClickHouse 中表示 "true"）：

SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 132)

以下查询返回 0，因为 4567 不是字典中 LocationID 的值：

SELECT dictHas('taxi_zone_dictionary', 4567)

在查询中使用 dictGet 函数检索行政区名称。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

此查询汇总了在拉瓜迪亚或 JFK 机场结束的每个行政区的出租车数量。结果如下，注意有相当多的行程来自未知接送社区：

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

7 rows in set. Elapsed: 0.019 sec. Processed 2.00 million rows, 4.00 MB (105.70 million rows/s., 211.40 MB/s.)

执行连接

编写一些将 taxi_zone_dictionary 与您的 trips 表连接的查询。

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

响应与前面的 dictGet 查询看起来相同：

┌─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.)

备注

请注意，上述 JOIN 查询的输出与之前使用 dictGetOrDefault 的查询相同（只是不包括 Unknown 值）。在后台，ClickHouse 实际上调用 taxi_zone_dictionary 字典的 dictGet 函数，但 JOIN 语法对 SQL 开发人员更为熟悉。

此查询返回小费金额最高的 1000 次行程的行，随后对每行与字典执行内部连接：

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

备注

通常，我们在 ClickHouse 中避免频繁使用 SELECT *。您应该仅检索实际需要的列。

下一步

通过以下文档进一步了解 ClickHouse：

ClickHouse 中主索引的介绍：了解 ClickHouse 如何使用稀疏主索引在查询期间有效定位相关数据。
集成外部数据源：查看数据源集成选项，包括文件、Kafka、PostgreSQL、数据管道等。
在 ClickHouse 中可视化数据：将您最喜欢的 UI/BI 工具连接到 ClickHouse。
SQL 参考：浏览 ClickHouse 中用于转换、处理和分析数据的 SQL 函数。

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