mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
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slug: /ja/getting-started/example-datasets/noaa
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sidebar_label: NOAA グローバル気象データネットワーク
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sidebar_position: 1
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description: 過去120年間の気候データ25億行
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# NOAA グローバル気象データネットワーク
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このデータセットには、過去120年間の気象観測データが含まれています。各行は時間と観測所地点の測定値です。
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このデータの[由来](https://github.com/awslabs/open-data-docs/tree/main/docs/noaa/noaa-ghcn)によると、より正確には次のとおりです。
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> GHCN-Daily は、世界の陸域における日別観測を含むデータセットです。 それは世界中の陸地に基づく観測所からの測定を含み、その約3分の2が降水量測定のみのためのものです (Menne et al., 2012)。 GHCN-Daily は、様々なソースからの気候記録の合成であり、それらは結合され、共通の品質保証レビューを受けています (Durre et al., 2010)。アーカイブには、以下の気象要素が含まれています。
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- 日最高気温
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- 日最低気温
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- 観測時の気温
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- 降水量 (例:雨、溶けた雪)
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- 降雪量
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- 積雪深
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- 利用可能な場合、他の要素
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## データのダウンロード
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- ClickHouse 用に[準備されたバージョン](#pre-prepared-data)のデータで、データのクレンジング、再構築、および拡張を行っています。 このデータは1900年から2022年のものを対象としています。
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- [オリジナルデータをダウンロード](#original-data)し、ClickHouse が必要とする形式に変換します。独自のカラムを追加したいユーザーはこの方法を試すと良いでしょう。
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### 準備されたデータ
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より具体的には、Noaa による品質保証チェックに不合格となった行を削除しました。データはまた、1行ごとの測定を観測所IDと日付ごとの行に再構築しています。つまり、
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```csv
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"station_id","date","tempAvg","tempMax","tempMin","precipitation","snowfall","snowDepth","percentDailySun","averageWindSpeed","maxWindSpeed","weatherType"
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"AEM00041194","2022-07-30",347,0,308,0,0,0,0,0,0,0
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"AEM00041194","2022-07-31",371,413,329,0,0,0,0,0,0,0
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"AEM00041194","2022-08-01",384,427,357,0,0,0,0,0,0,0
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"AEM00041194","2022-08-02",381,424,352,0,0,0,0,0,0,0
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```
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これはクエリが簡単であり、結果のテーブルがスパースにならないことを保証します。最後に、データには緯度と経度が追加されています。
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このデータは以下の S3 ロケーションにあります。データをローカルファイルシステムにダウンロードして (ClickHouse クライアントを使用して挿入する)、またはClickHouseに直接挿入してください ([S3からの挿入](#inserting-from-s3)を参照)。
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ダウンロード方法:
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```bash
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wget https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/noaa/noaa_enriched.parquet
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```
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### オリジナルデータ
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以下に、ClickHouseへのロード準備のためにオリジナルデータをダウンロードして変換する手順を示します。
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#### ダウンロード
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オリジナルデータをダウンロードするには:
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```bash
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for i in {1900..2023}; do wget https://noaa-ghcn-pds.s3.amazonaws.com/csv.gz/${i}.csv.gz; done
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```
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#### サンプリングデータ
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```bash
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$ clickhouse-local --query "SELECT * FROM '2021.csv.gz' LIMIT 10" --format PrettyCompact
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┌─c1──────────┬───────c2─┬─c3───┬──c4─┬─c5───┬─c6───┬─c7─┬───c8─┐
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│ AE000041196 │ 20210101 │ TMAX │ 278 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AE000041196 │ 20210101 │ PRCP │ 0 │ D │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AE000041196 │ 20210101 │ TAVG │ 214 │ H │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041194 │ 20210101 │ TMAX │ 266 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041194 │ 20210101 │ TMIN │ 178 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041194 │ 20210101 │ PRCP │ 0 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041194 │ 20210101 │ TAVG │ 217 │ H │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041217 │ 20210101 │ TMAX │ 262 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041217 │ 20210101 │ TMIN │ 155 │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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│ AEM00041217 │ 20210101 │ TAVG │ 202 │ H │ ᴺᵁᴸᴸ │ S │ ᴺᵁᴸᴸ │
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└─────────────┴──────────┴──────┴─────┴──────┴──────┴────┴──────┘
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```
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[フォーマットドキュメンテーション](https://github.com/awslabs/open-data-docs/tree/main/docs/noaa/noaa-ghcn)の要約とカラムの順序:
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- 11文字の観測所識別コード。これは実際にはいくつかの有用な情報をエンコードしています。
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- YEAR/MONTH/DAY = YYYYMMDDフォーマットの8文字の日付(例:19860529 = 1986年5月29日)
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- ELEMENT = 要素タイプの4文字のインジケーター。実際には測定タイプ。利用可能な多くの測定があるが、ここでは以下のものを選択:
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- PRCP - 降水量(10分の1mm)
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- SNOW - 降雪量(mm)
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- SNWD - 積雪深(mm)
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- TMAX - 最高気温(摂氏10分の1度)
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- TAVG - 平均気温(摂氏10分の1度)
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- TMIN - 最低気温(摂氏10分の1度)
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- PSUN - 1日の可能な日照の割合(%)
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- AWND - 日平均風速(10分の1メートル毎秒)
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- WSFG - 突風最大風速(10分の1メートル毎秒)
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- WT** = 天候タイプ(**は具体的な天候タイプ明義)。天候タイプの完全なリストはこちら。
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- DATA VALUE = ELEMENTの5文字データ値、すなわち測定の値。
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- M-FLAG = 測定旗の1文字。10の可能性のある値があります。これらの値のいくつかは疑わしいデータの正確性を示します。PRCP、SNOW、およびSNWD測定のみに関連するため、"P"に設定されているデータを受け入れます。
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- Q-FLAGは品質チェックを通過した場合の空の値。問題なく通過したもののみに興味があります。
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- S-FLAG は観察のソース旗。不必要とされるため、無視します。
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- OBS-TIME = 4文字で時間を表し、時分フォーマットです(例:0700 = 午前7時)。古いデータには通常存在しません。当面は無視します。
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1行ごとの測定はClickHouseにおいてスパースなテーブル構造をもたらします。時間と観測所ごとの行に変換し、測定値がカラムになるように変換します。まず、`qFlag` が空文字列であることを条件に、問題のない行にデータセットを制限します。
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#### データのクレンジング
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[ClickHouse local](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local)を使用し、関心のある測定を表し、品質要件を満たす行をフィルタリングできます。
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```bash
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clickhouse local --query "SELECT count()
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FROM file('*.csv.gz', CSV, 'station_id String, date String, measurement String, value Int64, mFlag String, qFlag String, sFlag String, obsTime String') WHERE qFlag = '' AND (measurement IN ('PRCP', 'SNOW', 'SNWD', 'TMAX', 'TAVG', 'TMIN', 'PSUN', 'AWND', 'WSFG') OR startsWith(measurement, 'WT'))"
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2679264563
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```
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26億行以上を超えるため、すべてのファイルを解析するので高速ではありません。私たちの8コアマシンで約160秒かかります。
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### データのピボット
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1行当たりの測定構造はClickHouseで使用可能ですが、今後のクエリを不必要に複雑化します。観測所IDと日付ごとの行で、各測定タイプとその関連する値がカラムである必要があります。
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```csv
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"station_id","date","tempAvg","tempMax","tempMin","precipitation","snowfall","snowDepth","percentDailySun","averageWindSpeed","maxWindSpeed","weatherType"
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"AEM00041194","2022-07-30",347,0,308,0,0,0,0,0,0,0
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|
"AEM00041194","2022-07-31",371,413,329,0,0,0,0,0,0,0
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"AEM00041194","2022-08-01",384,427,357,0,0,0,0,0,0,0
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|
"AEM00041194","2022-08-02",381,424,352,0,0,0,0,0,0,0
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```
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ClickHouse local とシンプルな `GROUP BY` を使って、この構造にデータを再ピボットできます。メモリのオーバーヘッドを制限するため、1ファイルずつこれを行います。
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```bash
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for i in {1900..2022}
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do
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clickhouse-local --query "SELECT station_id,
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toDate32(date) as date,
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anyIf(value, measurement = 'TAVG') as tempAvg,
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anyIf(value, measurement = 'TMAX') as tempMax,
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anyIf(value, measurement = 'TMIN') as tempMin,
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anyIf(value, measurement = 'PRCP') as precipitation,
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anyIf(value, measurement = 'SNOW') as snowfall,
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anyIf(value, measurement = 'SNWD') as snowDepth,
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anyIf(value, measurement = 'PSUN') as percentDailySun,
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anyIf(value, measurement = 'AWND') as averageWindSpeed,
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anyIf(value, measurement = 'WSFG') as maxWindSpeed,
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toUInt8OrZero(replaceOne(anyIf(measurement, startsWith(measurement, 'WT') AND value = 1), 'WT', '')) as weatherType
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FROM file('$i.csv.gz', CSV, 'station_id String, date String, measurement String, value Int64, mFlag String, qFlag String, sFlag String, obsTime String')
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WHERE qFlag = '' AND (measurement IN ('PRCP', 'SNOW', 'SNWD', 'TMAX', 'TAVG', 'TMIN', 'PSUN', 'AWND', 'WSFG') OR startsWith(measurement, 'WT'))
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GROUP BY station_id, date
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ORDER BY station_id, date FORMAT CSV" >> "noaa.csv";
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done
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```
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このクエリは1つの50GBファイル `noaa.csv` を生成します。
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### データの拡張
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データには場所を示すものが観測所IDしかないが、このIDには国コードのプレフィックスが含まれています。理想的には、各観測所に緯度と経度を関連付けるべきです。これを実現するために、NOAAは便利に各観測所の詳細を別の[ghcnd-stations.txt](https://github.com/awslabs/open-data-docs/tree/main/docs/noaa/noaa-ghcn#format-of-ghcnd-stationstxt-file)として提供しています。このファイルにはいくつかのカラムがありますが、私たちの分析に役立つのは5つ、id、緯度、経度、高度、および名前です。
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```bash
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wget http://noaa-ghcn-pds.s3.amazonaws.com/ghcnd-stations.txt
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```
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```bash
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clickhouse local --query "WITH stations AS (SELECT id, lat, lon, elevation, splitByString(' GSN ',name)[1] as name FROM file('ghcnd-stations.txt', Regexp, 'id String, lat Float64, lon Float64, elevation Float32, name String'))
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SELECT station_id,
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date,
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tempAvg,
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tempMax,
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tempMin,
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precipitation,
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snowfall,
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snowDepth,
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percentDailySun,
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averageWindSpeed,
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maxWindSpeed,
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weatherType,
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tuple(lon, lat) as location,
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elevation,
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name
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FROM file('noaa.csv', CSV,
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'station_id String, date Date32, tempAvg Int32, tempMax Int32, tempMin Int32, precipitation Int32, snowfall Int32, snowDepth Int32, percentDailySun Int8, averageWindSpeed Int32, maxWindSpeed Int32, weatherType UInt8') as noaa LEFT OUTER
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JOIN stations ON noaa.station_id = stations.id INTO OUTFILE 'noaa_enriched.parquet' FORMAT Parquet SETTINGS format_regexp='^(.{11})\s+(\-?\d{1,2}\.\d{4})\s+(\-?\d{1,3}\.\d{1,4})\s+(\-?\d*\.\d*)\s+(.*)\s+(?:[\d]*)'"
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```
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このクエリは数分かかり、6.4GBのファイル `noaa_enriched.parquet` を生成します。
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## テーブルの作成
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ClickHouseでMergeTreeテーブルを作成します (ClickHouseクライアントから)。
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```sql
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CREATE TABLE noaa
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(
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`station_id` LowCardinality(String),
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`date` Date32,
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`tempAvg` Int32 COMMENT '平均気温(摂氏10分の1度)',
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`tempMax` Int32 COMMENT '最高気温(摂氏10分の1度)',
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`tempMin` Int32 COMMENT '最低気温(摂氏10分の1度)',
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`precipitation` UInt32 COMMENT '降水量(10分の1mm)',
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`snowfall` UInt32 COMMENT '降雪量(mm)',
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`snowDepth` UInt32 COMMENT '積雪深(mm)',
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`percentDailySun` UInt8 COMMENT '1日の可能な日照の割合(%)',
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`averageWindSpeed` UInt32 COMMENT '日平均風速(10分の1メートル毎秒)',
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`maxWindSpeed` UInt32 COMMENT '突風最大風速(10分の1メートル毎秒)',
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`weatherType` Enum8('Normal' = 0, 'Fog' = 1, 'Heavy Fog' = 2, 'Thunder' = 3, 'Small Hail' = 4, 'Hail' = 5, 'Glaze' = 6, 'Dust/Ash' = 7, 'Smoke/Haze' = 8, 'Blowing/Drifting Snow' = 9, 'Tornado' = 10, 'High Winds' = 11, 'Blowing Spray' = 12, 'Mist' = 13, 'Drizzle' = 14, 'Freezing Drizzle' = 15, 'Rain' = 16, 'Freezing Rain' = 17, 'Snow' = 18, 'Unknown Precipitation' = 19, 'Ground Fog' = 21, 'Freezing Fog' = 22),
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`location` Point,
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`elevation` Float32,
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`name` LowCardinality(String)
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) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (station_id, date);
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```
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## ClickHouseへの挿入
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### ローカルファイルからの挿入
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ローカルファイルからデータを挿入するには以下のようにします(ClickHouseクライアントから):
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```sql
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INSERT INTO noaa FROM INFILE '<path>/noaa_enriched.parquet'
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```
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ここで `<path>` はディスク上のローカルファイルのフルパスです。
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このロードの速度を向上する方法については[こちら](https://clickhouse.com/blog/real-world-data-noaa-climate-data#load-the-data)を参照してください。
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### S3からの挿入
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```sql
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INSERT INTO noaa SELECT *
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FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/noaa/noaa_enriched.parquet')
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|
```
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これを高速化する方法については、大量データロードのチューニングに関する[ブログ投稿](https://clickhouse.com/blog/supercharge-your-clickhouse-data-loads-part2)を参照してください。
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## サンプルクエリ
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### これまでの最高気温
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```sql
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SELECT
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tempMax / 10 AS maxTemp,
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location,
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name,
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date
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FROM blogs.noaa
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|
WHERE tempMax > 500
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ORDER BY
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tempMax DESC,
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|
date ASC
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LIMIT 5
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┌─maxTemp─┬─location──────────┬─name───────────────────────────────────────────┬───────date─┐
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|
│ 56.7 │ (-116.8667,36.45) │ CA GREENLAND RCH │ 1913-07-10 │
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│ 56.7 │ (-115.4667,32.55) │ MEXICALI (SMN) │ 1949-08-20 │
|
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|
│ 56.7 │ (-115.4667,32.55) │ MEXICALI (SMN) │ 1949-09-18 │
|
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|
│ 56.7 │ (-115.4667,32.55) │ MEXICALI (SMN) │ 1952-07-17 │
|
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|
│ 56.7 │ (-115.4667,32.55) │ MEXICALI (SMN) │ 1952-09-04 │
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└─────────┴───────────────────┴────────────────────────────────────────────────┴────────────┘
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5 rows in set. Elapsed: 0.514 sec. Processed 1.06 billion rows, 4.27 GB (2.06 billion rows/s., 8.29 GB/s.)
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```
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[記録の文書](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_weather_records#Highest_temperatures_ever_recorded)されている[Furnace Creek](https://www.google.com/maps/place/36%C2%B027'00.0%22N+116%C2%B052'00.1%22W/@36.1329666,-116.1104099,8.95z/data=!4m5!3m4!1s0x0:0xf2ed901b860f4446!8m2!3d36.45!4d-116.8667)と2023年の状態として矛盾なく一致しています。
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### ベストスキーリゾート
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屋内雪の少ない[スキーリゾートのリスト](https://gist.githubusercontent.com/gingerwizard/dd022f754fd128fdaf270e58fa052e35/raw/622e03c37460f17ef72907afe554cb1c07f91f23/ski_resort_stats.csv)を利用し、それと過去5年間の雪の多い上位1000気象台を結びつけます。この結びつけを[geoDistance](https://clickhouse.com/docs/ja/sql-reference/functions/geo/coordinates/#geodistance)でソートし、結果を距離が20km未満のものに絞り込み、各リゾートの上位結果を選び、総雪量でソートします。また、高度が1800m以上のリゾートに制限を設けて、優れたスキー条件の広範な指標を示します。
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```sql
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SELECT
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|
resort_name,
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|
total_snow / 1000 AS total_snow_m,
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|
resort_location,
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|
month_year
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|
FROM
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|
(
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|
WITH resorts AS
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|
(
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|
SELECT
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|
resort_name,
|
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|
state,
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|||
|
(lon, lat) AS resort_location,
|
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|
'US' AS code
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FROM url('https://gist.githubusercontent.com/gingerwizard/dd022f754fd128fdaf270e58fa052e35/raw/622e03c37460f17ef72907afe554cb1c07f91f23/ski_resort_stats.csv', CSVWithNames)
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)
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SELECT
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resort_name,
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highest_snow.station_id,
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geoDistance(resort_location.1, resort_location.2, station_location.1, station_location.2) / 1000 AS distance_km,
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highest_snow.total_snow,
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resort_location,
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station_location,
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month_year
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FROM
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(
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SELECT
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sum(snowfall) AS total_snow,
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station_id,
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any(location) AS station_location,
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month_year,
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substring(station_id, 1, 2) AS code
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FROM noaa
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WHERE (date > '2017-01-01') AND (code = 'US') AND (elevation > 1800)
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GROUP BY
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station_id,
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toYYYYMM(date) AS month_year
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ORDER BY total_snow DESC
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LIMIT 1000
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) AS highest_snow
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INNER JOIN resorts ON highest_snow.code = resorts.code
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WHERE distance_km < 20
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ORDER BY
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resort_name ASC,
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total_snow DESC
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LIMIT 1 BY
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resort_name,
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station_id
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)
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ORDER BY total_snow DESC
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LIMIT 5
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┌─resort_name──────────┬─total_snow_m─┬─resort_location─┬─month_year─┐
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│ Sugar Bowl, CA │ 7.799 │ (-120.3,39.27) │ 201902 │
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│ Donner Ski Ranch, CA │ 7.799 │ (-120.34,39.31) │ 201902 │
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│ Boreal, CA │ 7.799 │ (-120.35,39.33) │ 201902 │
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│ Homewood, CA │ 4.926 │ (-120.17,39.08) │ 201902 │
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│ Alpine Meadows, CA │ 4.926 │ (-120.22,39.17) │ 201902 │
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└──────────────────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────┘
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5 rows in set. Elapsed: 0.750 sec. Processed 689.10 million rows, 3.20 GB (918.20 million rows/s., 4.26 GB/s.)
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Peak memory usage: 67.66 MiB.
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```
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## 謝辞
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このデータを準備し、クレンジングし、配布する努力をしてきたグローバル気象データネットワークの方々に感謝いたします。このデータを利用することができ、感謝しております。
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Menne, M.J., I. Durre, B. Korzeniewski, S. McNeal, K. Thomas, X. Yin, S. Anthony, R. Ray, R.S. Vose, B.E.Gleason, and T.G. Houston, 2012: Global Historical Climatology Network - Daily (GHCN-Daily), Version 3. [使用したサブセットの指示、例:Version 3.25]。NOAA National Centers for Environmental Information http://doi.org/10.7289/V5D21VHZ [17/08/2020]
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