ClickHouse/docs/ja/chdb/guides/querying-parquet.md

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title: Parquetファイルをクエリする方法
sidebar_label: Parquetファイルのクエリ
slug: /ja/chdb/guides/querying-parquet
description: chDBを使用してParquetファイルをクエリする方法を学びます。
keywords: [chdb, parquet]
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世界中のデータの多くはAmazon S3バケットに存在しています。このガイドでは、chDBを使用してそのデータをクエリする方法を学びます。

## セットアップ

まず、仮想環境を作成しましょう:

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

次に、chDBをインストールします。バージョン2.0.2以上であることを確認してください:

```bash
pip install "chdb>=2.0.2"
```

次に、iPythonをインストールします:

```bash
pip install ipython
```

`ipython`を使用してこのガイドのコマンドを実行します。起動するには以下を実行します:

```bash
ipython
```

また、Pythonスクリプトやお好みのノートブックでコードを使用することもできます。

## Parquetメタデータの探索

これから、[Amazonレビュー](/docs/ja/getting-started/example-datasets/amazon-reviews)データセットのParquetファイルを探索します。まず、`chDB`をインストールしましょう:

```python
import chdb
```

Parquetファイルをクエリする際に、[`ParquetMetadata`](/docs/ja/interfaces/formats#parquetmetadata-data-format-parquet-metadata)入力フォーマットを使用して、ファイルの内容ではなくParquetメタデータを返すことができます。このフォーマットを使用する際に返されるフィールドを`DESCRIBE`句を使って確認しましょう:

```python
query = """
DESCRIBE s3(
  'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet', 
  ParquetMetadata
)
SETTINGS describe_compact_output=1
"""

chdb.query(query, 'TabSeparated')
```

```text
num_columns	UInt64
num_rows	UInt64
num_row_groups	UInt64
format_version	String
metadata_size	UInt64
total_uncompressed_size	UInt64
total_compressed_size	UInt64
columns	Array(Tuple(name String, path String, max_definition_level UInt64, max_repetition_level UInt64, physical_type String, logical_type String, compression String, total_uncompressed_size UInt64, total_compressed_size UInt64, space_saved String, encodings Array(String)))
row_groups	Array(Tuple(num_columns UInt64, num_rows UInt64, total_uncompressed_size UInt64, total_compressed_size UInt64, columns Array(Tuple(name String, path String, total_compressed_size UInt64, total_uncompressed_size UInt64, have_statistics Bool, statistics Tuple(num_values Nullable(UInt64), null_count Nullable(UInt64), distinct_count Nullable(UInt64), min Nullable(String), max Nullable(String))))))
```

現在、このファイルのメタデータを見てみましょう。`columns`と`row_groups`は多くのプロパティを含むタプルの配列なので、今回はそれらを除外します。

```python
query = """
SELECT * EXCEPT(columns, row_groups)
FROM s3(
  'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet', 
  ParquetMetadata
)
"""

chdb.query(query, 'Vertical')
```

```text
Row 1:
──────
num_columns:             15
num_rows:                41905631
num_row_groups:          42
format_version:          2.6
metadata_size:           79730
total_uncompressed_size: 14615827169
total_compressed_size:   9272262304
```

この出力から、このParquetファイルには40百万行以上の行があり、42の行グループに分割され、各行に15のカラムが含まれていることがわかります。行グループはデータを論理的に水平に分割したものです。各行グループには関連するメタデータがあり、クエリツールはそのメタデータを使用してファイルを効率的にクエリできます。

行グループの1つを見てみましょう:

```python
query = """
WITH rowGroups AS (
    SELECT rg
    FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet',
    ParquetMetadata
    )
    ARRAY JOIN row_groups AS rg
    LIMIT 1
)
SELECT tupleElement(c, 'name') AS name, tupleElement(c, 'total_compressed_size') AS total_compressed_size, 
       tupleElement(c, 'total_uncompressed_size') AS total_uncompressed_size,
       tupleElement(tupleElement(c, 'statistics'), 'min') AS min,
       tupleElement(tupleElement(c, 'statistics'), 'max') AS max
FROM rowGroups
ARRAY JOIN tupleElement(rg, 'columns') AS c
"""

chdb.query(query, 'DataFrame')
```

```text
                 name  total_compressed_size  total_uncompressed_size                                                min                                                max
0         review_date                    493                      646                                              16455                                              16472
1         marketplace                     66                       64                                                 US                                                 US
2         customer_id                5207967                  7997207                                              10049                                           53096413
3           review_id               14748425                 17991290                                     R10004U8OQDOGE                                      RZZZUTBAV1RYI
4          product_id                8003456                 13969668                                         0000032050                                         BT00DDVMVQ
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```

## Parquetファイルのクエリ

次に、ファイルの内容をクエリします。上記のクエリを調整して、`ParquetMetadata`を削除し、すべてのレビューで最も人気のある`star_rating`を計算してみましょう:

```python
query = """
SELECT star_rating, count() AS count, formatReadableQuantity(count)
FROM s3(
  'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet'
)
GROUP BY ALL
ORDER BY star_rating
"""

chdb.query(query, 'DataFrame')
```

```text
   star_rating     count formatReadableQuantity(count())
0            1   3253070                    3.25 million
1            2   1865322                    1.87 million
2            3   3130345                    3.13 million
3            4   6578230                    6.58 million
4            5  27078664                   27.08 million
```

興味深いことに、5つ星レビューは他のすべての評価を合わせたものよりも多いことがわかります。Amazonの商品が好まれているように見えますが、もし気に入らない場合は評価を付けないことが多いようです。