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ClickHouse/docs/ja/chdb/guides/jupysql.md

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2024-11-18 02:58:58 +00:00
---
title: JupySQLとchDB
sidebar_label: JupySQL
slug: /ja/chdb/guides/jupysql
description: BunのためのchDBのインストール方法
keywords: [chdb, jupysql]
---
[JupySQL](https://jupysql.ploomber.io/en/latest/quick-start.html) は、JupyterノートブックやiPythonシェルでSQLを実行するためのPythonライブラリです。
このガイドでは、chDBとJupySQLを使ってデータをクエリする方法を学びます。
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</div>
## 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、JupySQL、iPython、およびJupyter Labをインストールします：
```bash
pip install jupysql ipython jupyterlab
```
iPythonでJupySQLを使用できるように、以下を実行して起動します：
```bash
ipython
```
あるいは、Jupyter Labで以下を実行して起動できます：
```bash
jupyter lab
```
:::note
Jupyter Labを使用している場合、ガイドの続きを行う前にノートブックを作成する必要があります。
:::
## データセットのダウンロード
[Jeff Sackmannのtennis_atp](https://github.com/JeffSackmann/tennis_atp) データセットを使用します。このデータセットは、選手とそのランキングに関するメタデータを含んでいます。
最初にランキングファイルをダウンロードしましょう：
```python
from urllib.request import urlretrieve
```
```python
files = ['00s', '10s', '20s', '70s', '80s', '90s', 'current']
base = "https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/master"
for file in files:
_ = urlretrieve(
f"{base}/atp_rankings_{file}.csv",
f"atp_rankings_{file}.csv",
)
```
## chDBとJupySQLの設定
次に、chDBの`dbapi`モジュールをインポートします：
```python
from chdb import dbapi
```
そして、chDB接続を作成します。
保存したデータはすべて`atp.chdb`ディレクトリに保存されます：
```python
conn = dbapi.connect(path="atp.chdb")
```
次に、`sql`マジックをロードし、chDBへの接続を作成します：
```python
%load_ext sql
%sql conn --alias chdb
```
次に、クエリの結果が切り捨てられないように表示制限を設定します：
```python
%config SqlMagic.displaylimit = None
```
## CSVファイルのデータクエリ
`atp_rankings`プレフィックスのついた複数のファイルをダウンロードしました。
`DESCRIBE`句を使ってスキーマを理解しましょう：
```python
%%sql
DESCRIBE file('atp_rankings*.csv')
SETTINGS describe_compact_output=1,
schema_inference_make_columns_nullable=0
```
```text
+--------------+-------+
| name | type |
+--------------+-------+
| ranking_date | Int64 |
| rank | Int64 |
| player | Int64 |
| points | Int64 |
+--------------+-------+
```
また、ファイルに対して直接`SELECT`クエリを書いてデータの内容を確認することもできます：
```python
%sql SELECT * FROM file('atp_rankings*.csv') LIMIT 1
```
```text
+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
| 20000110 | 1 | 101736 | 4135 |
+--------------+------+--------+--------+
```
データのフォーマットが少し不思議です。
この日付をきれいにし、`REPLACE`句を使ってクリーンな`ranking_date`を返します：
```python
%%sql
SELECT * REPLACE (
toDate(parseDateTime32BestEffort(toString(ranking_date))) AS ranking_date
)
FROM file('atp_rankings*.csv')
LIMIT 10
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
```
```text
+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
| 2000-01-10 | 1 | 101736 | 4135 |
| 2000-01-10 | 2 | 102338 | 2915 |
| 2000-01-10 | 3 | 101948 | 2419 |
| 2000-01-10 | 4 | 103017 | 2184 |
| 2000-01-10 | 5 | 102856 | 2169 |
| 2000-01-10 | 6 | 102358 | 2107 |
| 2000-01-10 | 7 | 102839 | 1966 |
| 2000-01-10 | 8 | 101774 | 1929 |
| 2000-01-10 | 9 | 102701 | 1846 |
| 2000-01-10 | 10 | 101990 | 1739 |
+--------------+------+--------+--------+
```
## CSVファイルをchDBにインポート
これでこれらCSVファイルからのデータをテーブルに保存します。
デフォルトのデータベースではデータがディスクに保存されないので、最初に別のデータベースを作成する必要があります：
```python
%sql CREATE DATABASE atp
```
次に、CSVファイルのデータ構造から派生するスキーマを持つ`rankings`というテーブルを作成します：
```python
%%sql
CREATE TABLE atp.rankings
ENGINE=MergeTree
ORDER BY ranking_date AS
SELECT * REPLACE (
toDate(parseDateTime32BestEffort(toString(ranking_date))) AS ranking_date
)
FROM file('atp_rankings*.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
```
テーブル内のデータを簡単に確認しましょう：
```python
%sql SELECT * FROM atp.rankings LIMIT 10
```
```text
+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
| 2000-01-10 | 1 | 101736 | 4135 |
| 2000-01-10 | 2 | 102338 | 2915 |
| 2000-01-10 | 3 | 101948 | 2419 |
| 2000-01-10 | 4 | 103017 | 2184 |
| 2000-01-10 | 5 | 102856 | 2169 |
| 2000-01-10 | 6 | 102358 | 2107 |
| 2000-01-10 | 7 | 102839 | 1966 |
| 2000-01-10 | 8 | 101774 | 1929 |
| 2000-01-10 | 9 | 102701 | 1846 |
| 2000-01-10 | 10 | 101990 | 1739 |
+--------------+------+--------+--------+
```
見た目は良さそうです。予想通り、CSVファイルを直接クエリしたときと同じ出力です。
選手のメタデータについても同じプロセスに従います。
今回はデータがすべて単一のCSVファイル内にあるので、そのファイルをダウンロードしましょう：
```python
_ = urlretrieve(
f"{base}/atp_players.csv",
"atp_players.csv",
)
```
次に、CSVファイルの内容に基づいて`players`というテーブルを作成します。
また、`dob`フィールドを`Date32`型にしてきれいにします。
> ClickHouseでは、`Date`型は1970年以降の日付のみをサポートしています。`dob`カラムが1970年以前の日付を含むため、代わりに`Date32`型を使用します。
```python
%%sql
CREATE TABLE atp.players
Engine=MergeTree
ORDER BY player_id AS
SELECT * REPLACE (
makeDate32(
toInt32OrNull(substring(toString(dob), 1, 4)),
toInt32OrNull(substring(toString(dob), 5, 2)),
toInt32OrNull(substring(toString(dob), 7, 2))
)::Nullable(Date32) AS dob
)
FROM file('atp_players.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
```
実行が完了したら、取り込んだデータを確認してみましょう：
```python
%sql SELECT * FROM atp.players LIMIT 10
```
```text
+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+
| player_id | name_first | name_last | hand | dob | ioc | height | wikidata_id |
+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+
| 100001 | Gardnar | Mulloy | R | 1913-11-22 | USA | 185 | Q54544 |
| 100002 | Pancho | Segura | R | 1921-06-20 | ECU | 168 | Q54581 |
| 100003 | Frank | Sedgman | R | 1927-10-02 | AUS | 180 | Q962049 |
| 100004 | Giuseppe | Merlo | R | 1927-10-11 | ITA | 0 | Q1258752 |
| 100005 | Richard | Gonzalez | R | 1928-05-09 | USA | 188 | Q53554 |
| 100006 | Grant | Golden | R | 1929-08-21 | USA | 175 | Q3115390 |
| 100007 | Abe | Segal | L | 1930-10-23 | RSA | 0 | Q1258527 |
| 100008 | Kurt | Nielsen | R | 1930-11-19 | DEN | 0 | Q552261 |
| 100009 | Istvan | Gulyas | R | 1931-10-14 | HUN | 0 | Q51066 |
| 100010 | Luis | Ayala | R | 1932-09-18 | CHI | 170 | Q1275397 |
+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+
```
## chDBでのクエリ
データの取り込みが完了したので、いよいよ楽しい部分です - データをクエリしましょう！
テニス選手は、参戦したトーナメントでの成績に基づいてポイントを獲得します。
ポイントは52週間のローリング期間で各選手に対して評価されます。
各選手が獲得した最大ポイントとその時のランキングを見つけるクエリを書きます：
```python
%%sql
SELECT name_first, name_last,
max(points) as maxPoints,
argMax(rank, points) as rank,
argMax(ranking_date, points) as date
FROM atp.players
JOIN atp.rankings ON rankings.player = players.player_id
GROUP BY ALL
ORDER BY maxPoints DESC
LIMIT 10
```
```text
+------------+-----------+-----------+------+------------+
| name_first | name_last | maxPoints | rank | date |
+------------+-----------+-----------+------+------------+
| Novak | Djokovic | 16950 | 1 | 2016-06-06 |
| Rafael | Nadal | 15390 | 1 | 2009-04-20 |
| Andy | Murray | 12685 | 1 | 2016-11-21 |
| Roger | Federer | 12315 | 1 | 2012-10-29 |
| Daniil | Medvedev | 10780 | 2 | 2021-09-13 |
| Carlos | Alcaraz | 9815 | 1 | 2023-08-21 |
| Dominic | Thiem | 9125 | 3 | 2021-01-18 |
| Jannik | Sinner | 8860 | 2 | 2024-05-06 |
| Stefanos | Tsitsipas | 8350 | 3 | 2021-09-20 |
| Alexander | Zverev | 8240 | 4 | 2021-08-23 |
+------------+-----------+-----------+------+------------+
```
このリストにある選手の中には、非常に多くのポイントを獲得しながらも1位にならなかった選手がいるのが興味深いです。
## クエリの保存
クエリは`%%sql`マジックの同じ行で`--save`パラメータを使用して保存できます。
`--no-execute`パラメータにより、クエリの実行はスキップされます。
```python
%%sql --save best_points --no-execute
SELECT name_first, name_last,
max(points) as maxPoints,
argMax(rank, points) as rank,
argMax(ranking_date, points) as date
FROM atp.players
JOIN atp.rankings ON rankings.player = players.player_id
GROUP BY ALL
ORDER BY maxPoints DESC
```
保存されたクエリを実行すると、実行前に共通テーブル式（CTE）に変換されます。
次のクエリでは、1位にランクインしたときにプレーヤーが達成した最大ポイントを計算します：
```python
%sql select * FROM best_points WHERE rank=1
```
```text
+-------------+-----------+-----------+------+------------+
| name_first | name_last | maxPoints | rank | date |
+-------------+-----------+-----------+------+------------+
| Novak | Djokovic | 16950 | 1 | 2016-06-06 |
| Rafael | Nadal | 15390 | 1 | 2009-04-20 |
| Andy | Murray | 12685 | 1 | 2016-11-21 |
| Roger | Federer | 12315 | 1 | 2012-10-29 |
| Carlos | Alcaraz | 9815 | 1 | 2023-08-21 |
| Pete | Sampras | 5792 | 1 | 1997-08-11 |
| Andre | Agassi | 5652 | 1 | 1995-08-21 |
| Lleyton | Hewitt | 5205 | 1 | 2002-08-12 |
| Gustavo | Kuerten | 4750 | 1 | 2001-09-10 |
| Juan Carlos | Ferrero | 4570 | 1 | 2003-10-20 |
| Stefan | Edberg | 3997 | 1 | 1991-02-25 |
| Jim | Courier | 3973 | 1 | 1993-08-23 |
| Ivan | Lendl | 3420 | 1 | 1990-02-26 |
| Ilie | Nastase | 0 | 1 | 1973-08-27 |
+-------------+-----------+-----------+------+------------+
```
## パラメータを使用したクエリ
クエリ内でパラメータを使用することもできます。
パラメータは通常の変数です：
```python
rank = 10
```
次に`{{variable}}`構文をクエリ内で使用できます。
以下のクエリでは、プレーヤーがトップ10にランクインした初日と最終日との間の日数が最短のプレーヤーを見つけます：
```python
%%sql
SELECT name_first, name_last,
MIN(ranking_date) AS earliest_date,
MAX(ranking_date) AS most_recent_date,
most_recent_date - earliest_date AS days,
1 + (days/7) AS weeks
FROM atp.rankings
JOIN atp.players ON players.player_id = rankings.player
WHERE rank <= {{rank}}
GROUP BY ALL
ORDER BY days
LIMIT 10
```
```text
+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+
| name_first | name_last | earliest_date | most_recent_date | days | weeks |
+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+
| Alex | Metreveli | 1974-06-03 | 1974-06-03 | 0 | 1 |
| Mikael | Pernfors | 1986-09-22 | 1986-09-22 | 0 | 1 |
| Felix | Mantilla | 1998-06-08 | 1998-06-08 | 0 | 1 |
| Wojtek | Fibak | 1977-07-25 | 1977-07-25 | 0 | 1 |
| Thierry | Tulasne | 1986-08-04 | 1986-08-04 | 0 | 1 |
| Lucas | Pouille | 2018-03-19 | 2018-03-19 | 0 | 1 |
| John | Alexander | 1975-12-15 | 1975-12-15 | 0 | 1 |
| Nicolas | Massu | 2004-09-13 | 2004-09-20 | 7 | 2 |
| Arnaud | Clement | 2001-04-02 | 2001-04-09 | 7 | 2 |
| Ernests | Gulbis | 2014-06-09 | 2014-06-23 | 14 | 3 |
+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+
```
## ヒストグラムのプロット
JupySQLには限定的なチャート機能もあります。
ボックスプロットやヒストグラムを作成できます。
ここでは、100位以内にランクインしたそれぞれのレンキングを達成した選手の数をカウントするヒストグラムを作成しますが、その前にプレーヤーが達成したランクを計算するクエリを書いて保存しましょう：
```python
%%sql --save players_per_rank --no-execute
select distinct player, rank
FROM atp.rankings
WHERE rank <= 100
```
次に、次の手順でヒストグラムを作成できます：
```python
from sql.ggplot import ggplot, geom_histogram, aes
plot = (
ggplot(
table="players_per_rank",
with_="players_per_rank",
mapping=aes(x="rank", fill="#69f0ae", color="#fff"),
) + geom_histogram(bins=100)
)
```
<img src={require('./images/players_per_rank.png').default} class="image" alt="Self-managed ClickHouseからの移行" style={{width: '90%', padding: '30px'}}/>
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