ClickHouse/docs/ru/getting-started/example-datasets/cell-towers.md

---
slug: /ru/getting-started/example-datasets/cell-towers
sidebar_position: 21
sidebar_label: Вышки сотовой связи
---

# Вышки сотовой связи {#cell-towers}

Источник этого набора данных (dataset) - самая большая в мире открытая база данных о сотовых вышках - [OpenCellid](https://www.opencellid.org/). К 2021-му году здесь накопилось более, чем 40 миллионов записей о сотовых вышках (GSM, LTE, UMTS, и т.д.) по всему миру с их географическими координатами и метаданными (код страны, сети, и т.д.).

OpenCelliD Project имеет лицензию Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License, и мы распространяем снэпшот набора данных по условиям этой же лицензии. После авторизации можно загрузить последнюю версию набора данных.

## Как получить набор данных {#get-the-dataset}

1. Загрузите снэпшот набора данных за февраль 2021 [отсюда](https://datasets.clickhouse.com/cell_towers.csv.xz) (729 MB).

2. Если нужно, проверьте полноту и целостность при помощи команды:

```
md5sum cell_towers.csv.xz
8cf986f4a0d9f12c6f384a0e9192c908  cell_towers.csv.xz
```

3. Распакуйте набор данных при помощи команды:

```
xz -d cell_towers.csv.xz
```

4. Создайте таблицу:

```
CREATE TABLE cell_towers
(
    radio Enum8('' = 0, 'CDMA' = 1, 'GSM' = 2, 'LTE' = 3, 'NR' = 4, 'UMTS' = 5),
    mcc UInt16,
    net UInt16,
    area UInt16,
    cell UInt64,
    unit Int16,
    lon Float64,
    lat Float64,
    range UInt32,
    samples UInt32,
    changeable UInt8,
    created DateTime,
    updated DateTime,
    averageSignal UInt8
)
ENGINE = MergeTree ORDER BY (radio, mcc, net, created);
```

5. Вставьте данные:
```
clickhouse-client --query "INSERT INTO cell_towers FORMAT CSVWithNames" < cell_towers.csv
```

## Примеры {#examples}

1. Количество вышек по типам:

```
SELECT radio, count() AS c FROM cell_towers GROUP BY radio ORDER BY c DESC

┌─radio─┬────────c─┐
│ UMTS  │ 20686487 │
│ LTE   │ 12101148 │
│ GSM   │  9931312 │
│ CDMA  │   556344 │
│ NR    │      867 │
└───────┴──────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.011 sec. Processed 43.28 million rows, 43.28 MB (3.83 billion rows/s., 3.83 GB/s.)
```

2. Количество вышек по [мобильному коду страны (MCC)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Mobile_Country_Code):

```
SELECT mcc, count() FROM cell_towers GROUP BY mcc ORDER BY count() DESC LIMIT 10

┌─mcc─┬─count()─┐
│ 310 │ 5024650 │
│ 262 │ 2622423 │
│ 250 │ 1953176 │
│ 208 │ 1891187 │
│ 724 │ 1836150 │
│ 404 │ 1729151 │
│ 234 │ 1618924 │
│ 510 │ 1353998 │
│ 440 │ 1343355 │
│ 311 │ 1332798 │
└─────┴─────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.019 sec. Processed 43.28 million rows, 86.55 MB (2.33 billion rows/s., 4.65 GB/s.)
```

Можно увидеть, что по количеству вышек лидируют следующие страны: США, Германия, Россия.

Вы также можете создать [внешний словарь](../../sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts.md) в ClickHouse для того, чтобы расшифровать эти значения.

## Пример использования {#use-case}

Рассмотрим применение функции `pointInPolygon`.

1. Создаем таблицу, в которой будем хранить многоугольники:

```
CREATE TEMPORARY TABLE moscow (polygon Array(Tuple(Float64, Float64)));
```

2. Очертания Москвы выглядят приблизительно так ("Новая Москва" в них не включена):

```
INSERT INTO moscow VALUES ([(37.84172564285271, 55.78000432402266), (37.8381207618713, 55.775874525970494), (37.83979446823122, 55.775626746008065), (37.84243326983639, 55.77446586811748), (37.84262672750849, 55.771974101091104), (37.84153238623039, 55.77114545193181), (37.841124690460184, 55.76722010265554), (37.84239076983644, 55.76654891107098), (37.842283558197025, 55.76258709833121), (37.8421759312134, 55.758073999993734), (37.84198330422974, 55.75381499999371), (37.8416827275085, 55.749277102484484), (37.84157576190186, 55.74794544108413), (37.83897929098507, 55.74525257875241), (37.83739676451868, 55.74404373042019), (37.838732481460525, 55.74298009816793), (37.841183997352545, 55.743060321833575), (37.84097476190185, 55.73938799999373), (37.84048155819702, 55.73570799999372), (37.840095812164286, 55.73228210777237), (37.83983814285274, 55.73080491981639), (37.83846476321406, 55.729799917464675), (37.83835745269769, 55.72919751082619), (37.838636380279524, 55.72859509486539), (37.8395161005249, 55.727705075632784), (37.83897964285276, 55.722727886185154), (37.83862557539366, 55.72034817326636), (37.83559735744853, 55.71944437307499), (37.835370708803126, 55.71831419154461), (37.83738169402022, 55.71765218986692), (37.83823396494291, 55.71691750159089), (37.838056931213345, 55.71547311301385), (37.836812846557606, 55.71221445615604), (37.83522525396725, 55.709331054395555), (37.83269301586908, 55.70953687463627), (37.829667367706236, 55.70903403789297), (37.83311126588435, 55.70552351822608), (37.83058993121339, 55.70041317726053), (37.82983872750851, 55.69883771404813), (37.82934501586913, 55.69718947487017), (37.828926414016685, 55.69504441658371), (37.82876530422971, 55.69287499999378), (37.82894754100031, 55.690759754047335), (37.827697554878185, 55.68951421135665), (37.82447346292115, 55.68965045405069), (37.83136543914793, 55.68322046195302), (37.833554015869154, 55.67814012759211), (37.83544184655761, 55.67295011628339), (37.837480388885474, 55.6672498719639), (37.838960677246064, 55.66316274139358), (37.83926093121332, 55.66046999999383), (37.839025050262435, 55.65869897264431), (37.83670784390257, 55.65794084879904), (37.835656529083245, 55.65694309303843), (37.83704060449217, 55.65689306460552), (37.83696819873806, 55.65550363526252), (37.83760389616388, 55.65487847246661), (37.83687972750851, 55.65356745541324), (37.83515216004943, 55.65155951234079), (37.83312418518067, 55.64979413590619), (37.82801726983639, 55.64640836412121), (37.820614174591, 55.64164525405531), (37.818908190475426, 55.6421883258084), (37.81717543386075, 55.64112490388471), (37.81690987037274, 55.63916106913107), (37.815099354492155, 55.637925371757085), (37.808769150787356, 55.633798276884455), (37.80100123544311, 55.62873670012244), (37.79598013491824, 55.62554336109055), (37.78634567724606, 55.62033499605651), (37.78334147619623, 55.618768681480326), (37.77746201055901, 55.619855533402706), (37.77527329626457, 55.61909966711279), (37.77801986242668, 55.618770300976294), (37.778212973541216, 55.617257701952106), (37.77784818518065, 55.61574504433011), (37.77016867724609, 55.61148576294007), (37.760191219573976, 55.60599579539028), (37.75338926983641, 55.60227892751446), (37.746329965606634, 55.59920577639331), (37.73939925396728, 55.59631430313617), (37.73273665739439, 55.5935318803559), (37.7299954450912, 55.59350760316188), (37.7268679946899, 55.59469840523759), (37.72626726983634, 55.59229549697373), (37.7262673598022, 55.59081598950582), (37.71897193121335, 55.5877595845419), (37.70871550793456, 55.58393177431724), (37.700497489410374, 55.580917323756644), (37.69204305026244, 55.57778089778455), (37.68544477378839, 55.57815154690915), (37.68391050793454, 55.57472945079756), (37.678803592590306, 55.57328235936491), (37.6743402539673, 55.57255251445782), (37.66813862698363, 55.57216388774464), (37.617927457672096, 55.57505691895805), (37.60443099999999, 55.5757737568051), (37.599683515869145, 55.57749105910326), (37.59754177842709, 55.57796291823627), (37.59625834786988, 55.57906686095235), (37.59501783265684, 55.57746616444403
```

3. Проверяем, сколько сотовых вышек находится в Москве:

```
SELECT count() FROM cell_towers WHERE pointInPolygon((lon, lat), (SELECT * FROM moscow))

┌─count()─┐
│  310463 │
└─────────┘

1 rows in set. Elapsed: 0.067 sec. Processed 43.28 million rows, 692.42 MB (645.83 million rows/s., 10.33 GB/s.)
```

Вы можете протестировать другие запросы с помощью интерактивного ресурса [Playground](https://sql.clickhouse.com). Например, [вот так](https://sql.clickhouse.com?query_id=UV8M4MAGS2PWAUOAYAAARM). Однако, обратите внимание, что здесь нельзя создавать временные таблицы.