thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-11-22 23:52:03 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Update UK price paid.

Browse Source 
Update UK price paid.
This commit is contained in:
romanzhukov 2021-09-13 17:29:51 +03:00
parent 057312a6f4
commit 3ce302c76c
3 changed files with 395 additions and 373 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
docs/en/getting-started/example-datasets/opensky.md
View File

@ -3,7 +3,7 @@ toc_priority: 20
toc_title: OpenSky toc_title: OpenSky
--- ---
# Crowdsourced air traffic data from The OpenSky Network 2020 # Crowdsourced air traffic data from The OpenSky Network 2020
> The data in this dataset is derived and cleaned from the full OpenSky dataset to illustrate the development of air traffic during the COVID-19 pandemic. It spans all flights seen by the network's more than 2500 members since 1 January 2019. More data will be periodically included in the dataset until the end of the COVID-19 pandemic. > The data in this dataset is derived and cleaned from the full OpenSky dataset to illustrate the development of air traffic during the COVID-19 pandemic. It spans all flights seen by the network's more than 2500 members since 1 January 2019. More data will be periodically included in the dataset until the end of the COVID-19 pandemic.
@ -414,4 +414,4 @@ Result:
### Online Playground ### Online Playground
The data is uploaded to ClickHouse Playground, [example](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUCiAgICBvcmlnaW4sCiAgICBjb3VudCgpLAogICAgcm91bmQoYXZnKGdlb0Rpc3RhbmNlKGxvbmdpdHVkZV8xLCBsYXRpdHVkZV8xLCBsb25naXR1ZGVfMiwgbGF0aXR1ZGVfMikpKSBBUyBkaXN0YW5jZSwKICAgIGJhcihkaXN0YW5jZSwgMCwgMTAwMDAwMDAsIDEwMCkgQVMgYmFyCkZST00gb3BlbnNreQpXSEVSRSBvcmlnaW4gIT0gJycKR1JPVVAgQlkgb3JpZ2luCk9SREVSIEJZIGNvdW50KCkgREVTQwpMSU1JVCAxMDA=). You can test other queries to this data set using the interactive resource [Online Playground](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play). For example, [like this](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUCiAgICBvcmlnaW4sCiAgICBjb3VudCgpLAogICAgcm91bmQoYXZnKGdlb0Rpc3RhbmNlKGxvbmdpdHVkZV8xLCBsYXRpdHVkZV8xLCBsb25naXR1ZGVfMiwgbGF0aXR1ZGVfMikpKSBBUyBkaXN0YW5jZSwKICAgIGJhcihkaXN0YW5jZSwgMCwgMTAwMDAwMDAsIDEwMCkgQVMgYmFyCkZST00gb3BlbnNreQpXSEVSRSBvcmlnaW4gIT0gJycKR1JPVVAgQlkgb3JpZ2luCk9SREVSIEJZIGNvdW50KCkgREVTQwpMSU1JVCAxMDA=). However, please note that you cannot create temporary tables here.

32
docs/en/getting-started/example-datasets/uk-price-paid.md
View File

@ -6,7 +6,7 @@ toc_title: UK Property Price Paid
# UK Property Price Paid # UK Property Price Paid
The dataset contains data about prices paid for real-estate property in England and Wales. The data is available since year 1995. The dataset contains data about prices paid for real-estate property in England and Wales. The data is available since year 1995.
The size of the dataset in uncompressed form is about 4 GiB and it will take about 226 MiB in ClickHouse. The size of the dataset in uncompressed form is about 4 GiB and it will take about 278 MiB in ClickHouse.
Source: https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads Source: https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads
Description of the fields: https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-paid-data Description of the fields: https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-paid-data
@ -15,6 +15,8 @@ Contains HM Land Registry data © Crown copyright and database right 2021. This
## Download the Dataset ## Download the Dataset
Run the command:
```bash ```bash
wget http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv wget http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv
``` ```
@ -114,7 +116,7 @@ Result:
│ 26321785 │ │ 26321785 │
└──────────┘ └──────────┘
The size of dataset in ClickHouse is just 278 MiB: The size of dataset in ClickHouse is just 278 MiB, check it.
Query: Query:
@ -132,7 +134,7 @@ Result:
## Run Some Queries ## Run Some Queries
### Average price per year: ### Query 1. Average Price Per Year
Query: Query:
@ -174,7 +176,7 @@ Result:
└──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘
``` ```
### Average price per year in London: ### Query 2. Average Price per Year in London
Query: Query:
@ -218,7 +220,7 @@ Result:
Something happened in 2013. I don't have a clue. Maybe you have a clue what happened in 2020? Something happened in 2013. I don't have a clue. Maybe you have a clue what happened in 2020?
### The most expensive neighborhoods: ### Query 3. The Most Expensive Neighborhoods
Query: Query:
@ -347,13 +349,13 @@ Result:
└──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ └──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
``` ```
## Let's speed up queries using projections ## Let's Speed Up Queries Using Projections
[Projections](https://../../sql-reference/statements/alter/projection/) allow to improve queries speed by storing pre-aggregated data. [Projections](https://../../sql-reference/statements/alter/projection/) allow to improve queries speed by storing pre-aggregated data.
### Build a projection ### Build a Projection
Create an aggregate projection by dimensions `toYear(date)`, `district`, `town`. Create an aggregate projection by dimensions `toYear(date)`, `district`, `town`:
```sql ```sql
ALTER TABLE uk_price_paid ALTER TABLE uk_price_paid
@ -373,7 +375,7 @@ ALTER TABLE uk_price_paid
); );
``` ```
Populate the projection for existing data (without it projection will be created for only newly inserted data). Populate the projection for existing data (without it projection will be created for only newly inserted data):
```sql ```sql
ALTER TABLE uk_price_paid ALTER TABLE uk_price_paid
@ -381,17 +383,17 @@ ALTER TABLE uk_price_paid
SETTINGS mutations_sync = 1; SETTINGS mutations_sync = 1;
``` ```
## Test performance ## Test Performance
Let's run the same 3 queries. Let's run the same 3 queries.
Enable projections for selects Enable projections for selects:
```sql ```sql
SET allow_experimental_projection_optimization = 1; SET allow_experimental_projection_optimization = 1;
``` ```
### Query 1. Average price per year ### Query 1. Average Price Per Year
Query: Query:
@ -439,7 +441,7 @@ Result:
└──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘
``` ```
### Query 2. Average price per year in London ### Query 2. Average Price Per Year in London
Query: Query:
@ -488,7 +490,7 @@ Result:
└──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ └──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘
``` ```
### Query 3. The most expensive neighborhoods ### Query 3. The Most Expensive Neighborhoods
The condition (date >= '2020-01-01') needs to be modified to match projection dimension (toYear(date) >= 2020). The condition (date >= '2020-01-01') needs to be modified to match projection dimension (toYear(date) >= 2020).
@ -638,6 +640,6 @@ no projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.069 sec. Processed 26.32 million rows
projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.029 sec. Processed 8.08 thousand rows, 511.08 KB (276.06 thousand rows/s., 17.47 MB/s.) projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.029 sec. Processed 8.08 thousand rows, 511.08 KB (276.06 thousand rows/s., 17.47 MB/s.)
``` ```
### Test it in Playground ### Test It in Playground
The data is uploaded to ClickHouse Playground, [example](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==). The data is uploaded to ClickHouse Playground, [example](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==).

732
docs/ru/getting-started/example-datasets/uk-price-paid.md
View File

@ -1,27 +1,35 @@
--- ---
toc_priority: 20 toc_priority: 20
toc_title: UK Property Price Paid toc_title: Данные о недвижимости в Великобритании
--- ---
# UK Property Price Paid # Данные о недвижимости в Великобритании
The dataset contains data about prices paid for real-estate property in England and Wales. The data is available since year 1995. Набор данных содержит данные о ценах, уплаченных за недвижимость в Англии и Уэльсе.
The size of the dataset in uncompressed form is about 4 GiB and it will take about 226 MiB in ClickHouse. Данные доступны с 1995 года.
Размер набора данных в несжатом виде составляет около 4 гигабайт, а в ClickHouse он займет около 278 Мбайт.
Source: https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads
Description of the fields: https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-paid-data
Contains HM Land Registry data © Crown copyright and database right 2021. This data is licensed under the Open Government Licence v3.0. Источник: https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads
Описание полей таблицы: https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-paid-data
## Download the Dataset Содержит данные HM Land Registry data © Авторское право короны и право на базу данных 2021.
Crown Авторское право Короны и право на базу данных 2021. Эти данные лицензированы в соответствии с лицензией Open Government Licence v3.0.
## Загрузите набор данных
Выполните команду:
```bash ```bash
wget http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv wget http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv
``` ```
Download will take about 2 minutes with good internet connection. Загрузка займет около 2 минут при хорошем подключении к Интернету.
## Create the Table ## Создайте таблицу
```sql ```sql
CREATE TABLE uk_price_paid CREATE TABLE uk_price_paid
@ -44,20 +52,20 @@ CREATE TABLE uk_price_paid
) ENGINE = MergeTree ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2); ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
``` ```
## Preprocess and Import Data ## Обработайте и импортируйте данные
We will use `clickhouse-local` tool for data preprocessing and `clickhouse-client` to upload it. Мы будем использовать инструмент `clickhouse-local` для предварительной обработки данных и `clickhouse-client` для загрузки данных.
In this example, we define the structure of source data from the CSV file and specify a query to preprocess the data with `clickhouse-local`. В этом примере мы определяем структуру исходных данных из CSV-файла и указываем запрос для предварительной обработки данных с помощью `clickhouse-local`.
The preprocessing is: Предварительная обработка включает:
- splitting the postcode to two different columns `postcode1` and `postcode2` that is better for storage and queries; - разделение почтового индекса на два разных столбца `postcode1` и `postcode2`, что лучше подходит для хранения данных и выполнения запросов к ним;
- coverting the `time` field to date as it only contains 00:00 time; - преобразование поля `time` в `Date`, поскольку оно содержит только время 00:00;
- ignoring the `uuid` field because we don't need it for analysis; - поле `uuid` игнорируется, потому что оно не будет использовано нами для анализа;
- transforming `type` and `duration` to more readable Enum fields with function `transform`; - преобразование полей `type` and `duration` в более читаемые поля типа `Enum` с помощью функции `transform`;
- transforming `is_new` and `category` fields from single-character string (`Y`/`N` and `A`/`B`) to UInt8 field with 0 and 1. - преобразование полей `is_new` и `category` из односимвольной строки (`Y`/`N` и `A`/`B`) в поле `UInt8` со значениями 0 и 1 соответственно.
Preprocessed data is piped directly to `clickhouse-client` to be inserted into ClickHouse table in streaming fashion. Предварительно обработанные данные передаются непосредственно в `clickhouse-client` для вставки в таблицу ClickHouse потоковым способом.
```bash ```bash
clickhouse-local --input-format CSV --structure ' clickhouse-local --input-format CSV --structure '
@ -98,127 +106,129 @@ clickhouse-local --input-format CSV --structure '
FROM table" --date_time_input_format best_effort < pp-complete.csv | clickhouse-client --query "INSERT INTO uk_price_paid FORMAT TSV" FROM table" --date_time_input_format best_effort < pp-complete.csv | clickhouse-client --query "INSERT INTO uk_price_paid FORMAT TSV"
``` ```
It will take about 40 seconds. Выполнение запроса займет около 40 секунд.
## Validate the Data ## Проверьте импортированные данные
Query: Запрос:
```sql ```sql
SELECT count() FROM uk_price_paid; SELECT count() FROM uk_price_paid;
``` ```
Result: Результат:
```text ┌──count()─┐
26248711 │ 26321785 │
``` └──────────┘
The size of dataset in ClickHouse is just 226 MiB: Размер набора данных в ClickHouse составляет всего 278 МБ, проверьте это.
Query: Запрос:
```sql ```sql
SELECT formatReadableSize(total_bytes) FROM system.tables WHERE name = 'uk_price_paid'; SELECT formatReadableSize(total_bytes) FROM system.tables WHERE name = 'uk_price_paid';
``` ```
Result: Результат:
```text ```text
226.40 MiB ┌─formatReadableSize(total_bytes)─┐
│ 278.80 MiB │
└─────────────────────────────────┘
``` ```
## Run Some Queries ## Примеры запросов
### Average price per year ### Запрос 1. Средняя цена за год
Query: Запрос:
```sql ```sql
SELECT toYear(date) AS year, round(avg(price)) AS price, bar(price, 0, 1000000, 80) FROM uk_price_paid GROUP BY year ORDER BY year; SELECT toYear(date) AS year, round(avg(price)) AS price, bar(price, 0, 1000000, 80) FROM uk_price_paid GROUP BY year ORDER BY year;
``` ```
Result: Результат:
```text ```text
┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐ ┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐
│ 1995 │ 67932 │ █████▍ │ │ 1995 │ 67932 │ █████▍ │
│ 1996 │ 71505 │ █████▋ │ │ 1996 │ 71505 │ █████▋ │
│ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │ │ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │
│ 1998 │ 85435 │ ██████▋ │ │ 1998 │ 85436 │ ██████▋ │
│ 1999 │ 96036 │ ███████▋ │ │ 1999 │ 96037 │ ███████▋ │
│ 2000 │ 107478 │ ████████▌ │ │ 2000 │ 107479 │ ████████▌ │
│ 2001 │ 118886 │ █████████▌ │ │ 2001 │ 118885 │ █████████▌ │
│ 2002 │ 137940 │ ███████████ │ │ 2002 │ 137941 │ ███████████ │
│ 2003 │ 155888 │ ████████████▍ │ │ 2003 │ 155889 │ ████████████▍ │
│ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │ │ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │
│ 2005 │ 189350 │ ███████████████▏ │ │ 2005 │ 189351 │ ███████████████▏ │
│ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │ │ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │
│ 2007 │ 219377 │ █████████████████▌ │ │ 2007 │ 219378 │ █████████████████▌ │
│ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │ │ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │
│ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │ │ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │
│ 2010 │ 236110 │ ██████████████████▊ │ │ 2010 │ 236109 │ ██████████████████▊ │
│ 2011 │ 232804 │ ██████████████████▌ │ │ 2011 │ 232805 │ ██████████████████▌ │
│ 2012 │ 238366 │ ███████████████████ │ │ 2012 │ 238367 │ ███████████████████ │
│ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │ │ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │
│ 2014 │ 279917 │ ██████████████████████▍ │ │ 2014 │ 279915 │ ██████████████████████▍ │
│ 2015 │ 297264 │ ███████████████████████▋ │ │ 2015 │ 297266 │ ███████████████████████▋ │
│ 2016 │ 313197 │ █████████████████████████ │ │ 2016 │ 313201 │ █████████████████████████ │
│ 2017 │ 346070 │ ███████████████████████████▋ │ │ 2017 │ 346097 │ ███████████████████████████▋ │
│ 2018 │ 350117 │ ████████████████████████████ │ │ 2018 │ 350116 │ ████████████████████████████ │
│ 2019 │ 351010 │ ████████████████████████████ │ │ 2019 │ 351013 │ ████████████████████████████ │
│ 2020 │ 368974 │ █████████████████████████████▌ │ │ 2020 │ 369420 │ █████████████████████████████▌ │
│ 2021 │ 384351 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2021 │ 386903 │ ██████████████████████████████▊ │
└──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘
27 rows in set. Elapsed: 0.027 sec. Processed 26.25 million rows, 157.49 MB (955.96 million rows/s., 5.74 GB/s.)
``` ```
### Average price per year in London: ### Запрос 2. Средняя цена за год в Лондоне
Query: Запрос:
```sql ```sql
SELECT toYear(date) AS year, round(avg(price)) AS price, bar(price, 0, 2000000, 100) FROM uk_price_paid WHERE town = 'LONDON' GROUP BY year ORDER BY year; SELECT toYear(date) AS year, round(avg(price)) AS price, bar(price, 0, 2000000, 100) FROM uk_price_paid WHERE town = 'LONDON' GROUP BY year ORDER BY year;
``` ```
Результат:
```text ```text
┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐ ┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐
│ 1995 │ 109112 │ █████▍ │ │ 1995 │ 109116 │ █████▍ │
│ 1996 │ 118667 │ █████▊ │ │ 1996 │ 118667 │ █████▊ │
│ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │ │ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │
│ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │ │ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │
│ 1999 │ 180633 │ █████████ │ │ 1999 │ 180637 │ █████████ │
│ 2000 │ 215830 │ ██████████▋ │ │ 2000 │ 215838 │ ██████████▋ │
│ 2001 │ 232996 │ ███████████▋ │ │ 2001 │ 232994 │ ███████████▋ │
│ 2002 │ 263672 │ █████████████▏ │ │ 2002 │ 263670 │ █████████████▏ │
│ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │ │ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │
│ 2004 │ 304665 │ ███████████████▏ │ │ 2004 │ 304666 │ ███████████████▏ │
│ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │ │ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │
│ 2006 │ 356192 │ █████████████████▋ │ │ 2006 │ 356191 │ █████████████████▋ │
│ 2007 │ 404055 │ ████████████████████▏ │ │ 2007 │ 404054 │ ████████████████████▏ │
│ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │ │ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │
│ 2009 │ 427754 │ █████████████████████▍ │ │ 2009 │ 427753 │ █████████████████████▍ │
│ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │ │ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │
│ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │ │ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │
│ 2012 │ 519441 │ █████████████████████████▊ │ │ 2012 │ 519442 │ █████████████████████████▊ │
│ 2013 │ 616209 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2013 │ 616212 │ ██████████████████████████████▋ │
│ 2014 │ 724144 │ ████████████████████████████████████▏ │ │ 2014 │ 724154 │ ████████████████████████████████████▏ │
│ 2015 │ 792112 │ ███████████████████████████████████████▌ │ │ 2015 │ 792129 │ ███████████████████████████████████████▌ │
│ 2016 │ 843568 │ ██████████████████████████████████████████▏ │ │ 2016 │ 843655 │ ██████████████████████████████████████████▏ │
│ 2017 │ 982566 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2017 │ 982642 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │
│ 2018 │ 1016845 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │ │ 2018 │ 1016835 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │
│ 2019 │ 1043277 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2019 │ 1042849 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │
│ 2020 │ 1003963 │ ██████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2020 │ 1011889 │ ██████████████████████████████████████████████████▌ │
│ 2021 │ 940794 │ ███████████████████████████████████████████████ │ │ 2021 │ 960343 │ ████████████████████████████████████████████████ │
└──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ └──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘
27 rows in set. Elapsed: 0.024 sec. Processed 26.25 million rows, 76.88 MB (1.08 billion rows/s., 3.15 GB/s.)
``` ```
Something happened in 2013. I don't have a clue. Maybe you have a clue what happened in 2020? Что-то случилось в 2013 году. Я понятия не имею. Может быть, вы имеете представление о том, что произошло в 2020 году?
### The most expensive neighborhoods: ### Запрос 3. Самые дорогие районы
Запрос:
```sql ```sql
SELECT SELECT
@ -237,124 +247,121 @@ ORDER BY price DESC
LIMIT 100; LIMIT 100;
``` ```
```text Результат:
┌─town─────────────────┬─district───────────────┬────c─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 5000000, 100)────────────────────────────┐
│ LONDON │ CITY OF WESTMINSTER │ 3372 │ 3305225 │ ██████████████████████████████████████████████████████████████████ │
│ LONDON │ CITY OF LONDON │ 257 │ 3294478 │ █████████████████████████████████████████████████████████████████▊ │
│ LONDON │ KENSINGTON AND CHELSEA │ 2367 │ 2342422 │ ██████████████████████████████████████████████▋ │
│ LEATHERHEAD │ ELMBRIDGE │ 108 │ 1927143 │ ██████████████████████████████████████▌ │
│ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE │ 142 │ 1868819 │ █████████████████████████████████████▍ │
│ LONDON │ CAMDEN │ 2815 │ 1736788 │ ██████████████████████████████████▋ │
│ THORNTON HEATH │ CROYDON │ 521 │ 1733051 │ ██████████████████████████████████▋ │
│ WINDLESHAM │ SURREY HEATH │ 103 │ 1717255 │ ██████████████████████████████████▎ │
│ BARNET │ ENFIELD │ 115 │ 1503458 │ ██████████████████████████████ │
│ OXFORD │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 298 │ 1275200 │ █████████████████████████▌ │
│ LONDON │ ISLINGTON │ 2458 │ 1274308 │ █████████████████████████▍ │
│ COBHAM │ ELMBRIDGE │ 364 │ 1260005 │ █████████████████████████▏ │
│ LONDON │ HOUNSLOW │ 618 │ 1215682 │ ████████████████████████▎ │
│ ASCOT │ WINDSOR AND MAIDENHEAD │ 379 │ 1215146 │ ████████████████████████▎ │
│ LONDON │ RICHMOND UPON THAMES │ 654 │ 1207551 │ ████████████████████████▏ │
│ BEACONSFIELD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 307 │ 1186220 │ ███████████████████████▋ │
│ RICHMOND │ RICHMOND UPON THAMES │ 805 │ 1100420 │ ██████████████████████ │
│ LONDON │ HAMMERSMITH AND FULHAM │ 2888 │ 1062959 │ █████████████████████▎ │
│ WEYBRIDGE │ ELMBRIDGE │ 607 │ 1027161 │ ████████████████████▌ │
│ RADLETT │ HERTSMERE │ 265 │ 1015896 │ ████████████████████▎ │
│ SALCOMBE │ SOUTH HAMS │ 124 │ 1014393 │ ████████████████████▎ │
│ BURFORD │ WEST OXFORDSHIRE │ 102 │ 993100 │ ███████████████████▋ │
│ ESHER │ ELMBRIDGE │ 454 │ 969770 │ ███████████████████▍ │
│ HINDHEAD │ WAVERLEY │ 128 │ 967786 │ ███████████████████▎ │
│ BROCKENHURST │ NEW FOREST │ 121 │ 967046 │ ███████████████████▎ │
│ LEATHERHEAD │ GUILDFORD │ 191 │ 964489 │ ███████████████████▎ │
│ GERRARDS CROSS │ BUCKINGHAMSHIRE │ 376 │ 958555 │ ███████████████████▏ │
│ EAST MOLESEY │ ELMBRIDGE │ 181 │ 943457 │ ██████████████████▋ │
│ OLNEY │ MILTON KEYNES │ 220 │ 942892 │ ██████████████████▋ │
│ CHALFONT ST GILES │ BUCKINGHAMSHIRE │ 135 │ 926950 │ ██████████████████▌ │
│ HENLEY-ON-THAMES │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 509 │ 905732 │ ██████████████████ │
│ KINGSTON UPON THAMES │ KINGSTON UPON THAMES │ 889 │ 899689 │ █████████████████▊ │
│ BELVEDERE │ BEXLEY │ 313 │ 895336 │ █████████████████▊ │
│ CRANBROOK │ TUNBRIDGE WELLS │ 404 │ 888190 │ █████████████████▋ │
│ LONDON │ EALING │ 2460 │ 865893 │ █████████████████▎ │
│ MAIDENHEAD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 114 │ 863814 │ █████████████████▎ │
│ LONDON │ MERTON │ 1958 │ 857192 │ █████████████████▏ │
│ GUILDFORD │ WAVERLEY │ 131 │ 854447 │ █████████████████ │
│ LONDON │ HACKNEY │ 3088 │ 846571 │ ████████████████▊ │
│ LYMM │ WARRINGTON │ 285 │ 839920 │ ████████████████▋ │
│ HARPENDEN │ ST ALBANS │ 606 │ 836994 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ WANDSWORTH │ 6113 │ 832292 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ SOUTHWARK │ 3612 │ 831319 │ ████████████████▋ │
│ BERKHAMSTED │ DACORUM │ 502 │ 830356 │ ████████████████▌ │
│ KINGS LANGLEY │ DACORUM │ 137 │ 821358 │ ████████████████▍ │
│ TONBRIDGE │ TUNBRIDGE WELLS │ 339 │ 806736 │ ████████████████▏ │
│ EPSOM │ REIGATE AND BANSTEAD │ 157 │ 805903 │ ████████████████ │
│ WOKING │ GUILDFORD │ 161 │ 803283 │ ████████████████ │
│ STOCKBRIDGE │ TEST VALLEY │ 168 │ 801973 │ ████████████████ │
│ TEDDINGTON │ RICHMOND UPON THAMES │ 539 │ 798591 │ ███████████████▊ │
│ OXFORD │ VALE OF WHITE HORSE │ 329 │ 792907 │ ███████████████▋ │
│ LONDON │ BARNET │ 3624 │ 789583 │ ███████████████▋ │
│ TWICKENHAM │ RICHMOND UPON THAMES │ 1090 │ 787760 │ ███████████████▋ │
│ LUTON │ CENTRAL BEDFORDSHIRE │ 196 │ 786051 │ ███████████████▋ │
│ TONBRIDGE │ MAIDSTONE │ 277 │ 785746 │ ███████████████▋ │
│ TOWCESTER │ WEST NORTHAMPTONSHIRE │ 186 │ 783532 │ ███████████████▋ │
│ LONDON │ LAMBETH │ 4832 │ 783422 │ ███████████████▋ │
│ LUTTERWORTH │ HARBOROUGH │ 515 │ 781775 │ ███████████████▋ │
│ WOODSTOCK │ WEST OXFORDSHIRE │ 135 │ 777499 │ ███████████████▌ │
│ ALRESFORD │ WINCHESTER │ 196 │ 775577 │ ███████████████▌ │
│ LONDON │ NEWHAM │ 2942 │ 768551 │ ███████████████▎ │
│ ALDERLEY EDGE │ CHESHIRE EAST │ 168 │ 768280 │ ███████████████▎ │
│ MARLOW │ BUCKINGHAMSHIRE │ 301 │ 762784 │ ███████████████▎ │
│ BILLINGSHURST │ CHICHESTER │ 134 │ 760920 │ ███████████████▏ │
│ LONDON │ TOWER HAMLETS │ 4183 │ 759635 │ ███████████████▏ │
│ MIDHURST │ CHICHESTER │ 245 │ 759101 │ ███████████████▏ │
│ THAMES DITTON │ ELMBRIDGE │ 227 │ 753347 │ ███████████████ │
│ POTTERS BAR │ WELWYN HATFIELD │ 163 │ 752926 │ ███████████████ │
│ REIGATE │ REIGATE AND BANSTEAD │ 555 │ 740961 │ ██████████████▋ │
│ TADWORTH │ REIGATE AND BANSTEAD │ 477 │ 738997 │ ██████████████▋ │
│ SEVENOAKS │ SEVENOAKS │ 1074 │ 734658 │ ██████████████▋ │
│ PETWORTH │ CHICHESTER │ 138 │ 732432 │ ██████████████▋ │
│ BOURNE END │ BUCKINGHAMSHIRE │ 127 │ 730742 │ ██████████████▌ │
│ PURLEY │ CROYDON │ 540 │ 727721 │ ██████████████▌ │
│ OXTED │ TANDRIDGE │ 320 │ 726078 │ ██████████████▌ │
│ LONDON │ HARINGEY │ 2988 │ 724573 │ ██████████████▍ │
│ BANSTEAD │ REIGATE AND BANSTEAD │ 373 │ 713834 │ ██████████████▎ │
│ PINNER │ HARROW │ 480 │ 712166 │ ██████████████▏ │
│ MALMESBURY │ WILTSHIRE │ 293 │ 707747 │ ██████████████▏ │
│ RICKMANSWORTH │ THREE RIVERS │ 732 │ 705400 │ ██████████████ │
│ SLOUGH │ BUCKINGHAMSHIRE │ 359 │ 705002 │ ██████████████ │
│ GREAT MISSENDEN │ BUCKINGHAMSHIRE │ 214 │ 704904 │ ██████████████ │
│ READING │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 295 │ 701697 │ ██████████████ │
│ HYTHE │ FOLKESTONE AND HYTHE │ 457 │ 700334 │ ██████████████ │
│ WELWYN │ WELWYN HATFIELD │ 217 │ 699649 │ █████████████▊ │
│ CHIGWELL │ EPPING FOREST │ 242 │ 697869 │ █████████████▊ │
│ BARNET │ BARNET │ 906 │ 695680 │ █████████████▊ │
│ HASLEMERE │ CHICHESTER │ 120 │ 694028 │ █████████████▊ │
│ LEATHERHEAD │ MOLE VALLEY │ 748 │ 692026 │ █████████████▋ │
│ LONDON │ BRENT │ 1945 │ 690799 │ █████████████▋ │
│ HASLEMERE │ WAVERLEY │ 258 │ 690765 │ █████████████▋ │
│ NORTHWOOD │ HILLINGDON │ 252 │ 690753 │ █████████████▋ │
│ WALTON-ON-THAMES │ ELMBRIDGE │ 871 │ 689431 │ █████████████▋ │
│ INGATESTONE │ BRENTWOOD │ 150 │ 688345 │ █████████████▋ │
│ OXFORD │ OXFORD │ 1761 │ 686114 │ █████████████▋ │
│ CHISLEHURST │ BROMLEY │ 410 │ 682892 │ █████████████▋ │
│ KINGS LANGLEY │ THREE RIVERS │ 109 │ 682320 │ █████████████▋ │
│ ASHTEAD │ MOLE VALLEY │ 280 │ 680483 │ █████████████▌ │
│ WOKING │ SURREY HEATH │ 269 │ 679035 │ █████████████▌ │
│ ASCOT │ BRACKNELL FOREST │ 160 │ 678632 │ █████████████▌ │
└──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
100 rows in set. Elapsed: 0.039 sec. Processed 26.25 million rows, 278.03 MB (674.32 million rows/s., 7.14 GB/s.) ```text
┌─town─────────────────┬─district───────────────┬────c─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 5000000, 100)────────────────────────────┐
│ LONDON │ CITY OF WESTMINSTER │ 3606 │ 3280239 │ █████████████████████████████████████████████████████████████████▌ │
│ LONDON │ CITY OF LONDON │ 274 │ 3160502 │ ███████████████████████████████████████████████████████████████▏ │
│ LONDON │ KENSINGTON AND CHELSEA │ 2550 │ 2308478 │ ██████████████████████████████████████████████▏ │
│ LEATHERHEAD │ ELMBRIDGE │ 114 │ 1897407 │ █████████████████████████████████████▊ │
│ LONDON │ CAMDEN │ 3033 │ 1805404 │ ████████████████████████████████████ │
│ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE │ 156 │ 1753247 │ ███████████████████████████████████ │
│ WINDLESHAM │ SURREY HEATH │ 108 │ 1677613 │ █████████████████████████████████▌ │
│ THORNTON HEATH │ CROYDON │ 546 │ 1671721 │ █████████████████████████████████▍ │
│ BARNET │ ENFIELD │ 124 │ 1505840 │ ██████████████████████████████ │
│ COBHAM │ ELMBRIDGE │ 387 │ 1237250 │ ████████████████████████▋ │
│ LONDON │ ISLINGTON │ 2668 │ 1236980 │ ████████████████████████▋ │
│ OXFORD │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 321 │ 1220907 │ ████████████████████████▍ │
│ LONDON │ RICHMOND UPON THAMES │ 704 │ 1215551 │ ████████████████████████▎ │
│ LONDON │ HOUNSLOW │ 671 │ 1207493 │ ████████████████████████▏ │
│ ASCOT │ WINDSOR AND MAIDENHEAD │ 407 │ 1183299 │ ███████████████████████▋ │
│ BEACONSFIELD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 330 │ 1175615 │ ███████████████████████▌ │
│ RICHMOND │ RICHMOND UPON THAMES │ 874 │ 1110444 │ ██████████████████████▏ │
│ LONDON │ HAMMERSMITH AND FULHAM │ 3086 │ 1053983 │ █████████████████████ │
│ SURBITON │ ELMBRIDGE │ 100 │ 1011800 │ ████████████████████▏ │
│ RADLETT │ HERTSMERE │ 283 │ 1011712 │ ████████████████████▏ │
│ SALCOMBE │ SOUTH HAMS │ 127 │ 1011624 │ ████████████████████▏ │
│ WEYBRIDGE │ ELMBRIDGE │ 655 │ 1007265 │ ████████████████████▏ │
│ ESHER │ ELMBRIDGE │ 485 │ 986581 │ ███████████████████▋ │
│ LEATHERHEAD │ GUILDFORD │ 202 │ 977320 │ ███████████████████▌ │
│ BURFORD │ WEST OXFORDSHIRE │ 111 │ 966893 │ ███████████████████▎ │
│ BROCKENHURST │ NEW FOREST │ 129 │ 956675 │ ███████████████████▏ │
│ HINDHEAD │ WAVERLEY │ 137 │ 953753 │ ███████████████████ │
│ GERRARDS CROSS │ BUCKINGHAMSHIRE │ 419 │ 951121 │ ███████████████████ │
│ EAST MOLESEY │ ELMBRIDGE │ 192 │ 936769 │ ██████████████████▋ │
│ CHALFONT ST GILES │ BUCKINGHAMSHIRE │ 146 │ 925515 │ ██████████████████▌ │
│ LONDON │ TOWER HAMLETS │ 4388 │ 918304 │ ██████████████████▎ │
│ OLNEY │ MILTON KEYNES │ 235 │ 910646 │ ██████████████████▏ │
│ HENLEY-ON-THAMES │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 540 │ 902418 │ ██████████████████ │
│ LONDON │ SOUTHWARK │ 3885 │ 892997 │ █████████████████▋ │
│ KINGSTON UPON THAMES │ KINGSTON UPON THAMES │ 960 │ 885969 │ █████████████████▋ │
│ LONDON │ EALING │ 2658 │ 871755 │ █████████████████▍ │
│ CRANBROOK │ TUNBRIDGE WELLS │ 431 │ 862348 │ █████████████████▏ │
│ LONDON │ MERTON │ 2099 │ 859118 │ █████████████████▏ │
│ BELVEDERE │ BEXLEY │ 346 │ 842423 │ ████████████████▋ │
│ GUILDFORD │ WAVERLEY │ 143 │ 841277 │ ████████████████▋ │
│ HARPENDEN │ ST ALBANS │ 657 │ 841216 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ HACKNEY │ 3307 │ 837090 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ WANDSWORTH │ 6566 │ 832663 │ ████████████████▋ │
│ MAIDENHEAD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 123 │ 824299 │ ████████████████▍ │
│ KINGS LANGLEY │ DACORUM │ 145 │ 821331 │ ████████████████▍ │
│ BERKHAMSTED │ DACORUM │ 543 │ 818415 │ ████████████████▎ │
│ GREAT MISSENDEN │ BUCKINGHAMSHIRE │ 226 │ 802807 │ ████████████████ │
│ BILLINGSHURST │ CHICHESTER │ 144 │ 797829 │ ███████████████▊ │
│ WOKING │ GUILDFORD │ 176 │ 793494 │ ███████████████▋ │
│ STOCKBRIDGE │ TEST VALLEY │ 178 │ 793269 │ ███████████████▋ │
│ EPSOM │ REIGATE AND BANSTEAD │ 172 │ 791862 │ ███████████████▋ │
│ TONBRIDGE │ TUNBRIDGE WELLS │ 360 │ 787876 │ ███████████████▋ │
│ TEDDINGTON │ RICHMOND UPON THAMES │ 595 │ 786492 │ ███████████████▋ │
│ TWICKENHAM │ RICHMOND UPON THAMES │ 1155 │ 786193 │ ███████████████▋ │
│ LYNDHURST │ NEW FOREST │ 102 │ 785593 │ ███████████████▋ │
│ LONDON │ LAMBETH │ 5228 │ 774574 │ ███████████████▍ │
│ LONDON │ BARNET │ 3955 │ 773259 │ ███████████████▍ │
│ OXFORD │ VALE OF WHITE HORSE │ 353 │ 772088 │ ███████████████▍ │
│ TONBRIDGE │ MAIDSTONE │ 305 │ 770740 │ ███████████████▍ │
│ LUTTERWORTH │ HARBOROUGH │ 538 │ 768634 │ ███████████████▎ │
│ WOODSTOCK │ WEST OXFORDSHIRE │ 140 │ 766037 │ ███████████████▎ │
│ MIDHURST │ CHICHESTER │ 257 │ 764815 │ ███████████████▎ │
│ MARLOW │ BUCKINGHAMSHIRE │ 327 │ 761876 │ ███████████████▏ │
│ LONDON │ NEWHAM │ 3237 │ 761784 │ ███████████████▏ │
│ ALDERLEY EDGE │ CHESHIRE EAST │ 178 │ 757318 │ ███████████████▏ │
│ LUTON │ CENTRAL BEDFORDSHIRE │ 212 │ 754283 │ ███████████████ │
│ PETWORTH │ CHICHESTER │ 154 │ 754220 │ ███████████████ │
│ ALRESFORD │ WINCHESTER │ 219 │ 752718 │ ███████████████ │
│ POTTERS BAR │ WELWYN HATFIELD │ 174 │ 748465 │ ██████████████▊ │
│ HASLEMERE │ CHICHESTER │ 128 │ 746907 │ ██████████████▊ │
│ TADWORTH │ REIGATE AND BANSTEAD │ 502 │ 743252 │ ██████████████▋ │
│ THAMES DITTON │ ELMBRIDGE │ 244 │ 741913 │ ██████████████▋ │
│ REIGATE │ REIGATE AND BANSTEAD │ 581 │ 738198 │ ██████████████▋ │
│ BOURNE END │ BUCKINGHAMSHIRE │ 138 │ 735190 │ ██████████████▋ │
│ SEVENOAKS │ SEVENOAKS │ 1156 │ 730018 │ ██████████████▌ │
│ OXTED │ TANDRIDGE │ 336 │ 729123 │ ██████████████▌ │
│ INGATESTONE │ BRENTWOOD │ 166 │ 728103 │ ██████████████▌ │
│ LONDON │ BRENT │ 2079 │ 720605 │ ██████████████▍ │
│ LONDON │ HARINGEY │ 3216 │ 717780 │ ██████████████▎ │
│ PURLEY │ CROYDON │ 575 │ 716108 │ ██████████████▎ │
│ WELWYN │ WELWYN HATFIELD │ 222 │ 710603 │ ██████████████▏ │
│ RICKMANSWORTH │ THREE RIVERS │ 798 │ 704571 │ ██████████████ │
│ BANSTEAD │ REIGATE AND BANSTEAD │ 401 │ 701293 │ ██████████████ │
│ CHIGWELL │ EPPING FOREST │ 261 │ 701203 │ ██████████████ │
│ PINNER │ HARROW │ 528 │ 698885 │ █████████████▊ │
│ HASLEMERE │ WAVERLEY │ 280 │ 696659 │ █████████████▊ │
│ SLOUGH │ BUCKINGHAMSHIRE │ 396 │ 694917 │ █████████████▊ │
│ WALTON-ON-THAMES │ ELMBRIDGE │ 946 │ 692395 │ █████████████▋ │
│ READING │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 318 │ 691988 │ █████████████▋ │
│ NORTHWOOD │ HILLINGDON │ 271 │ 690643 │ █████████████▋ │
│ FELTHAM │ HOUNSLOW │ 763 │ 688595 │ █████████████▋ │
│ ASHTEAD │ MOLE VALLEY │ 303 │ 687923 │ █████████████▋ │
│ BARNET │ BARNET │ 975 │ 686980 │ █████████████▋ │
│ WOKING │ SURREY HEATH │ 283 │ 686669 │ █████████████▋ │
│ MALMESBURY │ WILTSHIRE │ 323 │ 683324 │ █████████████▋ │
│ AMERSHAM │ BUCKINGHAMSHIRE │ 496 │ 680962 │ █████████████▌ │
│ CHISLEHURST │ BROMLEY │ 430 │ 680209 │ █████████████▌ │
│ HYTHE │ FOLKESTONE AND HYTHE │ 490 │ 676908 │ █████████████▌ │
│ MAYFIELD │ WEALDEN │ 101 │ 676210 │ █████████████▌ │
│ ASCOT │ BRACKNELL FOREST │ 168 │ 676004 │ █████████████▌ │
└──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
``` ```
### Test it in Playground ## Ускорьте запросы с помощью проекций
The data is uploaded to ClickHouse Playground, [example](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==). [Проекции](https://../../sql-reference/statements/alter/projection/) позволяют повысить скорость запросов за счет хранения предварительно агрегированных данных.
## Let's speed up queries using projections ### Создайте проекцию
[Projections](https://../../sql-reference/statements/alter/projection/) allow to improve queries speed by storing pre-aggregated data. Создайте агрегирующую проекцию по параметрам `toYear(date)`, `district`, `town`:
### Build a projection
Create an aggregate projection by dimensions (toYear(date), district, town):
```sql ```sql
ALTER TABLE uk_price_paid ALTER TABLE uk_price_paid
@ -374,7 +381,7 @@ ALTER TABLE uk_price_paid
); );
``` ```
Populate the projection for existing data (without it projection will be created for only newly inserted data) Заполните проекцию для текущих данных (иначе проекция будет создана только для добавляемых данных):
```sql ```sql
ALTER TABLE uk_price_paid ALTER TABLE uk_price_paid
@ -382,18 +389,19 @@ ALTER TABLE uk_price_paid
SETTINGS mutations_sync = 1; SETTINGS mutations_sync = 1;
``` ```
## Test performance ## Проверьте производительность
Enable projections for selects and let's run the same 3 queries. Давайте выполним те же 3 запроса.
Включите поддержку проекций:
```sql ```sql
set allow_experimental_projection_optimization=1; SET allow_experimental_projection_optimization = 1;
``` ```
### Запрос 1. Средняя цена за год
### Average price per year Запрос:
Query:
```sql ```sql
SELECT SELECT
@ -405,45 +413,43 @@ GROUP BY year
ORDER BY year ASC; ORDER BY year ASC;
``` ```
Result: Результат:
```text ```text
┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐ ┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐
│ 1995 │ 67932 │ █████▍ │ │ 1995 │ 67932 │ █████▍ │
│ 1996 │ 71505 │ █████▋ │ │ 1996 │ 71505 │ █████▋ │
│ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │ │ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │
│ 1998 │ 85435 │ ██████▋ │ │ 1998 │ 85436 │ ██████▋ │
│ 1999 │ 96036 │ ███████▋ │ │ 1999 │ 96037 │ ███████▋ │
│ 2000 │ 107478 │ ████████▌ │ │ 2000 │ 107479 │ ████████▌ │
│ 2001 │ 118886 │ █████████▌ │ │ 2001 │ 118885 │ █████████▌ │
│ 2002 │ 137940 │ ███████████ │ │ 2002 │ 137941 │ ███████████ │
│ 2003 │ 155888 │ ████████████▍ │ │ 2003 │ 155889 │ ████████████▍ │
│ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │ │ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │
│ 2005 │ 189350 │ ███████████████▏ │ │ 2005 │ 189351 │ ███████████████▏ │
│ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │ │ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │
│ 2007 │ 219377 │ █████████████████▌ │ │ 2007 │ 219378 │ █████████████████▌ │
│ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │ │ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │
│ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │ │ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │
│ 2010 │ 236110 │ ██████████████████▊ │ │ 2010 │ 236109 │ ██████████████████▊ │
│ 2011 │ 232804 │ ██████████████████▌ │ │ 2011 │ 232805 │ ██████████████████▌ │
│ 2012 │ 238366 │ ███████████████████ │ │ 2012 │ 238367 │ ███████████████████ │
│ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │ │ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │
│ 2014 │ 279917 │ ██████████████████████▍ │ │ 2014 │ 279915 │ ██████████████████████▍ │
│ 2015 │ 297264 │ ███████████████████████▋ │ │ 2015 │ 297266 │ ███████████████████████▋ │
│ 2016 │ 313197 │ █████████████████████████ │ │ 2016 │ 313201 │ █████████████████████████ │
│ 2017 │ 346070 │ ███████████████████████████▋ │ │ 2017 │ 346097 │ ███████████████████████████▋ │
│ 2018 │ 350117 │ ████████████████████████████ │ │ 2018 │ 350116 │ ████████████████████████████ │
│ 2019 │ 351010 │ ████████████████████████████ │ │ 2019 │ 351013 │ ████████████████████████████ │
│ 2020 │ 368974 │ █████████████████████████████▌ │ │ 2020 │ 369420 │ █████████████████████████████▌ │
│ 2021 │ 384351 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2021 │ 386903 │ ██████████████████████████████▊ │
└──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘
27 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. Processed 106.87 thousand rows, 3.21 MB (31.92 million rows/s., 959.03 MB/s.)
``` ```
### Average price per year in London ### Запрос 2. Средняя цена за год в Лондоне
Query: Запрос:
```sql ```sql
SELECT SELECT
@ -456,45 +462,45 @@ GROUP BY year
ORDER BY year ASC; ORDER BY year ASC;
``` ```
Result: Результат:
```text ```text
┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐ ┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐
│ 1995 │ 109112 │ █████▍ │ │ 1995 │ 109116 │ █████▍ │
│ 1996 │ 118667 │ █████▊ │ │ 1996 │ 118667 │ █████▊ │
│ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │ │ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │
│ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │ │ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │
│ 1999 │ 180633 │ █████████ │ │ 1999 │ 180637 │ █████████ │
│ 2000 │ 215830 │ ██████████▋ │ │ 2000 │ 215838 │ ██████████▋ │
│ 2001 │ 232996 │ ███████████▋ │ │ 2001 │ 232994 │ ███████████▋ │
│ 2002 │ 263672 │ █████████████▏ │ │ 2002 │ 263670 │ █████████████▏ │
│ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │ │ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │
│ 2004 │ 304665 │ ███████████████▏ │ │ 2004 │ 304666 │ ███████████████▏ │
│ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │ │ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │
│ 2006 │ 356192 │ █████████████████▋ │ │ 2006 │ 356191 │ █████████████████▋ │
│ 2007 │ 404055 │ ████████████████████▏ │ │ 2007 │ 404054 │ ████████████████████▏ │
│ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │ │ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │
│ 2009 │ 427754 │ █████████████████████▍ │ │ 2009 │ 427753 │ █████████████████████▍ │
│ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │ │ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │
│ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │ │ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │
│ 2012 │ 519441 │ █████████████████████████▊ │ │ 2012 │ 519442 │ █████████████████████████▊ │
│ 2013 │ 616209 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2013 │ 616212 │ ██████████████████████████████▋ │
│ 2014 │ 724144 │ ████████████████████████████████████▏ │ │ 2014 │ 724154 │ ████████████████████████████████████▏ │
│ 2015 │ 792112 │ ███████████████████████████████████████▌ │ │ 2015 │ 792129 │ ███████████████████████████████████████▌ │
│ 2016 │ 843568 │ ██████████████████████████████████████████▏ │ │ 2016 │ 843655 │ ██████████████████████████████████████████▏ │
│ 2017 │ 982566 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2017 │ 982642 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │
│ 2018 │ 1016845 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │ │ 2018 │ 1016835 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │
│ 2019 │ 1043277 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2019 │ 1042849 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │
│ 2020 │ 1003963 │ ██████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2020 │ 1011889 │ ██████████████████████████████████████████████████▌ │
│ 2021 │ 940794 │ ███████████████████████████████████████████████ │ │ 2021 │ 960343 │ ████████████████████████████████████████████████ │
└──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ └──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘
27 rows in set. Elapsed: 0.005 sec. Processed 106.87 thousand rows, 3.53 MB (23.49 million rows/s., 775.95 MB/s.)
``` ```
### The most expensive neighborhoods: the condition (date >= '2020-01-01') needs to be modified to match projection dimension (toYear(date) >= 2020) ### Запрос 3. Самые дорогие районы
Query: Условие (date >= '2020-01-01') необходимо изменить, чтобы оно соответствовало проекции (toYear(date) >= 2020).
Запрос:
```sql ```sql
SELECT SELECT
@ -513,119 +519,133 @@ ORDER BY price DESC
LIMIT 100; LIMIT 100;
``` ```
Result: Результат:
```text ```text
┌─town─────────────────┬─district───────────────┬────c─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 5000000, 100)────────────────────────────┐ ┌─town─────────────────┬─district───────────────┬────c─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 5000000, 100)────────────────────────────┐
│ LONDON │ CITY OF WESTMINSTER │ 3372 │ 3305225 │ ██████████████████████████████████████████████████████████████████ │ │ LONDON │ CITY OF WESTMINSTER │ 3606 │ 3280239 │ █████████████████████████████████████████████████████████████████▌ │
│ LONDON │ CITY OF LONDON │ 257 │ 3294478 │ █████████████████████████████████████████████████████████████████▊ │ │ LONDON │ CITY OF LONDON │ 274 │ 3160502 │ ███████████████████████████████████████████████████████████████▏ │
│ LONDON │ KENSINGTON AND CHELSEA │ 2367 │ 2342422 │ ██████████████████████████████████████████████▋ │ │ LONDON │ KENSINGTON AND CHELSEA │ 2550 │ 2308478 │ ██████████████████████████████████████████████▏ │
│ LEATHERHEAD │ ELMBRIDGE │ 108 │ 1927143 │ ██████████████████████████████████████▌ │ │ LEATHERHEAD │ ELMBRIDGE │ 114 │ 1897407 │ █████████████████████████████████████▊ │
│ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE │ 142 │ 1868819 │ █████████████████████████████████████▍ │ │ LONDON │ CAMDEN │ 3033 │ 1805404 │ ████████████████████████████████████ │
│ LONDON │ CAMDEN │ 2815 │ 1736788 │ ██████████████████████████████████▋ │ │ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE │ 156 │ 1753247 │ ███████████████████████████████████ │
│ THORNTON HEATH │ CROYDON │ 521 │ 1733051 │ ██████████████████████████████████▋ │ │ WINDLESHAM │ SURREY HEATH │ 108 │ 1677613 │ █████████████████████████████████▌ │
│ WINDLESHAM │ SURREY HEATH │ 103 │ 1717255 │ ██████████████████████████████████▎ │ │ THORNTON HEATH │ CROYDON │ 546 │ 1671721 │ █████████████████████████████████▍ │
│ BARNET │ ENFIELD │ 115 │ 1503458 │ ██████████████████████████████ │ │ BARNET │ ENFIELD │ 124 │ 1505840 │ ██████████████████████████████ │
│ OXFORD │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 298 │ 1275200 │ █████████████████████████▌ │ │ COBHAM │ ELMBRIDGE │ 387 │ 1237250 │ ████████████████████████▋ │
│ LONDON │ ISLINGTON │ 2458 │ 1274308 │ █████████████████████████▍ │ │ LONDON │ ISLINGTON │ 2668 │ 1236980 │ ████████████████████████▋ │
│ COBHAM │ ELMBRIDGE │ 364 │ 1260005 │ █████████████████████████▏ │ │ OXFORD │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 321 │ 1220907 │ ████████████████████████▍ │
│ LONDON │ HOUNSLOW │ 618 │ 1215682 │ ████████████████████████▎ │ │ LONDON │ RICHMOND UPON THAMES │ 704 │ 1215551 │ ████████████████████████▎ │
│ ASCOT │ WINDSOR AND MAIDENHEAD │ 379 │ 1215146 │ ████████████████████████▎ │ │ LONDON │ HOUNSLOW │ 671 │ 1207493 │ ████████████████████████▏ │
│ LONDON │ RICHMOND UPON THAMES │ 654 │ 1207551 │ ████████████████████████▏ │ │ ASCOT │ WINDSOR AND MAIDENHEAD │ 407 │ 1183299 │ ███████████████████████▋ │
│ BEACONSFIELD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 307 │ 1186220 │ ███████████████████████▋ │ │ BEACONSFIELD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 330 │ 1175615 │ ███████████████████████▌ │
│ RICHMOND │ RICHMOND UPON THAMES │ 805 │ 1100420 │ ██████████████████████ │ │ RICHMOND │ RICHMOND UPON THAMES │ 874 │ 1110444 │ ██████████████████████▏ │
│ LONDON │ HAMMERSMITH AND FULHAM │ 2888 │ 1062959 │ █████████████████████▎ │ │ LONDON │ HAMMERSMITH AND FULHAM │ 3086 │ 1053983 │ █████████████████████ │
│ WEYBRIDGE │ ELMBRIDGE │ 607 │ 1027161 │ ████████████████████▌ │ │ SURBITON │ ELMBRIDGE │ 100 │ 1011800 │ ████████████████████▏ │
│ RADLETT │ HERTSMERE │ 265 │ 1015896 │ ████████████████████▎ │ │ RADLETT │ HERTSMERE │ 283 │ 1011712 │ ████████████████████▏ │
│ SALCOMBE │ SOUTH HAMS │ 124 │ 1014393 │ ████████████████████▎ │ │ SALCOMBE │ SOUTH HAMS │ 127 │ 1011624 │ ████████████████████▏ │
│ BURFORD │ WEST OXFORDSHIRE │ 102 │ 993100 │ ███████████████████▋ │ │ WEYBRIDGE │ ELMBRIDGE │ 655 │ 1007265 │ ████████████████████▏ │
│ ESHER │ ELMBRIDGE │ 454 │ 969770 │ ███████████████████▍ │ │ ESHER │ ELMBRIDGE │ 485 │ 986581 │ ███████████████████▋ │
│ HINDHEAD │ WAVERLEY │ 128 │ 967786 │ ███████████████████▎ │ │ LEATHERHEAD │ GUILDFORD │ 202 │ 977320 │ ███████████████████▌ │
│ BROCKENHURST │ NEW FOREST │ 121 │ 967046 │ ███████████████████▎ │ │ BURFORD │ WEST OXFORDSHIRE │ 111 │ 966893 │ ███████████████████▎ │
│ LEATHERHEAD │ GUILDFORD │ 191 │ 964489 │ ███████████████████▎ │ │ BROCKENHURST │ NEW FOREST │ 129 │ 956675 │ ███████████████████▏ │
│ GERRARDS CROSS │ BUCKINGHAMSHIRE │ 376 │ 958555 │ ███████████████████▏ │ │ HINDHEAD │ WAVERLEY │ 137 │ 953753 │ ███████████████████ │
│ EAST MOLESEY │ ELMBRIDGE │ 181 │ 943457 │ ██████████████████▋ │ │ GERRARDS CROSS │ BUCKINGHAMSHIRE │ 419 │ 951121 │ ███████████████████ │
│ OLNEY │ MILTON KEYNES │ 220 │ 942892 │ ██████████████████▋ │ │ EAST MOLESEY │ ELMBRIDGE │ 192 │ 936769 │ ██████████████████▋ │
│ CHALFONT ST GILES │ BUCKINGHAMSHIRE │ 135 │ 926950 │ ██████████████████▌ │ │ CHALFONT ST GILES │ BUCKINGHAMSHIRE │ 146 │ 925515 │ ██████████████████▌ │
│ HENLEY-ON-THAMES │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 509 │ 905732 │ ██████████████████ │ │ LONDON │ TOWER HAMLETS │ 4388 │ 918304 │ ██████████████████▎ │
│ KINGSTON UPON THAMES │ KINGSTON UPON THAMES │ 889 │ 899689 │ █████████████████▊ │ │ OLNEY │ MILTON KEYNES │ 235 │ 910646 │ ██████████████████▏ │
│ BELVEDERE │ BEXLEY │ 313 │ 895336 │ █████████████████▊ │ │ HENLEY-ON-THAMES │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 540 │ 902418 │ ██████████████████ │
│ CRANBROOK │ TUNBRIDGE WELLS │ 404 │ 888190 │ █████████████████▋ │ │ LONDON │ SOUTHWARK │ 3885 │ 892997 │ █████████████████▋ │
│ LONDON │ EALING │ 2460 │ 865893 │ █████████████████▎ │ │ KINGSTON UPON THAMES │ KINGSTON UPON THAMES │ 960 │ 885969 │ █████████████████▋ │
│ MAIDENHEAD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 114 │ 863814 │ █████████████████▎ │ │ LONDON │ EALING │ 2658 │ 871755 │ █████████████████▍ │
│ LONDON │ MERTON │ 1958 │ 857192 │ █████████████████▏ │ │ CRANBROOK │ TUNBRIDGE WELLS │ 431 │ 862348 │ █████████████████▏ │
│ GUILDFORD │ WAVERLEY │ 131 │ 854447 │ █████████████████ │ │ LONDON │ MERTON │ 2099 │ 859118 │ █████████████████▏ │
│ LONDON │ HACKNEY │ 3088 │ 846571 │ ████████████████▊ │ │ BELVEDERE │ BEXLEY │ 346 │ 842423 │ ████████████████▋ │
│ LYMM │ WARRINGTON │ 285 │ 839920 │ ████████████████▋ │ │ GUILDFORD │ WAVERLEY │ 143 │ 841277 │ ████████████████▋ │
│ HARPENDEN │ ST ALBANS │ 606 │ 836994 │ ████████████████▋ │ │ HARPENDEN │ ST ALBANS │ 657 │ 841216 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ WANDSWORTH │ 6113 │ 832292 │ ████████████████▋ │ │ LONDON │ HACKNEY │ 3307 │ 837090 │ ████████████████▋ │
│ LONDON │ SOUTHWARK │ 3612 │ 831319 │ ████████████████▋ │ │ LONDON │ WANDSWORTH │ 6566 │ 832663 │ ████████████████▋ │
│ BERKHAMSTED │ DACORUM │ 502 │ 830356 │ ████████████████▌ │ │ MAIDENHEAD │ BUCKINGHAMSHIRE │ 123 │ 824299 │ ████████████████▍ │
│ KINGS LANGLEY │ DACORUM │ 137 │ 821358 │ ████████████████▍ │ │ KINGS LANGLEY │ DACORUM │ 145 │ 821331 │ ████████████████▍ │
│ TONBRIDGE │ TUNBRIDGE WELLS │ 339 │ 806736 │ ████████████████▏ │ │ BERKHAMSTED │ DACORUM │ 543 │ 818415 │ ████████████████▎ │
│ EPSOM │ REIGATE AND BANSTEAD │ 157 │ 805903 │ ████████████████ │ │ GREAT MISSENDEN │ BUCKINGHAMSHIRE │ 226 │ 802807 │ ████████████████ │
│ WOKING │ GUILDFORD │ 161 │ 803283 │ ████████████████ │ │ BILLINGSHURST │ CHICHESTER │ 144 │ 797829 │ ███████████████▊ │
│ STOCKBRIDGE │ TEST VALLEY │ 168 │ 801973 │ ████████████████ │ │ WOKING │ GUILDFORD │ 176 │ 793494 │ ███████████████▋ │
│ TEDDINGTON │ RICHMOND UPON THAMES │ 539 │ 798591 │ ███████████████▊ │ │ STOCKBRIDGE │ TEST VALLEY │ 178 │ 793269 │ ███████████████▋ │
│ OXFORD │ VALE OF WHITE HORSE │ 329 │ 792907 │ ███████████████▋ │ │ EPSOM │ REIGATE AND BANSTEAD │ 172 │ 791862 │ ███████████████▋ │
│ LONDON │ BARNET │ 3624 │ 789583 │ ███████████████▋ │ │ TONBRIDGE │ TUNBRIDGE WELLS │ 360 │ 787876 │ ███████████████▋ │
│ TWICKENHAM │ RICHMOND UPON THAMES │ 1090 │ 787760 │ ███████████████▋ │ │ TEDDINGTON │ RICHMOND UPON THAMES │ 595 │ 786492 │ ███████████████▋ │
│ LUTON │ CENTRAL BEDFORDSHIRE │ 196 │ 786051 │ ███████████████▋ │ │ TWICKENHAM │ RICHMOND UPON THAMES │ 1155 │ 786193 │ ███████████████▋ │
│ TONBRIDGE │ MAIDSTONE │ 277 │ 785746 │ ███████████████▋ │ │ LYNDHURST │ NEW FOREST │ 102 │ 785593 │ ███████████████▋ │
│ TOWCESTER │ WEST NORTHAMPTONSHIRE │ 186 │ 783532 │ ███████████████▋ │ │ LONDON │ LAMBETH │ 5228 │ 774574 │ ███████████████▍ │
│ LONDON │ LAMBETH │ 4832 │ 783422 │ ███████████████▋ │ │ LONDON │ BARNET │ 3955 │ 773259 │ ███████████████▍ │
│ LUTTERWORTH │ HARBOROUGH │ 515 │ 781775 │ ███████████████▋ │ │ OXFORD │ VALE OF WHITE HORSE │ 353 │ 772088 │ ███████████████▍ │
│ WOODSTOCK │ WEST OXFORDSHIRE │ 135 │ 777499 │ ███████████████▌ │ │ TONBRIDGE │ MAIDSTONE │ 305 │ 770740 │ ███████████████▍ │
│ ALRESFORD │ WINCHESTER │ 196 │ 775577 │ ███████████████▌ │ │ LUTTERWORTH │ HARBOROUGH │ 538 │ 768634 │ ███████████████▎ │
│ LONDON │ NEWHAM │ 2942 │ 768551 │ ███████████████▎ │ │ WOODSTOCK │ WEST OXFORDSHIRE │ 140 │ 766037 │ ███████████████▎ │
│ ALDERLEY EDGE │ CHESHIRE EAST │ 168 │ 768280 │ ███████████████▎ │ │ MIDHURST │ CHICHESTER │ 257 │ 764815 │ ███████████████▎ │
│ MARLOW │ BUCKINGHAMSHIRE │ 301 │ 762784 │ ███████████████▎ │ │ MARLOW │ BUCKINGHAMSHIRE │ 327 │ 761876 │ ███████████████▏ │
│ BILLINGSHURST │ CHICHESTER │ 134 │ 760920 │ ███████████████▏ │ │ LONDON │ NEWHAM │ 3237 │ 761784 │ ███████████████▏ │
│ LONDON │ TOWER HAMLETS │ 4183 │ 759635 │ ███████████████▏ │ │ ALDERLEY EDGE │ CHESHIRE EAST │ 178 │ 757318 │ ███████████████▏ │
│ MIDHURST │ CHICHESTER │ 245 │ 759101 │ ███████████████▏ │ │ LUTON │ CENTRAL BEDFORDSHIRE │ 212 │ 754283 │ ███████████████ │
│ THAMES DITTON │ ELMBRIDGE │ 227 │ 753347 │ ███████████████ │ │ PETWORTH │ CHICHESTER │ 154 │ 754220 │ ███████████████ │
│ POTTERS BAR │ WELWYN HATFIELD │ 163 │ 752926 │ ███████████████ │ │ ALRESFORD │ WINCHESTER │ 219 │ 752718 │ ███████████████ │
│ REIGATE │ REIGATE AND BANSTEAD │ 555 │ 740961 │ ██████████████▋ │ │ POTTERS BAR │ WELWYN HATFIELD │ 174 │ 748465 │ ██████████████▊ │
│ TADWORTH │ REIGATE AND BANSTEAD │ 477 │ 738997 │ ██████████████▋ │ │ HASLEMERE │ CHICHESTER │ 128 │ 746907 │ ██████████████▊ │
│ SEVENOAKS │ SEVENOAKS │ 1074 │ 734658 │ ██████████████▋ │ │ TADWORTH │ REIGATE AND BANSTEAD │ 502 │ 743252 │ ██████████████▋ │
│ PETWORTH │ CHICHESTER │ 138 │ 732432 │ ██████████████▋ │ │ THAMES DITTON │ ELMBRIDGE │ 244 │ 741913 │ ██████████████▋ │
│ BOURNE END │ BUCKINGHAMSHIRE │ 127 │ 730742 │ ██████████████▌ │ │ REIGATE │ REIGATE AND BANSTEAD │ 581 │ 738198 │ ██████████████▋ │
│ PURLEY │ CROYDON │ 540 │ 727721 │ ██████████████▌ │ │ BOURNE END │ BUCKINGHAMSHIRE │ 138 │ 735190 │ ██████████████▋ │
│ OXTED │ TANDRIDGE │ 320 │ 726078 │ ██████████████▌ │ │ SEVENOAKS │ SEVENOAKS │ 1156 │ 730018 │ ██████████████▌ │
│ LONDON │ HARINGEY │ 2988 │ 724573 │ ██████████████▍ │ │ OXTED │ TANDRIDGE │ 336 │ 729123 │ ██████████████▌ │
│ BANSTEAD │ REIGATE AND BANSTEAD │ 373 │ 713834 │ ██████████████▎ │ │ INGATESTONE │ BRENTWOOD │ 166 │ 728103 │ ██████████████▌ │
│ PINNER │ HARROW │ 480 │ 712166 │ ██████████████▏ │ │ LONDON │ BRENT │ 2079 │ 720605 │ ██████████████▍ │
│ MALMESBURY │ WILTSHIRE │ 293 │ 707747 │ ██████████████▏ │ │ LONDON │ HARINGEY │ 3216 │ 717780 │ ██████████████▎ │
│ RICKMANSWORTH │ THREE RIVERS │ 732 │ 705400 │ ██████████████ │ │ PURLEY │ CROYDON │ 575 │ 716108 │ ██████████████▎ │
│ SLOUGH │ BUCKINGHAMSHIRE │ 359 │ 705002 │ ██████████████ │ │ WELWYN │ WELWYN HATFIELD │ 222 │ 710603 │ ██████████████▏ │
│ GREAT MISSENDEN │ BUCKINGHAMSHIRE │ 214 │ 704904 │ ██████████████ │ │ RICKMANSWORTH │ THREE RIVERS │ 798 │ 704571 │ ██████████████ │
│ READING │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 295 │ 701697 │ ██████████████ │ │ BANSTEAD │ REIGATE AND BANSTEAD │ 401 │ 701293 │ ██████████████ │
│ HYTHE │ FOLKESTONE AND HYTHE │ 457 │ 700334 │ ██████████████ │ │ CHIGWELL │ EPPING FOREST │ 261 │ 701203 │ ██████████████ │
│ WELWYN │ WELWYN HATFIELD │ 217 │ 699649 │ █████████████▊ │ │ PINNER │ HARROW │ 528 │ 698885 │ █████████████▊ │
│ CHIGWELL │ EPPING FOREST │ 242 │ 697869 │ █████████████▊ │ │ HASLEMERE │ WAVERLEY │ 280 │ 696659 │ █████████████▊ │
│ BARNET │ BARNET │ 906 │ 695680 │ █████████████▊ │ │ SLOUGH │ BUCKINGHAMSHIRE │ 396 │ 694917 │ █████████████▊ │
│ HASLEMERE │ CHICHESTER │ 120 │ 694028 │ █████████████▊ │ │ WALTON-ON-THAMES │ ELMBRIDGE │ 946 │ 692395 │ █████████████▋ │
│ LEATHERHEAD │ MOLE VALLEY │ 748 │ 692026 │ █████████████▋ │ │ READING │ SOUTH OXFORDSHIRE │ 318 │ 691988 │ █████████████▋ │
│ LONDON │ BRENT │ 1945 │ 690799 │ █████████████▋ │ │ NORTHWOOD │ HILLINGDON │ 271 │ 690643 │ █████████████▋ │
│ HASLEMERE │ WAVERLEY │ 258 │ 690765 │ █████████████▋ │ │ FELTHAM │ HOUNSLOW │ 763 │ 688595 │ █████████████▋ │
│ NORTHWOOD │ HILLINGDON │ 252 │ 690753 │ █████████████▋ │ │ ASHTEAD │ MOLE VALLEY │ 303 │ 687923 │ █████████████▋ │
│ WALTON-ON-THAMES │ ELMBRIDGE │ 871 │ 689431 │ █████████████▋ │ │ BARNET │ BARNET │ 975 │ 686980 │ █████████████▋ │
│ INGATESTONE │ BRENTWOOD │ 150 │ 688345 │ █████████████▋ │ │ WOKING │ SURREY HEATH │ 283 │ 686669 │ █████████████▋ │
│ OXFORD │ OXFORD │ 1761 │ 686114 │ █████████████▋ │ │ MALMESBURY │ WILTSHIRE │ 323 │ 683324 │ █████████████▋ │
│ CHISLEHURST │ BROMLEY │ 410 │ 682892 │ █████████████▋ │ │ AMERSHAM │ BUCKINGHAMSHIRE │ 496 │ 680962 │ █████████████▌ │
│ KINGS LANGLEY │ THREE RIVERS │ 109 │ 682320 │ █████████████▋ │ │ CHISLEHURST │ BROMLEY │ 430 │ 680209 │ █████████████▌ │
│ ASHTEAD │ MOLE VALLEY │ 280 │ 680483 │ █████████████▌ │ │ HYTHE │ FOLKESTONE AND HYTHE │ 490 │ 676908 │ █████████████▌ │
│ WOKING │ SURREY HEATH │ 269 │ 679035 │ █████████████▌ │ │ MAYFIELD │ WEALDEN │ 101 │ 676210 │ █████████████▌ │
│ ASCOT │ BRACKNELL FOREST │ 160 │ 678632 │ █████████████▌ │ │ ASCOT │ BRACKNELL FOREST │ 168 │ 676004 │ █████████████▌ │
└──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ └──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
100 rows in set. Elapsed: 0.005 sec. Processed 12.85 thousand rows, 813.40 KB (2.73 million rows/s., 172.95 MB/s.)
``` ```
All 3 queries work much faster and read fewer rows. Все три запроса работают намного быстрее и читают меньшее количество строк.
```text
Query 1
no projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.158 sec. Processed 26.32 million rows, 157.93 MB (166.57 million rows/s., 999.39 MB/s.)
projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.007 sec. Processed 105.96 thousand rows, 3.33 MB (14.58 million rows/s., 458.13 MB/s.)
Query 2
no projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.163 sec. Processed 26.32 million rows, 80.01 MB (161.75 million rows/s., 491.64 MB/s.)
projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.008 sec. Processed 105.96 thousand rows, 3.67 MB (13.29 million rows/s., 459.89 MB/s.)
Query 3
no projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.069 sec. Processed 26.32 million rows, 62.47 MB (382.13 million rows/s., 906.93 MB/s.)
projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.029 sec. Processed 8.08 thousand rows, 511.08 KB (276.06 thousand rows/s., 17.47 MB/s.)
``` ```
Q1)
no projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.027 sec. Processed 26.25 million rows, 157.49 MB (955.96 million rows/s., 5.74 GB/s.) ### Online Playground
projection: 27 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. Processed 106.87 thousand rows, 3.21 MB (31.92 million rows/s., 959.03 MB/s.)
``` Вы можете протестировать другие запросы к этому набору данным с помощью интерактивного ресурса [Online Playground](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==).