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Merge pull request #42449 from DanRoscigno/fix-broken-build
fix broken links and wrong colon char
This commit is contained in:
Dan Roscigno
GitHub
commit
e74f460039
@ -1,7 +1,7 @@
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slug: /zh/getting-started/example-datasets/menus
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sidebar_label：纽约公共图书馆“菜单上有什么？”数据集
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title: "纽约公共图书馆“菜单上有什么？”数据集"
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sidebar_label: '纽约公共图书馆“菜单上有什么？”数据集'
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title: '纽约公共图书馆“菜单上有什么？”数据集'
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该数据集由纽约公共图书馆创建。其中含有有关酒店、餐馆和咖啡馆的菜单上的菜肴及其价格的历史数据。
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@ -38,7 +38,7 @@ tar xvf 2021_08_01_07_01_17_data.tgz
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## 创建表 {#create-tables}
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使用 [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md) 数据类型来存储价格。
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使用 [Decimal](/docs/zh/sql-reference/data-types/decimal.md) 数据类型来存储价格。
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```sql
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CREATE TABLE dish
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@ -114,17 +114,17 @@ clickhouse-client --format_csv_allow_single_quotes 0 --input_format_null_as_defa
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clickhouse-client --format_csv_allow_single_quotes 0 --input_format_null_as_default 0 --date_time_input_format best_effort --query "INSERT INTO menu_item FORMAT CSVWithNames" < MenuItem.csv
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```
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因为数据由带有标题的 CSV 表示，所以使用 [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames) 格式。
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因为数据由带有标题的 CSV 表示，所以使用 [CSVWithNames](/docs/zh/interfaces/formats.md#csvwithnames) 格式。
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因为只有双引号用于数据字段，单引号可以在值内，所以禁用了 `format_csv_allow_single_quotes` 以避免混淆 CSV 解析器。
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因为数据中没有 [NULL](../../sql-参考/syntax.md#null-literal) 值，所以禁用 [input_format_null_as_default](../../operations/settings/settings.md#settings-input-format-null-as-default)。不然 ClickHouse 将会尝试解析 `\N` 序列，并可能与数据中的 `\` 混淆。
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因为数据中没有 [NULL](/docs/zh/sql-reference/syntax.md#null-literal) 值，所以禁用 [input_format_null_as_default](/docs/zh/operations/settings/settings.md#settings-input-format-null-as-default)。不然 ClickHouse 将会尝试解析 `\N` 序列，并可能与数据中的 `\` 混淆。
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设置 [date_time_input_format best_effort](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format) 以便解析各种格式的 [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)字段。例如，识别像“2000-01-01 01:02”这样没有秒数的 ISO-8601 时间字符串。如果没有此设置，则仅允许使用固定的 DateTime 格式。
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设置 [date_time_input_format best_effort](/docs/zh/operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format) 以便解析各种格式的 [DateTime](/docs/zh/sql-reference/data-types/datetime.md)字段。例如，识别像“2000-01-01 01:02”这样没有秒数的 ISO-8601 时间字符串。如果没有此设置，则仅允许使用固定的 DateTime 格式。
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## 非规范化数据 {#denormalize-data}
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数据以 [规范化形式] (https://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization#Normal_forms) 在多个表格中呈现。这意味着如果你想进行如查询菜单项中的菜名这类的查询，则必须执行 [JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join)。在典型的分析任务中，预先处理联接的数据以避免每次都执行“联接”会更有效率。这中操作被称为“非规范化”数据。
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数据以 [规范化形式] (https://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization#Normal_forms) 在多个表格中呈现。这意味着如果你想进行如查询菜单项中的菜名这类的查询，则必须执行 [JOIN](/docs/zh/sql-reference/statements/select/join.md#select-join)。在典型的分析任务中，预先处理联接的数据以避免每次都执行“联接”会更有效率。这中操作被称为“非规范化”数据。
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我们将创建一个表“menu_item_denorm”，其中将包含所有联接在一起的数据：
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@ -42,9 +42,9 @@ ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
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- 将`postcode` 拆分为两个不同的列 - `postcode1` 和 `postcode2`，因为这更适合存储和查询
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- 将`time` 字段转换为日期为它只包含 00:00 时间
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- 忽略 [UUid](../../sql-reference/data-types/uuid.md) 字段，因为我们不需要它进行分析
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- 使用 [transform](../../sql-reference/functions/other-functions.md#transform) 函数将 `Enum` 字段 `type` 和 `duration` 转换为更易读的 `Enum` 字段
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- 将 `is_new` 字段从单字符串（` Y`/`N`) 到 [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint8-uint16-uint32-uint64-uint256-int8-int16-int32-int64 -int128-int256) 字段为 0 或 1
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- 忽略 [UUid](/docs/zh/sql-reference/data-types/uuid.md) 字段，因为我们不需要它进行分析
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- 使用 [transform](/docs/zh/sql-reference/functions/other-functions.md#transform) 函数将 `Enum` 字段 `type` 和 `duration` 转换为更易读的 `Enum` 字段
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- 将 `is_new` 字段从单字符串（` Y`/`N`) 到 [UInt8](/docs/zh/sql-reference/data-types/int-uint.md#uint8-uint16-uint32-uint64-uint256-int8-int16-int32-int64 -int128-int256) 字段为 0 或 1
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- 删除最后两列，因为它们都具有相同的值（即 0）
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`url` 函数将来自网络服务器的数据流式传输到 ClickHouse 表中。以下命令将 500 万行插入到 `uk_price_paid` 表中：
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@ -342,7 +342,7 @@ LIMIT 100
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## 使用 Projection 加速查询 {#speedup-with-projections}
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[Projections](../../sql-reference/statements/alter/projection.md) 允许我们通过存储任意格式的预先聚合的数据来提高查询速度。在此示例中，我们创建了一个按年份、地区和城镇分组的房产的平均价格、总价格和数量的 Projection。在执行时，如果 ClickHouse 认为 Projection 可以提高查询的性能，它将使用 Projection（何时使用由 ClickHouse 决定）。
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[Projections](/docs/zh/sql-reference/statements/alter/projection.mdx) 允许我们通过存储任意格式的预先聚合的数据来提高查询速度。在此示例中，我们创建了一个按年份、地区和城镇分组的房产的平均价格、总价格和数量的 Projection。在执行时，如果 ClickHouse 认为 Projection 可以提高查询的性能，它将使用 Projection（何时使用由 ClickHouse 决定）。
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### 构建投影{#build-projection}
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