---
slug: /zh/getting-started/example-datasets/uk-price-paid
sidebar_label: 英国房地产支付价格
sidebar_position: 1
title: "英国房地产支付价格"
---

该数据集包含自 1995 年以来有关英格兰和威尔士房地产价格的数据。未压缩的大小约为 4 GiB，在 ClickHouse 中大约需要 278 MiB。

来源：https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/price-paid-data-downloads 
字段说明：https://www.gov.uk/guidance/about-the-price-data

包含 HM Land Registry data © Crown copyright and database right 2021.。此数据集需在 Open Government License v3.0 的许可下使用。

## 创建表 {#create-table}

```sql
CREATE TABLE uk_price_paid
(
    price UInt32,
    date Date,
    postcode1 LowCardinality(String),
    postcode2 LowCardinality(String),
    type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
    is_new UInt8,
    duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
    addr1 String,
    addr2 String,
    street LowCardinality(String),
    locality LowCardinality(String),
    town LowCardinality(String),
    district LowCardinality(String),
    county LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
```

## 预处理和插入数据 {#preprocess-import-data}

我们将使用 `url` 函数将数据流式传输到 ClickHouse。我们需要首先预处理一些传入的数据，其中包括： 

- 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 
- 将`time` 字段转换为日期因为它只包含 00:00 时间 
- 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 
- 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 
- 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 
- 删除最后两列，因为它们都具有相同的值（即 0）

`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：

```sql
INSERT INTO uk_price_paid
WITH
   splitByChar(' ', postcode) AS p
SELECT
    toUInt32(price_string) AS price,
    parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
    p[1] AS postcode1,
    p[2] AS postcode2,
    transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
    b = 'Y' AS is_new,
    transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
    addr1,
    addr2,
    street,
    locality,
    town,
    district,
    county
FROM url(
    'http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
    'CSV',
    'uuid_string String,
    price_string String,
    time String,
    postcode String,
    a String,
    b String,
    c String,
    addr1 String,
    addr2 String,
    street String,
    locality String,
    town String,
    district String,
    county String,
    d String,
    e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;
```

需要等待一两分钟以便数据插入，具体时间取决于网络速度。

## 验证数据 {#validate-data}

让我们通过查看插入了多少行来验证它是否有效：

```sql
SELECT count()
FROM uk_price_paid
```

在执行此查询时，数据集有 27,450,499 行。让我们看看 ClickHouse 中表的大小是多少：

```sql
SELECT formatReadableSize(total_bytes)
FROM system.tables
WHERE name = 'uk_price_paid'
```

请注意，表的大小仅为 221.43 MiB！

## 运行一些查询 {#run-queries}

让我们运行一些查询来分析数据：

### 查询 1. 每年平均价格 {#average-price}

```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
```

结果如下所示：

```response
┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐
│ 1995 │  67934 │ █████▍                                 │
│ 1996 │  71508 │ █████▋                                 │
│ 1997 │  78536 │ ██████▎                                │
│ 1998 │  85441 │ ██████▋                                │
│ 1999 │  96038 │ ███████▋                               │
│ 2000 │ 107487 │ ████████▌                              │
│ 2001 │ 118888 │ █████████▌                             │
│ 2002 │ 137948 │ ███████████                            │
│ 2003 │ 155893 │ ████████████▍                          │
│ 2004 │ 178888 │ ██████████████▎                        │
│ 2005 │ 189359 │ ███████████████▏                       │
│ 2006 │ 203532 │ ████████████████▎                      │
│ 2007 │ 219375 │ █████████████████▌                     │
│ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎                     │
│ 2009 │ 213419 │ █████████████████                      │
│ 2010 │ 236110 │ ██████████████████▊                    │
│ 2011 │ 232805 │ ██████████████████▌                    │
│ 2012 │ 238381 │ ███████████████████                    │
│ 2013 │ 256927 │ ████████████████████▌                  │
│ 2014 │ 280008 │ ██████████████████████▍                │
│ 2015 │ 297263 │ ███████████████████████▋               │
│ 2016 │ 313518 │ █████████████████████████              │
│ 2017 │ 346371 │ ███████████████████████████▋           │
│ 2018 │ 350556 │ ████████████████████████████           │
│ 2019 │ 352184 │ ████████████████████████████▏          │
│ 2020 │ 375808 │ ██████████████████████████████         │
│ 2021 │ 381105 │ ██████████████████████████████▍        │
│ 2022 │ 362572 │ █████████████████████████████          │
└──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘
```

### 查询 2. 伦敦每年的平均价格 {#average-price-london}

```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
```

结果如下所示：

```response
┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐
│ 1995 │  109110 │ █████▍                                                │
│ 1996 │  118659 │ █████▊                                                │
│ 1997 │  136526 │ ██████▋                                               │
│ 1998 │  153002 │ ███████▋                                              │
│ 1999 │  180633 │ █████████                                             │
│ 2000 │  215849 │ ██████████▋                                           │
│ 2001 │  232987 │ ███████████▋                                          │
│ 2002 │  263668 │ █████████████▏                                        │
│ 2003 │  278424 │ █████████████▊                                        │
│ 2004 │  304664 │ ███████████████▏                                      │
│ 2005 │  322887 │ ████████████████▏                                     │
│ 2006 │  356195 │ █████████████████▋                                    │
│ 2007 │  404062 │ ████████████████████▏                                 │
│ 2008 │  420741 │ █████████████████████                                 │
│ 2009 │  427754 │ █████████████████████▍                                │
│ 2010 │  480322 │ ████████████████████████                              │
│ 2011 │  496278 │ ████████████████████████▋                             │
│ 2012 │  519482 │ █████████████████████████▊                            │
│ 2013 │  616195 │ ██████████████████████████████▋                       │
│ 2014 │  724121 │ ████████████████████████████████████▏                 │
│ 2015 │  792101 │ ███████████████████████████████████████▌              │
│ 2016 │  843589 │ ██████████████████████████████████████████▏           │
│ 2017 │  983523 │ █████████████████████████████████████████████████▏    │
│ 2018 │ 1016753 │ ██████████████████████████████████████████████████▋   │
│ 2019 │ 1041673 │ ████████████████████████████████████████████████████  │
│ 2020 │ 1060027 │ █████████████████████████████████████████████████████ │
│ 2021 │  958249 │ ███████████████████████████████████████████████▊      │
│ 2022 │  902596 │ █████████████████████████████████████████████▏        │
└──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘
```

2020 年房价出事了！但这并不令人意外……

### 查询 3. 最昂贵的社区 {#most-expensive-neighborhoods}

```sql
SELECT
    town,
    district,
    count() AS c,
    round(avg(price)) AS price,
    bar(price, 0, 5000000, 100)
FROM uk_price_paid
WHERE date >= '2020-01-01'
GROUP BY
    town,
    district
HAVING c >= 100
ORDER BY price DESC
LIMIT 100
```

结果如下所示：

```response
┌─town─────────────────┬─district───────────────┬─────c─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 5000000, 100)─────────────────────────┐
│ LONDON               │ CITY OF LONDON         │   578 │ 3149590 │ ██████████████████████████████████████████████████████████████▊ │
│ LONDON               │ CITY OF WESTMINSTER    │  7083 │ 2903794 │ ██████████████████████████████████████████████████████████      │
│ LONDON               │ KENSINGTON AND CHELSEA │  4986 │ 2333782 │ ██████████████████████████████████████████████▋                 │
│ LEATHERHEAD          │ ELMBRIDGE              │   203 │ 2071595 │ █████████████████████████████████████████▍                      │
│ VIRGINIA WATER       │ RUNNYMEDE              │   308 │ 1939465 │ ██████████████████████████████████████▋                         │
│ LONDON               │ CAMDEN                 │  5750 │ 1673687 │ █████████████████████████████████▍                              │
│ WINDLESHAM           │ SURREY HEATH           │   182 │ 1428358 │ ████████████████████████████▌                                   │
│ NORTHWOOD            │ THREE RIVERS           │   112 │ 1404170 │ ████████████████████████████                                    │
│ BARNET               │ ENFIELD                │   259 │ 1338299 │ ██████████████████████████▋                                     │
│ LONDON               │ ISLINGTON              │  5504 │ 1275520 │ █████████████████████████▌                                      │
│ LONDON               │ RICHMOND UPON THAMES   │  1345 │ 1261935 │ █████████████████████████▏                                      │
│ COBHAM               │ ELMBRIDGE              │   727 │ 1251403 │ █████████████████████████                                       │
│ BEACONSFIELD         │ BUCKINGHAMSHIRE        │   680 │ 1199970 │ ███████████████████████▊                                        │
│ LONDON               │ TOWER HAMLETS          │ 10012 │ 1157827 │ ███████████████████████▏                                        │
│ LONDON               │ HOUNSLOW               │  1278 │ 1144389 │ ██████████████████████▊                                         │
│ BURFORD              │ WEST OXFORDSHIRE       │   182 │ 1139393 │ ██████████████████████▋                                         │
│ RICHMOND             │ RICHMOND UPON THAMES   │  1649 │ 1130076 │ ██████████████████████▌                                         │
│ KINGSTON UPON THAMES │ RICHMOND UPON THAMES   │   147 │ 1126111 │ ██████████████████████▌                                         │
│ ASCOT                │ WINDSOR AND MAIDENHEAD │   773 │ 1106109 │ ██████████████████████                                          │
│ LONDON               │ HAMMERSMITH AND FULHAM │  6162 │ 1056198 │ █████████████████████                                           │
│ RADLETT              │ HERTSMERE              │   513 │ 1045758 │ ████████████████████▊                                           │
│ LEATHERHEAD          │ GUILDFORD              │   354 │ 1045175 │ ████████████████████▊                                           │
│ WEYBRIDGE            │ ELMBRIDGE              │  1275 │ 1036702 │ ████████████████████▋                                           │
│ FARNHAM              │ EAST HAMPSHIRE         │   107 │ 1033682 │ ████████████████████▋                                           │
│ ESHER                │ ELMBRIDGE              │   915 │ 1032753 │ ████████████████████▋                                           │
│ FARNHAM              │ HART                   │   102 │ 1002692 │ ████████████████████                                            │
│ GERRARDS CROSS       │ BUCKINGHAMSHIRE        │   845 │  983639 │ ███████████████████▋                                            │
│ CHALFONT ST GILES    │ BUCKINGHAMSHIRE        │   286 │  973993 │ ███████████████████▍                                            │
│ SALCOMBE             │ SOUTH HAMS             │   215 │  965724 │ ███████████████████▎                                            │
│ SURBITON             │ ELMBRIDGE              │   181 │  960346 │ ███████████████████▏                                            │
│ BROCKENHURST         │ NEW FOREST             │   226 │  951278 │ ███████████████████                                             │
│ SUTTON COLDFIELD     │ LICHFIELD              │   110 │  930757 │ ██████████████████▌                                             │
│ EAST MOLESEY         │ ELMBRIDGE              │   372 │  927026 │ ██████████████████▌                                             │
│ LLANGOLLEN           │ WREXHAM                │   127 │  925681 │ ██████████████████▌                                             │
│ OXFORD               │ SOUTH OXFORDSHIRE      │   638 │  923830 │ ██████████████████▍                                             │
│ LONDON               │ MERTON                 │  4383 │  923194 │ ██████████████████▍                                             │
│ GUILDFORD            │ WAVERLEY               │   261 │  905733 │ ██████████████████                                              │
│ TEDDINGTON           │ RICHMOND UPON THAMES   │  1147 │  894856 │ █████████████████▊                                              │
│ HARPENDEN            │ ST ALBANS              │  1271 │  893079 │ █████████████████▋                                              │
│ HENLEY-ON-THAMES     │ SOUTH OXFORDSHIRE      │  1042 │  887557 │ █████████████████▋                                              │
│ POTTERS BAR          │ WELWYN HATFIELD        │   314 │  863037 │ █████████████████▎                                              │
│ LONDON               │ WANDSWORTH             │ 13210 │  857318 │ █████████████████▏                                              │
│ BILLINGSHURST        │ CHICHESTER             │   255 │  856508 │ █████████████████▏                                              │
│ LONDON               │ SOUTHWARK              │  7742 │  843145 │ ████████████████▋                                               │
│ LONDON               │ HACKNEY                │  6656 │  839716 │ ████████████████▋                                               │
│ LUTTERWORTH          │ HARBOROUGH             │  1096 │  836546 │ ████████████████▋                                               │
│ KINGSTON UPON THAMES │ KINGSTON UPON THAMES   │  1846 │  828990 │ ████████████████▌                                               │
│ LONDON               │ EALING                 │  5583 │  820135 │ ████████████████▍                                               │
│ INGATESTONE          │ CHELMSFORD             │   120 │  815379 │ ████████████████▎                                               │
│ MARLOW               │ BUCKINGHAMSHIRE        │   718 │  809943 │ ████████████████▏                                               │
│ EAST GRINSTEAD       │ TANDRIDGE              │   105 │  809461 │ ████████████████▏                                               │
│ CHIGWELL             │ EPPING FOREST          │   484 │  809338 │ ████████████████▏                                               │
│ EGHAM                │ RUNNYMEDE              │   989 │  807858 │ ████████████████▏                                               │
│ HASLEMERE            │ CHICHESTER             │   223 │  804173 │ ████████████████                                                │
│ PETWORTH             │ CHICHESTER             │   288 │  803206 │ ████████████████                                                │
│ TWICKENHAM           │ RICHMOND UPON THAMES   │  2194 │  802616 │ ████████████████                                                │
│ WEMBLEY              │ BRENT                  │  1698 │  801733 │ ████████████████                                                │
│ HINDHEAD             │ WAVERLEY               │   233 │  801482 │ ████████████████                                                │
│ LONDON               │ BARNET                 │  8083 │  792066 │ ███████████████▋                                                │
│ WOKING               │ GUILDFORD              │   343 │  789360 │ ███████████████▋                                                │
│ STOCKBRIDGE          │ TEST VALLEY            │   318 │  777909 │ ███████████████▌                                                │
│ BERKHAMSTED          │ DACORUM                │  1049 │  776138 │ ███████████████▌                                                │
│ MAIDENHEAD           │ BUCKINGHAMSHIRE        │   236 │  775572 │ ███████████████▌                                                │
│ SOLIHULL             │ STRATFORD-ON-AVON      │   142 │  770727 │ ███████████████▍                                                │
│ GREAT MISSENDEN      │ BUCKINGHAMSHIRE        │   431 │  764493 │ ███████████████▎                                                │
│ TADWORTH             │ REIGATE AND BANSTEAD   │   920 │  757511 │ ███████████████▏                                                │
│ LONDON               │ BRENT                  │  4124 │  757194 │ ███████████████▏                                                │
│ THAMES DITTON        │ ELMBRIDGE              │   470 │  750828 │ ███████████████                                                 │
│ LONDON               │ LAMBETH                │ 10431 │  750532 │ ███████████████                                                 │
│ RICKMANSWORTH        │ THREE RIVERS           │  1500 │  747029 │ ██████████████▊                                                 │
│ KINGS LANGLEY        │ DACORUM                │   281 │  746536 │ ██████████████▊                                                 │
│ HARLOW               │ EPPING FOREST          │   172 │  739423 │ ██████████████▋                                                 │
│ TONBRIDGE            │ SEVENOAKS              │   103 │  738740 │ ██████████████▋                                                 │
│ BELVEDERE            │ BEXLEY                 │   686 │  736385 │ ██████████████▋                                                 │
│ CRANBROOK            │ TUNBRIDGE WELLS        │   769 │  734328 │ ██████████████▋                                                 │
│ SOLIHULL             │ WARWICK                │   116 │  733286 │ ██████████████▋                                                 │
│ ALDERLEY EDGE        │ CHESHIRE EAST          │   357 │  732882 │ ██████████████▋                                                 │
│ WELWYN               │ WELWYN HATFIELD        │   404 │  730281 │ ██████████████▌                                                 │
│ CHISLEHURST          │ BROMLEY                │   870 │  730279 │ ██████████████▌                                                 │
│ LONDON               │ HARINGEY               │  6488 │  726715 │ ██████████████▌                                                 │
│ AMERSHAM             │ BUCKINGHAMSHIRE        │   965 │  725426 │ ██████████████▌                                                 │
│ SEVENOAKS            │ SEVENOAKS              │  2183 │  725102 │ ██████████████▌                                                 │
│ BOURNE END           │ BUCKINGHAMSHIRE        │   269 │  724595 │ ██████████████▍                                                 │
│ NORTHWOOD            │ HILLINGDON             │   568 │  722436 │ ██████████████▍                                                 │
│ PURFLEET             │ THURROCK               │   143 │  722205 │ ██████████████▍                                                 │
│ SLOUGH               │ BUCKINGHAMSHIRE        │   832 │  721529 │ ██████████████▍                                                 │
│ INGATESTONE          │ BRENTWOOD              │   301 │  718292 │ ██████████████▎                                                 │
│ EPSOM                │ REIGATE AND BANSTEAD   │   315 │  709264 │ ██████████████▏                                                 │
│ ASHTEAD              │ MOLE VALLEY            │   524 │  708646 │ ██████████████▏                                                 │
│ BETCHWORTH           │ MOLE VALLEY            │   155 │  708525 │ ██████████████▏                                                 │
│ OXTED                │ TANDRIDGE              │   645 │  706946 │ ██████████████▏                                                 │
│ READING              │ SOUTH OXFORDSHIRE      │   593 │  705466 │ ██████████████                                                  │
│ FELTHAM              │ HOUNSLOW               │  1536 │  703815 │ ██████████████                                                  │
│ TUNBRIDGE WELLS      │ WEALDEN                │   207 │  703296 │ ██████████████                                                  │
│ LEWES                │ WEALDEN                │   116 │  701349 │ ██████████████                                                  │
│ OXFORD               │ OXFORD                 │  3656 │  700813 │ ██████████████                                                  │
│ MAYFIELD             │ WEALDEN                │   177 │  698158 │ █████████████▊                                                  │
│ PINNER               │ HARROW                 │   997 │  697876 │ █████████████▊                                                  │
│ LECHLADE             │ COTSWOLD               │   155 │  696262 │ █████████████▊                                                  │
│ WALTON-ON-THAMES     │ ELMBRIDGE              │  1850 │  690102 │ █████████████▋                                                  │
└──────────────────────┴────────────────────────┴───────┴─────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 使用 Projection 加速查询 {#speedup-with-projections}

[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）。

### 构建投影{#build-projection}

让我们通过维度 `toYear(date)`、`district` 和 `town` 创建一个聚合 Projection：

```sql
ALTER TABLE uk_price_paid
    ADD PROJECTION projection_by_year_district_town
    (
        SELECT
            toYear(date),
            district,
            town,
            avg(price),
            sum(price),
            count()
        GROUP BY
            toYear(date),
            district,
            town
    )
```

填充现有数据的 Projection。 （如果不进行 materialize 操作，则 ClickHouse 只会为新插入的数据创建 Projection）：

```sql
ALTER TABLE uk_price_paid
    MATERIALIZE PROJECTION projection_by_year_district_town
SETTINGS mutations_sync = 1
```

## Test Performance {#test-performance}

让我们再次运行相同的 3 个查询：

### 查询 1. 每年平均价格 {#average-price-projections}

```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 ASC
```

结果是一样的，但是性能更好！
```response
No projection:   28 rows in set. Elapsed: 1.775 sec. Processed 27.45 million rows, 164.70 MB (15.47 million rows/s., 92.79 MB/s.)
With projection: 28 rows in set. Elapsed: 0.665 sec. Processed 87.51 thousand rows, 3.21 MB (131.51 thousand rows/s., 4.82 MB/s.)
```


### 查询 2. 伦敦每年的平均价格 {#average-price-london-projections}

```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 ASC
```

Same result, but notice the improvement in query performance:

```response
No projection:   28 rows in set. Elapsed: 0.720 sec. Processed 27.45 million rows, 46.61 MB (38.13 million rows/s., 64.74 MB/s.)
With projection: 28 rows in set. Elapsed: 0.015 sec. Processed 87.51 thousand rows, 3.51 MB (5.74 million rows/s., 230.24 MB/s.)
```

### 查询 3. 最昂贵的社区 {#most-expensive-neighborhoods-projections}

注意：需要修改 (date >= '2020-01-01') 以使其与 Projection 定义的维度 (`toYear(date) >= 2020)` 匹配：

```sql
SELECT
    town,
    district,
    count() AS c,
    round(avg(price)) AS price,
    bar(price, 0, 5000000, 100)
FROM uk_price_paid
WHERE toYear(date) >= 2020
GROUP BY
    town,
    district
HAVING c >= 100
ORDER BY price DESC
LIMIT 100
```

同样，结果是相同的，但请注意查询性能的改进：

```response
No projection:   100 rows in set. Elapsed: 0.928 sec. Processed 27.45 million rows, 103.80 MB (29.56 million rows/s., 111.80 MB/s.)
With projection: 100 rows in set. Elapsed: 0.336 sec. Processed 17.32 thousand rows, 1.23 MB (51.61 thousand rows/s., 3.65 MB/s.)
```

### 在 Playground 上测试{#playground}

也可以在 [Online Playground](https://play.clickhouse.com/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==) 上找到此数据集。
