--- toc_priority: 20 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 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 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. ## Download the Dataset {#download-dataset} Run the command: ```bash 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. ## Create the Table {#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), category UInt8 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2); ``` ## Preprocess and Import Data {#preprocess-import-data} We will use `clickhouse-local` tool for data preprocessing and `clickhouse-client` to upload it. 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`. The preprocessing is: - splitting the postcode to two different columns `postcode1` and `postcode2` that is better for storage and queries; - coverting the `time` field to date as it only contains 00:00 time; - ignoring the [UUid](../../sql-reference/data-types/uuid.md) field because we don't need it for analysis; - transforming `type` and `duration` to more readable Enum fields with function [transform](../../sql-reference/functions/other-functions.md#transform); - transforming `is_new` and `category` fields from single-character string (`Y`/`N` and `A`/`B`) to [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md#uint8-uint16-uint32-uint64-uint256-int8-int16-int32-int64-int128-int256) field with 0 and 1. Preprocessed data is piped directly to `clickhouse-client` to be inserted into ClickHouse table in streaming fashion. ```bash clickhouse-local --input-format CSV --structure ' uuid String, price UInt32, time DateTime, 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 ' --query " WITH splitByChar(' ', postcode) AS p SELECT price, toDate(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, d = 'B' AS category 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. ## Validate the Data {#validate-data} Query: ```sql SELECT count() FROM uk_price_paid; ``` Result: ```text ┌──count()─┐ │ 26321785 │ └──────────┘ ``` The size of dataset in ClickHouse is just 278 MiB, check it. Query: ```sql SELECT formatReadableSize(total_bytes) FROM system.tables WHERE name = 'uk_price_paid'; ``` Result: ```text ┌─formatReadableSize(total_bytes)─┐ │ 278.80 MiB │ └─────────────────────────────────┘ ``` ## Run Some Queries {#run-queries} ### Query 1. Average Price Per Year {#average-price} Query: ```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; ``` Result: ```text ┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐ │ 1995 │ 67932 │ █████▍ │ │ 1996 │ 71505 │ █████▋ │ │ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │ │ 1998 │ 85436 │ ██████▋ │ │ 1999 │ 96037 │ ███████▋ │ │ 2000 │ 107479 │ ████████▌ │ │ 2001 │ 118885 │ █████████▌ │ │ 2002 │ 137941 │ ███████████ │ │ 2003 │ 155889 │ ████████████▍ │ │ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │ │ 2005 │ 189351 │ ███████████████▏ │ │ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │ │ 2007 │ 219378 │ █████████████████▌ │ │ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │ │ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │ │ 2010 │ 236109 │ ██████████████████▊ │ │ 2011 │ 232805 │ ██████████████████▌ │ │ 2012 │ 238367 │ ███████████████████ │ │ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │ │ 2014 │ 279915 │ ██████████████████████▍ │ │ 2015 │ 297266 │ ███████████████████████▋ │ │ 2016 │ 313201 │ █████████████████████████ │ │ 2017 │ 346097 │ ███████████████████████████▋ │ │ 2018 │ 350116 │ ████████████████████████████ │ │ 2019 │ 351013 │ ████████████████████████████ │ │ 2020 │ 369420 │ █████████████████████████████▌ │ │ 2021 │ 386903 │ ██████████████████████████████▊ │ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ ``` ### Query 2. Average Price per Year in London {#average-price-london} Query: ```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; ``` Result: ```text ┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐ │ 1995 │ 109116 │ █████▍ │ │ 1996 │ 118667 │ █████▊ │ │ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │ │ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │ │ 1999 │ 180637 │ █████████ │ │ 2000 │ 215838 │ ██████████▋ │ │ 2001 │ 232994 │ ███████████▋ │ │ 2002 │ 263670 │ █████████████▏ │ │ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │ │ 2004 │ 304666 │ ███████████████▏ │ │ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │ │ 2006 │ 356191 │ █████████████████▋ │ │ 2007 │ 404054 │ ████████████████████▏ │ │ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │ │ 2009 │ 427753 │ █████████████████████▍ │ │ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │ │ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │ │ 2012 │ 519442 │ █████████████████████████▊ │ │ 2013 │ 616212 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2014 │ 724154 │ ████████████████████████████████████▏ │ │ 2015 │ 792129 │ ███████████████████████████████████████▌ │ │ 2016 │ 843655 │ ██████████████████████████████████████████▏ │ │ 2017 │ 982642 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2018 │ 1016835 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │ │ 2019 │ 1042849 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2020 │ 1011889 │ ██████████████████████████████████████████████████▌ │ │ 2021 │ 960343 │ ████████████████████████████████████████████████ │ └──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ ``` Something happened in 2013. I don't have a clue. Maybe you have a clue what happened in 2020? ### Query 3. The Most Expensive Neighborhoods {#most-expensive-neighborhoods} Query: ```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; ``` Result: ```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 │ █████████████▌ │ └──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## Let's Speed Up Queries Using Projections {#speedup-with-projections} [Projections](../../sql-reference/statements/alter/projection.md) allow to improve queries speed by storing pre-aggregated data. ### Build a Projection {#build-projection} Create an aggregate projection by dimensions `toYear(date)`, `district`, `town`: ```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 ); ``` Populate the projection for existing data (without it projection will be created for only newly inserted data): ```sql ALTER TABLE uk_price_paid MATERIALIZE PROJECTION projection_by_year_district_town SETTINGS mutations_sync = 1; ``` ## Test Performance {#test-performance} Let's run the same 3 queries. [Enable](../../operations/settings/settings.md#allow-experimental-projection-optimization) projections for selects: ```sql SET allow_experimental_projection_optimization = 1; ``` ### Query 1. Average Price Per Year {#average-price-projections} Query: ```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; ``` Result: ```text ┌─year─┬──price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 1000000, 80)─┐ │ 1995 │ 67932 │ █████▍ │ │ 1996 │ 71505 │ █████▋ │ │ 1997 │ 78532 │ ██████▎ │ │ 1998 │ 85436 │ ██████▋ │ │ 1999 │ 96037 │ ███████▋ │ │ 2000 │ 107479 │ ████████▌ │ │ 2001 │ 118885 │ █████████▌ │ │ 2002 │ 137941 │ ███████████ │ │ 2003 │ 155889 │ ████████████▍ │ │ 2004 │ 178885 │ ██████████████▎ │ │ 2005 │ 189351 │ ███████████████▏ │ │ 2006 │ 203528 │ ████████████████▎ │ │ 2007 │ 219378 │ █████████████████▌ │ │ 2008 │ 217056 │ █████████████████▎ │ │ 2009 │ 213419 │ █████████████████ │ │ 2010 │ 236109 │ ██████████████████▊ │ │ 2011 │ 232805 │ ██████████████████▌ │ │ 2012 │ 238367 │ ███████████████████ │ │ 2013 │ 256931 │ ████████████████████▌ │ │ 2014 │ 279915 │ ██████████████████████▍ │ │ 2015 │ 297266 │ ███████████████████████▋ │ │ 2016 │ 313201 │ █████████████████████████ │ │ 2017 │ 346097 │ ███████████████████████████▋ │ │ 2018 │ 350116 │ ████████████████████████████ │ │ 2019 │ 351013 │ ████████████████████████████ │ │ 2020 │ 369420 │ █████████████████████████████▌ │ │ 2021 │ 386903 │ ██████████████████████████████▊ │ └──────┴────────┴────────────────────────────────────────┘ ``` ### Query 2. Average Price Per Year in London {#average-price-london-projections} Query: ```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; ``` Result: ```text ┌─year─┬───price─┬─bar(round(avg(price)), 0, 2000000, 100)───────────────┐ │ 1995 │ 109116 │ █████▍ │ │ 1996 │ 118667 │ █████▊ │ │ 1997 │ 136518 │ ██████▋ │ │ 1998 │ 152983 │ ███████▋ │ │ 1999 │ 180637 │ █████████ │ │ 2000 │ 215838 │ ██████████▋ │ │ 2001 │ 232994 │ ███████████▋ │ │ 2002 │ 263670 │ █████████████▏ │ │ 2003 │ 278394 │ █████████████▊ │ │ 2004 │ 304666 │ ███████████████▏ │ │ 2005 │ 322875 │ ████████████████▏ │ │ 2006 │ 356191 │ █████████████████▋ │ │ 2007 │ 404054 │ ████████████████████▏ │ │ 2008 │ 420741 │ █████████████████████ │ │ 2009 │ 427753 │ █████████████████████▍ │ │ 2010 │ 480306 │ ████████████████████████ │ │ 2011 │ 496274 │ ████████████████████████▋ │ │ 2012 │ 519442 │ █████████████████████████▊ │ │ 2013 │ 616212 │ ██████████████████████████████▋ │ │ 2014 │ 724154 │ ████████████████████████████████████▏ │ │ 2015 │ 792129 │ ███████████████████████████████████████▌ │ │ 2016 │ 843655 │ ██████████████████████████████████████████▏ │ │ 2017 │ 982642 │ █████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2018 │ 1016835 │ ██████████████████████████████████████████████████▋ │ │ 2019 │ 1042849 │ ████████████████████████████████████████████████████▏ │ │ 2020 │ 1011889 │ ██████████████████████████████████████████████████▌ │ │ 2021 │ 960343 │ ████████████████████████████████████████████████ │ └──────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### Query 3. The Most Expensive Neighborhoods {#most-expensive-neighborhoods-projections} The condition (date >= '2020-01-01') needs to be modified to match projection dimension (toYear(date) >= 2020). Query: ```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; ``` Result: ```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 │ █████████████▌ │ └──────────────────────┴────────────────────────┴──────┴─────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### Summary {#summary} All 3 queries work much faster and read fewer rows. ```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.) ``` ### Test It in Playground {#playground} The dataset is also available in the [Online Playground](https://gh-api.clickhouse.com/play?user=play#U0VMRUNUIHRvd24sIGRpc3RyaWN0LCBjb3VudCgpIEFTIGMsIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSkpIEFTIHByaWNlLCBiYXIocHJpY2UsIDAsIDUwMDAwMDAsIDEwMCkgRlJPTSB1a19wcmljZV9wYWlkIFdIRVJFIGRhdGUgPj0gJzIwMjAtMDEtMDEnIEdST1VQIEJZIHRvd24sIGRpc3RyaWN0IEhBVklORyBjID49IDEwMCBPUkRFUiBCWSBwcmljZSBERVNDIExJTUlUIDEwMA==).