ClickHouse/docs/ru/getting-started/example-datasets/menus.md
2022-08-26 13:37:11 -04:00

362 lines
21 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
slug: /ru/getting-started/example-datasets/menus
sidebar_position: 21
sidebar_label: Меню
---
# Набор данных публичной библиотеки Нью-Йорка "Что в меню?" {#menus-dataset}
Набор данных создан Нью-Йоркской публичной библиотекой. Он содержит исторические данные о меню отелей, ресторанов и кафе с блюдами, а также их ценами.
Источник: http://menus.nypl.org/data
Эти данные находятся в открытом доступе.
Данные взяты из архива библиотеки, и они могут быть неполными и сложными для статистического анализа. Тем не менее, это тоже очень интересно.
В наборе всего 1,3 миллиона записей о блюдах в меню — очень небольшой объем данных для ClickHouse, но это все равно хороший пример.
## Загрузите набор данных {#download-dataset}
Выполните команду:
```bash
wget https://s3.amazonaws.com/menusdata.nypl.org/gzips/2021_08_01_07_01_17_data.tgz
```
При необходимости замените ссылку на актуальную ссылку с http://menus.nypl.org/data.
Размер архива составляет около 35 МБ.
## Распакуйте набор данных {#unpack-dataset}
```bash
tar xvf 2021_08_01_07_01_17_data.tgz
```
Размер распакованных данных составляет около 150 МБ.
Данные нормализованы и состоят из четырех таблиц:
- `Menu` — информация о меню: название ресторана, дата, когда было просмотрено меню, и т.д.
- `Dish` — информация о блюдах: название блюда вместе с некоторыми характеристиками.
- `MenuPage` — информация о страницах в меню, потому что каждая страница принадлежит какому-либо меню.
- `MenuItem` — один из пунктов меню. Блюдо вместе с его ценой на какой-либо странице меню: ссылки на блюдо и страницу меню.
## Создайте таблицы {#create-tables}
Для хранения цен используется тип данных [Decimal](../../sql-reference/data-types/decimal.md).
```sql
CREATE TABLE dish
(
id UInt32,
name String,
description String,
menus_appeared UInt32,
times_appeared Int32,
first_appeared UInt16,
last_appeared UInt16,
lowest_price Decimal64(3),
highest_price Decimal64(3)
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
CREATE TABLE menu
(
id UInt32,
name String,
sponsor String,
event String,
venue String,
place String,
physical_description String,
occasion String,
notes String,
call_number String,
keywords String,
language String,
date String,
location String,
location_type String,
currency String,
currency_symbol String,
status String,
page_count UInt16,
dish_count UInt16
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
CREATE TABLE menu_page
(
id UInt32,
menu_id UInt32,
page_number UInt16,
image_id String,
full_height UInt16,
full_width UInt16,
uuid UUID
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
CREATE TABLE menu_item
(
id UInt32,
menu_page_id UInt32,
price Decimal64(3),
high_price Decimal64(3),
dish_id UInt32,
created_at DateTime,
updated_at DateTime,
xpos Float64,
ypos Float64
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id;
```
## Импортируйте данные {#import-data}
Импортируйте данные в ClickHouse, выполните команды:
```bash
clickhouse-client --format_csv_allow_single_quotes 0 --input_format_null_as_default 0 --query "INSERT INTO dish FORMAT CSVWithNames" < Dish.csv
clickhouse-client --format_csv_allow_single_quotes 0 --input_format_null_as_default 0 --query "INSERT INTO menu FORMAT CSVWithNames" < Menu.csv
clickhouse-client --format_csv_allow_single_quotes 0 --input_format_null_as_default 0 --query "INSERT INTO menu_page FORMAT CSVWithNames" < MenuPage.csv
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
```
Поскольку данные представлены в формате CSV с заголовком, используется формат [CSVWithNames](../../interfaces/formats.md#csvwithnames).
Отключите `format_csv_allow_single_quotes`, так как для данных используются только двойные кавычки, а одинарные кавычки могут находиться внутри значений и не должны сбивать с толку CSV-парсер.
Отключите [input_format_null_as_default](../../operations/settings/settings.md#settings-input-format-null-as-default), поскольку в данных нет значений [NULL](../../sql-reference/syntax.md#null-literal).
В противном случае ClickHouse попытается проанализировать последовательности `\N` и может перепутать с `\` в данных.
Настройка [date_time_input_format best_effort](../../operations/settings/settings.md#settings-date_time_input_format) позволяет анализировать поля [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md) в самых разных форматах. К примеру, будет распознан ISO-8601 без секунд: '2000-01-01 01:02'. Без этой настройки допускается только фиксированный формат даты и времени.
## Денормализуйте данные {#denormalize-data}
Данные представлены в нескольких таблицах в [нормализованном виде](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0).
Это означает, что вам нужно использовать условие объединения [JOIN](../../sql-reference/statements/select/join.md#select-join), если вы хотите получить, например, названия блюд из пунктов меню.
Для типовых аналитических задач гораздо эффективнее работать с предварительно объединенными данными, чтобы не использовать `JOIN` каждый раз. Такие данные называются денормализованными.
Создайте таблицу `menu_item_denorm`, которая будет содержать все данные, объединенные вместе:
```sql
CREATE TABLE menu_item_denorm
ENGINE = MergeTree ORDER BY (dish_name, created_at)
AS SELECT
price,
high_price,
created_at,
updated_at,
xpos,
ypos,
dish.id AS dish_id,
dish.name AS dish_name,
dish.description AS dish_description,
dish.menus_appeared AS dish_menus_appeared,
dish.times_appeared AS dish_times_appeared,
dish.first_appeared AS dish_first_appeared,
dish.last_appeared AS dish_last_appeared,
dish.lowest_price AS dish_lowest_price,
dish.highest_price AS dish_highest_price,
menu.id AS menu_id,
menu.name AS menu_name,
menu.sponsor AS menu_sponsor,
menu.event AS menu_event,
menu.venue AS menu_venue,
menu.place AS menu_place,
menu.physical_description AS menu_physical_description,
menu.occasion AS menu_occasion,
menu.notes AS menu_notes,
menu.call_number AS menu_call_number,
menu.keywords AS menu_keywords,
menu.language AS menu_language,
menu.date AS menu_date,
menu.location AS menu_location,
menu.location_type AS menu_location_type,
menu.currency AS menu_currency,
menu.currency_symbol AS menu_currency_symbol,
menu.status AS menu_status,
menu.page_count AS menu_page_count,
menu.dish_count AS menu_dish_count
FROM menu_item
JOIN dish ON menu_item.dish_id = dish.id
JOIN menu_page ON menu_item.menu_page_id = menu_page.id
JOIN menu ON menu_page.menu_id = menu.id;
```
## Проверьте загруженные данные {#validate-data}
Запрос:
```sql
SELECT count() FROM menu_item_denorm;
```
Результат:
```text
┌─count()─┐
│ 1329175 │
└─────────┘
```
## Примеры запросов {#run-queries}
### Усредненные исторические цены на блюда {#query-averaged-historical-prices}
Запрос:
```sql
SELECT
round(toUInt32OrZero(extract(menu_date, '^\\d{4}')), -1) AS d,
count(),
round(avg(price), 2),
bar(avg(price), 0, 100, 100)
FROM menu_item_denorm
WHERE (menu_currency = 'Dollars') AND (d > 0) AND (d < 2022)
GROUP BY d
ORDER BY d ASC;
```
Результат:
```text
┌────d─┬─count()─┬─round(avg(price), 2)─┬─bar(avg(price), 0, 100, 100)─┐
│ 1850 │ 618 │ 1.5 │ █▍ │
│ 1860 │ 1634 │ 1.29 │ █▎ │
│ 1870 │ 2215 │ 1.36 │ █▎ │
│ 1880 │ 3909 │ 1.01 │ █ │
│ 1890 │ 8837 │ 1.4 │ █▍ │
│ 1900 │ 176292 │ 0.68 │ ▋ │
│ 1910 │ 212196 │ 0.88 │ ▊ │
│ 1920 │ 179590 │ 0.74 │ ▋ │
│ 1930 │ 73707 │ 0.6 │ ▌ │
│ 1940 │ 58795 │ 0.57 │ ▌ │
│ 1950 │ 41407 │ 0.95 │ ▊ │
│ 1960 │ 51179 │ 1.32 │ █▎ │
│ 1970 │ 12914 │ 1.86 │ █▋ │
│ 1980 │ 7268 │ 4.35 │ ████▎ │
│ 1990 │ 11055 │ 6.03 │ ██████ │
│ 2000 │ 2467 │ 11.85 │ ███████████▋ │
│ 2010 │ 597 │ 25.66 │ █████████████████████████▋ │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴──────────────────────────────┘
```
Просто не принимайте это всерьез.
### Цены на бургеры {#query-burger-prices}
Запрос:
```sql
SELECT
round(toUInt32OrZero(extract(menu_date, '^\\d{4}')), -1) AS d,
count(),
round(avg(price), 2),
bar(avg(price), 0, 50, 100)
FROM menu_item_denorm
WHERE (menu_currency = 'Dollars') AND (d > 0) AND (d < 2022) AND (dish_name ILIKE '%burger%')
GROUP BY d
ORDER BY d ASC;
```
Результат:
```text
┌────d─┬─count()─┬─round(avg(price), 2)─┬─bar(avg(price), 0, 50, 100)───────────┐
│ 1880 │ 2 │ 0.42 │ ▋ │
│ 1890 │ 7 │ 0.85 │ █▋ │
│ 1900 │ 399 │ 0.49 │ ▊ │
│ 1910 │ 589 │ 0.68 │ █▎ │
│ 1920 │ 280 │ 0.56 │ █ │
│ 1930 │ 74 │ 0.42 │ ▋ │
│ 1940 │ 119 │ 0.59 │ █▏ │
│ 1950 │ 134 │ 1.09 │ ██▏ │
│ 1960 │ 272 │ 0.92 │ █▋ │
│ 1970 │ 108 │ 1.18 │ ██▎ │
│ 1980 │ 88 │ 2.82 │ █████▋ │
│ 1990 │ 184 │ 3.68 │ ███████▎ │
│ 2000 │ 21 │ 7.14 │ ██████████████▎ │
│ 2010 │ 6 │ 18.42 │ ████████████████████████████████████▋ │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴───────────────────────────────────────┘
```
### Водка {#query-vodka}
Запрос:
```sql
SELECT
round(toUInt32OrZero(extract(menu_date, '^\\d{4}')), -1) AS d,
count(),
round(avg(price), 2),
bar(avg(price), 0, 50, 100)
FROM menu_item_denorm
WHERE (menu_currency IN ('Dollars', '')) AND (d > 0) AND (d < 2022) AND (dish_name ILIKE '%vodka%')
GROUP BY d
ORDER BY d ASC;
```
Результат:
```text
┌────d─┬─count()─┬─round(avg(price), 2)─┬─bar(avg(price), 0, 50, 100)─┐
│ 1910 │ 2 │ 0 │ │
│ 1920 │ 1 │ 0.3 │ ▌ │
│ 1940 │ 21 │ 0.42 │ ▋ │
│ 1950 │ 14 │ 0.59 │ █▏ │
│ 1960 │ 113 │ 2.17 │ ████▎ │
│ 1970 │ 37 │ 0.68 │ █▎ │
│ 1980 │ 19 │ 2.55 │ █████ │
│ 1990 │ 86 │ 3.6 │ ███████▏ │
│ 2000 │ 2 │ 3.98 │ ███████▊ │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
Чтобы получить водку, мы должны написать `ILIKE '%vodka%'`, и это хорошая идея.
### Икра {#query-caviar}
Посмотрите цены на икру. Получите название любого блюда с икрой.
Запрос:
```sql
SELECT
round(toUInt32OrZero(extract(menu_date, '^\\d{4}')), -1) AS d,
count(),
round(avg(price), 2),
bar(avg(price), 0, 50, 100),
any(dish_name)
FROM menu_item_denorm
WHERE (menu_currency IN ('Dollars', '')) AND (d > 0) AND (d < 2022) AND (dish_name ILIKE '%caviar%')
GROUP BY d
ORDER BY d ASC;
```
Результат:
```text
┌────d─┬─count()─┬─round(avg(price), 2)─┬─bar(avg(price), 0, 50, 100)──────┬─any(dish_name)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1090 │ 1 │ 0 │ │ Caviar │
│ 1880 │ 3 │ 0 │ │ Caviar │
│ 1890 │ 39 │ 0.59 │ █▏ │ Butter and caviar │
│ 1900 │ 1014 │ 0.34 │ ▋ │ Anchovy Caviar on Toast │
│ 1910 │ 1588 │ 1.35 │ ██▋ │ 1/1 Brötchen Caviar │
│ 1920 │ 927 │ 1.37 │ ██▋ │ ASTRAKAN CAVIAR │
│ 1930 │ 289 │ 1.91 │ ███▋ │ Astrachan caviar │
│ 1940 │ 201 │ 0.83 │ █▋ │ (SPECIAL) Domestic Caviar Sandwich │
│ 1950 │ 81 │ 2.27 │ ████▌ │ Beluga Caviar │
│ 1960 │ 126 │ 2.21 │ ████▍ │ Beluga Caviar │
│ 1970 │ 105 │ 0.95 │ █▊ │ BELUGA MALOSSOL CAVIAR AMERICAN DRESSING │
│ 1980 │ 12 │ 7.22 │ ██████████████▍ │ Authentic Iranian Beluga Caviar the world's finest black caviar presented in ice garni and a sampling of chilled 100° Russian vodka │
│ 1990 │ 74 │ 14.42 │ ████████████████████████████▋ │ Avocado Salad, Fresh cut avocado with caviare │
│ 2000 │ 3 │ 7.82 │ ███████████████▋ │ Aufgeschlagenes Kartoffelsueppchen mit Forellencaviar │
│ 2010 │ 6 │ 15.58 │ ███████████████████████████████▏ │ "OYSTERS AND PEARLS" "Sabayon" of Pearl Tapioca with Island Creek Oysters and Russian Sevruga Caviar │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴──────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
По крайней мере, есть икра с водкой. Очень мило.
## Online Playground {#playground}
Этот набор данных доступен в интерактивном ресурсе [Online Playground](https://gh-api.clickhouse.tech/play?user=play#U0VMRUNUCiAgICByb3VuZCh0b1VJbnQzMk9yWmVybyhleHRyYWN0KG1lbnVfZGF0ZSwgJ15cXGR7NH0nKSksIC0xKSBBUyBkLAogICAgY291bnQoKSwKICAgIHJvdW5kKGF2ZyhwcmljZSksIDIpLAogICAgYmFyKGF2ZyhwcmljZSksIDAsIDUwLCAxMDApLAogICAgYW55KGRpc2hfbmFtZSkKRlJPTSBtZW51X2l0ZW1fZGVub3JtCldIRVJFIChtZW51X2N1cnJlbmN5IElOICgnRG9sbGFycycsICcnKSkgQU5EIChkID4gMCkgQU5EIChkIDwgMjAyMikgQU5EIChkaXNoX25hbWUgSUxJS0UgJyVjYXZpYXIlJykKR1JPVVAgQlkgZApPUkRFUiBCWSBkIEFTQw==).