我的书签
添加书签
移除书签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
Run the command:
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 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
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 field because we don’t need it for analysis;
- transforming type and duration to more readable Enum fields with function transform;
- transforming is_new and category fields from single-character string (Y/N and A/B) to UInt8 field with 0 and 1.
Preprocessed data is piped directly to clickhouse-client to be inserted into ClickHouse table in streaming fashion.
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 pSELECTprice,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 categoryFROM 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
Query:
SELECT count() FROM uk_price_paid;
Result:
┌──count()─┐│ 26321785 │└──────────┘
The size of dataset in ClickHouse is just 278 MiB, check it.
Query:
SELECT formatReadableSize(total_bytes) FROM system.tables WHERE name = 'uk_price_paid';
Result:
┌─formatReadableSize(total_bytes)─┐│ 278.80 MiB │└─────────────────────────────────┘
Run Some Queries
Query 1. Average Price Per Year
Query:
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:
┌─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
Query:
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:
┌─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
Query:
SELECTtown,district,count() AS c,round(avg(price)) AS price,bar(price, 0, 5000000, 100)FROM uk_price_paidWHERE date >= '2020-01-01'GROUP BYtown,districtHAVING c >= 100ORDER BY price DESCLIMIT 100;
Result:
┌─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
Projections allow to improve queries speed by storing pre-aggregated data.
Build a Projection
Create an aggregate projection by dimensions toYear(date), district, town:
ALTER TABLE uk_price_paidADD PROJECTION projection_by_year_district_town(SELECTtoYear(date),district,town,avg(price),sum(price),count()GROUP BYtoYear(date),district,town);
Populate the projection for existing data (without it projection will be created for only newly inserted data):
ALTER TABLE uk_price_paidMATERIALIZE PROJECTION projection_by_year_district_townSETTINGS mutations_sync = 1;
Test Performance
Let’s run the same 3 queries.
Enable projections for selects:
SET allow_experimental_projection_optimization = 1;
Query 1. Average Price Per Year
Query:
SELECTtoYear(date) AS year,round(avg(price)) AS price,bar(price, 0, 1000000, 80)FROM uk_price_paidGROUP BY yearORDER BY year ASC;
Result:
┌─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
Query:
SELECTtoYear(date) AS year,round(avg(price)) AS price,bar(price, 0, 2000000, 100)FROM uk_price_paidWHERE town = 'LONDON'GROUP BY yearORDER BY year ASC;
Result:
┌─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
The condition (date >= ‘2020-01-01’) needs to be modified to match projection dimension (toYear(date) >= 2020).
Query:
SELECTtown,district,count() AS c,round(avg(price)) AS price,bar(price, 0, 5000000, 100)FROM uk_price_paidWHERE toYear(date) >= 2020GROUP BYtown,districtHAVING c >= 100ORDER BY price DESCLIMIT 100;
Result:
┌─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
All 3 queries work much faster and read fewer rows.
Query 1no 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 2no 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 3no 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
The dataset is also available in the Online Playground.
当前内容版权归 ClickHouse 或其关联方所有，如需对内容或内容相关联开源项目进行关注与资助，请访问 ClickHouse .
