纽约公共图书馆 "What's on the Menu?" 数据集

该数据集由纽约公共图书馆创建。它包含酒店、餐厅和咖啡馆菜单的历史数据，包括菜品及其价格。

来源: http://menus.nypl.org/data
该数据属于公有领域。

这些数据来自图书馆馆藏档案，可能不完整，也不一定适合严格的统计分析。不过它也非常有趣且“美味”。
数据规模仅为关于菜单菜品的 130 万条记录——对 ClickHouse 来说，这个数据量非常小，但仍然是一个很好的示例。

下载数据集

运行以下命令：

wget https://s3.amazonaws.com/menusdata.nypl.org/gzips/2021_08_01_07_01_17_data.tgz
# 可选:验证校验和 \{#option-validate-the-checksum}
md5sum 2021_08_01_07_01_17_data.tgz
# 校验和应为:db6126724de939a5481e3160a2d67d15 \{#checksum-should-be-equal-to-db6126724de939a5481e3160a2d67d15}

如有需要，请将链接替换为来自 http://menus.nypl.org/data 的最新更新链接。下载大小约为 35 MB。

解压数据集

tar xvf 2021_08_01_07_01_17_data.tgz

未压缩大小约为 150 MB。

该数据经过规范化，由四个表组成：

Menu — 关于菜单的信息：餐厅名称、菜单被看到的日期等。
Dish — 关于菜品的信息：菜名以及一些特征信息。
MenuPage — 关于菜单中各页面的信息，因为每个页面都属于某个菜单。
MenuItem — 菜单中的一项。某个菜单页面上的一道菜及其价格，并包含指向菜品和菜单页面的链接。

创建表

我们使用 Decimal 数据类型存储价格。

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;

导入数据

将数据上传到 ClickHouse，请运行：

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

我们使用 CSVWithNames 格式，因为数据以带表头的 CSV 形式表示。

我们禁用 format_csv_allow_single_quotes，因为数据字段只使用双引号，单引号可能出现在字段值内部，不应干扰 CSV 解析器。

我们禁用 input_format_null_as_default，因为我们的数据中不包含 NULL。否则，ClickHouse 会尝试解析 \N 序列，并且可能与数据中的 \ 混淆。

设置 date_time_input_format best_effort 允许以多种格式解析 DateTime 字段。例如，不带秒的 ISO-8601 时间（如 2000-01-01 01:02）也会被识别。如果不启用此设置，则只允许固定格式的 DateTime。

数据反规范化

数据以规范化形式分布在多个表中。这意味着，如果你想查询例如菜单项对应的菜品名称，就必须执行 JOIN。对于典型的分析任务，预先对数据进行 JOIN 合并，以避免每次查询都执行 JOIN，要高效得多。这被称为“反规范化”数据。

我们将创建一个 menu_item_denorm 表，其中会包含所有通过 JOIN 预先合并好的数据：

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;

验证数据

查询：

SELECT count() FROM menu_item_denorm;

结果：

┌─count()─┐
│ 1329175 │
└─────────┘

执行一些查询

菜品历史价格平均值

查询：

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;

结果：

┌────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 │ █████████████████████████▋   │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴──────────────────────────────┘

请谨慎看待，仅供参考。

汉堡价格

查询：

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;

结果：

┌────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 │ ████████████████████████████████████▋ │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴───────────────────────────────────────┘

伏特加

查询：

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;

结果：

┌────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 │ ███████▊                    │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴─────────────────────────────┘

为了查到 vodka，我们就得写 ILIKE '%vodka%'，本身就很能说明问题。

鱼子酱

我们来打印鱼子酱的价格，同时打印任意一道包含鱼子酱的菜肴名称。

查询：

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;

结果：

┌────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                                │
└──────┴─────────┴──────────────────────┴──────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

好在他们还有鱼子酱配伏特加。挺不错的。

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