JupySQL 与 chDB

如何安装适用于 Bun 的 chDB

JupySQL 是一个 Python 库，可让你在 Jupyter 笔记本和 IPython shell 中运行 SQL。 在本指南中，我们将学习如何使用 chDB 和 JupySQL 查询数据。

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准备工作

先创建一个虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

接下来，我们将安装 JupySQL、IPython 和 Jupyter Lab：

pip install jupysql ipython jupyterlab

我们可以在 IPython 中使用 JupySQL，可通过运行以下命令来启动：

ipython

或者在 Jupyter Lab 中运行：

jupyter lab

如果你使用的是 Jupyter Lab，则需要先创建一个笔记本，然后再按照本指南的后续步骤操作。

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下载数据集

我们将使用 Jeff Sackmann’s tennis_atp 数据集中的一个，该数据集包含球员信息及其排名随时间变化的元数据。 先从下载排名文件开始：

from urllib.request import urlretrieve

files = ['00s', '10s', '20s', '70s', '80s', '90s', 'current']
base = "https://raw.githubusercontent.com/JeffSackmann/tennis_atp/master"
for file in files:
  _ = urlretrieve(
    f"{base}/atp_rankings_{file}.csv",
    f"atp_rankings_{file}.csv",
  )

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配置 chDB 和 JupySQL

接下来，导入 chDB 的 dbapi 模块：

from chdb import dbapi

接下来我们将创建一个 chDB 连接。 我们持久化的所有数据都会保存到 atp.chdb 目录中：

conn = dbapi.connect(path="atp.chdb")

现在加载 sql magic，并建立与 chDB 的连接：

%load_ext sql
%sql conn --alias chdb

接下来，我们将显示结果显示限制，以免查询结果被截断：

%config SqlMagic.displaylimit = None

## 查询 CSV 文件中的数据

我们已经下载了一批带有 atp_rankings 前缀的文件。 下面使用 DESCRIBE 语句来查看 schema：

%%sql
DESCRIBE file('atp_rankings*.csv')
SETTINGS describe_compact_output=1,
         schema_inference_make_columns_nullable=0

+--------------+-------+
|     name     |  type |
+--------------+-------+
| ranking_date | Int64 |
|     rank     | Int64 |
|    player    | Int64 |
|    points    | Int64 |
+--------------+-------+

我们也可以直接对这些文件执行 SELECT 查询，看看数据是什么样子：

%sql SELECT * FROM file('atp_rankings*.csv') LIMIT 1

+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
|   20000110   |  1   | 101736 |  4135  |
+--------------+------+--------+--------+

数据格式有点奇怪。 我们先把这个日期清理一下，再使用 REPLACE 子句返回清理后的 ranking_date：

%%sql
SELECT * REPLACE (
  toDate(parseDateTime32BestEffort(toString(ranking_date))) AS ranking_date
)
FROM file('atp_rankings*.csv')
LIMIT 10
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0

+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
|  2000-01-10  |  1   | 101736 |  4135  |
|  2000-01-10  |  2   | 102338 |  2915  |
|  2000-01-10  |  3   | 101948 |  2419  |
|  2000-01-10  |  4   | 103017 |  2184  |
|  2000-01-10  |  5   | 102856 |  2169  |
|  2000-01-10  |  6   | 102358 |  2107  |
|  2000-01-10  |  7   | 102839 |  1966  |
|  2000-01-10  |  8   | 101774 |  1929  |
|  2000-01-10  |  9   | 102701 |  1846  |
|  2000-01-10  |  10  | 101990 |  1739  |
+--------------+------+--------+--------+

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将 CSV 文件导入 chDB

现在，我们要将这些 CSV 文件中的数据存储到表中。 默认数据库不会将数据持久化到磁盘，因此我们需要先创建另一个数据库：

%sql CREATE DATABASE atp

现在我们将创建一个名为 rankings 的表，其 schema 将根据 CSV 文件中数据的结构推断得出：

%%sql
CREATE TABLE atp.rankings
ENGINE=MergeTree
ORDER BY ranking_date AS
SELECT * REPLACE (
  toDate(parseDateTime32BestEffort(toString(ranking_date))) AS ranking_date
)
FROM file('atp_rankings*.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0

我们来快速查看一下表中的数据：

%sql SELECT * FROM atp.rankings LIMIT 10

+--------------+------+--------+--------+
| ranking_date | rank | player | points |
+--------------+------+--------+--------+
|  2000-01-10  |  1   | 101736 |  4135  |
|  2000-01-10  |  2   | 102338 |  2915  |
|  2000-01-10  |  3   | 101948 |  2419  |
|  2000-01-10  |  4   | 103017 |  2184  |
|  2000-01-10  |  5   | 102856 |  2169  |
|  2000-01-10  |  6   | 102358 |  2107  |
|  2000-01-10  |  7   | 102839 |  1966  |
|  2000-01-10  |  8   | 101774 |  1929  |
|  2000-01-10  |  9   | 102701 |  1846  |
|  2000-01-10  |  10  | 101990 |  1739  |
+--------------+------+--------+--------+

看起来不错——输出结果和预期一样，与直接查询 CSV 文件时相同。

接下来，我们对球员元数据执行相同的流程。 这次所有数据都在一个 CSV 文件中，因此我们来下载这个文件：

_ = urlretrieve(
    f"{base}/atp_players.csv",
    "atp_players.csv",
)

然后根据 CSV 文件中的内容创建一个名为 players 的表。 我们还会清理 dob 字段，将其转换为 Date32 类型。

在 ClickHouse 中，Date 类型只支持 1970 年及之后的日期。由于 dob 列包含早于 1970 年的日期，因此我们将改用 Date32 类型。

%%sql
CREATE TABLE atp.players
Engine=MergeTree
ORDER BY player_id AS
SELECT * REPLACE (
  makeDate32(
    toInt32OrNull(substring(toString(dob), 1, 4)),
    toInt32OrNull(substring(toString(dob), 5, 2)),
    toInt32OrNull(substring(toString(dob), 7, 2))
  )::Nullable(Date32) AS dob
)
FROM file('atp_players.csv')
SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0

运行完成后，我们可以查看已摄取的数据：

%sql SELECT * FROM atp.players LIMIT 10

+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+
| player_id | name_first | name_last | hand |    dob     | ioc | height | wikidata_id |
+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+
|   100001  |  Gardnar   |   Mulloy  |  R   | 1913-11-22 | USA |  185   |    Q54544   |
|   100002  |   Pancho   |   Segura  |  R   | 1921-06-20 | ECU |  168   |    Q54581   |
|   100003  |   Frank    |  Sedgman  |  R   | 1927-10-02 | AUS |  180   |   Q962049   |
|   100004  |  Giuseppe  |   Merlo   |  R   | 1927-10-11 | ITA |   0    |   Q1258752  |
|   100005  |  Richard   |  Gonzalez |  R   | 1928-05-09 | USA |  188   |    Q53554   |
|   100006  |   Grant    |   Golden  |  R   | 1929-08-21 | USA |  175   |   Q3115390  |
|   100007  |    Abe     |   Segal   |  L   | 1930-10-23 | RSA |   0    |   Q1258527  |
|   100008  |    Kurt    |  Nielsen  |  R   | 1930-11-19 | DEN |   0    |   Q552261   |
|   100009  |   Istvan   |   Gulyas  |  R   | 1931-10-14 | HUN |   0    |    Q51066   |
|   100010  |    Luis    |   Ayala   |  R   | 1932-09-18 | CHI |  170   |   Q1275397  |
+-----------+------------+-----------+------+------------+-----+--------+-------------+

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查询 chDB

数据摄取已完成，现在到了最有意思的部分——查询数据！

网球选手会根据自己在所参加锦标赛中的表现获得积分。 每位选手的积分按 52 周滚动周期统计。 我们将编写一个查询，找出每位选手累计达到的最高积分以及其当时的排名：

%%sql
SELECT name_first, name_last,
       max(points) as maxPoints,
       argMax(rank, points) as rank,
       argMax(ranking_date, points) as date
FROM atp.players
JOIN atp.rankings ON rankings.player = players.player_id
GROUP BY ALL
ORDER BY maxPoints DESC
LIMIT 10

+------------+-----------+-----------+------+------------+
| name_first | name_last | maxPoints | rank |    date    |
+------------+-----------+-----------+------+------------+
|   Novak    |  Djokovic |   16950   |  1   | 2016-06-06 |
|   Rafael   |   Nadal   |   15390   |  1   | 2009-04-20 |
|    Andy    |   Murray  |   12685   |  1   | 2016-11-21 |
|   Roger    |  Federer  |   12315   |  1   | 2012-10-29 |
|   Daniil   |  Medvedev |   10780   |  2   | 2021-09-13 |
|   Carlos   |  Alcaraz  |    9815   |  1   | 2023-08-21 |
|  Dominic   |   Thiem   |    9125   |  3   | 2021-01-18 |
|   Jannik   |   Sinner  |    8860   |  2   | 2024-05-06 |
|  Stefanos  | Tsitsipas |    8350   |  3   | 2021-09-20 |
| Alexander  |   Zverev  |    8240   |  4   | 2021-08-23 |
+------------+-----------+-----------+------+------------+

有趣的是，这份名单中的一些球员虽然凭借这一总得分并未排在第 1 位，却依然累计了大量得分。

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保存查询

我们可以在与 %%sql 魔法命令相同的一行中使用 --save 参数来保存查询。 --no-execute 参数表示将跳过查询执行。

%%sql --save best_points --no-execute
SELECT name_first, name_last,
       max(points) as maxPoints,
       argMax(rank, points) as rank,
       argMax(ranking_date, points) as date
FROM atp.players
JOIN atp.rankings ON rankings.player = players.player_id
GROUP BY ALL
ORDER BY maxPoints DESC

运行已保存查询时，系统会先将其转换为公用表表达式 (CTE) ，然后再执行。 在下面的查询中，我们计算玩家排名为 1 时获得的最高分数：

%sql select * FROM best_points WHERE rank=1

+-------------+-----------+-----------+------+------------+
|  name_first | name_last | maxPoints | rank |    date    |
+-------------+-----------+-----------+------+------------+
|    Novak    |  Djokovic |   16950   |  1   | 2016-06-06 |
|    Rafael   |   Nadal   |   15390   |  1   | 2009-04-20 |
|     Andy    |   Murray  |   12685   |  1   | 2016-11-21 |
|    Roger    |  Federer  |   12315   |  1   | 2012-10-29 |
|    Carlos   |  Alcaraz  |    9815   |  1   | 2023-08-21 |
|     Pete    |  Sampras  |    5792   |  1   | 1997-08-11 |
|    Andre    |   Agassi  |    5652   |  1   | 1995-08-21 |
|   Lleyton   |   Hewitt  |    5205   |  1   | 2002-08-12 |
|   Gustavo   |  Kuerten  |    4750   |  1   | 2001-09-10 |
| Juan Carlos |  Ferrero  |    4570   |  1   | 2003-10-20 |
|    Stefan   |   Edberg  |    3997   |  1   | 1991-02-25 |
|     Jim     |  Courier  |    3973   |  1   | 1993-08-23 |
|     Ivan    |   Lendl   |    3420   |  1   | 1990-02-26 |
|     Ilie    |  Nastase  |     0     |  1   | 1973-08-27 |
+-------------+-----------+-----------+------+------------+

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使用参数查询

我们也可以在查询中使用参数。 参数就是普通变量：

rank = 10

然后，我们就可以在查询中使用 {{variable}} 这种语法。 以下查询会找出首次进入前 10 名到最后一次位列前 10 名之间相隔天数最少的球员：

%%sql
SELECT name_first, name_last,
       MIN(ranking_date) AS earliest_date,
       MAX(ranking_date) AS most_recent_date,
       most_recent_date - earliest_date AS days,
       1 + (days/7) AS weeks
FROM atp.rankings
JOIN atp.players ON players.player_id = rankings.player
WHERE rank <= {{rank}}
GROUP BY ALL
ORDER BY days
LIMIT 10

+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+
| name_first | name_last | earliest_date | most_recent_date | days | weeks |
+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+
|    Alex    | Metreveli |   1974-06-03  |    1974-06-03    |  0   |   1   |
|   Mikael   |  Pernfors |   1986-09-22  |    1986-09-22    |  0   |   1   |
|   Felix    |  Mantilla |   1998-06-08  |    1998-06-08    |  0   |   1   |
|   Wojtek   |   Fibak   |   1977-07-25  |    1977-07-25    |  0   |   1   |
|  Thierry   |  Tulasne  |   1986-08-04  |    1986-08-04    |  0   |   1   |
|   Lucas    |  Pouille  |   2018-03-19  |    2018-03-19    |  0   |   1   |
|    John    | Alexander |   1975-12-15  |    1975-12-15    |  0   |   1   |
|  Nicolas   |   Massu   |   2004-09-13  |    2004-09-20    |  7   |   2   |
|   Arnaud   |  Clement  |   2001-04-02  |    2001-04-09    |  7   |   2   |
|  Ernests   |   Gulbis  |   2014-06-09  |    2014-06-23    |  14  |   3   |
+------------+-----------+---------------+------------------+------+-------+

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绘制直方图

JupySQL 也提供了有限的图表绘制功能。 我们可以创建箱线图或直方图。

我们将创建一个直方图，但首先要编写 (并保存) 一个查询，用来计算每位玩家曾达到的前 100 名中的名次。 然后，我们就可以用它来创建一个直方图，统计达到各个名次的玩家人数：

%%sql --save players_per_rank --no-execute
select distinct player, rank
FROM atp.rankings
WHERE rank <= 100

然后，我们可以运行以下内容来创建直方图：

from sql.ggplot import ggplot, geom_histogram, aes

plot = (
  ggplot(
    table="players_per_rank",
    with_="players_per_rank",
    mapping=aes(x="rank", fill="#69f0ae", color="#fff"),
  ) + geom_histogram(bins=100)
)