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作者：The PME Team

本文在公众号【ClickHouseInc】首发

我们一向对开放数据挑战充满热情，所以当发现 MTA（城市交通管理局）在其官网发起了这样的挑战时，便跃跃欲试，积极参与。我们专注于闸机数据集，以分析纽约市的地铁使用情况，并在我们新的数据游乐场中免费开放此数据供用户查询。

MTA 负责纽约市的公共交通系统，涵盖地铁、公交和通勤铁路，每天服务数百万乘客。MTA 开放数据挑战是为期一个月的竞赛，面向开发者和数据爱好者，鼓励他们利用 MTA 的数据集创造性地开发项目，比如网页应用、数据可视化或报告。参赛作品需使用 data.ny.gov 上至少一个数据集，评审标准包括创意、实用性、执行效果及透明度。

MTA 提供了 176 个数据集供参赛者使用，大部分数据集较小，通常只有几百行。尽管这些数据资源极具价值，但其体量较小，难以充分发挥 ClickHouse 的优势。

ClickHouse 是专为大规模数据分析设计的 OLAP 数据库，因此我们选择了体量最大的闸机数据集进行探索。这个数据集汇总了多年来纽约市地铁站闸机的进出记录，约有 1 亿行数据，便于分析城市人流的流动情况。尽管该数据集看似简单，但为了清理并使之具备实际应用价值，我们付出了远超预期的努力。

该数据集涵盖 2014 至 2022 年的数据。针对最近几年的数据，有一个经过清理的版本可供使用，我们也加载了此版本并提供了示例查询。不过，为了完整呈现所有数据，我们在本文中将重点关注历史数据。

本文将详细介绍加载和清理这些数据的步骤，帮助大家在自己的 ClickHouse 实例中复现这些操作。这将展示 ClickHouse 在数据工程方面的关键功能，许多操作和查询同样适用于其他数据集。

对于只关心最终数据集的用户，我们已将其加载到新的 ClickHouse playground，您可以在其中尝试超过 220 个查询和 35 个数据集！如需贡献新的查询和数据集，欢迎访问我们的 demo 仓库。

本文的所有步骤都可以使用 clickhouse-local 复现。clickhouse-local 是 ClickHouse 的轻量版，非常适合开发人员在无需安装完整数据库的情况下，通过 SQL 快速处理本地和远程文件。

数据初步探索与加载

为了简化加载，我们将闸机数据（以 TSV 文件格式）存储在一个公共存储桶中。通过简单的 S3 查询就可以查看列信息，ClickHouse 会自动推断列的类型。

DESCRIBE TABLE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mta/*.tsv')
SETTINGS describe_compact_output = 1┌─name───────────────────────────────────────────────────────┬─type────────────────────┐
│ C/A                                                    	 │ Nullable(String)    	   │
│ Unit                                                   	 │ Nullable(String)    	   │
│ SCP                                                    	 │ Nullable(String)    	   │
│ Station                                                	 │ Nullable(String)    	   │
│ Line Name                                              	 │ Nullable(String)    	   │
│ Division                                               	 │ Nullable(String)    	   │
│ Date                                                   	 │ Nullable(DateTime64(9)) │
│ Time                                                   	 │ Nullable(String)    	   │
│ Description                                            	 │ Nullable(String)    	   │
│ Entries                                                	 │ Nullable(Int64)     	   │
│ Exits                                                  	 │ Nullable(Int64)     	   │
└────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────┘11 rows in set. Elapsed: 0.309 sec.

抽样数据并查看数据集描述后可以发现，每行数据记录了某一时间点的闸机进出人次计数。描述显示这些计数的数据是周期性报告的，统计的是上一个时间段内的情况。以下是直接在 S3 中执行的查询示例：

SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mta/*.tsv')
LIMIT 1
FORMAT VerticalRow 1:
──────
C/A:                                                        A002
Unit:                                                       R051
SCP:                                                        02-00-00
Station:                                                    LEXINGTON AVE
Line Name:                                                  NQR456
Division:                                                   BMT
Date:                                                       2014-12-31 00:00:00.000000000
Time:                                                       23:00:00
Description:                                                REGULAR
Entries:                                                    4943320
Exits                                                     : 16747361 rows in set. Elapsed: 1.113 sec.

为简化处理并避免重复下载数据，我们可以将其加载到本地表中。使用推断的表结构创建该表并加载数据，命令如下。

CREATE TABLE subway_transits_2014_2022_raw
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple() EMPTY
AS SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mta/*.tsv')

这会基于架构创建一个空表，我们将其作为数据探索的临时表，暂不使用排序键。数据加载可以简单地通过 INSERT INTO SELECT 完成：

INSERT INTO subway_transits_2014_2022_raw
SETTINGS max_insert_threads = 16, parallel_distributed_insert_select = 2
SELECT *
FROM s3Cluster('default', 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/mta/*.tsv')
SETTINGS max_insert_threads = 16, parallel_distributed_insert_select = 20 rows in set. Elapsed: 39.236 sec. Processed 94.88 million rows, 13.82 GB (2.42 million rows/s., 352.14 MB/s.)
Peak memory usage: 1.54 GiB.SELECT count()
FROM subway_transits_2014_2022_raw┌──count()─┐
│ 94875892 │ -- 94.88 million
└──────────┘1 row in set. Elapsed: 0.002 sec.

为加快加载速度，我们应用了一些简单的优化，比如使用 s3Cluster 函数。详情可参考《优化 S3 插入和读取性能指南》。上述时间（包括之后的处理时间）是在我们 sql.clickhouse.com 环境中测得的，该环境包含 3 个节点，每个节点有 30 个虚拟 CPU。您的性能可能会有所不同，但考虑到数据集大小，性能将主要取决于网络连接。

架构优化

检查表结构后，我们发现了多个优化空间。

SHOW CREATE TABLE subway_transits_2014_2022_raw
CREATE TABLE subway_transits_2014_2022_raw
(`C/A` Nullable(String),`Unit` Nullable(String),`SCP` Nullable(String),`Station` Nullable(String),`Line Name` Nullable(String),`Division` Nullable(String),`Date` Nullable(DateTime64(9)),`Time` Nullable(String),`Description` Nullable(String),`Entries` Nullable(Int64),`Exits                                                 	` Nullable(Int64)
)
ENGINE = SharedMergeTree('/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}', '{replica}')
ORDER BY tuple()

首先，列名建议使用小写且无特殊字符。此外，Nullable 类型非必需，会增加额外的空间开销以区分空值和空内容，应尽量避免使用。其次，日期和时间应合并为一个 date_time 列——ClickHouse 支持丰富的日期时间函数，可基于时间、日期或两者来查询 DateTime 类型。

快速查看数据的列描述后，我们还发现了一些优化空间。进站和出站值不会超过 Int32，若超出会回绕（需进一步处理），且仅为正值。大多数字符串列的基数也较低，可通过简单查询来验证：

SELECTuniq(`C/A`),uniq(Unit),uniq(SCP),uniq(Station),uniq(`Line Name`),uniq(Division),uniq(Description)
FROM subway_transits_2014_2022_raw
FORMAT VerticalQuery id: c925aaa4-6302-41e4-9f1e-1ba88587c3bcRow 1:
──────
uniq(C/A):         762
uniq(Unit):        476
uniq(SCP):         334
uniq(Station):     579
uniq(Line Name):   130
uniq(Division):    7
uniq(Description): 21 row in set. Elapsed: 0.959 sec. Processed 94.88 million rows, 10.27 GB (98.91 million rows/s., 10.71 GB/s.)
Peak memory usage: 461.18 MiB.

因此，将这些列设置为 LowCardinality(String) 类型更合理，这样可以实现更高的压缩效率和更快的查询速度！

纽约市民对线路命名系统应该很熟悉。列 Line Name 表示检票闸机所服务的线路，例如：

“停靠该站的地铁线路，如 456”

这里 456 代表 4、5 和 6 号线。我们观察数据后发现，这些线路并没有保持一致的顺序。例如，456NQR 与 NQR456 实际上表示相同的线路组合。

SELECT `Line Name`
FROM subway_transits_2014_2022_raw
WHERE (`Line Name` = 'NQR456') OR (`Line Name` = '456NQR')
LIMIT 1 BY `Line Name`┌─Line Name─┐
│ NQR456	│
│ 456NQR	│
└───────────┘2 rows in set. Elapsed: 0.059 sec. Processed 94.88 million rows, 1.20 GB (1.60 billion rows/s., 20.20 GB/s.)
Peak memory usage: 105.88 MiB.

为了简化查询过程，我们将该字符串转为 Array(LowCardinality(String)) 类型，并对其中的线路排序。

最后，选择 station 和 date_time 作为排序键是一个合理的选择。

因此，表的结构如下：

CREATE TABLE subway_transits_2014_2022_v1
(`ca` LowCardinality(String),`unit` LowCardinality(String),`scp` LowCardinality(String),`station` LowCardinality(String),`line_names` Array(LowCardinality(String)),`division` LowCardinality(String),`date_time` DateTime32,`description` LowCardinality(String),`entries` UInt32,`exits` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (station, date_time)

接下来，我们可以通过从之前的 subway_transits_2014_2022_raw 表中读取数据，使用 SELECT 语句转换行数据来加载这些信息。

INSERT INTO subway_transits_2014_2022_v1 SELECT`C/A` AS ca,Unit AS unit,SCP AS scp,Station AS station,arraySort(ngrams(assumeNotNull(`Line Name`), 1)) AS line_names,Division AS division,parseDateTimeBestEffort(trimBoth(concat(CAST(Date, 'Date32'), ' ', Time))) AS date_time,Description AS description,Entries AS entries,`Exits                                                 	` AS exits
FROM subway_transits_2014_2022_raw
SETTINGS max_insert_threads = 160 rows in set. Elapsed: 4.235 sec. Processed 94.88 million rows, 14.54 GB (22.40 million rows/s., 3.43 GB/s.)

清理 MTA 交通数据集

我们发现了几个主要问题，接下来逐一说明。

挑战 1：累积值和异常值

根据 MTA 数据【https://data.ny.gov/api/views/ug6q-shqc/files/29edbef3-268e-461d-95f1-374b1c8a6f9d?download=true&filename=MTA_SubwayTurnstileUsageData2015_Overview.pdf】的详细描述，这些数据中存在一些质量问题，首先就是进出人数的数值是累积的。

> MTA 每隔四小时提供一次数据，记录了每个检票闸机的进出人数累积值，类似于里程表的读数。各车站的间隔时间可能不同，因为需要分批传输以防止系统过载。车站的审计时间设在每日的 00-03 点之间开始，此后每隔四小时一次。通过与之前的读数进行比较，可以计算出每个时段内通过检票闸机的进出人数。

这些累积值的使用比较困难，需要进行查询来计算每个检票闸机的时间序列变化。由于数据每 4 小时传输一次，这对特定时间段的统计仍显不精确，这也是我们无法完全解决的问题，因此低于该时间粒度的统计数据可能会存在偏差。

此外，数据还存在一些明显的质量问题：

> 检票闸机的审计并非总是每四小时一次，有时计数会回退、进出计数器周期性重置，各检票闸机的时间戳也不同。此外，数据为 10 位数，溢出后会归零。

理想情况下，我们希望计算每一行的进出人数变化，即通过与上一个时间点的差异进行计算，而要做到这一点，需要可靠地识别每个检票闸机。

虽然每个闸机有一个 scp 标识符，但它在各车站并不唯一。我们可以使用 scp、ca（车站的工作亭标识符）和 unit（车站的远程单元 ID）组合来识别具体车站。

要计算每个检票闸机的进出变化，我们可以使用窗口函数。以下代码计算每行的 entries_change 和 exits_change 列。

WITH 1000 AS threshold_per_hour
SELECT*,any(date_time) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_date_time,any(entries) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_entries,any(exits) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_exits,dateDiff('hour', p_date_time, date_time) AS hours,if((entries < p_entries) OR (((entries - p_entries) / if(hours > 0, hours, 1)) > threshold_per_hour), 0, entries - p_entries) AS entries_change,if((exits < p_exits) OR (((exits - p_exits) / if(hours > 0, hours, 1)) > threshold_per_hour), 0, exits - p_exits) AS exits_change
FROM subway_transits_2014_2022_v1
ORDER BYca ASC,unit ASC,scp ASC,date_time ASC

查询的关键点概述：

1. 数据按 ca、unit、scp 和 date_time 列（升序）排序，以确保每个检票闸机的记录按时间顺序排列，从而便于计算变化量。

2. 查询函数通过 PARTITION BY ca、unit、scp 为每个检票闸机创建窗口，并在每个窗口内按时间顺序排序。ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW 子句用于生成 p_entries 和 p_exits 列，这两列包含每行上一次的进出人数值，上一个时间点则存储在 p_date_time 列。

3. entries_change 和 exits_change 列存储的是当前行和前一行之间的进出人数变化。如果该变化为负数，返回值设为 0，假设这是由于计数器回滚。此外，数据分析显示存在异常高的值，例如一个小时内出现 10,000 人通过某个检票闸机的记录。若变化值超过合理阈值（每小时 1000 人），也会返回 0 以过滤掉异常值。我们选定的阈值基于实际通过率的估算（约每分钟 10-15 人）。这种方法虽然不完美，但可结合历史趋势进行改进。

挑战 2：站名缺失与不一致

虽然各年度数据集使用了相同架构，但 2022 年的数据集【https://data.ny.gov/Transportation/MTA-Subway-Turnstile-Usage-Data-2022/k7j9-jnct/about_data】缺少站名。

SELECT toYear(date_time) AS year
FROM mta.subway_transits_2014_2022_v1
WHERE station = ''
GROUP BY year┌─year─┐
1. │ 2022 │└──────┘1 row in set. Elapsed: 0.016 sec. Processed 10.98 million rows, 54.90 MB (678.86 million rows/s., 3.39 GB/s.)
Peak memory usage: 98.99 MiB.

为提高数据集的可用性，我们可以基于独特的检票闸机 ID（由早期数据填充）来补充 2022 年的站名。

然而，通过分析发现，即便同一检票闸机的站名也常不一致。例如，“大道”一词的拼写有时为 AV，有时为 AVE，导致同一站点被记录多次。

SELECT DISTINCT station
FROM subway_transits_2014_2022_v1
WHERE station LIKE '%AV%'
ORDER BY station ASC
LIMIT 10
FORMAT PrettyCompactMonoBlock┌─station──────┐
│ 1 AV         │
│ 1 AVE        │
│ 138 ST-3 AVE │
│ 14 ST-6 AVE  │
│ 149 ST-3 AVE │
│ 18 AV        │
│ 18 AVE       │
│ 2 AV         │
│ 2 AVE        │
│ 20 AV        │
└──────────────┘10 rows in set. Elapsed: 0.024 sec. Processed 36.20 million rows, 41.62 MB (1.53 billion rows/s., 1.75 GB/s.)
Peak memory usage: 26.68 MiB.

若能建立检票闸机与站名的映射，可以通过统一选择一种名称（如最长名称）并重新映射数据来解决简单的拼写不一致问题。需注意，这无法处理更复杂的映射问题，例如将“42 ST-TIMES SQ”与“TIMES SQ-42 ST”统一映射为“TIMES SQ”。我们可以暂时在查询时处理这些更复杂的情况。

为存储该映射关系，可以使用字典。这种内存结构允许通过 (ca, unit, scp) 的元组查找站名。以下查询可填充字典，生成分配给每个 (ca, unit, scp) 的唯一站名列表，并按长度排序，选取最长的名称。使用 groupArrayDistinct 函数创建列表并完成排序。

CREATE DICTIONARY station_names
(
`ca` String,
`unit` String,
`scp` String,
`station_name` String
)
PRIMARY KEY (ca, unit, scp)
SOURCE(CLICKHOUSE(QUERY $query$SELECTca,unit,scp,arrayReverseSort(station -> length(station), groupArrayDistinct(station))[1] AS station_nameFROM subway_transits_2014_2022_v1WHERE station != ''GROUP BYca,unit,scp
$query$))
LIFETIME(MIN 0 MAX 0)
LAYOUT(complex_key_hashed())

有关字典的详细配置和类型，请参考字典文档。

使用 dictGet 函数可以高效检索站名。例如：

SELECT dictGet(station_names, 'station_name', ('R148', 'R033', '01-04-01'))┌─name───────────┐
│ 42 ST-TIMES SQ │
└────────────────┘1 row in set. Elapsed: 0.001 sec.

请注意，首次调用字典时，速度可能较慢，具体取决于数据是急加载还是在首次请求时才懒加载（lazy_load）。这可以通过设置 dictionaries_lazy_load 配置项控制。

最终数据的整合方案

现在，我们可以结合窗口函数和字典查询来生成最终数据。思路简单：在 v1 表上使用窗口函数和 dictGet 函数执行查询，将结果插入到一个新表中。我们的最终表结构如下：

CREATE TABLE mta.subway_transits_2014_2022_v2
(`ca` LowCardinality(String),`unit` LowCardinality(String),`scp` LowCardinality(String),`line_names` Array(LowCardinality(String)),`division` LowCardinality(String),`date_time` DateTime,`description` LowCardinality(String),`entries` UInt32,`exits` UInt32,`station` LowCardinality(String),`entries_change` UInt32,`exits_change` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (ca, unit, scp, date_time)

使用 INSERT INTO SELECT：

INSERT INTO mta.subway_transits_2014_2022_v2 WITH 2000 AS threshold_per_hour  SELECTca, unit, scp, line_names, division, date_time, description, entries, exits,dictGet(station_names, 'station_name', (ca, unit, scp)) as station,entries_change, exits_change
FROM
(SELECT*,any(date_time) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_date_time,any(entries) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_entries,any(exits) OVER (PARTITION BY ca, unit, scp ORDER BY date_time ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS p_exits,dateDiff('hour', p_date_time, date_time) AS hours,if((entries < p_entries) OR (((entries - p_entries) / if(hours > 0, hours, 1)) > threshold_per_hour), 0, entries - p_entries) AS entries_change,if((exits < p_exits) OR (((exits - p_exits) / if(hours > 0, hours, 1)) > threshold_per_hour), 0, exits - p_exits) AS exits_changeFROM subway_transits_2014_2022_v1ORDER BYca ASC,unit ASC,scp ASC,date_time ASC) SETTINGS max_insert_threads=160 rows in set. Elapsed: 24.305 sec. Processed 94.88 million rows, 2.76 GB (3.90 million rows/s., 113.67 MB/s.)

最终表结构：

SELECT *
FROM mta.subway_transits_2014_2022_v2
LIMIT 1
FORMAT VerticalRow 1:
──────
ca:             A002
unit:           R051
scp:            02-00-00
line_names:     ['4','5','6','N','Q','R']
division:       BMT
date_time:      2014-01-02 03:00:00
description:    REGULAR
entries:        4469306
exits:          1523801
station:        LEXINGTON AVE
entries_change: 0
exits_change:   01 rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

MTA 交通数据集的示例查询

以下查询可以在 ClickHouse playground 中运行。我们为每个查询提供了默认的图表以便入门。

如果您有更多针对 MTA 数据集或其他数据集的查询建议或改进思路，欢迎联系我们，或在示例库的仓库【https://github.com/ClickHouse/sql.clickhouse.com】中提交问题。

首先，我们确认热门车站是否与官方数据一致。以 2018 年的数据为例：

SELECTstation,sum(entries_change) AS total_entries,formatReadableQuantity(total_entries) AS total_entries_read
FROM mta.subway_transits_2014_2022_v2
WHERE toYear(date_time) = '2018'
GROUP BY station
ORDER BY sum(entries_change) DESC
LIMIT 10

我们的结果质量受到数据嘈杂度和异常值处理方法的影响，但总体上与 MTA 报告的数据一致。请注意，数据集中一些站点有多个入口名称，例如 '42 ST-TIMES SQ' 和 'TIMES SQ-42 ST' 均表示 'TIMES SQ'。我们将名称清理作为待办事项，目前通过查询条件进行处理。

查看整个期间内前十站点的客流趋势时，COVID 疫情的影响显而易见。

SELECTstation,toYear(date_time) AS year,sum(entries_change) AS total_entries
FROM mta.subway_transits_2014_2022_v2
WHERE station IN (SELECT stationFROM mta.subway_transits_2014_2022_v2GROUP BY stationORDER BY sum(entries_change) DESCLIMIT 10
)
GROUP BYyear,station
ORDER BY year ASC

尽管经过处理，数据仍然较嘈杂，并存在一些明显的异常值，需进一步清理。欢迎提供改进方法。2022 年的交通数据则相对更可靠，质量较高。我们已将其加载至 transit_data 表中，并提供了一些示例查询。

通过这些数据，可以观察到各站点在高峰时段的通勤模式。

SELECTstation_complex,toHour(hour_of_day) AS hour,CAST(avg(total_entries), 'UInt64') AS avg_entries
FROM
(SELECTtoStartOfHour(transit_timestamp) AS hour_of_day,station_complex,sum(ridership) AS total_entriesFROM mta.transit_dataWHERE toDayOfWeek(transit_timestamp) <= 5GROUP BYstation_complex,hour_of_day
)
GROUP BYhour,station_complex
ORDER BYhour ASC,avg_entries DESC
LIMIT 3 BY hour

我们还可以轻松地对比周末和工作日的客流量，从而突出一年中的特定时段，例如 7 月 4 日，通勤流量明显减少。

SELECTtoStartOfWeek(transit_timestamp) AS week,'weekday' AS period,sum(ridership) AS total
FROM mta.transit_data
WHERE toDayOfWeek(transit_timestamp) <= 5
GROUP BY week
ORDER BY week ASC
UNION ALL
SELECTtoStartOfWeek(transit_timestamp) AS week,'weekend' AS period,sum(ridership) AS total
FROM mta.transit_data
WHERE toDayOfWeek(transit_timestamp) > 5
GROUP BY week
ORDER BY week ASC

总结

我们在处理 MTA 数据时玩得很开心（尽量让数据清理过程更有趣！），希望我们的工作能帮助大家更轻松地进行有趣的数据分析。

如果您在示例库【https://github.com/ClickHouse/sql.clickhouse.com】中创建了新的查询或图表，欢迎与我们分享！

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