بيانات أجهزة الاستشعار البيئية

أكثر من 20 مليار سجل من البيانات من Sensor.Community، وهي شبكة عالمية من أجهزة الاستشعار يقودها المساهمون وتُنتج البيانات البيئية المفتوحة.

تُعد Sensor.Community شبكة عالمية من المستشعرات يقودها المساهمون، وتُنتج بيانات بيئية مفتوحة. وتُجمع هذه البيانات من مستشعرات منتشرة في أنحاء العالم كافة. ويمكن لأي شخص شراء مستشعر ووضعه في أي مكان يريده. وتتوفر واجهات برمجة التطبيقات لتنزيل البيانات على GitHub، كما أن البيانات متاحة بحرية بموجب Database Contents License (DbCL).

تحتوي مجموعة البيانات على أكثر من 20 مليار سجل، لذا توخَّ الحذر عند مجرد نسخ الأوامر أدناه ولصقها، ما لم تكن مواردك قادرة على التعامل مع هذا الحجم. نُفِّذت الأوامر أدناه على مثيل الإنتاج من ClickHouse Cloud.

1. البيانات موجودة في S3، لذا يمكننا استخدام الدالة الجدولية s3 لإنشاء جدول من الملفات. ويمكننا أيضًا استعلام البيانات في موضعها مباشرةً. لنلقِ نظرة على بعض الصفوف قبل محاولة إدراجها في ClickHouse:

SELECT *
FROM s3(
    'https://clickhouse-public-datasets.s3.eu-central-1.amazonaws.com/sensors/monthly/2019-06_bmp180.csv.zst',
    'CSVWithNames'
   )
LIMIT 10
SETTINGS format_csv_delimiter = ';';

البيانات موجودة في ملفات CSV، لكنها تستخدم فاصلة منقوطة كفاصل. وتبدو الصفوف كما يلي:

┌─sensor_id─┬─sensor_type─┬─location─┬────lat─┬────lon─┬─timestamp───────────┬──pressure─┬─altitude─┬─pressure_sealevel─┬─temperature─┐
│      9119 │ BMP180      │     4594 │ 50.994 │  7.126 │ 2019-06-01T00:00:00 │    101471 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        19.9 │
│     21210 │ BMP180      │    10762 │ 42.206 │ 25.326 │ 2019-06-01T00:00:00 │     99525 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        19.3 │
│     19660 │ BMP180      │     9978 │ 52.434 │ 17.056 │ 2019-06-01T00:00:04 │    101570 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        15.3 │
│     12126 │ BMP180      │     6126 │ 57.908 │  16.49 │ 2019-06-01T00:00:05 │ 101802.56 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        8.07 │
│     15845 │ BMP180      │     8022 │ 52.498 │ 13.466 │ 2019-06-01T00:00:05 │    101878 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │          23 │
│     16415 │ BMP180      │     8316 │ 49.312 │  6.744 │ 2019-06-01T00:00:06 │    100176 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        14.7 │
│      7389 │ BMP180      │     3735 │ 50.136 │ 11.062 │ 2019-06-01T00:00:06 │     98905 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        12.1 │
│     13199 │ BMP180      │     6664 │ 52.514 │  13.44 │ 2019-06-01T00:00:07 │ 101855.54 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │       19.74 │
│     12753 │ BMP180      │     6440 │ 44.616 │  2.032 │ 2019-06-01T00:00:07 │     99475 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │          17 │
│     16956 │ BMP180      │     8594 │ 52.052 │  8.354 │ 2019-06-01T00:00:08 │    101322 │ ᴺᵁᴸᴸ     │ ᴺᵁᴸᴸ              │        17.2 │
└───────────┴─────────────┴──────────┴────────┴────────┴─────────────────────┴───────────┴──────────┴───────────────────┴─────────────┘

2. سنستخدم جدول MergeTree التالي لتخزين البيانات في ClickHouse:

CREATE TABLE sensors
(
    sensor_id UInt16,
    sensor_type Enum('BME280', 'BMP180', 'BMP280', 'DHT22', 'DS18B20', 'HPM', 'HTU21D', 'PMS1003', 'PMS3003', 'PMS5003', 'PMS6003', 'PMS7003', 'PPD42NS', 'SDS011'),
    location UInt32,
    lat Float32,
    lon Float32,
    timestamp DateTime,
    P1 Float32,
    P2 Float32,
    P0 Float32,
    durP1 Float32,
    ratioP1 Float32,
    durP2 Float32,
    ratioP2 Float32,
    pressure Float32,
    altitude Float32,
    pressure_sealevel Float32,
    temperature Float32,
    humidity Float32,
    date Date MATERIALIZED toDate(timestamp)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (timestamp, sensor_id);

3. تتضمن خدمات ClickHouse Cloud عنقودًا باسم default. سنستخدم دالة الجدول s3Cluster، التي تقرأ ملفات S3 بالتوازي من العقد في عنقودك. (إذا لم يكن لديك عنقود، فاستخدم الدالة s3 فقط وأزل اسم العنقود.)

سيستغرق هذا الاستعلام بعض الوقت - إذ يبلغ حجم البيانات غير المضغوطة نحو 1.67 تيرابايت:

INSERT INTO sensors
    SELECT *
    FROM s3Cluster(
        'default',
        'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/sensors/monthly/*.csv.zst',
        'CSVWithNames',
        $$ sensor_id UInt16,
        sensor_type String,
        location UInt32,
        lat Float32,
        lon Float32,
        timestamp DateTime,
        P1 Float32,
        P2 Float32,
        P0 Float32,
        durP1 Float32,
        ratioP1 Float32,
        durP2 Float32,
        ratioP2 Float32,
        pressure Float32,
        altitude Float32,
        pressure_sealevel Float32,
        temperature Float32,
        humidity Float32 $$
    )
SETTINGS
    format_csv_delimiter = ';',
    input_format_allow_errors_ratio = '0.5',
    input_format_allow_errors_num = 10000,
    input_format_parallel_parsing = 0,
    date_time_input_format = 'best_effort',
    max_insert_threads = 32,
    parallel_distributed_insert_select = 1;

إليك الاستجابة - تُظهر عدد الصفوف وسرعة المعالجة. يتم الإدخال بمعدل يتجاوز 6 ملايين صف في الثانية!

0 rows in set. Elapsed: 3419.330 sec. Processed 20.69 billion rows, 1.67 TB (6.05 million rows/s., 488.52 MB/s.)

4. لنرَ مقدار مساحة التخزين على القرص المطلوبة لجدول sensors:

SELECT
    disk_name,
    formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes) AS size) AS compressed,
    formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes) AS usize) AS uncompressed,
    round(usize / size, 2) AS compr_rate,
    sum(rows) AS rows,
    count() AS part_count
FROM system.parts
WHERE (active = 1) AND (table = 'sensors')
GROUP BY
    disk_name
ORDER BY size DESC;

تم ضغط 1.67T إلى 310 GiB، ويبلغ إجمالي عدد الصفوف 20.69 مليار صف:

┌─disk_name─┬─compressed─┬─uncompressed─┬─compr_rate─┬────────rows─┬─part_count─┐
│ s3disk    │ 310.21 GiB │ 1.30 TiB     │       4.29 │ 20693971809 │        472 │
└───────────┴────────────┴──────────────┴────────────┴─────────────┴────────────┘

5. لنحلّل البيانات الآن بعد انتقالها إلى ClickHouse. لاحظ أن كمية البيانات تزداد بمرور الوقت مع نشر المزيد من المستشعرات:

SELECT
    date,
    count()
FROM sensors
GROUP BY date
ORDER BY date ASC;

يمكننا إنشاء مخطط في SQL Console لعرض النتائج بشكل مرئي:

6. يحسب هذا الاستعلام عدد الأيام شديدة الحرارة والرطوبة:

WITH
    toYYYYMMDD(timestamp) AS day
SELECT day, count() FROM sensors
WHERE temperature >= 40 AND temperature <= 50 AND humidity >= 90
GROUP BY day
ORDER BY day ASC;

فيما يلي تصور للنتيجة: