Conjunto de datos "What's on the Menu?" de la New York Public Library

Conjunto de datos que contiene 1,3 millones de registros de datos históricos sobre los menús de hoteles, restaurantes y cafés, con los platos y sus precios.

El conjunto de datos fue creado por la New York Public Library. Contiene datos históricos sobre los menús de hoteles, restaurantes y cafés, con los platos y sus precios.

Fuente: http://menus.nypl.org/data Los datos son de dominio público.

Los datos proceden del archivo de la biblioteca y pueden estar incompletos y resultar difíciles de analizar estadísticamente. No obstante, también son muy apetitosos. Su tamaño es de solo 1,3 millones de registros de platos en menús: un volumen de datos muy pequeño para ClickHouse, pero que aun así es un buen ejemplo.

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Descarga el conjunto de datos

Ejecuta el comando:

wget https://s3.amazonaws.com/menusdata.nypl.org/gzips/2021_08_01_07_01_17_data.tgz
# Opción: Validar el checksum
md5sum 2021_08_01_07_01_17_data.tgz
# El checksum debe ser igual a: db6126724de939a5481e3160a2d67d15

Sustituye el enlace por el enlace actualizado de http://menus.nypl.org/data, si es necesario. El tamaño de la descarga es de aproximadamente 35 MB.

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Desempaqueta el conjunto de datos

tar xvf 2021_08_01_07_01_17_data.tgz

El tamaño sin comprimir es de aproximadamente 150 MB.

Los datos están normalizados y constan de cuatro tablas:

• Menu — Información sobre los menús: el nombre del restaurante, la fecha en la que se vio el menú, etc.
• Dish — Información sobre los platos: el nombre del plato junto con algunas de sus características.
• MenuPage — Información sobre las páginas de los menús, ya que cada página pertenece a algún menú.
• MenuItem — Un elemento del menú. Un plato junto con su precio en alguna página del menú: enlaces al plato y a la página del menú.

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Crear las tablas

Usamos el tipo de dato Decimal para almacenar precios.

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;

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Importar los datos

Para importar datos en ClickHouse, ejecuta:

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

Usamos el formato CSVWithNames porque los datos se representan como un CSV con encabezado.

Deshabilitamos format_csv_allow_single_quotes porque solo se usan comillas dobles para los campos de datos, y las comillas simples pueden aparecer dentro de los valores y no deberían confundir al analizador de CSV.

Deshabilitamos input_format_null_as_default porque nuestros datos no contienen NULL. De lo contrario, ClickHouse intentará interpretar secuencias \N y puede confundirlas con \ en los datos.

La configuración date_time_input_format best_effort permite interpretar campos DateTime en una amplia variedad de formatos. Por ejemplo, reconocerá ISO-8601 sin segundos, como ‘2000-01-01 01:02’. Sin esta configuración, solo se permite el formato fijo de DateTime.

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Desnormalizar los datos

Los datos se presentan en varias tablas en forma normalizada. Esto significa que debes realizar un JOIN si quieres consultar, por ejemplo, los nombres de los platos a partir de los elementos del menú. Para las tareas analíticas típicas, es mucho más eficiente trabajar con datos combinados previamente mediante JOIN para evitar ejecutar un JOIN cada vez. A esto se le llama datos “desnormalizados”.

Crearemos una tabla menu_item_denorm que contendrá todos los datos combinados mediante JOIN:

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;

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Validar los datos

Query

SELECT count() FROM menu_item_denorm;

Response

┌─count()─┐
│ 1329175 │
└─────────┘

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Ejecutar algunas consultas

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Precios medios históricos de los platos

Query

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;

Response

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

Tómalo con pinzas.

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Precios de las hamburguesas

Query

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;

Response

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

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Vodka

Query

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;

Response

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

Para obtener vodka, tenemos que escribir ILIKE '%vodka%', y eso sin duda llama la atención.

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Caviar

Veamos los precios del caviar. También veamos el nombre de algún plato con caviar.

Query

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;

Response

┌────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                                │
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Al menos tienen caviar con vodka. Muy bien.

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Playground en línea

Los datos se han subido a ClickHouse Playground, ejemplo.