MySQL / Clickhouse объединяет / RANK выбирает результаты с установленной меткой и сохраняет оставшиеся уникальными - PullRequest
Новая
       9

MySQL / Clickhouse объединяет / RANK выбирает результаты с установленной меткой и сохраняет оставшиеся уникальными

1 голос
/ 17 марта 2020

Я собираю несколько твитов в течение нескольких дней / месяцев и отслеживаю группы слов (хэштеги). Основная база твитов собирает около 5 млн твитов в день, а хэштеги извлекаются в отдельную таблицу. Считается, что эти хэштеги показывают тепловую карту, которая развивается в течение периода (дней / месяцев).

ДБ сбора составляет MYSQL, где первичная таблица твитов - это записи приложения 500 М, а таблица хэштегов Это приложение 175 млн записей. Затем реплицируется в Clickhouse для анализа.

На примере Коронавируса приведенный ниже список показывает, что несколько хэштегов можно сгруппировать лучше для улучшения наглядности статистики.

Вопросы :

  1. Как добавить фильтр для выбора похожих слов / хэштегов в один определенный «тег» или псевдоним? DONE
  2. Как использовать несколько псевдонимов, все с каждым набором фильтров / критериев выбора? ВЫПОЛНЕНО
  3. Как использовать RANK или что-то подобное, чтобы не перечислять, используя накопленные значения, но RANK? 
SELECT (match(hashtag, '[Cc]orona.*|COVID.*|[Cc]ovid.*') ? 'COVID19' : hashtag) as Hashtag,
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 1 day AND now() then 1 END) "Today",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 2 day AND now() - interval 1 day then 1 END) "Today -1",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 3 day AND now() - interval 2 day then 1 END) "Today -2",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 4 day AND now() - interval 3 day then 1 END) "Today -3",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 5 day AND now() - interval 4 day then 1 END) "Today -4",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 6 day AND now() - interval 5 day then 1 END) "Today -5",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 7 day AND now() - interval 6 day then 1 END) "Today -6",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 8 day AND now() - interval 7 day then 1 END) "Today -7"
FROM twitterDBhashtags
group by Hashtag 
order by "Today" DESC limit 20;

На twitterDBhashtags таблица: 

id          BIGINT(20)      PK
hashtag     VARCHAR(75)
datetime    DATETIME

дает такой результат: 

Hashtag             Today       Today -1    Today -2    Today -3    Today -4    Today -5    Today -6    Today -7
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
COVID19             245 799     253 088     241 731      226 515     249 281    84 088       149 789    117 015    
BhulaDungaFirstLook 36 379       34                         
StPatricksDay       12 622       410         251         233         307         72         194         176    
BhulaDungaWithSid   12 595       47                         
QuarantineLife      10 742       2 339       59                                             1           1
UPDATE              9 432        534         1 063       340         884         215         336         242    
BREAKING            7 038        11 737      10 434      6 985       10 726      4 345       6 748       5 091    
SidNaaz             6 012        2 247       4 115       1 692       2 065       241         1 502       1 236    
China               5 840        4 803       4 887       5 472       7 039       2 086       3 392       3 748    
FamiliesFirst       4 578        420         902         6 480       5 952       1 326          
iHeartAwards        4 540        5 274       6 846       5 412       6 747       2 500       6 559       4 767    
HomeOfSoul_Satlok   4 341                               
TrumpVirus          4 094        750         752         1 381       1 935       624         590         1 176    
100WAYS             4 055        106         125         22                 
TEAMWANG            4 014        101         107         78          34          21         160         127    
ChineseVirus        3 919        1           3           4           69          32         15           2    
ShipsGoingDown      3 755        71

После очень хорошего ввода от @vladimir, используя 

SELECT case when match(hashtag, '[Cc]orona.*|COVID.*|[Cc]ovid.*') then 'COVID19' 
            when match(hashtag, 'Bhula.*') then 'Bhula'
            else hashtag END
            as Hashtag,
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 1 day AND now() then 1 END) "Today",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 2 day AND now() - interval 1 day then 1 END) "Today -1",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 3 day AND now() - interval 2 day then 1 END) "Today -2",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 4 day AND now() - interval 3 day then 1 END) "Today -3",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 5 day AND now() - interval 4 day then 1 END) "Today -4",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 6 day AND now() - interval 5 day then 1 END) "Today -5",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 7 day AND now() - interval 6 day then 1 END) "Today -6",
  SUM(CASE when datetime between now() - interval 8 day AND now() - interval 7 day then 1 END) "Today -7"
FROM twitterDBhashtags
group by Hashtag 
order by "Today" DESC limit 10;

я получаю это (обратите внимание, это оперативные данные, поэтому сумма результатов, приведенных выше, не будет точной) 

Hashtag         Today   Today -1    Today -2    Today -3    Today -4    Today -5    Today -6    Today -7
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
COVID19         241825  260486      237838      236318      222989      129159      161506      122959
Bhula           35267   22372       856         1           13          4           1           12
StPatricksDay   14776   1147        254         239         271         130         198         167
QuarantineLife  10442   5140        169         1                       2
AsiManshiDebut  8900                            
LuzonLockdown   6764    9                       
FamiliesFirst   6563    382         439         3285        8854        1307        927 
Italy           6516    2617        4590        4493        2710        1725        3287        8885
BREAKING        6391    9878        10726       8603        9830        4305        8464        4992
China           5469    5745        4417        5279        5753        4290        3556        3408

Теперь, как это можно сделать как RANK, и вместо подсчета можно отсортировать по RANK.

Буду очень признателен за любые идеи, как развиваться.

1 Ответ

2 голосов
/ 18 марта 2020

Я бы определил период даты в WHERE-предложении вместо перечисления их в SELECT: 

SELECT toStartOfDay(datetime) day, match(hashtag, '[Cc]orona.*|COVID.*') ? 'COVID19' : hashtag as hashtag, count() tweets_count
FROM (
  /* test data */
  SELECT toDateTime(data.1) datetime, data.2 hashtag
  FROM (
    SELECT arrayJoin([
      ('2020-03-01 10:10:10', 'coronavirus'), 
      ('2020-03-01 12:12:12', 'COVID'), 
      ('2020-03-05 10:10:10', 'StPatricksDay'), 
      ('2020-03-15 01:01:01', 'Coronavirus')]) data)
)
WHERE datetime >= '2020-03-01 00:00:00' AND datetime < '2020-04-01 00:00:00'
GROUP BY day, hashtag;

/* result
┌─────────────────day─┬─hashtag───────┬─tweets_count─┐
│ 2020-03-01 00:00:00 │ COVID19       │            2 │
│ 2020-03-15 00:00:00 │ COVID19       │            1 │
│ 2020-03-05 00:00:00 │ StPatricksDay │            1 │
└─────────────────────┴───────────────┴──────────────┘
*/

SELECT (match(hashtag, '[Cc]orona.*|COVID.*') ? 'COVID19' : hashtag) as hashtag, sum(day1) day1, sum(day2) day2, sum(day3) day3, sum(day4) day4, sum(day5) day5, sum(day6) day6, sum(day7) day7
FROM (
  /* test data */
  SELECT data.1 AS hashtag, data.2 AS day1, data.3 AS day2, data.4 AS day3, data.5 AS day4, data.6 AS day5, data.7 AS day6, data.8 AS day7
  FROM
  (
      SELECT arrayJoin([
        ('coronavirus', 67299, 60633, 53780, 55375, 59866, 27150, 47824), 
        ('COVID', 62502, 50998, 50365, 51554, 50062, 23140, 40908), 
        ('BhulaDungaFirstLook', 35524, 34, 0, 0, 0, 0, 0), 
        ('Coronavirus', 14076, 15297, 12321, 16496, 16263, 7028, 9975), 
        ('CoronavirusOutbreak', 13020, 9410, 2597, 1044, 1853, 950, 2436), 
        ('BhulaDungaWithSid', 12190, 47, 0, 0, 0, 0, 0), 
        ('StPatricksDay', 10426, 374, 244, 233, 282, 79, 213), 
        ('QuarantineLife', 10110, 1477, 56, 0, 1, 0, 0), 
        ('COVID2019', 9892, 2085, 1417, 2009, 2929, 1568, 4918)]) AS data
  ))
GROUP BY hashtag;

/* result
┌─hashtag─────────────┬───day1─┬───day2─┬───day3─┬───day4─┬───day5─┬──day6─┬───day7─┐
│ COVID19             │ 166789 │ 138423 │ 120480 │ 126478 │ 130973 │ 59836 │ 106061 │
│ StPatricksDay       │  10426 │    374 │    244 │    233 │    282 │    79 │    213 │
│ QuarantineLife      │  10110 │   1477 │     56 │      0 │      1 │     0 │      0 │
│ BhulaDungaFirstLook │  35524 │     34 │      0 │      0 │      0 │     0 │      0 │
│ BhulaDungaWithSid   │  12190 │     47 │      0 │      0 │      0 │     0 │      0 │
└─────────────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴───────┴────────┘
*/
...