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このデータには、イングランドおよびウェールズの不動産取引で支払われた価格が含まれています。データは1995年以降について利用可能で、データセットの非圧縮サイズは約4 GiBです (ClickHouseでは約278 MiBしか使用しません) 。

テーブルを作成

データを前処理して挿入する

データを ClickHouse にストリーミングするために、url 関数を使用します。まず、取り込むデータの一部を前処理する必要があります。具体的には、次の処理を行います。
  • postcode を 2 つの別々のカラム postcode1postcode2 に分割する。これは保存効率とクエリ性能の両方の面で有利です
  • time フィールドは時刻部分が常に 00:00 のため、日付に変換する
  • 分析には不要なため、UUid フィールドを無視する
  • transform 関数を使用して、typeduration を、より読みやすい Enum フィールドに変換する
  • is_new フィールドを、1 文字の文字列 (Y/N) から 0 または 1 の UInt8 フィールドに変換する
  • 最後の 2 つのカラムはどちらも同じ値 (0) なので削除する
url 関数は、Web サーバーから ClickHouse テーブルにデータをストリーミングします。次のコマンドは、uk_price_paid テーブルに 500 万行を挿入します。
データが挿入されるまで待機してください。ネットワーク速度によっては1~2分かかります。

データを検証する

正しく取り込まれたことを、挿入された行数を確認して検証してみましょう。 このクエリを実行した時点では、このデータセットには 27,450,499 行ありました。次に、ClickHouse でこのテーブルのストレージサイズを見てみましょう。 このテーブルのサイズは、わずか 221.43 MiB です。

クエリをいくつか実行する

データを分析するため、クエリをいくつか実行してみましょう。

クエリ 1. 年別の平均価格

クエリ 2. ロンドンの年別平均価格

2020年の住宅価格には何かが起きていますね! とはいえ、おそらく驚くほどのことではないでしょう…

クエリ 3. 最も価格が高い地区

プロジェクションによるクエリの高速化

これらのクエリはプロジェクションで高速化できます。このデータセットでの例については、“Projections” を参照してください。

Playgroundで試す

このデータセットは Online Playground でも利用できます。
最終更新日 2026年7月2日