В ноябре 2021 года YouTube убрал публичный счетчик дизлайков у всех видео. Хотя авторы по-прежнему могут видеть число дизлайков, зрителям теперь видно только, сколько лайков получило видео.
Набор данных содержит более 4,55 миллиарда записей, поэтому не копируйте бездумно приведенные ниже команды, если ваши ресурсы не рассчитаны на такой объем. Приведенные ниже команды были выполнены на инстансе Production в ClickHouse Cloud. Приведенные ниже шаги также легко подойдут для локальной установки ClickHouse. Единственное отличие — нужно использовать функцию s3 вместо s3cluster (если только у вас не настроен cluster — в этом случае замените default на имя вашего cluster).
Исследование данных
Посмотрим, как выглядят данные. Табличная функция s3cluster возвращает таблицу, поэтому мы можем выполнить DESCRIBE для результата:DESCRIBE s3(
'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/youtube/original/files/*.zst',
'JSONLines'
);
┌─name────────────────┬─type───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ id │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ fetch_date │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ upload_date │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ title │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ uploader_id │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ uploader │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ uploader_sub_count │ Nullable(Int64) │ │ │ │ │ │
│ is_age_limit │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ view_count │ Nullable(Int64) │ │ │ │ │ │
│ like_count │ Nullable(Int64) │ │ │ │ │ │
│ dislike_count │ Nullable(Int64) │ │ │ │ │ │
│ is_crawlable │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ is_live_content │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ has_subtitles │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ is_ads_enabled │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ is_comments_enabled │ Nullable(Bool) │ │ │ │ │ │
│ description │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ rich_metadata │ Array(Tuple(call Nullable(String), content Nullable(String), subtitle Nullable(String), title Nullable(String), url Nullable(String))) │ │ │ │ │ │
│ super_titles │ Array(Tuple(text Nullable(String), url Nullable(String))) │ │ │ │ │ │
│ uploader_badges │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
│ video_badges │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
Создайте таблицу
На основе автоматически определённой схемы мы уточнили типы данных и добавили первичный ключ.
Создайте следующую таблицу:CREATE TABLE youtube
(
`id` String,
`fetch_date` DateTime,
`upload_date_str` String,
`upload_date` Date,
`title` String,
`uploader_id` String,
`uploader` String,
`uploader_sub_count` Int64,
`is_age_limit` Bool,
`view_count` Int64,
`like_count` Int64,
`dislike_count` Int64,
`is_crawlable` Bool,
`has_subtitles` Bool,
`is_ads_enabled` Bool,
`is_comments_enabled` Bool,
`description` String,
`rich_metadata` Array(Tuple(call String, content String, subtitle String, title String, url String)),
`super_titles` Array(Tuple(text String, url String)),
`uploader_badges` String,
`video_badges` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (uploader, upload_date)
Вставка данных
Следующая команда загружает записи из файлов S3 в таблицу youtube.Будет вставлен большой объём данных — 4,65 миллиарда строк. Если вам не нужен весь набор данных, просто добавьте предложение LIMIT с нужным количеством строк.
INSERT INTO youtube
SETTINGS input_format_null_as_default = 1
SELECT
id,
parseDateTimeBestEffortUSOrZero(toString(fetch_date)) AS fetch_date,
upload_date AS upload_date_str,
toDate(parseDateTimeBestEffortUSOrZero(upload_date::String)) AS upload_date,
ifNull(title, '') AS title,
uploader_id,
ifNull(uploader, '') AS uploader,
uploader_sub_count,
is_age_limit,
view_count,
like_count,
dislike_count,
is_crawlable,
has_subtitles,
is_ads_enabled,
is_comments_enabled,
ifNull(description, '') AS description,
rich_metadata,
super_titles,
ifNull(uploader_badges, '') AS uploader_badges,
ifNull(video_badges, '') AS video_badges
FROM s3(
'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/youtube/original/files/*.zst',
'JSONLines'
)
INSERT:
- Функция
parseDateTimeBestEffortUSOrZero удобна, когда входящие поля даты могут быть в неправильном формате. Если fetch_date не удастся корректно разобрать, ему будет присвоено значение 0
- Столбец
upload_date содержит корректные даты, но в нём также встречаются строки вроде “4 hours ago”, которые, конечно, не являются корректной датой. Мы решили сохранять исходное значение в upload_date_str и пытаться разобрать его с помощью toDate(parseDateTimeBestEffortUSOrZero(upload_date::String)). Если разбор не удастся, мы просто получим 0
- Мы использовали
ifNull, чтобы избежать значений NULL в нашей таблице. Если входящее значение равно NULL, функция ifNull заменяет его на пустую строку
Подсчитайте количество строк
Откройте новую вкладку в SQL Console ClickHouse Cloud (или новое окно clickhouse-client) и наблюдайте, как растет счетчик.
Вставка 4,56 млрд строк займет некоторое время — в зависимости от ресурсов вашего сервера. (Без какой-либо дополнительной настройки параметров это занимает около 4,5 часов.)SELECT formatReadableQuantity(count())
FROM youtube
┌─formatReadableQuantity(count())─┐
│ 4.56 billion │
└─────────────────────────────────┘
Изучение данных
После вставки данных подсчитайте, сколько дизлайков у ваших любимых видео или каналов. Давайте посмотрим, сколько видео загрузил ClickHouse:SELECT count()
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse';
┌─count()─┐
│ 84 │
└─────────┘
1 row in set. Elapsed: 0.570 sec. Processed 237.57 thousand rows, 5.77 MB (416.54 thousand rows/s., 10.12 MB/s.)
Приведённый выше запрос выполняется так быстро, потому что мы выбрали uploader в качестве первого столбца первичного ключа, — поэтому ему пришлось обработать всего 237k строк.
SELECT
title,
like_count,
dislike_count
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse'
ORDER BY dislike_count DESC;
┌─title────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─like_count─┬─dislike_count─┐
│ ClickHouse v21.11 Release Webinar │ 52 │ 3 │
│ ClickHouse Introduction │ 97 │ 3 │
│ Casa Modelo Algarve │ 180 │ 3 │
│ Профайлер запросов: трудный путь │ 33 │ 3 │
│ ClickHouse в Курсометре │ 4 │ 2 │
│ 10 Good Reasons to Use ClickHouse │ 27 │ 2 │
...
84 rows in set. Elapsed: 0.013 sec. Processed 155.65 thousand rows, 16.94 MB (11.96 million rows/s., 1.30 GB/s.)
title или description которых есть ClickHouse:SELECT
view_count,
like_count,
dislike_count,
concat('https://youtu.be/', id) AS url,
title
FROM youtube
WHERE (title ILIKE '%ClickHouse%') OR (description ILIKE '%ClickHouse%')
ORDER BY
like_count DESC,
view_count DESC;
1174 rows in set. Elapsed: 1099.368 sec. Processed 4.56 billion rows, 1.98 TB (4.15 million rows/s., 1.80 GB/s.)
┌─view_count─┬─like_count─┬─dislike_count─┬─url──────────────────────────┬─title──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1919 │ 63 │ 1 │ https://youtu.be/b9MeoOtAivQ │ ClickHouse v21.10 Release Webinar │
│ 8710 │ 62 │ 4 │ https://youtu.be/PeV1mC2z--M │ What is JDBC DriverManager? | JDBC │
│ 3534 │ 62 │ 1 │ https://youtu.be/8nWRhK9gw10 │ CLICKHOUSE - Arquitetura Modular │
SELECT
concat('< ', formatReadableQuantity(view_range)) AS views,
is_comments_enabled,
total_clicks / num_views AS prob_like_dislike
FROM
(
SELECT
is_comments_enabled,
power(10, CEILING(log10(view_count + 1))) AS view_range,
sum(like_count + dislike_count) AS total_clicks,
sum(view_count) AS num_views
FROM youtube
GROUP BY
view_range,
is_comments_enabled
) WHERE view_range > 1
ORDER BY
is_comments_enabled ASC,
num_views ASC;
┌─views─────────────┬─is_comments_enabled─┬────prob_like_dislike─┐
│ < 10.00 │ false │ 0.08224180712685371 │
│ < 100.00 │ false │ 0.06346337759167248 │
│ < 1.00 thousand │ false │ 0.03201883652987105 │
│ < 10.00 thousand │ false │ 0.01716073540410903 │
│ < 10.00 billion │ false │ 0.004555639481829971 │
│ < 100.00 thousand │ false │ 0.01293351460515323 │
│ < 1.00 billion │ false │ 0.004761811192464957 │
│ < 1.00 million │ false │ 0.010472604018980551 │
│ < 10.00 million │ false │ 0.00788902538420125 │
│ < 100.00 million │ false │ 0.00579152804250582 │
│ < 10.00 │ true │ 0.09819517478134059 │
│ < 100.00 │ true │ 0.07403784478585775 │
│ < 1.00 thousand │ true │ 0.03846294910067627 │
│ < 10.00 billion │ true │ 0.005615217329358215 │
│ < 10.00 thousand │ true │ 0.02505881391701455 │
│ < 1.00 billion │ true │ 0.007434998802482997 │
│ < 100.00 thousand │ true │ 0.022694648130822004 │
│ < 100.00 million │ true │ 0.011761563746575625 │
│ < 1.00 million │ true │ 0.020776022304589435 │
│ < 10.00 million │ true │ 0.016917095718089584 │
└───────────────────┴─────────────────────┴──────────────────────┘
22 rows in set. Elapsed: 8.460 sec. Processed 4.56 billion rows, 77.48 GB (538.73 million rows/s., 9.16 GB/s.)
Как менялось количество видео с течением времени — примечательные события?
SELECT
toStartOfMonth(toDateTime(upload_date)) AS month,
uniq(uploader_id) AS uploaders,
count() AS num_videos,
sum(view_count) AS view_count
FROM youtube
GROUP BY month
ORDER BY month ASC;
┌──────month─┬─uploaders─┬─num_videos─┬───view_count─┐
│ 2005-04-01 │ 5 │ 6 │ 213597737 │
│ 2005-05-01 │ 6 │ 9 │ 2944005 │
│ 2005-06-01 │ 165 │ 351 │ 18624981 │
│ 2005-07-01 │ 395 │ 1168 │ 94164872 │
│ 2005-08-01 │ 1171 │ 3128 │ 124540774 │
│ 2005-09-01 │ 2418 │ 5206 │ 475536249 │
│ 2005-10-01 │ 6750 │ 13747 │ 737593613 │
│ 2005-11-01 │ 13706 │ 28078 │ 1896116976 │
│ 2005-12-01 │ 24756 │ 49885 │ 2478418930 │
│ 2006-01-01 │ 49992 │ 100447 │ 4532656581 │
│ 2006-02-01 │ 67882 │ 138485 │ 5677516317 │
│ 2006-03-01 │ 103358 │ 212237 │ 8430301366 │
│ 2006-04-01 │ 114615 │ 234174 │ 9980760440 │
│ 2006-05-01 │ 152682 │ 332076 │ 14129117212 │
│ 2006-06-01 │ 193962 │ 429538 │ 17014143263 │
│ 2006-07-01 │ 234401 │ 530311 │ 18721143410 │
│ 2006-08-01 │ 281280 │ 614128 │ 20473502342 │
│ 2006-09-01 │ 312434 │ 679906 │ 23158422265 │
│ 2006-10-01 │ 404873 │ 897590 │ 27357846117 │
Больше субтитров с течением времени и когда именно
SELECT
toStartOfMonth(upload_date) AS month,
countIf(has_subtitles) / count() AS percent_subtitles,
percent_subtitles - any(percent_subtitles) OVER (
ORDER BY month ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING
) AS previous
FROM youtube
GROUP BY month
ORDER BY month ASC;
┌──────month─┬───percent_subtitles─┬────────────────previous─┐
│ 2015-01-01 │ 0.2652653881082824 │ 0.2652653881082824 │
│ 2015-02-01 │ 0.3147556050309162 │ 0.049490216922633834 │
│ 2015-03-01 │ 0.32460464492371877 │ 0.009849039892802558 │
│ 2015-04-01 │ 0.33471963051468445 │ 0.010114985590965686 │
│ 2015-05-01 │ 0.3168087575501062 │ -0.017910872964578273 │
│ 2015-06-01 │ 0.3162609788438222 │ -0.0005477787062839745 │
│ 2015-07-01 │ 0.31828767677518033 │ 0.0020266979313581235 │
│ 2015-08-01 │ 0.3045551564286859 │ -0.013732520346494415 │
│ 2015-09-01 │ 0.311221133995152 │ 0.006665977566466086 │
│ 2015-10-01 │ 0.30574870926812175 │ -0.005472424727030245 │
│ 2015-11-01 │ 0.31125409712077234 │ 0.0055053878526505895 │
│ 2015-12-01 │ 0.3190967954651779 │ 0.007842698344405541 │
│ 2016-01-01 │ 0.32636021432496176 │ 0.007263418859783877 │
Лидеры по загрузкам в динамике
WITH uploaders AS
(
SELECT uploader
FROM youtube
GROUP BY uploader
ORDER BY sum(view_count) DESC
LIMIT 10
)
SELECT
month,
uploader,
sum(view_count) AS total_views,
avg(dislike_count / like_count) AS like_to_dislike_ratio
FROM youtube
WHERE uploader IN (uploaders)
GROUP BY
toStartOfMonth(upload_date) AS month,
uploader
ORDER BY
month ASC,
total_views DESC;
┌──────month─┬─uploader───────────────────┬─total_views─┬─like_to_dislike_ratio─┐
│ 1970-01-01 │ T-Series │ 10957099 │ 0.022784656361208206 │
│ 1970-01-01 │ Ryan's World │ 0 │ 0.003035559410234172 │
│ 1970-01-01 │ SET India │ 0 │ nan │
│ 2006-09-01 │ Cocomelon - Nursery Rhymes │ 256406497 │ 0.7005566715978622 │
│ 2007-06-01 │ Cocomelon - Nursery Rhymes │ 33641320 │ 0.7088650914344298 │
│ 2008-02-01 │ WWE │ 43733469 │ 0.07198856488734842 │
│ 2008-03-01 │ WWE │ 16514541 │ 0.1230603715431997 │
│ 2008-04-01 │ WWE │ 5907295 │ 0.2089399470159618 │
│ 2008-05-01 │ WWE │ 7779627 │ 0.09101676560436774 │
│ 2008-06-01 │ WWE │ 7018780 │ 0.0974184753155297 │
│ 2008-07-01 │ WWE │ 4686447 │ 0.1263845422065158 │
│ 2008-08-01 │ WWE │ 4514312 │ 0.08384574274791441 │
│ 2008-09-01 │ WWE │ 3717092 │ 0.07872802579349912 │
Как меняется доля лайков с ростом числа просмотров?
SELECT
concat('< ', formatReadableQuantity(view_range)) AS view_range,
is_comments_enabled,
round(like_ratio, 2) AS like_ratio
FROM
(
SELECT
power(10, CEILING(log10(view_count + 1))) AS view_range,
is_comments_enabled,
avg(like_count / dislike_count) AS like_ratio
FROM youtube WHERE dislike_count > 0
GROUP BY
view_range,
is_comments_enabled HAVING view_range > 1
ORDER BY
view_range ASC,
is_comments_enabled ASC
);
┌─view_range────────┬─is_comments_enabled─┬─like_ratio─┐
│ < 10.00 │ false │ 0.66 │
│ < 10.00 │ true │ 0.66 │
│ < 100.00 │ false │ 3 │
│ < 100.00 │ true │ 3.95 │
│ < 1.00 thousand │ false │ 8.45 │
│ < 1.00 thousand │ true │ 13.07 │
│ < 10.00 thousand │ false │ 18.57 │
│ < 10.00 thousand │ true │ 30.92 │
│ < 100.00 thousand │ false │ 23.55 │
│ < 100.00 thousand │ true │ 42.13 │
│ < 1.00 million │ false │ 19.23 │
│ < 1.00 million │ true │ 37.86 │
│ < 10.00 million │ false │ 12.13 │
│ < 10.00 million │ true │ 30.72 │
│ < 100.00 million │ false │ 6.67 │
│ < 100.00 million │ true │ 23.32 │
│ < 1.00 billion │ false │ 3.08 │
│ < 1.00 billion │ true │ 20.69 │
│ < 10.00 billion │ false │ 1.77 │
│ < 10.00 billion │ true │ 19.5 │
└───────────────────┴─────────────────────┴────────────┘
Как распределяются просмотры?
SELECT
labels AS percentile,
round(quantiles) AS views
FROM
(
SELECT
quantiles(0.999, 0.99, 0.95, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1)(view_count) AS quantiles,
['99.9th', '99th', '95th', '90th', '80th', '70th','60th', '50th', '40th', '30th', '20th', '10th'] AS labels
FROM youtube
)
ARRAY JOIN
quantiles,
labels;
┌─percentile─┬───views─┐
│ 99.9th │ 1216624 │
│ 99th │ 143519 │
│ 95th │ 13542 │
│ 90th │ 4054 │
│ 80th │ 950 │
│ 70th │ 363 │
│ 60th │ 177 │
│ 50th │ 97 │
│ 40th │ 57 │
│ 30th │ 32 │
│ 20th │ 16 │
│ 10th │ 6 │
└────────────┴─────────┘
Последнее изменение 10 июня 2026 г.
