OnTime

Этот набор данных содержит данные из Бюро статистики транспорта.

Создание таблицы

Импорт из сырых данных

Скачивание данных:

Загрузка данных с несколькими потоками:

(если у вас возникнут проблемы с нехваткой памяти или другие проблемы на сервере, удалите часть -P $(nproc))

Импорт из сохраненной копии

Кроме того, вы можете импортировать данные из сохраненной копии следующим запросом:

Снимок был создан 29 мая 2022 года.

Запросы

Q0.

Q1. Количество рейсов в день с 2000 по 2008 год

Q2. Количество рейсов, задержанных более чем на 10 минут, сгруппированных по дню недели за 2000-2008 годы

Q3. Количество задержек по аэропортам за 2000-2008 годы

Q4. Количество задержек по авиаперевозчикам за 2007 год

Q5. Процент задержек по авиаперевозчикам за 2007 год

Лучшая версия того же запроса:

Q6. Предыдущий запрос для более широкого диапазона лет, с 2000 по 2008

Лучшая версия того же запроса:

Q7. Процент рейсов, задержанных более чем на 10 минут, по годам

Лучшая версия того же запроса:

Q8. Самые популярные направления по количеству напрямую связанных городов за разные диапазоны лет

Q9.

Q10.

Бонус:

Вы также можете поиграть с данными в Playground, пример.

Этот тест производительности был создан Вадимом Ткаченко. Смотрите:

• https://www.percona.com/blog/2009/10/02/analyzing-air-traffic-performance-with-infobright-and-monetdb/
• https://www.percona.com/blog/2009/10/26/air-traffic-queries-in-luciddb/
• https://www.percona.com/blog/2009/11/02/air-traffic-queries-in-infinidb-early-alpha/
• https://www.percona.com/blog/2014/04/21/using-apache-hadoop-and-impala-together-with-mysql-for-data-analysis/
• https://www.percona.com/blog/2016/01/07/apache-spark-with-air-ontime-performance-data/
• http://nickmakos.blogspot.ru/2012/08/analyzing-air-traffic-performance-with.html