MaxCompute:Public datasets

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

github_events

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu)

Tabelas e descrições

Desenvolvedores no GitHub geram um grande volume de eventos ao trabalhar em projetos open-source. O GitHub registra detalhes de cada evento, como tipo de evento, desenvolvedor e repositório, publicando-os como eventos públicos. Exemplos incluem marcar um repositório como favorito e fazer commits de código. Para obter uma lista de tipos de eventos, consulte GitHub Events.

O MaxCompute processa offline os dados de eventos públicos do GH Archive para gerar as seguintes tabelas:

• dwd_github_events_odps (tabela de fatos para dados de eventos públicos do GitHub)

• dws_overview_by_repo_month (tabela agregada para métricas mensais de eventos públicos do GitHub)

Ciclo de atualização

• dwd_github_events_odps: Atualizada a cada hora (T+1).

• dws_overview_by_repo_month: Atualizada diariamente (T+1).

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=true; 
-- Query the structure of the dwd_github_events_odps table. To query other tables, replace the schema and table names.
DESC bigdata_public_dataset.github_events.dwd_github_events_odps;

Exemplo de consulta

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=true; 
-- This example counts the top-starred projects over the past year. Note that this query does not account for unstarring events.
SELECT
    repo_id,
    repo_name,
    COUNT(actor_login) total
FROM
    bigdata_public_dataset.github_events.dwd_github_events_odps
WHERE
    ds>=date_add(getdate(), -365)
    AND type = 'WatchEvent'
GROUP BY
    repo_id,
    repo_name
ORDER BY
    total DESC
LIMIT 10;

Para mais informações e exemplos de consulta, consulte GitHub Public Event Data.

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

national_data

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu)

Tabelas e descrições

• annual_gdp_by_province (PIB anual por província na China)

• annual_gdp_by_country (PIB anual por país no mundo)

Ciclo de atualização

Este é um conjunto de dados estático e não recebe atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=true; 
-- Query the structure of the annual_gdp_by_province table. To query other tables, replace the schema and table names.
DESC bigdata_public_dataset.national_data.annual_gdp_by_province;

Exemplo de consulta

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=true; 
-- This example shows the GDP trend for Beijing over the past 20 years.
SELECT
    region,
    gdp,
    year
FROM
    bigdata_public_dataset.national_data.annual_gdp_by_province
WHERE
    region='Beijing'
ORDER BY
    year ASC
LIMIT 20;

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

tpcds_10g, tpcds_100g, tpcds_1t, tpcds_10t

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu), China (Hong Kong), Japan (Tokyo), Singapore, Malaysia (Kuala Lumpur), Indonesia (Jakarta), US (Virginia), US (Silicon Valley), UK (London), Germany (Frankfurt), UAE (Dubai), China (Shanghai) Finance, China (Beijing) Finance, China (Beijing) Government Cloud, China (Shenzhen) Finance

Tabelas e descrições

O modelo TPC-DS simula o sistema de vendas de uma grande rede de varejo nacional com três canais de venda: store (lojas físicas), web (lojas online) e catalog (pedidos por telefone). Para cada canal, um par de tabelas registra vendas e devoluções. O conjunto de dados também inclui tabelas de dimensão para itens, promoções, clientes e outras informações.

• call_center (dados de call center)

• catalog_page (catálogo de produtos)

• catalog_returns (registros de devolução de produtos do canal catálogo)

• catalog_sales (registros de vendas de produtos do canal catálogo)

• customer (dados de clientes)

• customer_address (dados de endereço do cliente)

• customer_demographics (dados demográficos de crédito do cliente)

• date_dim (dimensão de data)

• household_demographics (dados demográficos de crédito domiciliar)

• income_band (faixas de renda)

• inventory (dados de inventário)

• item (dados de itens)

• promotion (promoções de produtos)

• reason (motivos de devolução)

• ship_mode (modos de envio)

• store (dados de lojas)

• store_returns (registros de devolução de produtos do canal loja)

• store_sales (registros de vendas de produtos do canal loja)

• time_dim (dimensão de tempo)

• warehouse (dados de armazém)

• web_page (dados de páginas web)

• web_returns (registros de devolução de produtos do canal web)

• web_sales (registros de vendas de produtos do canal web)

• web_site (dados de site)

Ciclo de atualização

Este é um conjunto de dados estático e não recebe atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the call_center table in the tpcds_10g schema. To query tables from other dataset sizes, replace the schema and table names.
DESC bigdata_public_dataset.tpcds_10g.call_center;

Exemplo de consulta

SET odps.namespace.schema=TRUE; 
SELECT dt.d_year ,
       item.i_brand_id brand_id ,
       item.i_brand brand ,
       SUM(ss_sales_price) sum_agg
FROM bigdata_public_dataset.tpcds_10g.date_dim dt ,
     bigdata_public_dataset.tpcds_10g.store_sales ,
     bigdata_public_dataset.tpcds_10g.item
WHERE dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk
  AND store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk
  AND item.i_manufact_id = 190
  AND dt.d_moy = 12
GROUP BY dt.d_year ,
         item.i_brand ,
         item.i_brand_id
ORDER BY dt.d_year,
         sum_agg DESC,
         brand_id LIMIT 100;

Para exemplos de consulta em conjuntos de dados de diferentes tamanhos, consulte TPC-DS Data.

Para mais detalhes sobre os dados, consulte a especificação oficial do TPC Benchmark DS.

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

tpch_10g, tpch_100g, tpch_1t, tpch_10t

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu), China (Hong Kong), Japan (Tokyo), Singapore, Malaysia (Kuala Lumpur), Indonesia (Jakarta), US (Virginia), US (Silicon Valley), UK (London), Germany (Frankfurt), UAE (Dubai), China (Shanghai) Finance, China (Beijing) Finance, China (Beijing) Government Cloud, China (Shenzhen) Finance

Tabelas e descrições

O TPC-H é um benchmark para avaliação de sistemas de processamento analítico online (OLAP). Ele simula transações entre fornecedores e clientes, incluindo dados como pedidos, produtos e clientes.

• customer (dados de clientes)

• lineitem (dados de itens de linha)

• nation (dados de nação)

• orders (dados de pedidos)

• part (dados de peças)

• partsupp (dados de fornecedores de peças)

• region (dados de região)

• supplier (dados de fornecedores)

Ciclo de atualização

Este é um conjunto de dados estático e não recebe atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the lineitem table in the tpch_10g schema. To query tables from other dataset sizes, replace the schema and table names.
DESC bigdata_public_dataset.tpch_10g.lineitem;

Exemplo de consulta

SET odps.namespace.schema=TRUE; 
SET odps.sql.validate.orderby.limit=FALSE;
SET odps.sql.hive.compatible=TRUE;
SELECT l_returnflag,
       l_linestatus,
       sum(l_quantity) AS sum_qty,
       sum(l_extendedprice) AS sum_base_price,
       sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS sum_disc_price,
       sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) AS sum_charge,
       avg(l_quantity) AS avg_qty,
       avg(l_extendedprice) AS avg_price,
       avg(l_discount) AS avg_disc,
       count(*) AS count_order
FROM bigdata_public_dataset.tpch_10g.lineitem
WHERE l_shipdate <= date'1998-12-01' - interval '90' DAY
GROUP BY l_returnflag,
         l_linestatus
ORDER BY l_returnflag,
         l_linestatus;

Para mais informações e exemplos de consulta, consulte a especificação oficial do TPC Benchmark H.

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

tpcxbb_10g, tpcxbb_100g, tpcxbb_1t, tpcxbb_10t

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu), China (Hong Kong), Japan (Tokyo), Singapore, Malaysia (Kuala Lumpur), Indonesia (Jakarta), US (Virginia), US (Silicon Valley), UK (London), Germany (Frankfurt), UAE (Dubai), China (Shanghai) Finance, China (Beijing) Finance, China (Beijing) Government Cloud, China (Shenzhen) Finance

Tabelas e descrições

O TPCx-BB é um benchmark de big data que simula um cenário de varejo online. O conjunto de dados inclui registros de vendas e devoluções, bem como informações sobre itens e promoções. As tabelas são as seguintes:

• customer (dados de clientes)

• customer_address (dados de endereço do cliente)

• customer_demographics (dados demográficos de crédito do cliente)

• date_dim (dimensão de data)

• household_demographics (dados demográficos de crédito domiciliar)

• income_band (faixas de renda)

• inventory (dados de inventário)

• item (dados de itens)

• item_marketprices (Preços de concorrentes para o item)

• product_reviews (avaliações de produtos)

• promotion (promoções de produtos)

• reason (motivos de devolução)

• ship_mode (modos de envio)

• store (dados de lojas)

• store_returns (registros de devolução de produtos do canal loja)

• store_sales (registros de vendas de produtos do canal loja)

• time_dim (dimensão de tempo)

• warehouse (dados de armazém)

• web_clickstreams (clickstreams da web)

• web_page (dados de páginas web)

• web_returns (registros de devolução de produtos do canal web)

• web_sales (registros de vendas de produtos do canal web)

• web_site (dados de site)

Ciclo de atualização

Este é um conjunto de dados estático e não recebe atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the web_sales table in the tpcxbb_10g schema. To query tables from other dataset sizes, replace the schema and table names.
DESC bigdata_public_dataset.tpcxbb_10g.web_sales;

Exemplo de consulta

SET odps.namespace.schema=TRUE; 
SELECT * FROM bigdata_public_dataset.tpcxbb_10g.web_sales limit 100;

Para mais informações e exemplos de consulta, consulte a especificação oficial do TPCx-BB.

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

commerce

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu)

Tabelas e descrições

• adv_raw_sample (amostra bruta de logs de impressões e cliques de anúncios display de mais de um milhão de usuários do Taobao amostrados aleatoriamente durante oito dias)

• adv_ad_feature (informações básicas sobre alguns dos anúncios na tabela raw_sample)

• user_profile (informações básicas sobre todos os usuários na tabela raw_sample)

• behavior_log (comportamento de compra de todos os usuários no raw_sample durante 22 dias, incluindo navegação, adição ao carrinho, favoritismo e compra)

Ciclo de atualização

Este é um conjunto de dados estático e não recebe atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the behavior_log table. To query other tables, replace the table name.
DESC bigdata_public_dataset.commerce.behavior_log;

Exemplo de consulta

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- This example uses the behavior_log table to count the top three best-selling product category IDs over a 22-day period.
SELECT cate,
       count(btag) sales
FROM behavior_log
WHERE btag='buy'
GROUP BY cate
ORDER BY sales DESC LIMIT 3;

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

life_service

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu)

Tabelas e descrições

• movie_basic_info (informações básicas de filmes)

• movie_box (informações básicas de bilheteria)

• areacode_basic_info_2020 (códigos de divisão administrativa e urbano-rural de 2020)

• phoneno_basic_info_2020 (atribuição de números de celular de 2020)

Ciclo de atualização

• movie_basic_info, movie_box: Dados estáticos, fornecidos em partições baseadas em data.

• areacode_basic_info_2020, phoneno_basic_info_2020: Conjuntos de dados estáticos, sem atualizações.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the movie_box table. To query other tables, replace the table name.
DESC bigdata_public_dataset.life_service.movie_box;

Exemplo de consulta

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE;
-- This example queries the top ten movies by box office rank on January 14, 2017.
SELECT moviename
FROM bigdata_public_dataset.life_service.movie_box
WHERE ds ='20170114'
ORDER BY rank ASC LIMIT 10;

Nome do projeto

BIGDATA_PUBLIC_DATASET

Nome do schema

finance

Regiões disponíveis

China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing), China (Zhangjiakou), China (Ulanqab), China (Shenzhen), China (Chengdu)

Tabelas e descrições

• ods_enterprise_share_basic (informações básicas de ações)

• ods_enterprise_share_quarter_cashflow (demonstração de fluxo de caixa trimestral)

• ods_enterprise_share_quarter_growth (dados trimestrais de crescimento empresarial)

• ods_enterprise_share_quarter_operation (dados trimestrais de movimentação financeira)

• ods_enterprise_share_quarter_profit (demonstração de lucros trimestral)

• ods_enterprise_share_quarter_report (relatório trimestral)

• ods_enterprise_share_trade_h (preços de ações)

Ciclo de atualização

Dados estáticos, fornecidos em partições baseadas em data.

Consultar estrutura da tabela

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE; 
-- Query the structure of the ods_enterprise_share_basic table. To query other tables, replace the table name.
DESC bigdata_public_dataset.finance.ods_enterprise_share_basic;

Exemplo de consulta

-- Enable session-level schema syntax.
SET odps.namespace.schema=TRUE;
-- This example queries basic stock information for January 14, 2017.
SELECT *
FROM bigdata_public_dataset.finance.ods_enterprise_share_basic
WHERE ds ='20170114' LIMIT 10;