> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> مجموعة بيانات تضم أكثر من 100 مليون سجل، وتتضمن معلومات عن مواقع على الخريطة، مثل المتاجر، والمطاعم، والحدائق، وملاعب الأطفال، والمعالم.
# Foursquare أماكن
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
## مجموعة البيانات
مجموعة البيانات هذه من Foursquare متاحة [للتنزيل](https://docs.foursquare.com/data-products/docs/access-fsq-os-places)
وللاستخدام المجاني بموجب ترخيص Apache 2.0.
وتتضمن أكثر من 100 مليون سجل لنقاط الاهتمام التجارية (POI)،
مثل المتاجر والمطاعم والمتنزهات وملاعب الأطفال والمعالم الأثرية. كما تشمل
بيانات وصفية إضافية عن هذه الأماكن، مثل الفئات ومعلومات وسائل التواصل الاجتماعي.
## استكشاف البيانات
لاستكشاف البيانات، سنستخدم [`clickhouse-local`](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local)، وهي أداة صغيرة تعمل من سطر الأوامر
وتوفّر محرك ClickHouse الكامل، مع أنه يمكنك أيضًا استخدام
ClickHouse Cloud أو `clickhouse-client` أو حتى `chDB`.
شغّل الاستعلام التالي لاختيار البيانات من حاوية S3 حيث تُخزَّن البيانات:
```sql title="Query" theme={null}
SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*') LIMIT 1
```
```response title="Response" theme={null}
Row 1:
──────
fsq_place_id: 4e1ef76cae60cd553dec233f
name: @VirginAmerica In-flight Via @Gogo
latitude: 37.62120111687914
longitude: -122.39003793803701
address: ᴺᵁᴸᴸ
locality: ᴺᵁᴸᴸ
region: ᴺᵁᴸᴸ
postcode: ᴺᵁᴸᴸ
admin_region: ᴺᵁᴸᴸ
post_town: ᴺᵁᴸᴸ
po_box: ᴺᵁᴸᴸ
country: US
date_created: 2011-07-14
date_refreshed: 2018-07-05
date_closed: 2018-07-05
tel: ᴺᵁᴸᴸ
website: ᴺᵁᴸᴸ
email: ᴺᵁᴸᴸ
facebook_id: ᴺᵁᴸᴸ
instagram: ᴺᵁᴸᴸ
twitter: ᴺᵁᴸᴸ
fsq_category_ids: ['4bf58dd8d48988d1f7931735']
fsq_category_labels: ['Travel and Transportation > Transport Hub > Airport > Plane']
placemaker_url: https://foursquare.com/placemakers/review-place/4e1ef76cae60cd553dec233f
geom: �^��a�^@B�
bbox: (-122.39003793803701,37.62120111687914,-122.39003793803701,37.62120111687914)
```
نرى أن عددًا لا بأس به من الحقول يحتوي على `ᴺᵁᴸᴸ`، لذا يمكننا إضافة بعض الشروط الإضافية
إلى الاستعلام للحصول على بيانات أكثر فائدة:
```sql title="Query" theme={null}
SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')
WHERE address IS NOT NULL AND postcode IS NOT NULL AND instagram IS NOT NULL LIMIT 1
```
```response theme={null}
Row 1:
──────
fsq_place_id: 59b2c754b54618784f259654
name: Villa 722
latitude: ᴺᵁᴸᴸ
longitude: ᴺᵁᴸᴸ
address: Gijzenveldstraat 75
locality: Zutendaal
region: Limburg
postcode: 3690
admin_region: ᴺᵁᴸᴸ
post_town: ᴺᵁᴸᴸ
po_box: ᴺᵁᴸᴸ
country: ᴺᵁᴸᴸ
date_created: 2017-09-08
date_refreshed: 2020-01-25
date_closed: ᴺᵁᴸᴸ
tel: ᴺᵁᴸᴸ
website: https://www.landal.be
email: ᴺᵁᴸᴸ
facebook_id: 522698844570949 -- 522.70 trillion
instagram: landalmooizutendaal
twitter: landalzdl
fsq_category_ids: ['56aa371be4b08b9a8d5734e1']
fsq_category_labels: ['Travel and Transportation > Lodging > Vacation Rental']
placemaker_url: https://foursquare.com/placemakers/review-place/59b2c754b54618784f259654
geom: ᴺᵁᴸᴸ
bbox: (NULL,NULL,NULL,NULL)
```
نفّذ الاستعلام التالي لعرض المخطّط المُستنتَج تلقائيًا للبيانات باستخدام
`DESCRIBE`:
```sql title="Query" theme={null}
DESCRIBE s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')
```
```response title="Response" theme={null}
┌─name────────────────┬─type────────────────────────┬
1. │ fsq_place_id │ Nullable(String) │
2. │ name │ Nullable(String) │
3. │ latitude │ Nullable(Float64) │
4. │ longitude │ Nullable(Float64) │
5. │ address │ Nullable(String) │
6. │ locality │ Nullable(String) │
7. │ region │ Nullable(String) │
8. │ postcode │ Nullable(String) │
9. │ admin_region │ Nullable(String) │
10. │ post_town │ Nullable(String) │
11. │ po_box │ Nullable(String) │
12. │ country │ Nullable(String) │
13. │ date_created │ Nullable(String) │
14. │ date_refreshed │ Nullable(String) │
15. │ date_closed │ Nullable(String) │
16. │ tel │ Nullable(String) │
17. │ website │ Nullable(String) │
18. │ email │ Nullable(String) │
19. │ facebook_id │ Nullable(Int64) │
20. │ instagram │ Nullable(String) │
21. │ twitter │ Nullable(String) │
22. │ fsq_category_ids │ Array(Nullable(String)) │
23. │ fsq_category_labels │ Array(Nullable(String)) │
24. │ placemaker_url │ Nullable(String) │
25. │ geom │ Nullable(String) │
26. │ bbox │ Tuple( ↴│
│ │↳ xmin Nullable(Float64),↴│
│ │↳ ymin Nullable(Float64),↴│
│ │↳ xmax Nullable(Float64),↴│
│ │↳ ymax Nullable(Float64)) │
└─────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
## تحميل البيانات إلى ClickHouse
إذا كنت تريد الاحتفاظ بالبيانات على القرص، فيمكنك استخدام `clickhouse-server`
أو ClickHouse Cloud.
لإنشاء الجدول، شغّل الأمر التالي:
```sql title="Query" theme={null}
CREATE TABLE foursquare_mercator
(
fsq_place_id String,
name String,
latitude Float64,
longitude Float64,
address String,
locality String,
region LowCardinality(String),
postcode LowCardinality(String),
admin_region LowCardinality(String),
post_town LowCardinality(String),
po_box LowCardinality(String),
country LowCardinality(String),
date_created Nullable(Date),
date_refreshed Nullable(Date),
date_closed Nullable(Date),
tel String,
website String,
email String,
facebook_id String,
instagram String,
twitter String,
fsq_category_ids Array(String),
fsq_category_labels Array(String),
placemaker_url String,
geom String,
bbox Tuple(
xmin Nullable(Float64),
ymin Nullable(Float64),
xmax Nullable(Float64),
ymax Nullable(Float64)
),
category LowCardinality(String) ALIAS fsq_category_labels[1],
mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),
INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax
)
ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y)
```
لاحظ استخدام نوع البيانات [`LowCardinality`](/ar/reference/data-types/lowcardinality)
في عدة أعمدة، إذ يغيّر التمثيل الداخلي للبيانات
بحيث تصبح أنواع البيانات مرمَّزةً باستخدام القاموس. ويسهم التعامل مع البيانات المرمَّزة بالقاموس
في تحسين أداء استعلامات `SELECT` بشكل كبير في كثير من التطبيقات.
بالإضافة إلى ذلك، يُنشأ عمودان `UInt32` من نوع `MATERIALIZED`، هما `mercator_x` و`mercator_y`،
لربط إحداثيات خط العرض/خط الطول بإسقاط [Web Mercator](https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Mercator_projection)
لتسهيل تقسيم الخريطة إلى مربعات:
```sql theme={null}
mercator_x UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((longitude + 180) / 360),
mercator_y UInt32 MATERIALIZED 0xFFFFFFFF * ((1 / 2) - ((log(tan(((latitude + 90) / 360) * pi())) / 2) / pi())),
```
دعونا نفصّل ما يحدث أعلاه لكل عمود.
**mercator\_x**
يحوّل هذا العمود قيمة خط الطول إلى إحداثي X في إسقاط ميركاتور:
* `longitude + 180` يزيح نطاق خط الطول من \[-180, 180] إلى \[0, 360]
* تؤدي القسمة على 360 إلى تطبيع هذه القيمة لتصبح بين 0 و1
* يؤدي الضرب في `0xFFFFFFFF` (تمثيل سداسي عشري لأقصى عدد صحيح غير موقّع من 32 بت) إلى تحجيم هذه القيمة المُطبَّعة إلى النطاق الكامل لعدد صحيح من 32 بت
**mercator\_y**
يحوّل هذا العمود قيمة خط العرض إلى إحداثي Y في إسقاط ميركاتور:
* `latitude + 90` يزيح خط العرض من \[-90, 90] إلى \[0, 180]
* تؤدي القسمة على 360 ثم الضرب في pi() إلى التحويل إلى راديان من أجل الدوال المثلثية
* يمثّل الجزء `log(tan(...))` جوهر صيغة إسقاط ميركاتور
* يؤدي الضرب في `0xFFFFFFFF` إلى التحجيم إلى النطاق الكامل لعدد صحيح من 32 بت
يضمن تحديد `MATERIALIZED` أن يحسب ClickHouse قيم هذه
الأعمدة عند `INSERT` البيانات، من دون الحاجة إلى تحديد هذه الأعمدة (التي لا تُعدّ
جزءًا من مخطط البيانات الأصلي) في تعليمة \`INSERT.
يُرتَّب الجدول بحسب `mortonEncode(mercator_x, mercator_y)`، الذي يُنتج
منحنى Z-order لملء الفراغ لـ `mercator_x` و`mercator_y` من أجل تحسين
أداء الاستعلامات الجغرافية المكانية بشكل كبير. ويضمن هذا الترتيب وفق منحنى Z-order أن تكون البيانات
منظَّمة فعليًا بحسب التقارب المكاني:
```sql theme={null}
ORDER BY mortonEncode(mercator_x, mercator_y)
```
كما يُنشأ مؤشرا `minmax` لتسريع البحث:
```sql theme={null}
INDEX idx_x mercator_x TYPE minmax,
INDEX idx_y mercator_y TYPE minmax
```
كما ترى، يوفّر ClickHouse كل ما تحتاجه بالفعل لتطبيقات الخرائط في الزمن الحقيقي!
نفّذ الاستعلام التالي لتحميل البيانات:
```sql theme={null}
INSERT INTO foursquare_mercator
SELECT * FROM s3('s3://fsq-os-places-us-east-1/release/dt=2025-04-08/places/parquet/*')
```
## استعراض البيانات بصريًا
للتعرّف على ما يمكن فعله باستخدام مجموعة البيانات هذه، ألقِ نظرة على [adsb.exposed](https://adsb.exposed/?dataset=Places\&zoom=5\&lat=52.3488\&lng=4.9219).
صُمّم adsb.exposed في الأصل على يد الشريك المؤسس والمدير التقني Alexey Milovidov لعرض بيانات رحلات ADS-B (البث التلقائي للمراقبة التابعة) بصريًا،
والتي يزيد حجمها بمقدار 1000 مرة. وخلال هاكاثون أُقيم داخل الشركة، أضاف Alexey بيانات Foursquare إلى الأداة.
فيما يلي بعض تصوّراتنا المفضلة لتستمتع بها.