> ## Documentation Index
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> Uma coleção de dislikes de vídeos do YouTube.
# Dataset do YouTube com dislikes
Em novembro de 2021, o YouTube removeu a contagem pública de ***dislikes*** de todos os vídeos. Embora os criadores ainda possam ver o número de dislikes, os espectadores só conseguem ver quantos ***likes*** um vídeo recebeu.
O dataset tem mais de 4,55 bilhões de registros, então tome cuidado ao simplesmente copiar e colar os comandos abaixo, a menos que seus recursos consigam lidar com esse volume. Os comandos abaixo foram executados em uma instância de **produção** do [ClickHouse Cloud](https://clickhouse.cloud).
Os dados estão em formato JSON e podem ser baixados do [archive.org](https://archive.org/download/dislikes_youtube_2021_12_video_json_files). Também disponibilizamos esses mesmos dados no S3 para que possam ser carregados com mais eficiência em uma instância do ClickHouse Cloud.
Aqui estão as etapas para criar uma tabela no ClickHouse Cloud e inserir os dados.
As etapas abaixo também funcionam facilmente em uma instalação local do ClickHouse. A única mudança é usar a função `s3` em vez de `s3cluster` (a menos que você tenha um cluster configurado — nesse caso, altere `default` para o nome do seu cluster).
## Instruções passo a passo
### Exploração de dados
Vamos ver a aparência dos dados. A função de tabela `s3cluster` retorna uma tabela, então podemos `DESCRIBE` o resultado:
```sql theme={null}
DESCRIBE s3(
'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/youtube/original/files/*.zst',
'JSONLines'
);
```
O ClickHouse infere o seguinte esquema a partir do arquivo JSON:
```response theme={null}
┌─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) │ │ │ │ │ │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
```
### Crie a tabela
Com base no esquema inferido, ajustamos os tipos de dados e adicionamos uma chave primária.
Defina a tabela a seguir:
```sql theme={null}
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)
```
### Inserir dados
O comando a seguir carrega os registros dos arquivos S3 na tabela `youtube`.
Isso insere uma grande quantidade de dados - 4,65 bilhões de linhas. Se você não quiser o conjunto de dados completo, basta adicionar uma cláusula `LIMIT` com o número desejado de linhas.
```sql theme={null}
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'
)
```
Alguns comentários sobre nosso comando `INSERT`:
* A função `parseDateTimeBestEffortUSOrZero` é útil quando os campos de data recebidos podem não estar no formato correto. Se `fetch_date` não for convertido corretamente, ele será definido como `0`
* A coluna `upload_date` contém datas válidas, mas também inclui strings como "4 hours ago" — o que certamente não é uma data válida. Decidimos armazenar o valor original em `upload_date_str` e tentar convertê-lo com `toDate(parseDateTimeBestEffortUSOrZero(upload_date::String))`. Se a conversão falhar, simplesmente obteremos `0`
* Usamos `ifNull` para evitar valores `NULL` na nossa tabela. Se um valor recebido for `NULL`, a função `ifNull` definirá o valor como uma string vazia
### Conte o número de linhas
Abra uma nova aba no SQL Console do ClickHouse Cloud (ou uma nova janela do `clickhouse-client`) e acompanhe o aumento da contagem.
Levará algum tempo para inserir 4.56B linhas, dependendo dos recursos do seu servidor. (Sem ajustar nenhuma configuração, isso leva cerca de 4,5 horas.)
```sql theme={null}
SELECT formatReadableQuantity(count())
FROM youtube
```
```response theme={null}
┌─formatReadableQuantity(count())─┐
│ 4.56 billion │
└─────────────────────────────────┘
```
### Explore os dados
Depois que os dados forem inseridos, conte o número de dislikes dos seus vídeos ou canais favoritos. Vamos ver quantos vídeos foram publicados pelo ClickHouse:
```sql theme={null}
SELECT count()
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse';
```
```response theme={null}
┌─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.)
```
A consulta acima é executada tão rapidamente porque escolhemos `uploader` como a primeira coluna da chave primária, então ela só precisou processar 237 mil linhas.
Vamos analisar as curtidas e as não curtidas dos vídeos do ClickHouse:
```sql theme={null}
SELECT
title,
like_count,
dislike_count
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse'
ORDER BY dislike_count DESC;
```
A resposta é semelhante a:
```response theme={null}
┌─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.)
```
Aqui está uma busca por vídeos com **ClickHouse** nos campos `title` ou `description`:
```sql theme={null}
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;
```
Esta consulta precisa processar cada linha e também fazer o parse de duas colunas de strings. Ainda assim, obtemos um desempenho razoável de 4,15M linhas/segundo:
```response theme={null}
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.)
```
O resultado fica assim:
```response theme={null}
┌─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 │
```
## Perguntas
Quando os comentários estão desativados, as pessoas têm mais probabilidade de clicar em gostei ou não gostei para expressar o que sentem em relação a um vídeo?
```sql theme={null}
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;
```
```response theme={null}
┌─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.)
```
Ativar os comentários parece estar associado a uma taxa mais alta de engajamento.
### Como o número de vídeos evolui ao longo do tempo — eventos notáveis?
```sql theme={null}
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;
```
```response theme={null}
┌──────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 │
```
Um pico no número de pessoas enviando vídeos [durante a covid é perceptível](https://www.theverge.com/2020/3/27/21197642/youtube-with-me-style-videos-views-coronavirus-cook-workout-study-home-beauty).
### Mais legendas ao longo do tempo — e quando
Com os avanços no reconhecimento de fala, ficou mais fácil do que nunca criar legendas para vídeos. Como o YouTube adicionou legendas automáticas no fim de 2009, o salto aconteceu nessa época?
```sql theme={null}
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;
```
```response theme={null}
┌──────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 │
```
Os resultados mostram um pico em 2009. Ao que tudo indica, naquela época o YouTube estava descontinuando o recurso de legendas da comunidade, que permitia enviar legendas para os vídeos de outras pessoas.
Isso motivou uma campanha muito bem-sucedida para que os criadores adicionassem legendas aos seus vídeos para pessoas surdas e com deficiência auditiva.
### Principais usuários que fizeram upload ao longo do tempo
```sql theme={null}
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;
```
```response theme={null}
┌──────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 │
```
### Como a taxa de curtidas muda à medida que as visualizações aumentam?
```sql theme={null}
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
);
```
```response theme={null}
┌─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 │
└───────────────────┴─────────────────────┴────────────┘
```
### Como as views são distribuídas?
```sql theme={null}
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;
```
```response theme={null}
┌─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 │
└────────────┴─────────┘
```