Passer au contenu principal
Ce jeu de données contient l’ensemble des données Posts, Users, Votes, Comments, Badges, PostHistory et PostLinks de Stack Overflow. Vous pouvez soit télécharger des versions Parquet des données déjà préparées, couvrant l’ensemble des données jusqu’en avril 2024, soit télécharger les données les plus récentes au format XML et les charger. Stack Overflow fournit périodiquement des mises à jour de ces données — historiquement, tous les 3 mois. Le diagramme suivant présente le schéma des tables disponibles au format Parquet. Une description du schéma de ces données est disponible ici.

​
Données prépréparées

Nous fournissons une copie de ces données au format Parquet, à jour en avril 2024. Bien que ce jeu de données soit relativement petit pour ClickHouse en nombre de lignes (60 millions de posts), il contient d’importants volumes de texte et de grandes colonnes String. 
CREATE DATABASE stackoverflow
Les durées ci-dessous correspondent à un cluster ClickHouse Cloud de 96 GiB et 24 vCPU situé dans eu-west-2. Le jeu de données se trouve dans eu-west-3.

​
Posts

CREATE TABLE stackoverflow.posts
(
    `Id` Int32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
    `PostTypeId` Enum8('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8),
    `AcceptedAnswerId` UInt32,
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `Score` Int32,
    `ViewCount` UInt32 CODEC(Delta(4), ZSTD(1)),
    `Body` String,
    `OwnerUserId` Int32,
    `OwnerDisplayName` String,
    `LastEditorUserId` Int32,
    `LastEditorDisplayName` String,
    `LastEditDate` DateTime64(3, 'UTC') CODEC(Delta(8), ZSTD(1)),
    `LastActivityDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `Title` String,
    `Tags` String,
    `AnswerCount` UInt16 CODEC(Delta(2), ZSTD(1)),
    `CommentCount` UInt8,
    `FavoriteCount` UInt8,
    `ContentLicense` LowCardinality(String),
    `ParentId` String,
    `CommunityOwnedDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `ClosedDate` DateTime64(3, 'UTC')
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYear(CreationDate)
ORDER BY (PostTypeId, toDate(CreationDate), CreationDate)

INSERT INTO stackoverflow.posts SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/posts/*.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 265.466 sec. Processed 59.82 million rows, 38.07 GB (225.34 thousand rows/s., 143.42 MB/s.)
Posts sont également disponibles par année, par exemple https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/posts/2020.parquet

​
Votes

CREATE TABLE stackoverflow.votes
(
    `Id` UInt32,
    `PostId` Int32,
    `VoteTypeId` UInt8,
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `UserId` Int32,
    `BountyAmount` UInt8
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (VoteTypeId, CreationDate, PostId, UserId)

INSERT INTO stackoverflow.votes SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/votes/*.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 21.605 sec. Processed 238.98 million rows, 2.13 GB (11.06 million rows/s., 98.46 MB/s.)
Les Votes sont également disponibles par année, par exemple https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/votes/2020.parquet

​
Comments

CREATE TABLE stackoverflow.comments
(
    `Id` UInt32,
    `PostId` UInt32,
    `Score` UInt16,
    `Text` String,
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `UserId` Int32,
    `UserDisplayName` LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY CreationDate

INSERT INTO stackoverflow.comments SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/comments/*.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 56.593 sec. Processed 90.38 million rows, 11.14 GB (1.60 million rows/s., 196.78 MB/s.)
Comments sont également disponibles par année, par exemple https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/comments/2020.parquet

​
Users

CREATE TABLE stackoverflow.users
(
    `Id` Int32,
    `Reputation` LowCardinality(String),
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC') CODEC(Delta(8), ZSTD(1)),
    `DisplayName` String,
    `LastAccessDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `AboutMe` String,
    `Views` UInt32,
    `UpVotes` UInt32,
    `DownVotes` UInt32,
    `WebsiteUrl` String,
    `Location` LowCardinality(String),
    `AccountId` Int32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (Id, CreationDate)

INSERT INTO stackoverflow.users SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/users.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 10.988 sec. Processed 22.48 million rows, 1.36 GB (2.05 million rows/s., 124.10 MB/s.)

​
Badges

CREATE TABLE stackoverflow.badges
(
    `Id` UInt32,
    `UserId` Int32,
    `Name` LowCardinality(String),
    `Date` DateTime64(3, 'UTC'),
    `Class` Enum8('Gold' = 1, 'Silver' = 2, 'Bronze' = 3),
    `TagBased` Bool
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY UserId

INSERT INTO stackoverflow.badges SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/badges.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 6.635 sec. Processed 51.29 million rows, 797.05 MB (7.73 million rows/s., 120.13 MB/s.)

CREATE TABLE stackoverflow.postlinks
(
    `Id` UInt64,
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `PostId` Int32,
    `RelatedPostId` Int32,
    `LinkTypeId` Enum8('Linked' = 1, 'Duplicate' = 3)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (PostId, RelatedPostId)

INSERT INTO stackoverflow.postlinks SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/postlinks.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 1.534 sec. Processed 6.55 million rows, 129.70 MB (4.27 million rows/s., 84.57 MB/s.)

​
PostHistory

CREATE TABLE stackoverflow.posthistory
(
    `Id` UInt64,
    `PostHistoryTypeId` UInt8,
    `PostId` Int32,
    `RevisionGUID` String,
    `CreationDate` DateTime64(3, 'UTC'),
    `UserId` Int32,
    `Text` String,
    `ContentLicense` LowCardinality(String),
    `Comment` String,
    `UserDisplayName` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (CreationDate, PostId)

INSERT INTO stackoverflow.posthistory SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/posthistory/*.parquet')

0 rows in set. Elapsed: 422.795 sec. Processed 160.79 million rows, 67.08 GB (380.30 thousand rows/s., 158.67 MB/s.)

​
Jeu de données d’origine

Le jeu de données d’origine est disponible au format XML compressé (7zip) à l’adresse https://archive.org/download/stackexchange — fichiers avec le préfixe stackoverflow.com*.

​
Télécharger

wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-Badges.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-Comments.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-PostHistory.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-PostLinks.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-Posts.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-Users.7z
wget https://archive.org/download/stackexchange/stackoverflow.com-Votes.7z
Ces fichiers peuvent atteindre 35GB et prendre environ 30 min à télécharger selon la connexion Internet - le serveur de téléchargement bride le débit à environ 20MB/s.

​
Convertir en JSON

Au moment de la rédaction, ClickHouse ne prend pas en charge nativement le XML comme format d’entrée. Pour charger les données dans ClickHouse, nous les convertissons d’abord au format NDJSON. Pour convertir du XML en JSON, nous recommandons l’outil Linux xq, un simple wrapper autour de jq pour les documents XML. Installez xq et jq : 
sudo apt install jq
pip install yq
Les étapes suivantes s’appliquent à chacun des fichiers ci-dessus. Nous utilisons le fichier stackoverflow.com-Posts.7z à titre d’exemple. Modifiez selon vos besoins. Extrayez le fichier à l’aide de p7zip. Cela produira un seul fichier XML — dans ce cas, Posts.xml.
Les fichiers sont compressés à environ 4,5x. Avec 22 Go compressés, le fichier Posts nécessite environ 97 Go non compressés. 
p7zip -d stackoverflow.com-Posts.7z
La commande suivante scinde le fichier xml en plusieurs fichiers de 10 000 lignes chacun. 
mkdir posts
cd posts
# the following splits the input xml file into sub files of 10000 rows
tail +3 ../Posts.xml | head -n -1 | split -l 10000 --filter='{ printf "<rows>\n"; cat - ; printf "</rows>\n"; } > $FILE' -
Après avoir exécuté ce qui précède, vous disposerez d’un ensemble de fichiers de 10 000 lignes chacun. Cela garantit que la consommation mémoire de la commande suivante n’est pas excessive (la conversion de XML en JSON s’effectue en mémoire). 
find . -maxdepth 1 -type f -exec xq -c '.rows.row[]' {} \; | sed -e 's:"@:":g' > posts_v2.json
La commande ci-dessus produira un seul fichier posts.json. Chargez ce fichier dans ClickHouse à l’aide de la commande suivante. Notez que le schéma est spécifié pour le fichier posts.json. Il devra être ajusté en fonction du type de données afin de correspondre à la table cible. 
clickhouse local --query "SELECT * FROM file('posts.json', JSONEachRow, 'Id Int32, PostTypeId UInt8, AcceptedAnswerId UInt32, CreationDate DateTime64(3, \'UTC\'), Score Int32, ViewCount UInt32, Body String, OwnerUserId Int32, OwnerDisplayName String, LastEditorUserId Int32, LastEditorDisplayName String, LastEditDate DateTime64(3, \'UTC\'), LastActivityDate DateTime64(3, \'UTC\'), Title String, Tags String, AnswerCount UInt16, CommentCount UInt8, FavoriteCount UInt8, ContentLicense String, ParentId String, CommunityOwnedDate DateTime64(3, \'UTC\'), ClosedDate DateTime64(3, \'UTC\')') FORMAT Native" | clickhouse client --host <host> --secure --password <password> --query "INSERT INTO stackoverflow.posts_v2 FORMAT Native"

​
Exemples de requêtes

Quelques requêtes simples pour vous aider à démarrer. 
SELECT
    arrayJoin(arrayFilter(t -> (t != ''), splitByChar('|', Tags))) AS Tags,
    count() AS c
FROM stackoverflow.posts
GROUP BY Tags
ORDER BY c DESC
LIMIT 10

┌─Tags───────┬───────c─┐
│ javascript │ 2527130 │
│ python     │ 2189638 │
│ java       │ 1916156 │
│ c#         │ 1614236 │
│ php        │ 1463901 │
│ android    │ 1416442 │
│ html       │ 1186567 │
│ jquery     │ 1034621 │
│ c++        │  806202 │
│ css        │  803755 │
└────────────┴─────────┘

10 rows in set. Elapsed: 1.013 sec. Processed 59.82 million rows, 1.21 GB (59.07 million rows/s., 1.19 GB/s.)
Peak memory usage: 224.03 MiB.

​
Utilisateur ayant le plus de réponses (comptes actifs)

Le compte doit comporter un UserId. 
SELECT
    any(OwnerUserId) UserId,
    OwnerDisplayName,
    count() AS c
FROM stackoverflow.posts WHERE OwnerDisplayName != '' AND PostTypeId='Answer' AND OwnerUserId != 0
GROUP BY OwnerDisplayName
ORDER BY c DESC
LIMIT 5

┌─UserId─┬─OwnerDisplayName─┬────c─┐
│  22656 │ Jon Skeet        │ 2727 │
│  23354 │ Marc Gravell     │ 2150 │
│  12950 │ tvanfosson       │ 1530 │
│   3043 │ Joel Coehoorn    │ 1438 │
│  10661 │ S.Lott           │ 1087 │
└────────┴──────────────────┴──────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.154 sec. Processed 35.83 million rows, 193.39 MB (232.33 million rows/s., 1.25 GB/s.)
Peak memory usage: 206.45 MiB.

SELECT
    Id,
    Title,
    ViewCount,
    AnswerCount
FROM stackoverflow.posts
WHERE Title ILIKE '%ClickHouse%'
ORDER BY ViewCount DESC
LIMIT 10

┌───────Id─┬─Title────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─ViewCount─┬─AnswerCount─┐
│ 52355143 │ Is it possible to delete old records from clickhouse table?                      │     41462 │           3 │
│ 37954203 │ Clickhouse Data Import                                                           │     38735 │           3 │
│ 37901642 │ Updating data in Clickhouse                                                      │     36236 │           6 │
│ 58422110 │ Pandas: How to insert dataframe into Clickhouse                                  │     29731 │           4 │
│ 63621318 │ DBeaver - Clickhouse - SQL Error [159] .. Read timed out                         │     27350 │           1 │
│ 47591813 │ How to filter clickhouse table by array column contents?                         │     27078 │           2 │
│ 58728436 │ How to search the string in query with case insensitive on Clickhouse database?  │     26567 │           3 │
│ 65316905 │ Clickhouse: DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded                     │     24899 │           2 │
│ 49944865 │ How to add a column in clickhouse                                                │     24424 │           1 │
│ 59712399 │ How to cast date Strings to DateTime format with extended parsing in ClickHouse? │     22620 │           1 │
└──────────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴───────────┴─────────────┘

10 rows in set. Elapsed: 0.472 sec. Processed 59.82 million rows, 1.91 GB (126.63 million rows/s., 4.03 GB/s.)
Peak memory usage: 240.01 MiB.

​
Posts les plus controversés

SELECT
    Id,
    Title,
    UpVotes,
    DownVotes,
    abs(UpVotes - DownVotes) AS Controversial_ratio
FROM stackoverflow.posts
INNER JOIN
(
    SELECT
        PostId,
        countIf(VoteTypeId = 2) AS UpVotes,
        countIf(VoteTypeId = 3) AS DownVotes
    FROM stackoverflow.votes
    GROUP BY PostId
    HAVING (UpVotes > 10) AND (DownVotes > 10)
) AS votes ON posts.Id = votes.PostId
WHERE Title != ''
ORDER BY Controversial_ratio ASC
LIMIT 3

┌───────Id─┬─Title─────────────────────────────────────────────┬─UpVotes─┬─DownVotes─┬─Controversial_ratio─┐
│   583177 │ VB.NET Infinite For Loop                          │      12 │        12 │                   0 │
│  9756797 │ Read console input as enumerable - one statement? │      16 │        16 │                   0 │
│ 13329132 │ What's the point of ARGV in Ruby?                 │      22 │        22 │                   0 │
└──────────┴───────────────────────────────────────────────────┴─────────┴───────────┴─────────────────────┘

3 rows in set. Elapsed: 4.779 sec. Processed 298.80 million rows, 3.16 GB (62.52 million rows/s., 661.05 MB/s.)
Peak memory usage: 6.05 GiB.

​
Attribution

Nous remercions Stack Overflow de mettre ces données à disposition sous la licence cc-by-sa 4.0, et reconnaissons leurs efforts ainsi que la source originale des données : https://archive.org/details/stackexchange.
Dernière modification le 25 juin 2026