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ClickHouse クイックスタート

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このページでは、オープンソースのClickHouseを自分のマシンにセットアップする方法を説明します。最速でClickHouseをデプロイし、専用のSQLコンソールにアクセスする方法は、ClickHouse Cloudを使用することです。

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1. バイナリのダウンロード​

ClickHouseは、Linux、FreeBSD、macOSでネイティブに動作し、WindowsではWSLを通じて動作します。ClickHouseをローカルにダウンロードする最も簡単な方法は、以下のcurlコマンドを実行することです。このコマンドは、オペレーティングシステムがサポートされているかどうかを確認し、適切なClickHouseバイナリをダウンロードします。

curl https://clickhouse.com/ | sh

2. サーバーの起動​

ClickHouseサーバーを開始するには、次のコマンドを実行します。

./clickhouse server

3. クライアントの起動​

clickhouse-clientを使用して、ClickHouseサービスに接続します。新しいターミナルを開き、clickhouseバイナリが保存されているディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してください。

./clickhouse client

ローカルホストで実行中のサービスに接続されると、笑顔の顔文字が表示されます。

my-host :)

4. テーブルの作成​

CREATE TABLEを使用して新しいテーブルを定義します。一般的なSQLのDDLコマンドがClickHouseでも機能しますが、ClickHouseのテーブルにはENGINE句が必要です。ClickHouseのパフォーマンス向上効果を活用するために、MergeTreeを使用します。

CREATE TABLE my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

5. データの挿入​

ClickHouseでは、INSERT INTO TABLEコマンドを使うことができます。ただし、MergeTreeテーブルにデータを挿入するたびにパーツ（フォルダ）がストレージに作成されることを理解しておくことが重要です。パーツを最小限にするために、大量の行を一度にバルクインサートすることをお勧めします（数万行以上、または数百万行）。

INSERT INTO my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

6. 新しいテーブルにクエリを実行​

他のSQLデータベースと同様に、SELECTクエリを書くことができます。

 SELECT *
 FROM my_first_table
 ORDER BY timestamp

結果はすっきりしたテーブル形式で返されます。

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

7. 独自のデータを挿入​

次のステップは、現在のデータをClickHouseに取り込むことです。データを取り込むためのテーブル関数や統合が多数あります。以下のタブにいくつかの例を示しますが、ClickHouseとの統合の長いリストを統合ガイドで確認できます。

s3テーブル関数を使用して、S3からファイルを読み取ります。これはテーブル関数です。このため、結果は以下のようにテーブルとして使用できます。

  1. SELECTクエリのソースとして使用できます（これによりアドホッククエリを実行し、データをS3に残したままにできます）。
  2. 結果のテーブルをMergeTreeテーブルに挿入する（データをClickHouseに移行する準備ができたとき）。

アドホッククエリの例は以下の通りです。

SELECT
   passenger_count,
   avg(toFloat32(total_amount))
FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
    'TabSeparatedWithNames'
)
GROUP BY passenger_count
ORDER BY passenger_count;

ClickHouseテーブルにデータを移行するには、次のようにします。nyc_taxiがMergeTreeテーブルの場合：

INSERT INTO nyc_taxi
   SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
    'TabSeparatedWithNames'
)
SETTINGS input_format_allow_errors_num=25000;

S3をClickHouseと一緒に使用する例と詳細については、AWS S3ドキュメントページのコレクションを参照してください。

次のステップは？​