clickhousepython应用与实践

clickhousepython是一种Python客户端库，用于与ClickHouse交互。ClickHouse是一个面向列的面向分布式的数据库管理系统，旨在处理千万级别的数据，并可以快速分析和查询。clickhousepython使得Python开发人员可以方便地通过Python语言访问ClickHouse数据库。

一、快速开始

要安装clickhousepython库，可以使用pip包管理器：

pip install clickhouse-driver

连接ClickHouse数据库，需要使用clickhouse-driver库：

from clickhouse_driver import Client

client = Client(host='localhost')

以上代码中，我们创建了一个名为“client”的实例，该实例将在本地主机上连接到ClickHouse数据库。 需要查询表时，可以使用以下代码：

query = 'SELECT * FROM mytable'
result = client.execute(query)

还可以使用以下代码将query的结果转换为Pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(result, columns=[i[0] for i in client.execute(query, with_column_types=True)])

使用clickhouse-python库，即可以在线查询，还可以离线上传黑白名单库用于黑白名单匹配。

二、ClickHouse数据类型支持

clickhouse-python库支持clickhouse数据类型的复杂性，比如下面的JSON类型。 假设我们有一个名为“mytable”的表，其中包含一个JSON字段：

query = 'CREATE TABLE mytable (id UInt64, event_date Date, data String, json_data JSON) ENGINE = MergeTree() PRIMARY KEY id'
client.execute(query)

query = 'INSERT INTO mytable (id, event_date, data, json_data) VALUES (1, \'2022-01-01\', \'test\', \'{"name" : "John", "age" : 30, "city" : "New York"}\')'
client.execute(query)

要查询JSON字段，请使用以下代码：

query = 'SELECT jsonExtract(json_data, \'$.name\') as name from mytable'
result = client.execute(query)

print(result) # 输出 '[(John,)]'

三、ClickHouse数据导入和导出

clickhouse-python库提供了多种数据导入和导出方法，以下是一些示例。 从CSV文件中导入数据：

query='''CREATE TABLE test (a UInt32,b UInt32,c UInt32) ENGINE = Memory'''
client.execute(query)
with open('test.csv', 'r') as f:
    client.execute('INSERT INTO test (a,b,c) FORMAT CSV', data=f.read())

result = client.execute('SELECT * FROM test')
print(result)

将数据导出到CSV文件：

query = 'SELECT * FROM mytable FORMAT CSVWithNames'
with open('mytable.csv', 'w') as f:
    f.write(client.execute(query, with_column_names=True))

此外，还可以将数据导入到ClickHouse数据库中的表中：

query = '''CREATE TABLE mytable_2 (id UInt64, event_date Date, data String, json_data JSON) ENGINE = MergeTree() PRIMARY KEY id'''
client.execute(query)

query = '''INSERT INTO mytable_2 (id, event_date, data, json_data) SELECT id, event_date, data, json_data FROM mytable'''
client.execute(query)

四、批量插入

在某些情况下，需要将大量数据批量插入ClickHouse数据库。clickhouse-python库提供了一种称为批量插入的功能，可在少数几次插入操作中将大量数据批量插入到数据库中。 下面是一个示例：

from clickhouse_driver import Client
from clickhouse_driver import ColumnSettings

client = Client('localhost')

settings = {'a': ColumnSettings(types.UInt32), 'b': ColumnSettings(types.UInt32)}

data = [{'a': 1, 'b': 10}, {'a': 2, 'b': 20}, {'a': 3, 'b': 30}]

client.execute('CREATE TABLE mytable_3 (a UInt32, b UInt32) ENGINE = Memory')

client.execute('INSERT INTO mytable_3 (a, b) VALUES',
               [{'a': 1, 'b': 10}, {'a': 2, 'b': 20}, {'a': 3, 'b': 30}],
               types_check=True)

在以上示例中，我们创建了一个名为“mytable_3”的内存表，并将包含三个字典的列表传递给execute()方法。使用types_check=True参数，我们可以确保字典中的值的类型与表中的列的类型匹配。

五、处理数据

clickhouse-python库提供了许多函数和方法，可以帮助处理和转换数据。下面是一些示例。 * Array ClickHouse类型转Python列表：

array = '[1,2,3]'

list = client.execute('SELECT arrayJoin(arraySplit(%s, \',\'))' % array)[0]
print(list) # 输出 '[1, 2, 3]'

* 遍历查询结果：

query = 'SELECT * from mytable'

for row in client.execute_iter(query):
    print(row)

六、总结

clickhouse-python库使得Python开发人员可以很方便地使用Python语言与ClickHouse数据库进行交互。本文介绍了clickhouse-python库的一些主要功能，包括快速开始、ClickHouse数据类型支持、ClickHouse数据导入和导出、批量插入和集成数据处理。clickhouse-python库极大地简化了Python开发人员与ClickHouse数据库之间的交互，提供了许多方便的函数和方法来处理数据，使得大数据分析和查询变得更加容易和灵活。