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ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统#xff0c;它被设计用于存储和分析大规模数据。Python是一种流行的编程语言#xff0c;凭借其简洁的语法和丰富的生态系统#xff0c;成为了数据处理和分析的首选语言之一。在Python中#xff0c;我们可以使用多种…1. 概述
ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统它被设计用于存储和分析大规模数据。Python是一种流行的编程语言凭借其简洁的语法和丰富的生态系统成为了数据处理和分析的首选语言之一。在Python中我们可以使用多种方式与ClickHouse进行连接并操作数据。
本文将详细介绍Python连接ClickHouse的三种常用方式分别是使用clickhouse-driver、clickhouse-sqlalchemy和pyclickhouse库。每种方式都有其特点和适用场景可以根据具体需求选择合适的方法。
2. 使用clickhouse-driver
clickhouse-driver是一个Python用于连接ClickHouse的官方驱动程序。它提供了高效的连接池和数据序列化等功能并且支持大多数ClickHouse的特性和API。
2.1 安装clickhouse-driver
要使用clickhouse-driver首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装
pip install clickhouse-driver
2.2 创建连接
在使用clickhouse-driver连接ClickHouse之前首先需要创建一个连接对象。可以使用clickhouse_driver包中的connect函数来创建连接。以下是一个示例
import clickhouse_driverconn clickhouse_driver.connect(hostlocalhost,port9000,userdefault,password,databasedefault
)Python
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上述代码中我们使用connect函数创建了一个名为conn的连接对象。其中host参数指定ClickHouse的主机名port参数指定端口号user和password参数指定连接的用户名和密码database参数指定使用的数据库名。
2.3 执行查询
一旦建立连接就可以使用连接对象执行查询语句了。clickhouse-driver提供了execute函数来执行查询并返回查询结果。以下是一个示例
result conn.execute(SELECT * FROM my_table)Python
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上述代码中我们执行了一个简单的SELECT查询查询了名为my_table的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
2.4 插入数据
除了查询我们还可以使用clickhouse-driver插入数据到ClickHouse中。clickhouse-driver提供了execute函数来执行插入操作。以下是一个示例
conn.execute(INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES (1, 2))Python
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上述代码中我们在名为my_table的表中插入了一行数据其中col1和col2是表中的两个列名。
2.5 关闭连接
在完成操作后我们应该关闭连接以释放资源。可以使用连接对象的close方法来关闭连接。
conn.close()Python
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3. 使用clickhouse-sqlalchemy
clickhouse-sqlalchemy是一个基于SQLAlchemy的ClickHouse数据库连接库。SQLAlchemy是一个Python SQL工具和对象关系映射(ORM)库用于简化数据库操作。
3.1 安装clickhouse-sqlalchemy
要使用clickhouse-sqlalchemy首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装
pip install clickhouse-sqlalchemy
3.2 创建连接
在使用clickhouse-sqlalchemy连接ClickHouse之前首先需要创建一个连接对象。以下是一个示例
from clickhouse_sqlalchemy import make_session, get_declarative_basesession make_session(clickhouse://default:localhost:9000)
Base get_declarative_base(bindsession)Python
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上述代码中我们使用make_session函数创建了一个名为session的连接对象使用get_declarative_base函数创建了一个名为Base的基类。其中clickhouse://default:localhost:9000是连接字符串指定ClickHouse的主机名、端口号、用户名和密码。
3.3 执行查询
一旦建立连接就可以使用连接对象执行查询语句了。clickhouse-sqlalchemy提供了session对象的query方法来执行查询并返回查询结果。以下是一个示例
result session.query(MyTable).all()Python
上述代码中我们执行了一个简单的SELECT查询查询了名为MyTable的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
3.4 插入数据
除了查询我们还可以使用clickhouse-sqlalchemy插入数据到ClickHouse中。clickhouse-sqlalchemy提供了session对象的add方法来执行插入操作。以下是一个示例
new_record MyTable(col11, col22)
session.add(new_record)
session.commit()Python
上述代码中我们创建了一个名为new_record的对象并使用session对象的add方法将其添加到会话中然后使用commit方法提交更改。
3.5 关闭连接
在完成操作后我们应该关闭连接。可以使用连接对象的close方法来关闭连接。
session.close()Python
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4. 使用pyclickhouse
pyclickhouse是一个纯Python编写的ClickHouse客户端库它提供了简单的API和高度可定制的功能。
4.1 安装pyclickhouse
要使用pyclickhouse首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装
pip install pyclickhouse
4.2 创建连接
在使用pyclickhouse连接ClickHouse之前首先需要创建一个连接对象。以下是一个示例
from pyclickhouse import Clientclient Client(hostlocalhost,port9000,userdefault,password,databasedefault
)Python
Copy
上述代码中我们使用Client类创建了一个名为client的连接对象。其中host参数指定ClickHouse的主机名port参数指定端口号user和password参数指定连接的用户名和密码database参数指定使用的数据库名。 4.3 执行查询
一旦建立连接就可以使用连接对象执行查询语句了。pyclickhouse提供了execute方法来执行查询并返回查询结果。以下是一个示例
result client.execute(SELECT * FROM my_table)Python
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上述代码中我们执行了一个简单的SELECT查询查询了名为my_table的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
4.4 插入数据
除了查询我们还可以使用pyclickhouse插入数据到ClickHouse中。pyclickhouse提供了insert方法来执行插入操作。以下是一个示例
client.insert(my_table,[{col1: 1, col2: 2}, {col1: 3, col2: 4}],structure[col1, col2])Python
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上述代码中我们在名为my_table的表中插入了两行数据数据以字典的形式表示。
4.5 关闭连接
在完成操作后我们应该关闭连接。可以使用连接对象的disconnect方法来关闭连接。
client.disconnect()Python
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5. 总结
以上是Python连接ClickHouse常用的三种方式分别是使用clickhouse-driver、clickhouse-sqlalchemy和pyclickhouse。
6、python pandas.DataFrame 直接写入Clickhouse 由于dataframe读取和存储数据的效率很高。使用客户端方式批量入库。
client.execute(insert into table values, df.values.tolist()
)
