الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
في هذا الدليل، سنستعرض تكاملًا مع ClickHouse. سنستخدم JupySQL لتشغيل الاستعلامات على ClickHouse. وبعد تحميل البيانات، سنعرضها بصريًا باستخدام الرسم البياني عبر SQL. أصبح التكامل بين JupySQL وClickHouse ممكنًا بفضل استخدام مكتبة clickhouse_sqlalchemy. تتيح هذه المكتبة التواصل بسهولة بين النظامين، وتمكّنك من الاتصال بـ ClickHouse وتحديد لهجة SQL. وبمجرد الاتصال، يمكنك تشغيل استعلامات SQL مباشرةً من واجهة المستخدم الأصلية لـ ClickHouse، أو مباشرةً من دفتر Jupyter. 
# Install required packages
%pip install --quiet jupysql clickhouse_sqlalchemy
ملاحظة: قد تحتاج إلى إعادة تشغيل الـkernel لاستخدام الحزم المُحدَّثة. 
import pandas as pd
from sklearn_evaluation import plot

# Import jupysql Jupyter extension to create SQL cells
%load_ext sql
%config SqlMagic.autocommit=False
ستحتاج إلى التأكد من أن ClickHouse لديك يعمل ويمكن الوصول إليه إليه للمراحل التالية. يمكنك استخدام الإصدار المحلي أو الإصدار السحابي. ملاحظة: ستحتاج إلى تعديل سلسلة الاتصال وفقًا لنوع المثيل الذي تحاول الاتصال به (URL، المستخدم، كلمة المرور). في المثال أدناه، استخدمنا مثيلًا محليًا. ولمعرفة المزيد، اطّلع على هذا الدليل. 
%sql clickhouse://default:@localhost:8123/default

%%sql
CREATE TABLE trips
(
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date)
ORDER BY pickup_datetime;
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
%%sql
INSERT INTO trips
SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_{1..2}.gz',
    'TabSeparatedWithNames', "
    `trip_id` UInt32,
    `vendor_id` Enum8('1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15),
    `pickup_date` Date,
    `pickup_datetime` DateTime,
    `dropoff_date` Date,
    `dropoff_datetime` DateTime,
    `store_and_fwd_flag` UInt8,
    `rate_code_id` UInt8,
    `pickup_longitude` Float64,
    `pickup_latitude` Float64,
    `dropoff_longitude` Float64,
    `dropoff_latitude` Float64,
    `passenger_count` UInt8,
    `trip_distance` Float64,
    `fare_amount` Float32,
    `extra` Float32,
    `mta_tax` Float32,
    `tip_amount` Float32,
    `tolls_amount` Float32,
    `ehail_fee` Float32,
    `improvement_surcharge` Float32,
    `total_amount` Float32,
    `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    `trip_type` UInt8,
    `pickup` FixedString(25),
    `dropoff` FixedString(25),
    `cab_type` Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    `pickup_nyct2010_gid` Int8,
    `pickup_ctlabel` Float32,
    `pickup_borocode` Int8,
    `pickup_ct2010` String,
    `pickup_boroct2010` String,
    `pickup_cdeligibil` String,
    `pickup_ntacode` FixedString(4),
    `pickup_ntaname` String,
    `pickup_puma` UInt16,
    `dropoff_nyct2010_gid` UInt8,
    `dropoff_ctlabel` Float32,
    `dropoff_borocode` UInt8,
    `dropoff_ct2010` String,
    `dropoff_boroct2010` String,
    `dropoff_cdeligibil` String,
    `dropoff_ntacode` FixedString(4),
    `dropoff_ntaname` String,
    `dropoff_puma` UInt16
") SETTINGS input_format_try_infer_datetimes = 0
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
%sql SELECT count() FROM trips limit 5;
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
count()
1999657
%sql SELECT DISTINCT(pickup_ntaname) FROM trips limit 5;
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
pickup_ntaname
مورنينغسايد هايتس
هدسون ياردز-تشيلسي-فلاتيرون-يونيون سكوير
ميدتاون-ميدتاون ساوث
سوهو-ترايبيكا-سيفيك سنتر-ليتل إيتالي
موراي هيل-كيبْس باي
%sql SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM trips
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
round(avg(tip_amount), 2)
1.68
%%sql
SELECT
    passenger_count,
    ceil(avg(total_amount),2) AS average_total_amount
FROM trips
GROUP BY passenger_count
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default تم.
passenger_countaverage_total_amount
022.69
115.97
217.15
316.76
417.33
516.35
616.04
759.8
836.41
99.81
%%sql
SELECT
    pickup_date,
    pickup_ntaname,
    SUM(1) AS number_of_trips
FROM trips
GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname
ORDER BY pickup_date ASC
limit 5;
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default اكتمل.
pickup_datepickup_ntanamenumber_of_trips
2015-07-01Bushwick North2
2015-07-01Brighton Beach1
2015-07-01Briarwood-Jamaica Hills3
2015-07-01Williamsburg1
2015-07-01Queensbridge-Ravenswood-Long Island City9
# %sql DESCRIBE trips;

# %sql SELECT DISTINCT(trip_distance) FROM trips limit 50;

%%sql --save short-trips --no-execute
SELECT *
FROM trips
WHERE trip_distance < 6.3
  • clickhouse://default:***@localhost:8123/default جارٍ تخطي التنفيذ…
%sqlplot histogram --table short-trips --column trip_distance --bins 10 --with short-trips

<AxesSubplot: title={'center': "'trip_distance' from 'short-trips'"}, xlabel='trip_distance', ylabel='Count'>

ax = %sqlplot histogram --table short-trips --column trip_distance --bins 50 --with short-trips
ax.grid()
ax.set_title("Trip distance from trips < 6.3")
_ = ax.set_xlabel("Trip distance")
آخر تعديل في ٢٩ يونيو ٢٠٢٦