chDB

chDB هو محرك SQL OLAP يعمل داخل نفس العملية ويعتمد على ClickHouse

chDB هو محرك SQL OLAP سريع يعمل داخل العملية، ومدعوم من ClickHouse v25.8.2.1. يمكنك استخدامه عندما تريد الاستفادة من قوة ClickHouse داخل لغة برمجة من دون الحاجة إلى الاتصال بخادم ClickHouse.

​

الميزات الرئيسية

• محرك SQL OLAP يعمل داخل العملية - مدعوم من ClickHouse، ولا حاجة إلى تثبيت خادم ClickHouse
• تنسيقات بيانات متعددة - دعم للإدخال والإخراج لتنسيقات Parquet وCSV وJSON وArrow وORC وأكثر من 70 تنسيقًا آخر
• تقليل نسخ البيانات إلى الحد الأدنى - من C++ إلى بايثون باستخدام python memoryview
• تكامل غني مع منظومة بايثون - دعم أصلي لـ Pandas وArrow وDB API 2.0، مع اندماج سلس في مسارات عمل علوم البيانات الحالية
• من دون تبعيات - لا حاجة إلى تثبيت قواعد بيانات خارجية
• DataStore API - واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع pandas مع تحسين SQL، وتدعم أكثر من 630 طريقة

​

DataStore: واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع pandas

جديد! يوفّر DataStore واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع pandas تجمع بين أسلوب pandas المألوف وأداء ClickHouse.

ابدأ مع Hex

• 📖 برنامج تعليمي للبدء — أعِدّ أول اتصال لك
• 🚀 نسخة Hex تجريبية ممتدة لمدة 30 يومًا — وصول كامل إلى تكاملات ClickHouse

​

الترحيل بسطر واحد

# Just change your import - your pandas code works unchanged
- import pandas as pd
+ from chdb import datastore as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['salary'].mean()

​

أبرز مؤشرات الأداء

العملية	pandas	DataStore	مضاعف السرعة
GroupBy count	347ms	17ms	19.93x
مسار معالجة معقّد	2,047ms	380ms	5.39x
Filter+Sort+Head	1,537ms	350ms	4.40x

اختبارات الأداء على 10 ملايين صف

​

ميزات DataStore

• أكثر من 630 طريقة API - 209 طريقة من pandas DataFrame، وأكثر من 185 طريقة وصول
• التنفيذ الكسول - تُحوَّل العمليات إلى SQL مُحسَّن
• SQL pushdown - تُنفَّذ عوامل التصفية وعمليات التجميع على مصدر البيانات
• مصادر بيانات شاملة - اقرأ من الملفات وS3 وقواعد البيانات وبحيرات البيانات

اعرف المزيد: وثائق DataStore

​

ما اللغات التي يدعمها chDB؟

يدعم chDB واجهات الربط اللغوية التالية:

• بايثون - مرجع API
• Go
• Rust
• NodeJS
• Bun
• C و C++

​

كيف أبدأ؟

• إذا كنت تستخدم Go أو Rust أو NodeJS أو Bun أو C and C++، فاطّلع على الصفحة الخاصة باللغة المقابلة.
• إذا كنت تستخدم بايثون، فراجع دليل المطور للبدء أو دورة chDB حسب الطلب.

​

لمستخدمي pandas

ابدأ باستخدام DataStore API للحصول على تجربة pandas مألوفة مع أداء ClickHouse:

• دليل البدء السريع لـ DataStore - التثبيت والترحيل بسطر واحد
• الترحيل من pandas - دليل ترحيل خطوة بخطوة
• دليل وصفات Pandas - الأنماط الشائعة
• الاختلافات الرئيسية - أهم الاختلافات عن pandas
• دليل الأداء - نصائح لتحسين الأداء

​

مرجع DataStore API

• طرق الإنشاء - الإنشاء من الملفات وقواعد البيانات والتخزين السحابي
• بناء الاستعلامات - عمليات بأسلوب SQL
• التوافق مع Pandas - 209 طرق متوافقة
• Accessors - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo
• الإعدادات - المحرّك، التسجيل، التنميط
• تصحيح الأخطاء - explain()، التنميط، التسجيل

​

أدلة SQL API

• مرجع API لبايثون - الوثائق الكاملة لـ SQL API
• JupySQL
• الاستعلام باستخدام Pandas
• الاستعلام باستخدام Apache Arrow
• الاستعلام عن البيانات في S3
• الاستعلام عن ملفات Parquet
• الاستعلام عن ClickHouse عن بُعد
• استخدام قاعدة بيانات clickhouse-local

​

فيديو تمهيدي

شاهد مقدمة موجزة عن chDB وتعرّف على كيف يوفّر إمكانات ClickHouse داخل بيئة بايثون لديك:

​

اختبارات قياس الأداء

يقدّم chDB أداءً استثنائيًا في مختلف السيناريوهات:

• ClickBench للمحركات المدمجة - مقارنة أداء واجهة SQL API
• DataFrame Benchmark - مقارنة محركات DataFrame
• DataStore مقابل Pandas - أسرع حتى 20 ضعفًا من pandas في العمليات الشائعة

​

حول chDB

• اقرأ القصة الكاملة عن نشأة مشروع chDB على المدونة
• اقرأ عن chDB وحالات استخدامه على المدونة
• التحق بدورة chDB عند الطلب
• استكشف chDB في متصفحك باستخدام أمثلة codapi
• لمزيد من الأمثلة، راجع (https://github.com/chdb-io/chdb/tree/main/examples)

​

الترخيص

يتوفر chDB بموجب ترخيص Apache، الإصدار 2.0. اطّلع على LICENSE لمزيد من المعلومات.