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# Matrice de compatibilité
> Matrices de compatibilité complètes pour les intégrations ClickHouse avec les formats de table ouverts et les connexions aux catalogues de données.
Cette page présente des matrices de compatibilité complètes pour les intégrations lac de données de ClickHouse. Elle détaille les fonctionnalités disponibles pour chaque format de table ouvert, les catalogues auxquels ClickHouse peut se connecter, ainsi que les fonctionnalités prises en charge par chaque catalogue.
## Prise en charge des formats de table ouverts
ClickHouse s’intègre à quatre formats de table ouverts : [Apache Iceberg](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg), [Delta Lake](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake), [Apache Hudi](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) et [Apache Paimon](/fr/reference/functions/table-functions/paimon). Sélectionnez un format ci-dessous pour consulter sa matrice de compatibilité.
**Légende :** ✅ Pris en charge | ⚠️ Partiel / Expérimental | ❌ Non pris en charge
| Fonctionnalité | Statut | Notes |
| ----------------------------------- | :----: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | |
| AWS S3 | ✅ | Via [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) ou l'alias `iceberg()` |
| GCS | ✅ | Via [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) ou l'alias `iceberg()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Via [`icebergAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| HDFS | ⚠️ | Via [`icebergHDFS()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg). Déprécié. |
| Système de fichiers local | ✅ | Via [`icebergLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| **Méthodes d'accès** | | |
| Fonction de table | ✅ | [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) avec des variantes selon le backend |
| Moteur de table | ✅ | [`IcebergS3`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg) avec des variantes selon le backend |
| Lectures distribuées sur cluster | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
| Collections nommées | ✅ | [Définir une collection nommée](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#defining-a-named-collection) |
| | | |
| **Fonctionnalités de lecture** | | |
| Prise en charge de la lecture | ✅ | Prise en charge complète de SELECT, avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Élagage des partitions | ✅ | Voir [Élagage des partitions](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning). |
| Partitionnement masqué | ✅ | Prise en charge du partitionnement basé sur les transformations Iceberg |
| Évolution du partitionnement | ✅ | Prise en charge de la lecture de tables dont les spécifications de partition évoluent au fil du temps |
| Évolution du schéma | ✅ | Ajout, suppression et réorganisation des colonnes. Voir [Évolution du schéma](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Promotion / élargissement des types | ✅ | `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)` où P' > P. Voir [Évolution du schéma](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Voyage dans le temps / instantanés | ✅ | Via les paramètres `iceberg_timestamp_ms` ou `iceberg_snapshot_id`. Voir [Voyage dans le temps](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel). |
| Suppressions par position | ✅ | Voir [Traitement des lignes supprimées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Suppressions par égalité | ✅ | Moteur de table uniquement, à partir de la v25.8+. Voir [Traitement des lignes supprimées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Merge-on-read | ⚠️ | Expérimental. Pris en charge pour les [opérations de suppression](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| Versions de format | ⚠️ | v1 et v2 pris en charge. V3 n'est pas pris en charge. |
| Statistiques de colonnes | ✅ | |
| Filtres Bloom / fichiers puffin | ❌ | Les index Bloom filter dans les fichiers puffin ne sont pas pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns). |
| | | |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | |
| Création de table | ✅ | Expérimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. À partir de la v25.7+. Voir [Créer une table](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table). |
| INSERT | ✅ | Bêta à partir de la version 26.2. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Voir [Insertion de données](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts). |
| DELETE | ✅ | Expérimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Via `ALTER TABLE ... DELETE WHERE`. Voir [Suppression de données](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| ALTER TABLE (changements de schéma) | ✅ | Expérimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Ajouter, supprimer, modifier et renommer des colonnes. Voir [Évolution du schéma](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution). |
| Compaction | ⚠️ | Expérimental. Nécessite `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`. Fusionne les fichiers de suppression positionnelle dans les fichiers de données. Voir [Compaction](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction). Les autres opérations de compaction d'Iceberg ne sont pas prises en charge. |
| UPDATE / MERGE | ❌ | Non pris en charge. Voir Compaction. |
| Copy-on-write | ❌ | Non pris en charge |
| Expire snapshots | ❌ | Non pris en charge |
| Remove orphan files | ❌ | Non pris en charge |
| Writing partitions | ✅ | Pris en charge. |
| Altering partitions | ❌ | La modification du schéma de partitionnement depuis ClickHouse n'est pas prise en charge. ClickHouse peut écrire dans des tables Iceberg dont le partitionnement a évolué. |
| | | |
| **Métadonnées** | | |
| Branching and tagging | ❌ | Les références de branches/tags Iceberg ne sont pas prises en charge |
| Metadata file resolution | ✅ | Prise en charge de la résolution des fichiers de métadonnées via des catalogs, un simple parcours de répertoire, l'utilisation de 'version-hint' et un chemin spécifique. Configurable via `iceberg_metadata_file_path` et `iceberg_metadata_table_uuid`. Voir [Résolution des fichiers de métadonnées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution). |
| Data caching | ✅ | Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Voir [Cache de données](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache). |
| Metadata caching | ✅ | Les fichiers manifest et les fichiers de métadonnées sont mis en cache en mémoire. Activé par défaut via `use_iceberg_metadata_files_cache`. Voir [Cache de métadonnées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache). |
À partir de la version 25.6, ClickHouse lit les tables Delta Lake à l’aide du noyau Rust de Delta Lake, ce qui offre une prise en charge plus étendue des fonctionnalités ; toutefois, des problèmes connus surviennent lors de l’accès aux données dans Azure Blob Storage. C’est pourquoi le noyau est désactivé lors de la lecture de données sur Azure Blob Storage. Nous indiquons ci-dessous quelles fonctionnalités nécessitent ce noyau.
| Fonctionnalité | Statut | Notes |
| ------------------------------- | :----: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | |
| AWS S3 | ✅ | Via [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| GCS | ✅ | Via [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Via [`deltaLakeAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| HDFS | ❌ | Non pris en charge |
| Système de fichiers local | ✅ | Via [`deltaLakeLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| **Méthodes d’accès** | | |
| Fonction de table | ✅ | [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) avec des variantes selon le backend |
| Moteur de table | ✅ | [`DeltaLake`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
| Lectures distribuées en cluster | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
| Collections nommées | ✅ | [Collection nommée](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake#arguments) |
| **Fonctionnalités de lecture** | | |
| Prise en charge de la lecture | ✅ | Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Élagage des partitions | ✅ | Nécessite Delta Kernel. |
| Évolution du schéma | ✅ | Nécessite Delta Kernel. |
| Time travel | ✅ | Nécessite Delta Kernel. |
| Vecteurs de suppression | ✅ | |
| Mappage des colonnes | ✅ | |
| Flux de données modifiées | ✅ | Nécessite Delta Kernel. |
| Colonnes virtuelles | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d’écriture** | | |
| INSERT | ✅ | Experimental. Nécessite `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`. Voir [moteur DeltaLake](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake). Nécessite Delta Kernel. |
| DELETE / UPDATE / MERGE | ❌ | Non pris en charge |
| CREATE table vide | ❌ | La création d’une nouvelle table Delta Lake vide n’est pas prise en charge. L’opération `CREATE TABLE` suppose l’existence d’une table Delta Lake sur le stockage d’objets. |
| **Mise en cache** | | |
| Mise en cache des données | ✅ | Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Voir [Cache de données](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache). |
| Fonctionnalité | Statut | Notes |
| ------------------------------- | :----: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | |
| AWS S3 | ✅ | Via [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| GCS | ✅ | Via [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Azure Blob Storage | ❌ | Non pris en charge |
| HDFS | ❌ | Non pris en charge |
| Système de fichiers local | ❌ | Non pris en charge |
| **Méthodes d'accès** | | |
| Fonction de table | ✅ | [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Moteur de table | ✅ | [`Hudi`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| Lectures distribuées en cluster | ✅ | [`hudiCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (S3 uniquement) |
| Collections nommées | ✅ | [Arguments de Hudi](/fr/reference/functions/table-functions/hudi#arguments) |
| **Fonctionnalités de lecture** | | |
| Prise en charge en lecture | ✅ | Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Évolution du schéma | ❌ | Non pris en charge |
| Time travel | ❌ | Non pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | Intégration en lecture seule |
| **Mise en cache** | | |
| Mise en cache des données | ❌ | Non pris en charge |
| Fonctionnalité | Statut | Notes |
| ------------------------------- | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | |
| S3 | ✅ | Expérimental. Via [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| GCS | ✅ | Expérimental. Via [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | Expérimental. Via [`paimonAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) |
| HDFS | ⚠️ | Expérimental. Via [`paimonHDFS()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon). Obsolète. |
| Système de fichiers local | ✅ | Expérimental. Via [`paimonLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) |
| **Méthodes d'accès** | | |
| Fonction de table | ✅ | Expérimental. [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) avec des variantes selon le backend |
| Moteur de table | ❌ | Aucun moteur de table dédié |
| Lectures distribuées en cluster | ✅ | Expérimental. [`paimonS3Cluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonHDFSCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
| Collections nommées | ✅ | Expérimental. [Définir une collection nommée](/fr/reference/functions/table-functions/paimon#defining-a-named-collection) |
| **Fonctionnalités de lecture** | | |
| Prise en charge en lecture | ✅ | Expérimental. Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Évolution du schéma | ❌ | Non pris en charge |
| Voyage dans le temps | ❌ | Non pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ✅ | Expérimental. `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | |
| INSERT / DELETE / UPDATE | ❌ | Intégration en lecture seule |
| **Mise en cache** | | |
| Cache des données | ❌ | Non pris en charge |
## Prise en charge des catalogues
ClickHouse peut se connecter à des catalogues de données externes à l’aide du moteur de base de données [`DataLakeCatalog`](/fr/reference/engines/database-engines/datalake), qui expose le catalogue comme une base de données ClickHouse. Les tables enregistrées dans le catalogue apparaissent automatiquement et peuvent être interrogées avec du SQL standard.
Les catalogues suivants sont actuellement pris en charge. Consultez le guide de référence de chaque catalogue pour les instructions de configuration complètes.
| Catalogue | Formats | Lecture | Créer une table | INSERT | Guide de référence |
| ------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | :------------: | :-------------: | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AWS Glue Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du Glue catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide de BigLake Metastore](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ Bêta | ✅ Bêta | ✅ Bêta | [Guide de Unity Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du REST catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du catalogue Lakekeeper](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Expérimental | ❌ | ❌ | [Guide du catalogue Nessie](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ✅ Bêta | ✅ Bêta | [Guide du catalogue OneLake](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
Toutes les intégrations de catalogues exigent actuellement l’activation d’un paramètre expérimental ou bêta. À l’exception de Microsoft OneLake et de Databricks Unity Catalog, tous les catalogues offrent un accès **en lecture seule** — les tables peuvent être interrogées, mais il n’est pas possible de les créer ni d’y écrire des données via la connexion au catalogue. Pour charger des données depuis un catalogue dans ClickHouse afin d’accélérer l’analytics, utilisez `INSERT INTO SELECT` comme indiqué dans le [guide d’accélération de l’analytics](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics). Pour réécrire des données dans des formats de table ouverts, créez des tables Iceberg autonomes comme indiqué dans le [guide d’écriture des données](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data).