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# Primeiros passos com chDB

> chDB é um mecanismo SQL OLAP in-process com tecnologia ClickHouse

Neste guia, vamos começar a usar a versão para Python do chDB.
Começaremos consultando um arquivo JSON no S3, depois criaremos uma tabela no chDB com base nesse arquivo JSON e faremos algumas consultas nos dados.
Também veremos como fazer com que as consultas retornem dados em diferentes formatos, incluindo Apache Arrow e Pandas, e, por fim, aprenderemos a consultar DataFrames do Pandas.

<div id="setup">
  ## Configuração
</div>

Primeiro, vamos criar um ambiente virtual:

```bash theme={null}
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

E agora vamos instalar o chDB.
Certifique-se de ter a versão 2.0.3 ou superior:

```bash theme={null}
pip install "chdb>=2.0.2"
```

Agora vamos instalar [ipython](https://ipython.org/):

```bash theme={null}
pip install ipython
```

Vamos usar `ipython` para executar os comandos no restante deste guia, que você pode iniciar com:

```bash theme={null}
ipython
```

Também usaremos o Pandas e o Apache Arrow neste guia, então vamos instalar essas bibliotecas também:

```bash theme={null}
pip install pandas pyarrow
```

<div id="querying-a-json-file-in-s3">
  ## Consultando um arquivo JSON no S3
</div>

Vamos agora ver como consultar um arquivo JSON armazenado em um bucket do S3.
O [dataset de dislikes do YouTube](/pt-BR/get-started/sample-datasets/youtube-dislikes) contém mais de 4 bilhões de linhas de dislikes em vídeos do YouTube até 2021.
Vamos trabalhar com um dos arquivos JSON desse dataset.

Importe o chdb:

```python theme={null}
import chdb
```

Podemos usar a seguinte consulta para descrever a estrutura de um dos arquivos JSON:

```python theme={null}
chdb.query(
  """
  DESCRIBE s3(
    's3://clickhouse-public-datasets/youtube/original/files/' ||
    'youtubedislikes_20211127161229_18654868.1637897329_vid.json.zst',
    'JSONLines'
  )
  SETTINGS describe_compact_output=1
  """
)
```

```text theme={null}
"id","Nullable(String)"
"fetch_date","Nullable(String)"
"upload_date","Nullable(String)"
"title","Nullable(String)"
"uploader_id","Nullable(String)"
"uploader","Nullable(String)"
"uploader_sub_count","Nullable(Int64)"
"is_age_limit","Nullable(Bool)"
"view_count","Nullable(Int64)"
"like_count","Nullable(Int64)"
"dislike_count","Nullable(Int64)"
"is_crawlable","Nullable(Bool)"
"is_live_content","Nullable(Bool)"
"has_subtitles","Nullable(Bool)"
"is_ads_enabled","Nullable(Bool)"
"is_comments_enabled","Nullable(Bool)"
"description","Nullable(String)"
"rich_metadata","Array(Tuple(
    call Nullable(String),
    content Nullable(String),
    subtitle Nullable(String),
    title Nullable(String),
    url Nullable(String)))"
"super_titles","Array(Tuple(
    text Nullable(String),
    url Nullable(String)))"
"uploader_badges","Nullable(String)"
"video_badges","Nullable(String)"
```

Também podemos contar o número de linhas nesse arquivo:

```python theme={null}
chdb.query(
  """
  SELECT count()
  FROM s3(
    's3://clickhouse-public-datasets/youtube/original/files/' ||
    'youtubedislikes_20211127161229_18654868.1637897329_vid.json.zst',
    'JSONLines'
  )"""
)
```

```text theme={null}
336432
```

Este arquivo contém pouco mais de 300.000 registros.

O chdb ainda não oferece suporte ao envio de parâmetros de consulta, mas podemos extrair o caminho e passá-lo por uma f-String.

```python theme={null}
path = 's3://clickhouse-public-datasets/youtube/original/files/youtubedislikes_20211127161229_18654868.1637897329_vid.json.zst'
```

```python theme={null}
chdb.query(
  f"""
  SELECT count()
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  """
)
```

<Warning>
  Não há problema em fazer isso com variáveis definidas no seu programa, mas não faça isso com entradas fornecidas pelo usuário; caso contrário, sua consulta ficará vulnerável à injeção de SQL.
</Warning>

<div id="configuring-the-output-format">
  ## Configurando o formato de saída
</div>

O formato de saída padrão é `CSV`, mas podemos alterá-lo usando o parâmetro `output_format`.
O chDB oferece suporte aos formatos de dados do ClickHouse, bem como [alguns formatos próprios](/pt-BR/products/chdb/reference/data-formats), incluindo `DataFrame`, que retorna um DataFrame do Pandas:

```python theme={null}
result = chdb.query(
  f"""
  SELECT is_ads_enabled, count()
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  GROUP BY ALL
  """,
  output_format="DataFrame"
)

print(type(result))
print(result)
```

```text theme={null}
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   is_ads_enabled  count()
0           False   301125
1            True    35307
```

Ou, se quisermos obter uma tabela Apache Arrow:

```python theme={null}
result = chdb.query(
  f"""
  SELECT is_live_content, count()
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  GROUP BY ALL
  """,
  output_format="ArrowTable"
)

print(type(result))
print(result)
```

```text theme={null}
<class 'pyarrow.lib.Table'>
pyarrow.Table
is_live_content: bool
count(): uint64 not null
----
is_live_content: [[false,true]]
count(): [[315746,20686]]
```

<div id="creating-a-table-from-json-file">
  ## Criando uma tabela a partir de um arquivo JSON
</div>

Em seguida, vamos ver como criar uma tabela no chDB.
Precisamos usar uma API diferente para isso, então primeiro vamos importá-la:

```python theme={null}
from chdb import session as chs
```

Em seguida, vamos inicializar uma sessão.
Se quisermos que a sessão seja persistida em disco, precisamos fornecer um nome de diretório.
Se deixarmos esse campo em branco, o banco de dados ficará na memória e será perdido assim que encerrarmos o processo do Python.

```python theme={null}
sess = chs.Session("gettingStarted.chdb")
```

Em seguida, vamos criar um banco de dados:

```python theme={null}
sess.query("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS youtube")
```

Agora podemos criar uma tabela `dislikes` com base no esquema do arquivo JSON, usando a técnica `CREATE...EMPTY AS`.
Usaremos a configuração [`schema_inference_make_columns_nullable`](/pt-BR/reference/settings/formats#schema_inference_make_columns_nullable) para que os tipos das colunas não sejam todos definidos como `Nullable`.

```python theme={null}
sess.query(f"""
  CREATE TABLE youtube.dislikes
  ORDER BY fetch_date 
  EMPTY AS 
  SELECT * 
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
  """
)
```

Podemos então usar a cláusula `DESCRIBE` para inspecionar o esquema:

```python theme={null}
sess.query(f"""
   DESCRIBE youtube.dislikes
   SETTINGS describe_compact_output=1
   """
)
```

```text theme={null}
"id","String"
"fetch_date","String"
"upload_date","String"
"title","String"
"uploader_id","String"
"uploader","String"
"uploader_sub_count","Int64"
"is_age_limit","Bool"
"view_count","Int64"
"like_count","Int64"
"dislike_count","Int64"
"is_crawlable","Bool"
"is_live_content","Bool"
"has_subtitles","Bool"
"is_ads_enabled","Bool"
"is_comments_enabled","Bool"
"description","String"
"rich_metadata","Array(Tuple(
    call String,
    content String,
    subtitle String,
    title String,
    url String))"
"super_titles","Array(Tuple(
    text String,
    url String))"
"uploader_badges","String"
"video_badges","String"
```

Em seguida, vamos preencher essa tabela:

```python theme={null}
sess.query(f"""
  INSERT INTO youtube.dislikes
  SELECT * 
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
  """
)
```

Também poderíamos realizar essas duas etapas de uma só vez usando a técnica `CREATE...AS`.
Vamos criar outra tabela usando essa técnica:

```python theme={null}
sess.query(f"""
  CREATE TABLE youtube.dislikes2
  ORDER BY fetch_date 
  AS 
  SELECT * 
  FROM s3('{path}','JSONLines')
  SETTINGS schema_inference_make_columns_nullable=0
  """
)
```

<div id="querying-a-table">
  ## Consultando uma tabela
</div>

Por fim, vamos consultar a tabela:

```sql theme={null}
df = sess.query("""
  SELECT uploader, sum(view_count) AS viewCount, sum(like_count) AS likeCount, sum(dislike_count) AS dislikeCount
  FROM youtube.dislikes
  GROUP BY ALL
  ORDER BY viewCount DESC
  LIMIT 10
  """,
  "DataFrame"
)
df
```

```text theme={null}
                             uploader  viewCount  likeCount  dislikeCount
0                             Jeremih  139066569     812602         37842
1                     TheKillersMusic  109313116     529361         11931
2  LetsGoMartin- Canciones Infantiles  104747788     236615        141467
3                    Xiaoying Cuisine   54458335    1031525         37049
4                                Adri   47404537     279033         36583
5                  Diana and Roma IND   43829341     182334        148740
6                      ChuChuTV Tamil   39244854     244614        213772
7                            Cheez-It   35342270        108            27
8                            Anime Uz   33375618    1270673         60013
9                    RC Cars OFF Road   31952962     101503         49489
```

Digamos que, em seguida, adicionemos uma coluna extra ao DataFrame para calcular a proporção entre curtidas e não curtidas.
Poderíamos escrever o seguinte código:

```python theme={null}
df["likeDislikeRatio"] = df["likeCount"] / df["dislikeCount"]
```

<div id="querying-a-pandas-dataframe">
  ## Consultando um DataFrame do Pandas
</div>

Podemos então consultar esse DataFrame no chDB:

```python theme={null}
chdb.query(
  """
  SELECT uploader, likeDislikeRatio
  FROM Python(df)
  """,
  output_format="DataFrame"
)
```

```text theme={null}
                             uploader  likeDislikeRatio
0                             Jeremih         21.473548
1                     TheKillersMusic         44.368536
2  LetsGoMartin- Canciones Infantiles          1.672581
3                    Xiaoying Cuisine         27.842182
4                                Adri          7.627395
5                  Diana and Roma IND          1.225857
6                      ChuChuTV Tamil          1.144275
7                            Cheez-It          4.000000
8                            Anime Uz         21.173296
9                    RC Cars OFF Road          2.051021
```

Você também pode ler mais sobre como consultar DataFrames do Pandas no [guia do desenvolvedor sobre consulta a DataFrames do Pandas](/pt-BR/products/chdb/guides/querying-pandas).

<div id="next-steps">
  ## Próximos passos
</div>

Esperamos que este guia tenha oferecido uma boa visão geral do chDB.
Para saber mais sobre como usá-lo, consulte os seguintes guias para desenvolvedores:

* [Consultando DataFrames do Pandas](/pt-BR/products/chdb/guides/querying-pandas)
* [Consultando Apache Arrow](/pt-BR/products/chdb/guides/querying-apache-arrow)
* [Usando chDB no JupySQL](/pt-BR/products/chdb/guides/jupysql)
* [Usando chDB com um banco de dados clickhouse-local já existente](/pt-BR/products/chdb/guides/clickhouse-local)