Procédures stockées et paramètres de requête dans ClickHouse

Si vous venez d’une base de données relationnelle traditionnelle, vous cherchez peut-être des procédures stockées et des requêtes préparées dans ClickHouse. Ce guide explique l’approche de ClickHouse vis-à-vis de ces concepts et propose des alternatives recommandées.

Alternatives aux procédures stockées dans ClickHouse

ClickHouse ne prend pas en charge les procédures stockées traditionnelles avec une logique de contrôle de flux (IF/ELSE, boucles, etc.). Il s’agit d’un choix de conception délibéré, lié à l’architecture de ClickHouse en tant que base de données analytique. Les boucles sont déconseillées dans les bases de données analytiques, car exécuter O(n) requêtes simples est généralement plus lent qu’exécuter un plus petit nombre de requêtes complexes. ClickHouse est optimisé pour :

Charges de travail analytiques - Des agrégations complexes sur de grands jeux de données
Traitement par lots - Le traitement efficace de grands volumes de données
Requêtes déclaratives - Des requêtes SQL qui décrivent quelles données récupérer, et non comment les traiter

Les procédures stockées avec une logique procédurale vont à l’encontre de ces optimisations. À la place, ClickHouse propose des alternatives qui correspondent à ses points forts.

Fonctions définies par l’utilisateur (UDFs)

Les fonctions définies par l’utilisateur permettent d’encapsuler une logique réutilisable sans structures de contrôle. ClickHouse prend en charge deux types :

UDF basées sur des expressions lambda

Créez des fonctions à l’aide d’expressions SQL et de la syntaxe lambda :

Données d’exemple

-- Créer la table products
CREATE TABLE products (
    product_id UInt32,
    product_name String,
    price Decimal(10, 2)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY product_id;

-- Insérer des données d’exemple
INSERT INTO products (product_id, product_name, price) VALUES
(1, 'Laptop', 899.99),
(2, 'Wireless Mouse', 24.99),
(3, 'USB-C Cable', 12.50),
(4, 'Monitor', 299.00),
(5, 'Keyboard', 79.99),
(6, 'Webcam', 54.95),
(7, 'Desk Lamp', 34.99),
(8, 'External Hard Drive', 119.99),
(9, 'Headphones', 149.00),
(10, 'Phone Stand', 15.99);

-- Simple calculation function
CREATE FUNCTION calculate_tax AS (price, rate) -> price * rate;

SELECT
    product_name,
    price,
    calculate_tax(price, 0.08) AS tax
FROM products;

-- Conditional logic using if()
CREATE FUNCTION price_tier AS (price) ->
    if(price < 100, 'Budget',
       if(price < 500, 'Mid-range', 'Premium'));

SELECT
    product_name,
    price,
    price_tier(price) AS tier
FROM products;

-- String manipulation
CREATE FUNCTION format_phone AS (phone) ->
    concat('(', substring(phone, 1, 3), ') ',
           substring(phone, 4, 3), '-',
           substring(phone, 7, 4));

SELECT format_phone('5551234567');
-- Result: (555) 123-4567

Limitations :

Pas de boucles ni de structures de contrôle complexes
Impossible de modifier les données (INSERT/UPDATE/DELETE)
Les fonctions récursives ne sont pas autorisées

Voir CREATE FUNCTION pour la syntaxe complète.

UDF exécutables

Pour une logique plus complexe, utilisez des UDF exécutables qui appellent des programmes externes :

<!-- /etc/clickhouse-server/sentiment_analysis_function.xml -->
<functions>
    <function>
        <type>executable</type>
        <name>sentiment_score</name>
        <return_type>Float32</return_type>
        <argument>
            <type>String</type>
        </argument>
        <format>TabSeparated</format>
        <command>python3 /opt/scripts/sentiment.py</command>
    </function>
</functions>

-- Use the executable UDF
SELECT
    review_text,
    sentiment_score(review_text) AS score
FROM customer_reviews;

Les UDF exécutables peuvent implémenter n’importe quelle logique dans n’importe quel langage (Python, Node.js, Go, etc.). Consultez les UDF exécutables pour plus de détails.

Vues paramétrées

Les vues paramétrées se comportent comme des fonctions qui renvoient des jeux de données. Elles sont idéales pour des requêtes réutilisables avec un filtrage dynamique :

Exemple de données

-- Créer la table sales
CREATE TABLE sales (
  date Date,
  product_id UInt32,
  product_name String,
  category String,
  quantity UInt32,
  revenue Decimal(10, 2),
  sales_amount Decimal(10, 2)
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (date, product_id);

-- Insérer des données d’exemple
INSERT INTO sales VALUES
('2024-01-05', 12345, 'Laptop Pro', 'Electronics', 2, 1799.98, 1799.98),
('2024-01-06', 12345, 'Laptop Pro', 'Electronics', 1, 899.99, 899.99),
('2024-01-10', 12346, 'Wireless Mouse', 'Electronics', 5, 124.95, 124.95),
('2024-01-15', 12347, 'USB-C Cable', 'Accessories', 10, 125.00, 125.00),
('2024-01-20', 12345, 'Laptop Pro', 'Electronics', 3, 2699.97, 2699.97),
('2024-01-25', 12348, 'Monitor 4K', 'Electronics', 2, 598.00, 598.00),
('2024-02-01', 12345, 'Laptop Pro', 'Electronics', 1, 899.99, 899.99),
('2024-02-05', 12349, 'Keyboard Mechanical', 'Accessories', 4, 319.96, 319.96),
('2024-02-10', 12346, 'Wireless Mouse', 'Electronics', 8, 199.92, 199.92),
('2024-02-15', 12350, 'Webcam HD', 'Electronics', 3, 164.85, 164.85);

-- Create a parameterized view
CREATE VIEW sales_by_date AS
SELECT
    date,
    product_id,
    sum(quantity) AS total_quantity,
    sum(revenue) AS total_revenue
FROM sales
WHERE date BETWEEN {start_date:Date} AND {end_date:Date}
GROUP BY date, product_id;

-- Query the view with parameters
SELECT *
FROM sales_by_date(start_date='2024-01-01', end_date='2024-01-31')
WHERE product_id = 12345;

Cas d’usage courants

Filtrage dynamique par plage de dates
Segmentation des données par utilisateur
Accès aux données multi-tenant
Modèles de rapports
Masquage des données

-- More complex parameterized view
CREATE VIEW top_products_by_category AS
SELECT
    category,
    product_name,
    revenue,
    rank
FROM (
    SELECT
        category,
        product_name,
        revenue,
        rank() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) AS rank
    FROM (
        SELECT
            category,
            product_name,
            sum(sales_amount) AS revenue
        FROM sales
        WHERE category = {category:String}
            AND date >= {min_date:Date}
        GROUP BY category, product_name
    )
)
WHERE rank <= {top_n:UInt32};

-- Use it
SELECT * FROM top_products_by_category(
    category='Electronics',
    min_date='2024-01-01',
    top_n=10
);

Consultez la section Vues paramétrées pour plus d’informations.

Vues matérialisées

Les vues matérialisées sont idéales pour précalculer des agrégations coûteuses, qui seraient traditionnellement effectuées dans des procédures stockées. Si vous utilisez habituellement une base de données traditionnelle, voyez une vue matérialisée comme un déclencheur INSERT qui transforme et agrège automatiquement les données lorsqu’elles sont insérées dans la table source :

-- Source table
CREATE TABLE page_views (
    user_id UInt64,
    page String,
    timestamp DateTime,
    session_id String
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, timestamp);

-- Materialized view that maintains aggregated statistics
CREATE MATERIALIZED VIEW daily_user_stats
ENGINE = SummingMergeTree()
ORDER BY (date, user_id)
AS SELECT
    toDate(timestamp) AS date,
    user_id,
    count() AS page_views,
    uniq(session_id) AS sessions,
    uniq(page) AS unique_pages
FROM page_views
GROUP BY date, user_id;

-- Insert sample data into source table
INSERT INTO page_views VALUES
(101, '/home', '2024-01-15 10:00:00', 'session_a1'),
(101, '/products', '2024-01-15 10:05:00', 'session_a1'),
(101, '/checkout', '2024-01-15 10:10:00', 'session_a1'),
(102, '/home', '2024-01-15 11:00:00', 'session_b1'),
(102, '/about', '2024-01-15 11:05:00', 'session_b1'),
(101, '/home', '2024-01-16 09:00:00', 'session_a2'),
(101, '/products', '2024-01-16 09:15:00', 'session_a2'),
(103, '/home', '2024-01-16 14:00:00', 'session_c1'),
(103, '/products', '2024-01-16 14:05:00', 'session_c1'),
(103, '/products', '2024-01-16 14:10:00', 'session_c1'),
(102, '/home', '2024-01-17 10:30:00', 'session_b2'),
(102, '/contact', '2024-01-17 10:35:00', 'session_b2');

-- Query pre-aggregated data
SELECT
    user_id,
    sum(page_views) AS total_views,
    sum(sessions) AS total_sessions
FROM daily_user_stats
WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
GROUP BY user_id;

Vues matérialisées actualisables

Pour le traitement par lots planifié (par exemple, des procédures stockées exécutées chaque nuit) :

-- Automatically refresh every day at 2 AM
CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales_report
REFRESH EVERY 1 DAY OFFSET 2 HOUR
AS SELECT
    toStartOfMonth(order_date) AS month,
    region,
    product_category,
    count() AS order_count,
    sum(amount) AS total_revenue,
    avg(amount) AS avg_order_value
FROM orders
WHERE order_date >= today() - INTERVAL 13 MONTH
GROUP BY month, region, product_category;

-- Query always has fresh data
SELECT * FROM monthly_sales_report
WHERE month = toStartOfMonth(today());

Voir Vues matérialisées en cascade pour des modèles avancés.

Orchestration externe

Pour une logique métier complexe, des workflows ETL ou des processus en plusieurs étapes, il est toujours possible d’implémenter cette logique en dehors de ClickHouse, à l’aide de clients par langage.

Utiliser du code applicatif

Voici une comparaison, côte à côte, montrant comment une procédure stockée MySQL peut être transposée en code applicatif avec ClickHouse :

Procédure stockée sous MySQL
Code d’application pour ClickHouse

DELIMITER $$

CREATE PROCEDURE process_order(
    IN p_order_id INT,
    IN p_customer_id INT,
    IN p_order_total DECIMAL(10,2),
    OUT p_status VARCHAR(50),
    OUT p_loyalty_points INT
)
BEGIN
    DECLARE v_customer_tier VARCHAR(20);
    DECLARE v_previous_orders INT;
    DECLARE v_discount DECIMAL(10,2);

    -- Start transaction
    START TRANSACTION;

    -- Get customer information
    SELECT tier, total_orders
    INTO v_customer_tier, v_previous_orders
    FROM customers
    WHERE customer_id = p_customer_id;

    -- Calculate discount based on tier
    IF v_customer_tier = 'gold' THEN
        SET v_discount = p_order_total * 0.15;
    ELSEIF v_customer_tier = 'silver' THEN
        SET v_discount = p_order_total * 0.10;
    ELSE
        SET v_discount = 0;
    END IF;

    -- Insert order record
    INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_total, discount, final_amount)
    VALUES (p_order_id, p_customer_id, p_order_total, v_discount,
            p_order_total - v_discount);

    -- Update customer statistics
    UPDATE customers
    SET total_orders = total_orders + 1,
        lifetime_value = lifetime_value + (p_order_total - v_discount),
        last_order_date = NOW()
    WHERE customer_id = p_customer_id;

    -- Calculate loyalty points (1 point per dollar)
    SET p_loyalty_points = FLOOR(p_order_total - v_discount);

    -- Insert loyalty points transaction
    INSERT INTO loyalty_points (customer_id, points, transaction_date, description)
    VALUES (p_customer_id, p_loyalty_points, NOW(),
            CONCAT('Order #', p_order_id));

    -- Check if customer should be upgraded
    IF v_previous_orders + 1 >= 10 AND v_customer_tier = 'bronze' THEN
        UPDATE customers SET tier = 'silver' WHERE customer_id = p_customer_id;
        SET p_status = 'ORDER_COMPLETE_TIER_UPGRADED_SILVER';
    ELSEIF v_previous_orders + 1 >= 50 AND v_customer_tier = 'silver' THEN
        UPDATE customers SET tier = 'gold' WHERE customer_id = p_customer_id;
        SET p_status = 'ORDER_COMPLETE_TIER_UPGRADED_GOLD';
    ELSE
        SET p_status = 'ORDER_COMPLETE';
    END IF;

    COMMIT;
END$$

DELIMITER ;

-- Call the stored procedure
CALL process_order(12345, 5678, 250.00, @status, @points);
SELECT @status, @points;

Paramètres de requêteL’exemple ci-dessous utilise des paramètres de requête dans ClickHouse. Passez directement à “Alternatives aux instructions préparées dans ClickHouse” si vous n’êtes pas encore familiarisé avec les paramètres de requête dans ClickHouse.

# Python example using clickhouse-connect
import clickhouse_connect
from datetime import datetime
from decimal import Decimal

client = clickhouse_connect.get_client(host='localhost')

def process_order(order_id: int, customer_id: int, order_total: Decimal) -> tuple[str, int]:
    """
    Processes an order with business logic that would be in a stored procedure.
    Returns: (status_message, loyalty_points)

    Note: ClickHouse is optimized for analytics, not OLTP transactions.
    For transactional workloads, use an OLTP database (PostgreSQL, MySQL)
    and sync analytics data to ClickHouse for reporting.
    """

    # Step 1: Get customer information
    result = client.query(
        """
        SELECT tier, total_orders
        FROM customers
        WHERE customer_id = {cid: UInt32}
        """,
        parameters={'cid': customer_id}
    )

    if not result.result_rows:
        raise ValueError(f"Customer {customer_id} not found")

    customer_tier, previous_orders = result.result_rows[0]

    # Step 2: Calculate discount based on tier (business logic in Python)
    discount_rates = {'gold': 0.15, 'silver': 0.10, 'bronze': 0.0}
    discount = order_total * Decimal(str(discount_rates.get(customer_tier, 0.0)))
    final_amount = order_total - discount

    # Step 3: Insert order record
    client.command(
        """
        INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_total, discount,
                           final_amount, order_date)
        VALUES ({oid: UInt32}, {cid: UInt32}, {total: Decimal64(2)},
                {disc: Decimal64(2)}, {final: Decimal64(2)}, now())
        """,
        parameters={
            'oid': order_id,
            'cid': customer_id,
            'total': float(order_total),
            'disc': float(discount),
            'final': float(final_amount)
        }
    )

    # Step 4: Calculate new customer statistics
    new_order_count = previous_orders + 1

    # For analytics databases, prefer INSERT over UPDATE
    # This uses a ReplacingMergeTree pattern
    client.command(
        """
        INSERT INTO customers (customer_id, tier, total_orders, last_order_date,
                              update_time)
        SELECT
            customer_id,
            tier,
            {new_count: UInt32} AS total_orders,
            now() AS last_order_date,
            now() AS update_time
        FROM customers
        WHERE customer_id = {cid: UInt32}
        """,
        parameters={'cid': customer_id, 'new_count': new_order_count}
    )

    # Step 5: Calculate and record loyalty points
    loyalty_points = int(final_amount)

    client.command(
        """
        INSERT INTO loyalty_points (customer_id, points, transaction_date, description)
        VALUES ({cid: UInt32}, {pts: Int32}, now(),
                {desc: String})
        """,
        parameters={
            'cid': customer_id,
            'pts': loyalty_points,
            'desc': f'Order #{order_id}'
        }
    )

    # Step 6: Check for tier upgrade (business logic in Python)
    status = 'ORDER_COMPLETE'

    if new_order_count >= 10 and customer_tier == 'bronze':
        # Upgrade to silver
        client.command(
            """
            INSERT INTO customers (customer_id, tier, total_orders, last_order_date,
                                  update_time)
            SELECT
                customer_id, 'silver' AS tier, total_orders, last_order_date,
                now() AS update_time
            FROM customers
            WHERE customer_id = {cid: UInt32}
            """,
            parameters={'cid': customer_id}
        )
        status = 'ORDER_COMPLETE_TIER_UPGRADED_SILVER'

    elif new_order_count >= 50 and customer_tier == 'silver':
        # Upgrade to gold
        client.command(
            """
            INSERT INTO customers (customer_id, tier, total_orders, last_order_date,
                                  update_time)
            SELECT
                customer_id, 'gold' AS tier, total_orders, last_order_date,
                now() AS update_time
            FROM customers
            WHERE customer_id = {cid: UInt32}
            """,
            parameters={'cid': customer_id}
        )
        status = 'ORDER_COMPLETE_TIER_UPGRADED_GOLD'

    return status, loyalty_points

# Use the function
status, points = process_order(
    order_id=12345,
    customer_id=5678,
    order_total=Decimal('250.00')
)

print(f"Status: {status}, Loyalty Points: {points}")

Différences clés

Contrôle de flux - Les procédures stockées MySQL utilisent IF/ELSE et des boucles WHILE. Dans ClickHouse, implémentez cette logique dans le code de votre application (Python, Java, etc.)
Transactions - MySQL prend en charge BEGIN/COMMIT/ROLLBACK pour les transactions ACID. ClickHouse est une base de données analytique optimisée pour les workloads de type append-only, et non pour les mises à jour transactionnelles
Mises à jour - MySQL utilise des instructions UPDATE. ClickHouse privilégie INSERT avec ReplacingMergeTree ou CollapsingMergeTree pour les données mutables
Variables et état - Les procédures stockées MySQL peuvent déclarer des variables (DECLARE v_discount). Avec ClickHouse, gérez l’état dans le code de votre application
Gestion des erreurs - MySQL prend en charge SIGNAL et les gestionnaires d’exceptions. Dans le code de l’application, utilisez le mécanisme natif de gestion des erreurs de votre langage (try/catch)

Quand utiliser chaque approche :

Workloads OLTP (commandes, paiements, comptes utilisateurs) → Utilisez MySQL/PostgreSQL avec des procédures stockées
Workloads analytiques (reporting, agrégations, séries temporelles) → Utilisez ClickHouse avec une orchestration au niveau de l’application
Architecture hybride → Utilisez les deux ! Acheminez en continu les données transactionnelles d’OLTP vers ClickHouse pour l’analytique

Utilisation d’outils d’orchestration de workflows

Apache Airflow - Planifier et surveiller des DAG complexes de requêtes ClickHouse
dbt - Transformer les données avec des workflows basés sur SQL
Prefect/Dagster - Orchestration moderne basée sur Python
Custom schedulers - Tâches cron, Kubernetes CronJobs, etc.

Avantages de l’orchestration externe :

Toutes les capacités d’un langage de programmation complet
Meilleure gestion des erreurs et logique de retry
Intégration avec des systèmes externes (API, autres bases de données)
Contrôle de version et tests
Monitoring et alertes
Planification plus flexible

Alternatives aux requêtes préparées dans ClickHouse

Bien que ClickHouse ne dispose pas de « requêtes préparées » traditionnelles au sens des SGBDR, il propose des paramètres de requête qui remplissent le même rôle : des requêtes sécurisées et paramétrées qui empêchent les injections SQL.

Syntaxe

Il existe deux manières de définir des paramètres de requête :

Méthode 1 : utilisation de `SET`

Exemple de table et de données

-- Créer la table user_events (syntaxe ClickHouse)
CREATE TABLE user_events (
    event_id UInt32,
    user_id UInt64,
    event_name String,
    event_date Date,
    event_timestamp DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, event_date);

-- Insérer des exemples de données pour plusieurs utilisateurs et événements
INSERT INTO user_events (event_id, user_id, event_name, event_date, event_timestamp) VALUES
(1, 12345, 'page_view', '2024-01-05', '2024-01-05 10:30:00'),
(2, 12345, 'page_view', '2024-01-05', '2024-01-05 10:35:00'),
(3, 12345, 'add_to_cart', '2024-01-05', '2024-01-05 10:40:00'),
(4, 12345, 'page_view', '2024-01-10', '2024-01-10 14:20:00'),
(5, 12345, 'add_to_cart', '2024-01-10', '2024-01-10 14:25:00'),
(6, 12345, 'purchase', '2024-01-10', '2024-01-10 14:30:00'),
(7, 12345, 'page_view', '2024-01-15', '2024-01-15 09:15:00'),
(8, 12345, 'page_view', '2024-01-15', '2024-01-15 09:20:00'),
(9, 12345, 'page_view', '2024-01-20', '2024-01-20 16:45:00'),
(10, 12345, 'add_to_cart', '2024-01-20', '2024-01-20 16:50:00'),
(11, 12345, 'purchase', '2024-01-25', '2024-01-25 11:10:00'),
(12, 12345, 'page_view', '2024-01-28', '2024-01-28 13:30:00'),
(13, 67890, 'page_view', '2024-01-05', '2024-01-05 11:00:00'),
(14, 67890, 'add_to_cart', '2024-01-05', '2024-01-05 11:05:00'),
(15, 67890, 'purchase', '2024-01-05', '2024-01-05 11:10:00'),
(16, 12345, 'page_view', '2024-02-01', '2024-02-01 10:00:00'),
(17, 12345, 'add_to_cart', '2024-02-01', '2024-02-01 10:05:00');

SET param_user_id = 12345;
SET param_start_date = '2024-01-01';
SET param_end_date = '2024-01-31';

SELECT
    event_name,
    count() AS event_count
FROM user_events
WHERE user_id = {user_id: UInt64}
    AND event_date BETWEEN {start_date: Date} AND {end_date: Date}
GROUP BY event_name;

Méthode 2 : utiliser des paramètres CLI

clickhouse-client \
    --param_user_id=12345 \
    --param_start_date='2024-01-01' \
    --param_end_date='2024-01-31' \
    --query="SELECT count() FROM user_events
             WHERE user_id = {user_id: UInt64}
             AND event_date BETWEEN {start_date: Date} AND {end_date: Date}"

Syntaxe des paramètres

Les paramètres sont référencés de la manière suivante : {parameter_name: DataType}

parameter_name - Le nom du paramètre (sans le préfixe param_)
DataType - Le type de données ClickHouse vers lequel caster le paramètre

Exemples de types de données

Tables et données d’exemple

-- 1. Créer une table pour tester les chaînes et les nombres
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    name String,
    age UInt8,
    salary Float64
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO users VALUES
    ('John Doe', 25, 75000.50),
    ('Jane Smith', 30, 85000.75),
    ('Peter Jones', 20, 50000.00);

-- 2. Créer une table pour tester les dates et les horodatages
CREATE TABLE IF NOT EXISTS events (
    event_date Date,
    event_timestamp DateTime
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO events VALUES
    ('2024-01-15', '2024-01-15 14:30:00'),
    ('2024-01-15', '2024-01-15 15:00:00'),
    ('2024-01-16', '2024-01-16 10:00:00');

-- 3. Créer une table pour tester les Array
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
    id UInt32,
    name String
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO products VALUES (1, 'Laptop'), (2, 'Monitor'), (3, 'Mouse'), (4, 'Keyboard');

-- 4. Créer une table pour tester les Map (de type struct)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS accounts (
    user_id UInt32,
    status String,
    type String
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO accounts VALUES
    (101, 'active', 'premium'),
    (102, 'inactive', 'basic'),
    (103, 'active', 'basic');

-- 5. Créer une table pour tester les Identifier
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales_2024 (
    value UInt32
) ENGINE = Memory;

INSERT INTO sales_2024 VALUES (100), (200), (300);

Chaînes et nombres
Dates et heures
Arrays
Maps
Identifiants

SET param_name = 'John Doe';
SET param_age = 25;
SET param_salary = 75000.50;

SELECT name, age, salary FROM users
WHERE name = {name: String}
  AND age >= {age: UInt8}
  AND salary <= {salary: Float64};

SET param_date = '2024-01-15';
SET param_timestamp = '2024-01-15 14:30:00';

SELECT * FROM events
WHERE event_date = {date: Date}
   OR event_timestamp > {timestamp: DateTime};

SET param_ids = [1, 2, 3, 4, 5];

SELECT * FROM products WHERE id IN {ids: Array(UInt32)};

SET param_filters = {'target_status': 'active'};

SELECT user_id, status, type FROM accounts
WHERE status = arrayElement(
    mapValues({filters: Map(String, String)}),
    indexOf(mapKeys({filters: Map(String, String)}), 'target_status')
);

SET param_table = 'sales_2024';

SELECT count() FROM {table: Identifier};

Pour l’utilisation des paramètres de requête dans les clients par langage, consultez la documentation du client pour le langage qui vous intéresse.

Limitations des paramètres de requête

Les paramètres de requête ne sont pas des substitutions de texte universelles. Ils présentent des limites précises :

Ils sont principalement conçus pour les instructions SELECT - la meilleure prise en charge concerne les requêtes SELECT
Ils fonctionnent comme des identifiants ou des littéraux - ils ne peuvent pas remplacer des fragments SQL arbitraires
La prise en charge du DDL est limitée - ils sont pris en charge dans CREATE TABLE, mais pas dans ALTER TABLE

Ce qui FONCTIONNE :

-- ✓ Values in WHERE clause
SELECT * FROM users WHERE id = {user_id: UInt64};

-- ✓ Table/database names
SELECT * FROM {db: Identifier}.{table: Identifier};

-- ✓ Values in IN clause
SELECT * FROM products WHERE id IN {ids: Array(UInt32)};

-- ✓ CREATE TABLE
CREATE TABLE {table_name: Identifier} (id UInt64, name String) ENGINE = MergeTree() ORDER BY id;

Ce qui NE fonctionne PAS :

-- ✗ Column names in SELECT (use Identifier carefully)
SELECT {column: Identifier} FROM users;  -- Limited support

-- ✗ Arbitrary SQL fragments
SELECT * FROM users {where_clause: String};  -- NOT SUPPORTED

-- ✗ ALTER TABLE statements
ALTER TABLE {table: Identifier} ADD COLUMN new_col String;  -- NOT SUPPORTED

-- ✗ Multiple statements
{statements: String};  -- NOT SUPPORTED

Bonnes pratiques de sécurité

Utilisez toujours des paramètres de requête pour les données fournies par l’utilisateur :

# ✓ SAFE - Uses parameters
user_input = request.get('user_id')
result = client.query(
    "SELECT * FROM orders WHERE user_id = {uid: UInt64}",
    parameters={'uid': user_input}
)

# ✗ DANGEROUS - SQL injection risk!
user_input = request.get('user_id')
result = client.query(f"SELECT * FROM orders WHERE user_id = {user_input}")

Valider les types d’entrée :

def get_user_orders(user_id: int, start_date: str):
    # Validate types before querying
    if not isinstance(user_id, int) or user_id <= 0:
        raise ValueError("Invalid user_id")

    # Parameters enforce type safety
    return client.query(
        """
        SELECT * FROM orders
        WHERE user_id = {uid: UInt64}
            AND order_date >= {start: Date}
        """,
        parameters={'uid': user_id, 'start': start_date}
    )

Requêtes préparées du protocole MySQL

L’interface MySQL de ClickHouse inclut une prise en charge minimale des requêtes préparées (COM_STMT_PREPARE, COM_STMT_EXECUTE, COM_STMT_CLOSE), principalement pour assurer la compatibilité avec des outils comme Tableau Online qui encapsulent les requêtes dans des requêtes préparées. Limites principales :

La liaison des paramètres n’est pas prise en charge - Vous ne pouvez pas utiliser de marqueurs ? avec des paramètres liés
Les requêtes sont stockées, mais non analysées lors de PREPARE
L’implémentation est minimale et conçue pour la compatibilité avec certains outils de BI

Exemple de ce qui ne fonctionne pas :

-- This MySQL-style prepared statement with parameters does NOT work in ClickHouse
PREPARE stmt FROM 'SELECT * FROM users WHERE id = ?';
EXECUTE stmt USING @user_id;  -- Parameter binding not supported

Utilisez plutôt les paramètres de requête natifs de ClickHouse. Ils offrent une prise en charge complète de la liaison des paramètres, un typage sûr et une protection contre les injections SQL sur toutes les interfaces ClickHouse :

-- Paramètres de requête natifs de ClickHouse (recommandé)
SET param_user_id = 12345;
SELECT * FROM users WHERE id = {user_id: UInt64};

Pour plus de détails, consultez la documentation de l’interface MySQL ainsi que l’article de blog sur la prise en charge de MySQL.

Résumé

Alternatives de ClickHouse aux procédures stockées

Modèle traditionnel de procédure stockée	Alternative ClickHouse
Calculs et transformations simples	Fonctions définies par l’utilisateur (UDF)
Requêtes paramétrées réutilisables	Vues paramétrées
Agrégations précalculées	Vues matérialisées
Traitement par lots planifié	Vues matérialisées actualisables
ETL complexe en plusieurs étapes	Vues matérialisées en chaîne ou orchestration externe (Python, Airflow, dbt)
Logique métier avec contrôle de flux	Code applicatif

Utilisation des paramètres de requête

Les paramètres de requête peuvent être utilisés pour :

Prévenir les injections SQL
Effectuer des requêtes paramétrées avec vérification des types
Mettre en place un filtrage dynamique dans les applications
Créer des modèles de requêtes réutilisables

CREATE FUNCTION - Fonctions définies par l’utilisateur
CREATE VIEW - Vues, y compris les vues paramétrées et matérialisées
Syntaxe SQL - Paramètres de requête - Syntaxe complète des paramètres
Vues matérialisées en cascade - Modèles avancés de vues matérialisées
UDF exécutables - Exécution de fonctions externes

​Alternatives aux procédures stockées dans ClickHouse

​Fonctions définies par l’utilisateur (UDFs)

​UDF basées sur des expressions lambda

​UDF exécutables

​Vues paramétrées

​Cas d’usage courants

​Vues matérialisées

​Vues matérialisées actualisables

​Orchestration externe

​Utiliser du code applicatif

​Différences clés

​Utilisation d’outils d’orchestration de workflows

​Alternatives aux requêtes préparées dans ClickHouse

​Syntaxe

​Méthode 1 : utilisation de SET

​Méthode 2 : utiliser des paramètres CLI

​Syntaxe des paramètres

​Exemples de types de données

​Limitations des paramètres de requête

​Bonnes pratiques de sécurité

​Requêtes préparées du protocole MySQL

​Résumé

​Alternatives de ClickHouse aux procédures stockées

​Utilisation des paramètres de requête

​Documentation connexe

Alternatives aux procédures stockées dans ClickHouse

Fonctions définies par l’utilisateur (UDFs)

UDF basées sur des expressions lambda

UDF exécutables

Vues paramétrées

Cas d’usage courants

Vues matérialisées

Vues matérialisées actualisables

Orchestration externe

Utiliser du code applicatif

Différences clés

Utilisation d’outils d’orchestration de workflows

Alternatives aux requêtes préparées dans ClickHouse

Syntaxe

Méthode 1 : utilisation de `SET`

Méthode 2 : utiliser des paramètres CLI

Syntaxe des paramètres

Exemples de types de données

Limitations des paramètres de requête

Bonnes pratiques de sécurité

Requêtes préparées du protocole MySQL

Résumé

Alternatives de ClickHouse aux procédures stockées

Utilisation des paramètres de requête

Documentation connexe