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.La prise en charge est présentée séparément pour ClickHouse Cloud et ClickHouse autogéré. Les fonctionnalités expérimentales sont désactivées par défaut dans ClickHouse Cloud et doivent être demandées auprès du Support. Leur disponibilité dépend de la fonctionnalité concernée ; contactez donc le Support pour confirmer si une fonctionnalité expérimentale spécifique peut être activée. La configuration et les limitations propres au déploiement sont décrites dans la colonne Notes.
ClickHouse s’intègre à quatre formats de table ouverts : Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi et Apache Paimon. Sélectionnez un format ci-dessous pour consulter sa matrice de compatibilité.Légende : ✅ Pris en charge | ⚠️ Partiel, expérimental ou obsolète | ❌ Non pris en charge
Les collections nommées créées par DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité.
Fonctionnalités de lecture
Prise en charge de la lecture
✅
✅
Prise en charge complète de SELECT et de toutes les fonctions ClickHouse SQL
Les versions v1 et v2 sont prises en charge. La prise en charge de v3 est partielle ; les vecteurs de suppression et le compactage des manifestes ne sont pas pris en charge.
Statistiques de colonnes
✅
✅
Filtres de Bloom / fichiers Puffin
❌
❌
Les index de filtres de Bloom des fichiers Puffin ne sont pas pris en charge
Experimental. Nécessite Iceberg v2, allow_insert_into_iceberg = 1 et allow_experimental_expire_snapshots = 1. Voir Expiration des snapshots.
Suppression des fichiers orphelins
⚠️
Experimental. Nécessite Iceberg v2 ou une version ultérieure, allow_insert_into_iceberg = 1 et allow_iceberg_remove_orphan_files = 1. Voir Suppression des fichiers orphelins.
Écriture de partitions
✅ Beta
✅ Beta
Prise en charge pour les écritures dans Iceberg.
Modification des partitions
❌
❌
La modification du schéma de partitionnement depuis ClickHouse n’est pas prise en charge. ClickHouse peut écrire dans des tables Iceberg dont le schéma de partitionnement a évolué.
Métadonnées
Création de branches et balisage
❌
❌
Les références de branches et de tags Iceberg ne sont pas prises en charge
Résolution des fichiers de métadonnées
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Prise en charge de la résolution via les catalogues, le listing de répertoires, version-hint et un chemin spécifique. Voir Résolution des fichiers de métadonnées.
Mise en cache des données
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Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Voir Cache de données.
Mise en cache des métadonnées
✅
✅
Activée par défaut via use_iceberg_metadata_files_cache. Voir Cache de métadonnées.
À partir de la version 25.6, ClickHouse lit les tables Delta Lake à l’aide du kernel Rust de Delta Lake, ce qui étend la prise en charge des fonctionnalités. Toutefois, des problèmes connus surviennent lors de l’accès aux données dans Azure Blob Storage. Le Kernel est donc désactivé lors de la lecture de données depuis Azure Blob Storage. Les fonctionnalités nécessitant ce kernel sont indiquées ci-dessous.
Les collections nommées créées via DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité.
Fonctionnalités de lecture
Prise en charge de la lecture
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✅
Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions ClickHouse SQL
Nécessite le Delta Kernel. Les écritures sont prises en charge pour S3 et GCS ; les écritures vers Azure ne le sont pas. Nécessite allow_delta_lake_writes = 1 à partir de la v26.7 ; pour les versions antérieures, utilisez allow_experimental_delta_lake_writes = 1. Consultez les écritures Delta Lake.
DELETE / UPDATE / MERGE
❌
❌
Non pris en charge
Créer une table vide
❌
❌
L’opération CREATE TABLE suppose que la table Delta Lake existe déjà dans le stockage d’objets.
Mise en cache
Mise en cache des données
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Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Consultez le cache de données.
Les collections nommées créées via DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité.
Fonctionnalités de lecture
Prise en charge de la lecture
✅
✅
Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions SQL de ClickHouse
Expérimental. Les collections nommées créées par DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le support pour confirmer leur disponibilité.
Fonctionnalités de lecture
Prise en charge de la lecture
⚠️
Expérimental. Prise en charge complète de SELECT avec toutes les fonctions ClickHouse SQL
ClickHouse peut se connecter à des catalogues de données externes à l’aide du moteur de base de données DataLakeCatalog, 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.
Toutes les intégrations de catalogues exigent actuellement l’activation d’un paramètre expérimental ou bêta. À l’exception de Microsoft OneLake, de Databricks Unity Catalog et de SeaweedFS, 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. Pour réécrire des données dans des formats de table ouverts, créez des tables Iceberg autonomes comme indiqué dans le guide d’écriture des données.
