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Deepnote est un notebook collaboratif de données conçu pour aider les équipes à découvrir et à partager des analyses. En plus d’être compatible avec Jupyter, il fonctionne dans le cloud et vous offre un espace centralisé pour collaborer et travailler efficacement sur des projets de data science. Ce guide suppose que vous disposez déjà d’un compte Deepnote et d’une instance ClickHouse en fonctionnement.

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Exemple interactif

Si vous souhaitez explorer un exemple interactif d’interrogation de ClickHouse à partir de notebooks Deepnote, cliquez sur le bouton ci-dessous pour lancer un modèle de projet connecté au ClickHouse playground. Lancer dans Deepnote

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Se connecter à ClickHouse

  1. Dans Deepnote, sélectionnez la vue d’ensemble « Integrations », puis cliquez sur la vignette ClickHouse.
  1. Saisissez les informations de connexion de votre instance ClickHouse :
Pour vous connecter à ClickHouse via HTTP(S), vous avez besoin des informations suivantes : Les informations de votre service ClickHouse Cloud sont disponibles dans la console ClickHouse Cloud. Sélectionnez un service, puis cliquez sur Connect :
Bouton Connect du service ClickHouse Cloud
Choisissez HTTPS. Les détails de connexion s’affichent dans un exemple de commande curl.
Détails de connexion HTTPS ClickHouse Cloud
Si vous utilisez ClickHouse autogéré, les détails de connexion sont définis par votre administrateur ClickHouse. REMARQUE : Si votre connexion à ClickHouse est protégée par une IP Access List, vous devrez peut-être autoriser les adresses IP de Deepnote. Pour en savoir plus, consultez la documentation de Deepnote.
  1. Félicitations ! Vous avez maintenant intégré ClickHouse à Deepnote.

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Utilisation de l’intégration ClickHouse.

  1. Commencez par vous connecter à l’intégration ClickHouse à droite de votre notebook.
  2. Créez ensuite un nouveau bloc de requête ClickHouse et interrogez votre base de données. Les résultats de la requête seront enregistrés dans un DataFrame et stockés dans la variable spécifiée dans le bloc SQL.
  3. Vous pouvez également convertir n’importe quel bloc SQL existant en bloc ClickHouse.
Dernière modification le 24 juillet 2026