ClickHouse Cloud クイックスタート

ClickHouse を最もすばやく簡単に使い始めるには、ClickHouse Cloud で新しいサービスを作成する方法がおすすめです。このクイックスタートガイドでは、3 つの簡単なステップでセットアップを完了します。

ClickHouse サービスを作成する

ClickHouse Cloud で無料の ClickHouse サービスを作成するには、以下の手順でサインアップするだけです。

サインアップページでアカウントを作成します
メールアドレス、Google SSO、Microsoft SSO、AWS Marketplace、Google Cloud、Microsoft Azure を使ってサインアップできます
メールアドレスとパスワードでサインアップする場合は、メールで届くリンクから 24 時間以内にメールアドレスを確認してください
作成したユーザー名とパスワードでログインします

ログインすると、ClickHouse Cloud のオンボーディングウィザードが開始し、新しい ClickHouse サービスの作成手順が案内されます。サービスをデプロイするリージョンを選択し、新しいサービスに名前を付けます。
デフォルトでは、新しい組織は Scale ティアに設定され、4 vCPU と 16 GiB RAM を備えた 3 つのレプリカが作成されます。垂直オートスケーリングは Scale ティアでデフォルトで有効です。組織のティアは後で ‘Plans’ ページから変更できます。必要に応じて、レプリカのスケール範囲となる最小サイズと最大サイズを指定して、サービスのリソースを調整します。準備ができたら、Create service を選択します。
これで、ClickHouse Cloud サービスの準備が整い、オンボーディングは完了です。データの取り込みとクエリの開始方法について、引き続きご確認ください。

ClickHouse に接続する

ClickHouse に接続する方法は 2 つあります。

Web ベースの SQL Console を使用して接続する
アプリから接続する

SQL Console を使用して接続する

すぐに使い始めるには、ClickHouse が提供する Web ベースの SQL Console を利用します。オンボーディングが完了すると、この画面にリダイレクトされます。接続が正しく機能していることを確認するには、クエリタブを開いて簡単なクエリを入力します。

SHOW databases

一覧には、4 つのデータベースに加えて、追加したものがあればそれらも表示されるはずです。
以上です。これで、新しい ClickHouseサービスを使い始める準備が整いました。

アプリに接続する

ナビゲーションメニューの Connect ボタンを押します。モーダルが開き、サービスの認証情報と、インターフェイスまたは言語クライアントから接続するための手順が表示されます。
お使いの言語クライアントが見つからない場合は、Integrations の一覧を確認してください。

データの追加

ClickHouseはデータがあってこそ真価を発揮します。データを追加する方法は複数あり、そのほとんどはナビゲーションメニューからアクセスできるData Sourcesページで利用できます。
以下の方法でデータをアップロードできます：

S3、Postgres、Kafka、GCS などのデータソースからのデータ取り込みを開始するために ClickPipe を設定する
SQLコンソールを使用する
ClickHouse clientを使用する
ファイルをアップロードする - 対応フォーマットには JSON、CSV、TSV が含まれます
ファイルのURLからデータをアップロードする

ClickPipes

ClickPipes は、多様なソースからのデータ取り込みを数回のクリックで実現するマネージドインテグレーションプラットフォームです。最も要求の厳しいワークロードを想定して設計されており、ClickPipes の堅牢でスケーラブルなアーキテクチャが安定したパフォーマンスと信頼性を実現します。ClickPipes は、長期的なストリーミング用途にも一回限りのデータ読み込みジョブにも対応しています。

SQL Consoleを使用してデータを追加する

多くのデータベース管理システムと同様に、ClickHouse はテーブルをデータベースに論理的にグループ化します。ClickHouse で新しいデータベースを作成するには、CREATE DATABASE コマンドを使用します。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS helloworld

次のコマンドを実行して、helloworld データベースに my_first_table という名前のテーブルを作成します。

CREATE TABLE helloworld.my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

上記の例では、my_first_table は4つのカラムを持つ MergeTree テーブルです：

user_id: 32ビットの符号なし整数 (UInt32)
message: String 型。これは、他のデータベースシステムで使われる VARCHAR、BLOB、CLOB などの型に相当します
timestamp: DateTime 値で、ある時点を表します
metric: 32ビット浮動小数点数 (Float32)

テーブルエンジンテーブルエンジンによって、次の点が決まります。

データをどのように、どこに保存するか
どのクエリに対応しているか
データがレプリケートされるかどうか

選択可能なテーブルエンジンは数多くありますが、単一ノードのClickHouseサーバー上のシンプルなテーブルには、MergeTree を選ぶのが一般的です。

主キーの概要

先に進む前に、ClickHouse における主キーの仕組みを理解しておくことが重要です (主キーの実装は、想像とは異なる部分があるかもしれません！) ：

ClickHouse の主キーは、テーブル内の各行で 一意ではありません

ClickHouseテーブルの主キーは、ディスクへの書き込み時にデータがどのようにソートされるかを決定します。8,192行または10MBのデータごと (index granularityと呼ばれます) に、主キーの索引ファイルへのエントリが作成されます。このgranularityの概念により、メモリに容易に収まるスパースインデックスが生成されます。granuleは、SELECTクエリの処理時に読み取られる最小単位のカラムデータのストライプを表します。主キーは PRIMARY KEY パラメータを使用して定義できます。PRIMARY KEY を指定せずにテーブルを定義した場合、ORDER BY 句で指定されたタプルがキーになります。PRIMARY KEY と ORDER BY の両方を指定する場合、主キーはソート順のサブセットでなければなりません。主キーはソートキーでもあり、(user_id, timestamp) のタプルです。そのため、各カラムファイルに格納されたデータは、user_id、次に timestamp の順でソートされます。ClickHouseのコアコンセプトを詳しく理解するには、「コアコンセプト」を参照してください。

テーブルへのデータ挿入

ClickHouse では使い慣れた INSERT INTO TABLE コマンドを使用できますが、MergeTree テーブルへの挿入が行われるたびに、ストレージ内にパートが作成される点を理解しておくことが重要です。

ClickHouse のベストプラクティス1 回のバッチで大量の行を挿入してください。1 度に数万行、あるいは数百万行でもかまいません。心配はいりません。ClickHouse はその規模のデータ量でも簡単に処理でき、サービスへの書き込みリクエスト数を減らすことで、コスト削減にもつながります。

簡単な例であっても、一度に複数の行を挿入してみましょう：

INSERT INTO helloworld.my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

timestamp カラムには、さまざまな Date 関数や DateTime 関数が使われています。ClickHouse には便利な関数が数百用意されており、Functions セクションで確認できます。

動作を確認しましょう：

SELECT * FROM helloworld.my_first_table

ClickHouse Clientを使用したデータの追加

clickhouse client というコマンドラインツールを使用して、ClickHouse Cloud サービスに接続することもできます。左側のメニューの Connect をクリックすると、接続の詳細情報を確認できます。ダイアログが表示されたら、ドロップダウンから Native を選択してください。

ClickHouse をインストールします。
hostname、username、password をご自身のものに置き換えて、コマンドを実行します。

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password>

スマイルマークのプロンプトが表示されれば、クエリを実行する準備完了です！

:)

次のクエリを実行して試してみましょう：

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp

レスポンスが見やすいテーブル形式で返ってくることに注目してください：

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

ClickHouseでサポートされている多数の出力フォーマットのいずれかを指定するには、FORMAT句を追加します。

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp
FORMAT TabSeparated

上記のクエリでは、出力はタブ区切りで返されます：

Query id: 3604df1c-acfd-4117-9c56-f86c69721121

Insert a lot of rows per batch      2022-03-21 00:00:00     1.41421
Sort your data based on your commonly-used queries  2022-03-22 00:00:00     2.718
Hello, ClickHouse!  2022-03-22 14:04:09     -1
Granules are the smallest chunks of data read       2022-03-22 14:04:14     3.14159

rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

clickhouse clientを終了するには、exit コマンドを入力します。

exit

ファイルのアップロード

データベースを使い始める際によく行う作業の一つが、既存のファイルからデータをinsertすることです。クリックストリームデータを表すサンプルデータをオンラインで提供しています。このデータには、ユーザーID、訪問したURL、およびイベントのtimestampが含まれています。data.csv という名前のCSVファイルに次のようなテキストがあるとします：

data.csv

102,This is data in a file,2022-02-22 10:43:28,123.45
101,It is comma-separated,2022-02-23 00:00:00,456.78
103,Use FORMAT to specify the format,2022-02-21 10:43:30,678.90

次のコマンドで、データをmy_first_tableに挿入します。

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password> \
--query='INSERT INTO helloworld.my_first_table FORMAT CSV' < data.csv

SQL Console でクエリを実行すると、新しい行がテーブルに表示されていることを確認できます:

IP Access List によるフィルタリング先に進む前に、IP Access List によるフィルタリングを設定することを推奨します。詳しくは、“IP フィルタの設定”を参照してください。

次は？

チュートリアルでは、テーブルに200万行を挿入し、いくつかの分析クエリを作成します
挿入手順付きのサンプルデータセット一覧も用意しています
ClickHouse 入門の12分間のビデオをご覧ください
データが外部ソースから来ている場合は、メッセージキュー、データベース、パイプラインなどへの接続方法をまとめたインテグレーションガイド集をご覧ください
UI/BIの可視化ツールを使用している場合は、UI を ClickHouse に接続するためのユーザーガイドをご覧ください
主キーに関するユーザーガイドでは、主キーについて知っておくべきことと、その定義方法を詳しく説明しています

​SQL Console を使用して接続する

​アプリに接続する

​ClickPipes

​SQL Consoleを使用してデータを追加する

​主キーの概要

​テーブルへのデータ挿入

​ClickHouse Clientを使用したデータの追加

​ファイルのアップロード

​次は？

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アプリに接続する

ClickPipes

SQL Consoleを使用してデータを追加する

主キーの概要

テーブルへのデータ挿入

ClickHouse Clientを使用したデータの追加

ファイルのアップロード

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