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# データカタログへの接続

> DataLakeCatalogデータベースエンジンを使用して、ClickHouseを外部のデータカタログに接続し、カタログ内のテーブルをネイティブなClickHouseデータベースとして利用できるようにします。

export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => {
  if (link) {
    return <a href={link} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="betaBadge" onClick={galaxyTrack && galaxyEvent ? galaxyOnClick(galaxyEvent) : undefined}>
                <Icon />
                <span>ベータ</span>
            </a>;
  }
  return <div className="betaBadge">
            <Icon />
            <span>
                ベータ機能です。 
                <u>
                    <a href="/docs/docs/beta-and-experimental-features#beta-features">
                        詳しくはこちら。
                    </a>
                </u>
            </span>
        </div>;
};

[前のセクション](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly)では、ストレージパスを直接指定してオープンテーブルフォーマットをクエリしました。実際には、ほとんどの組織がテーブルメタデータを **データカタログ** で管理しています。これは、テーブルの場所、スキーマ、パーティションを追跡するための中央レジストリです。[`DataLakeCatalog`](/docs/ja/reference/engines/database-engines/datalake) データベースエンジンを使って ClickHouse をカタログに接続すると、カタログ全体が ClickHouse データベースとして公開されます。カタログ内の各テーブルは自動的に表示され、完全な ClickHouse SQL でクエリできます。個々のテーブルパスを把握したり、テーブルごとに認証情報を管理したりする必要はありません。

このガイドでは、[Databricks Unity カタログ](https://www.databricks.com/product/unity-catalog) への接続方法を説明します。ClickHouse は次のカタログにも対応しています。完全なセットアップ手順については、各リファレンスガイドを参照してください。

| カタログ                 | Reference guide                                                             |
| -------------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| AWS Glue             | [AWS Glue カタログ](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog)         |
| Iceberg REST Catalog | [REST カタログ](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog)             |
| Lakekeeper           | [Lakekeeper カタログ](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| Project Nessie       | [Nessie カタログ](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog)         |
| Microsoft OneLake    | [Fabric OneLake](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog)     |

<div id="connecting-to-unity-catalog">
  ## Unity Catalog への接続
</div>

<BetaBadge />

ここでは例として、Unity Catalog を使用します。

[Databricks Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog) は、Databricks のレイクハウスデータに対する一元的なガバナンスを提供します。

Databricks は、レイクハウス向けに複数のデータフォーマットをサポートしています。ClickHouse では、外部ストレージロケーションを使用する Unity Catalog の Delta テーブルおよび Iceberg テーブルをクエリできます。

<Note>
  このインテグレーションは現在、AWS でのみサポートされています。Databricks のマネージドストレージ上のテーブルは、Unity Catalog がそれらのロケーションに対する認証情報の払い出しを提供していないため、サポートされていません。詳細については、[Unity Catalog リファレンス](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) を参照してください。
</Note>

<div id="configuring-unity-in-databricks">
  ### Databricks で Unity を設定する
</div>

ClickHouse が Unity Catalog とやり取りできるようにするには、外部リーダーとの連携を許可するように Unity Catalog が設定されていることを確認する必要があります。これは、[「Unity Catalog への外部データアクセスを有効にする」](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin)ガイドに従うことで行えます。

外部アクセスを有効にするだけでなく、インテグレーションを設定するプリンシパルに、テーブルを含むスキーマに対する `EXTERNAL USE SCHEMA` [権限](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin#external-schema)が付与されていることも確認してください。

カタログの設定が完了したら、ClickHouse 用の認証情報を生成する必要があります。Unity との連携方法に応じて、使用できる方法は 2 つあります。

* Iceberg クライアントの場合は、[サービスプリンシパル](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/oauth-m2m)で認証します。

* Delta クライアントの場合は、Personal Access Token ([PAT](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/pat)) を使用します。

<div id="connect-catalog">
  ### カタログに接続する
</div>

認証情報を使用して、該当するエンドポイントに接続し、Iceberg または Delta テーブルをクエリできます。

<Tabs>
  <Tab title="Delta">
    Delta フォーマットのデータにアクセスするには、[Unity Catalog](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) を使用します。

    ```sql theme={null}
    SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1;

    CREATE DATABASE unity
    ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog')
    SETTINGS warehouse = 'CATALOG_NAME', catalog_credential = '<PAT>', catalog_type = 'unity';
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Iceberg">
    ```sql theme={null}
    SET allow_database_iceberg = 1;

    CREATE DATABASE unity
    ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest')
    SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = '<client-id>:<client-secret>', warehouse = 'workspace',
    oauth_server_uri = 'https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql';
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<div id="list-tables">
  ### テーブルを一覧表示する
</div>

カタログへの接続が完了したら、テーブルを一覧表示できます。

```sql theme={null}
SHOW TABLES FROM unity
```

```response theme={null}
┌─name───────────────────────────────────────────────┐
│ unity.logs                                         │
│ unity.single_day_log                               │
└────────────────────────────────────────────────────┘

31 rows in set.
```

<div id="exploring-table-schemas">
  ### テーブルスキーマを確認する
</div>

標準の `SHOW CREATE TABLE` コマンドを使用すると、テーブルの作成方法を確認できます。

<Info>
  **バッククォートが必要**

  ネームスペースとテーブル名は、バッククォートで囲んで指定する必要があります。ClickHouse は複数のネームスペースには対応していません。
</Info>

以下では、REST Iceberg カタログに対してクエリを実行することを前提としています。

```sql theme={null}
SHOW CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log`

CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log`
(
    `pull_request_number` Nullable(Int64),
    `commit_sha` Nullable(String),
    `check_start_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `check_name` Nullable(String),
    `instance_type` Nullable(String),
    `instance_id` Nullable(String),
    `event_date` Nullable(Date32),
    `event_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `event_time_microseconds` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `thread_name` Nullable(String),
    `thread_id` Nullable(Decimal(20, 0)),
    `level` Nullable(String),
    `query_id` Nullable(String),
    `logger_name` Nullable(String),
    `message` Nullable(String),
    `revision` Nullable(Int64),
    `source_file` Nullable(String),
    `source_line` Nullable(Decimal(20, 0)),
    `message_format_string` Nullable(String)
)
ENGINE = Iceberg('s3://...')
```

<div id="querying-a-table">
  ### テーブルに対してクエリを実行する
</div>

ClickHouse のすべての関数を使用できます。繰り返しになりますが、ネームスペースとテーブル名はバッククォートで囲む必要があります。

```sql theme={null}
SELECT count()
FROM unity.`icebench.single_day_log`
```

```response theme={null}
┌───count()─┐
│ 282634391 │ -- 2億8263万
└───────────┘

1 row in set. Elapsed: 1.265 sec.
```

詳しいセットアップ手順については、[Unity Catalog リファレンスガイド](/docs/ja/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog)を参照してください。