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# REST カタログ

> このガイドでは、ClickHouse と REST カタログを使用して データをクエリする手順を説明します。

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>;
};

<BetaBadge />

<Note>
  REST カタログ とのインテグレーションは、Iceberg テーブルでのみ利用できます。
  このインテグレーションは、AWS S3 とその他の Cloud ストレージプロバイダーの両方をサポートします。
</Note>

ClickHouse は複数のカタログ (Unity、Glue、REST、Polaris など) とのインテグレーションをサポートしています。このガイドでは、ClickHouse と [REST カタログ](https://github.com/apache/iceberg/blob/main/open-api/rest-catalog-open-api.yaml/) 仕様を使用してデータをクエリする手順を説明します。

REST カタログ は Iceberg カタログ向けの標準化された API 仕様で、以下を含むさまざまなプラットフォームでサポートされています。

* **ローカル開発環境** (docker-compose 構成を使用)
* Tabular.io などの**マネージドサービス**
* **セルフホスト**の REST カタログ実装

<Note>
  この機能はベータであるため、次を使用して有効にする必要があります。
  `SET allow_database_iceberg = 1;`
</Note>

<div id="local-development-setup">
  ## ローカル開発環境のセットアップ
</div>

ローカルでの開発やテストには、コンテナー化された REST カタログ構成を利用できます。この方法は、学習、プロトタイピング、開発用途に適しています。

<div id="local-prerequisites">
  ### 前提条件
</div>

1. **Docker と Docker Compose**: Docker がインストールされ、起動していることを確認してください
2. **サンプル環境のセットアップ**: 各種 `docker-compose` セットアップを利用できます (以下の「Alternative Docker Images」を参照)

<div id="setting-up-local-rest-catalog">
  ### ローカル REST カタログのセットアップ
</div>

各種のコンテナー化された REST カタログ実装を利用できます。たとえば **[Databricks docker-spark-iceberg](https://github.com/databricks/docker-spark-iceberg/blob/main/docker-compose.yml?ref=blog.min.io)** は、docker-compose を使って Spark + Iceberg + REST カタログの一式がそろった環境を提供しており、Iceberg インテグレーションのテストに最適です。

**ステップ 1:** まず、サンプルを実行するための新しいフォルダーを作成し、[Databricks docker-spark-iceberg](https://github.com/databricks/docker-spark-iceberg/blob/main/docker-compose.yml?ref=blog.min.io) の設定を使って `docker-compose.yml` ファイルを作成します。

**ステップ 2:** 次に、`docker-compose.override.yml` ファイルを作成し、以下の ClickHouse コンテナー設定をそこに記述します。

```yaml theme={null}
version: '3.8'

services:
  clickhouse:
    image: clickhouse/clickhouse-server:25.5.6
    container_name: clickhouse
    user: '0:0'  # ルート権限を確保する
    ports:
      - "8123:8123"
      - "9002:9000"
    volumes:
      - ./clickhouse:/var/lib/clickhouse
      - ./clickhouse/data_import:/var/lib/clickhouse/data_import  # データセットフォルダをマウントする
    networks:
      - iceberg_net
    environment:
      - CLICKHOUSE_DB=default
      - CLICKHOUSE_USER=default
      - CLICKHOUSE_DO_NOT_CHOWN=1
      - CLICKHOUSE_PASSWORD=
```

**ステップ 3:** サービスを起動するには、次のコマンドを実行します:

```bash theme={null}
docker compose up
```

**ステップ 4:** すべてのサービスが準備完了になるまで待ちます。ログは次のように確認できます:

```bash theme={null}
docker-compose logs -f
```

<Note>
  REST カタログのセットアップでは、あらかじめサンプルデータが Iceberg テーブルにロードされている必要があります。ClickHouse 経由でこれらのテーブルにクエリを実行する前に、Spark 環境でテーブルが作成され、データが投入されていることを確認してください。利用可能なテーブルは、使用する `docker-compose` の構成やサンプルデータのロード用スクリプトによって異なります。
</Note>

<div id="connecting-to-local-rest-catalog">
  ### ローカル REST カタログに接続する
</div>

ClickHouse コンテナーに接続します。

```bash theme={null}
docker exec -it clickhouse clickhouse-client
```

次に、REST カタログへの接続用データベースを作成します。

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

CREATE DATABASE demo
ENGINE = DataLakeCatalog('http://rest:8181/v1', 'admin', 'password')
SETTINGS 
    catalog_type = 'rest', 
    storage_endpoint = 'http://minio:9000/lakehouse', 
    warehouse = 'demo'
```

<div id="querying-rest-catalog-tables-using-clickhouse">
  ## ClickHouse を使用した REST カタログテーブルのクエリ
</div>

接続が確立されたので、REST カタログ経由でクエリを実行できます。たとえば、次のとおりです。

```sql theme={null}
USE demo;

SHOW TABLES;
```

セットアップにサンプルデータ (タクシーデータセットなど) が含まれている場合は、次のようなテーブルが表示されます。

```response theme={null}
┌─name──────────┐
│ default.taxis │
└───────────────┘
```

<Note>
  テーブルがまったく表示されない場合、通常は次のいずれかが原因です。

  1. Spark 環境でまだサンプルテーブルが作成されていない
  2. REST カタログサービスの初期化がまだ完了していない
  3. サンプルデータの読み込み処理がまだ完了していない

  テーブル作成の進捗を確認するには、Spark のログを確認してください。

  ```bash theme={null}
  docker-compose logs spark
  ```
</Note>

テーブルをクエリするには (利用可能な場合) :

```sql theme={null}
SELECT count(*) FROM `default.taxis`;
```

```response theme={null}
┌─count()─┐
│ 2171187 │
└─────────┘
```

<Info>
  **バッククォートは必須です**

  ClickHouse は複数のネームスペースをサポートしていないため、バッククォートが必要です。
</Info>

テーブルの DDL を確認するには:

```sql theme={null}
SHOW CREATE TABLE `default.taxis`;
```

```response theme={null}
┌─statement─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CREATE TABLE demo.`default.taxis`                                                             │
│ (                                                                                             │
│     `VendorID` Nullable(Int64),                                                               │
│     `tpep_pickup_datetime` Nullable(DateTime64(6)),                                           │
│     `tpep_dropoff_datetime` Nullable(DateTime64(6)),                                          │
│     `passenger_count` Nullable(Float64),                                                      │
│     `trip_distance` Nullable(Float64),                                                        │
│     `RatecodeID` Nullable(Float64),                                                           │
│     `store_and_fwd_flag` Nullable(String),                                                    │
│     `PULocationID` Nullable(Int64),                                                           │
│     `DOLocationID` Nullable(Int64),                                                           │
│     `payment_type` Nullable(Int64),                                                           │
│     `fare_amount` Nullable(Float64),                                                          │
│     `extra` Nullable(Float64),                                                                │
│     `mta_tax` Nullable(Float64),                                                              │
│     `tip_amount` Nullable(Float64),                                                           │
│     `tolls_amount` Nullable(Float64),                                                         │
│     `improvement_surcharge` Nullable(Float64),                                                │
│     `total_amount` Nullable(Float64),                                                         │
│     `congestion_surcharge` Nullable(Float64),                                                 │
│     `airport_fee` Nullable(Float64)                                                           │
│ )                                                                                             │
│ ENGINE = Iceberg('http://minio:9000/lakehouse/warehouse/default/taxis/', 'admin', '[HIDDEN]') │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

<div id="loading-data-from-your-data-lake-into-clickhouse">
  ## データレイクから ClickHouse にデータを読み込む
</div>

REST カタログから ClickHouse にデータを読み込む必要がある場合は、まずローカルの ClickHouse テーブルを作成します。

```sql theme={null}
CREATE TABLE taxis
(
    `VendorID` Int64,
    `tpep_pickup_datetime` DateTime64(6),
    `tpep_dropoff_datetime` DateTime64(6),
    `passenger_count` Float64,
    `trip_distance` Float64,
    `RatecodeID` Float64,
    `store_and_fwd_flag` String,
    `PULocationID` Int64,
    `DOLocationID` Int64,
    `payment_type` Int64,
    `fare_amount` Float64,
    `extra` Float64,
    `mta_tax` Float64,
    `tip_amount` Float64,
    `tolls_amount` Float64,
    `improvement_surcharge` Float64,
    `total_amount` Float64,
    `congestion_surcharge` Float64,
    `airport_fee` Float64
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(tpep_pickup_datetime)
ORDER BY (VendorID, tpep_pickup_datetime, PULocationID, DOLocationID);
```

次に、`INSERT INTO SELECT` を使用して、REST カタログのテーブルからデータを読み込みます。

```sql theme={null}
INSERT INTO taxis 
SELECT * FROM demo.`default.taxis`;
```