AzureQueue テーブルエンジン

このエンジンは、Azure Blob Storage エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングデータインポートを可能にします。

テーブルの作成

CREATE TABLE test (name String, value UInt32)
    ENGINE = AzureQueue(...)
    [SETTINGS]
    [mode = '',]
    [after_processing = 'keep',]
    [keeper_path = '',]
    ...

エンジンパラメータ

AzureQueue のパラメータは、AzureBlobStorage テーブルエンジンがサポートするものと同じです。パラメータセクションはこちらをご覧ください。

AzureBlobStorage テーブルエンジンと同様に、ユーザーはローカル Azure Storage 開発のために Azurite エミュレーターを使用できます。詳細はこちらをご覧ください。

例

CREATE TABLE azure_queue_engine_table
(
    `key` UInt64,
    `data` String
)
ENGINE = AzureQueue('DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;', 'testcontainer', '*', 'CSV')
SETTINGS mode = 'unordered'

設定

サポートされている設定の集合は S3Queue テーブルエンジンと同じですが、s3queue_ プレフィックスはありません。設定の完全なリストをご覧ください。テーブルに設定された設定のリストを取得するには、system.azure_queue_settings テーブルを使用してください。利用可能は 24.10 からです。

説明

SELECT はストリーミングインポートにとって特に有用ではありません（デバッグを除いて）、各ファイルは一度だけインポートできるためです。リアルタイムスレッドを作成するためには、マテリアライズドビューを使用する方が実用的です。これを行うには：

エンジンを使用して、S3の指定されたパスからデータを消費するためのテーブルを作成し、それをデータストリームと見なします。
希望の構造を持つテーブルを作成します。
エンジンからのデータを変換し、以前に作成したテーブルに入れるマテリアライズドビューを作成します。

MATERIALIZED VIEW がエンジンに結合すると、バックグラウンドでデータの収集を開始します。

例：

CREATE TABLE azure_queue_engine_table (key UInt64, data String)
  ENGINE=AzureQueue('<endpoint>', 'CSV', 'gzip')
  SETTINGS
      mode = 'unordered';

CREATE TABLE stats (key UInt64, data String)
  ENGINE = MergeTree() ORDER BY key;

CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO stats
  AS SELECT key, data FROM azure_queue_engine_table;

SELECT * FROM stats ORDER BY key;

仮想カラム

_path — ファイルのパス。
_file — ファイルの名前。

仮想カラムの詳細についてはこちらをご覧ください。

インストロスペクション

テーブルの設定 enable_logging_to_queue_log=1 を介して、テーブルのロギングを有効にします。

インストロスペクション機能は、いくつかの異なる違いを除いて、S3Queue テーブルエンジンと同じです：

サーバーのバージョンが >= 25.1 の場合、キューのメモリ内状態には system.azure_queue を使用します。古いバージョンでは system.s3queue を使用してください（これには azure テーブルの情報も含まれます）。
次のように、主な ClickHouse 設定を介して system.azure_queue_log を有効にします。

<azure_queue_log>
  <database>system</database>
  <table>azure_queue_log</table>
</azure_queue_log>

この永続テーブルは、処理済みおよび失敗したファイルの情報を含む system.s3queue と同じ情報を持っています。

テーブルは以下の構造を持っています：


CREATE TABLE system.azure_queue_log
(
    `hostname` LowCardinality(String) COMMENT 'Hostname',
    `event_date` Date COMMENT 'Event date of writing this log row',
    `event_time` DateTime COMMENT 'Event time of writing this log row',
    `database` String COMMENT 'The name of a database where current S3Queue table lives.',
    `table` String COMMENT 'The name of S3Queue table.',
    `uuid` String COMMENT 'The UUID of S3Queue table',
    `file_name` String COMMENT 'File name of the processing file',
    `rows_processed` UInt64 COMMENT 'Number of processed rows',
    `status` Enum8('Processed' = 0, 'Failed' = 1) COMMENT 'Status of the processing file',
    `processing_start_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'Time of the start of processing the file',
    `processing_end_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'Time of the end of processing the file',
    `exception` String COMMENT 'Exception message if happened'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, event_time)
SETTINGS index_granularity = 8192
COMMENT 'Contains logging entries with the information files processes by S3Queue engine.'

例：

SELECT *
FROM system.azure_queue_log
LIMIT 1
FORMAT Vertical

Row 1:
──────
hostname:              clickhouse
event_date:            2024-12-16
event_time:            2024-12-16 13:42:47
database:              default
table:                 azure_queue_engine_table
uuid:                  1bc52858-00c0-420d-8d03-ac3f189f27c8
file_name:             test_1.csv
rows_processed:        3
status:                Processed
processing_start_time: 2024-12-16 13:42:47
processing_end_time:   2024-12-16 13:42:47
exception:

1 row in set. Elapsed: 0.002 sec.

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