ClickHouseとのJupySQLの使用
このガイドでは、ClickHouseとの統合を示します。
JupySQLを使用してClickHouse上でクエリを実行します。 データが読み込まれたら、SQLプロットを介して視覚化します。
JupySQLとClickHouseの統合は、clickhouse_sqlalchemyライブラリの使用によって可能になっています。このライブラリは、両システム間での簡単な通信を可能にし、ユーザーがClickHouseに接続してSQL方言を渡すことをできます。一旦接続されると、ユーザーはClickHouseのネイティブUIから直接、またはJupyterノートブックから直接SQLクエリを実行できます。
注: 更新されたパッケージを使用するには、カーネルを再起動する必要があるかもしれません。
次のステージのためにはClickhouseが稼働していることとアクセス可能であることを確認してください。ローカルまたはクラウド版のどちらでも使用できます。
注意: 接続文字列は接続しようとしているインスタンスのタイプに応じて調整する必要があります (url, user, password)。以下の例では、ローカルインスタンスを使用しています。詳細については、このガイドを参照してください。
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
| count() |
|---|
| 1999657 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
| pickup_ntaname |
|---|
| Morningside Heights |
| Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square |
| Midtown-Midtown South |
| SoHo-Tribeca-Civic Center-Little Italy |
| Murray Hill-Kips Bay |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
| round(avg(tip_amount), 2) |
|---|
| 1.68 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
| passenger_count | average_total_amount |
|---|---|
| 0 | 22.69 |
| 1 | 15.97 |
| 2 | 17.15 |
| 3 | 16.76 |
| 4 | 17.33 |
| 5 | 16.35 |
| 6 | 16.04 |
| 7 | 59.8 |
| 8 | 36.41 |
| 9 | 9.81 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default 完了。
| pickup_date | pickup_ntaname | number_of_trips |
|---|---|---|
| 2015-07-01 | Bushwick North | 2 |
| 2015-07-01 | Brighton Beach | 1 |
| 2015-07-01 | Briarwood-Jamaica Hills | 3 |
| 2015-07-01 | Williamsburg | 1 |
| 2015-07-01 | Queensbridge-Ravenswood-Long Island City | 9 |
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