ClickHouseとのJupySQLの使用
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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後、SQLプロットを介して可視化します。
JupySQLとClickHouseの統合は、clickhouse_sqlalchemyライブラリの使用によって可能となります。このライブラリは、両システム間の簡単な通信を可能にし、ユーザーがClickHouseに接続し、SQL方言を指定できるようにします。接続後、ユーザーはClickHouseのネイティブUI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。
注意: 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ります。
次のステージに進むために、Clickhouseが起動し、接続可能であることを確認する必要があります。ローカル版またはクラウド版のいずれかを使用できます。
注意: 接続するインスタンスの種類に応じて接続文字列を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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