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# 원격 ClickHouse 서버에 쿼리하는 방법

> 이 가이드에서는 chDB에서 원격 ClickHouse 서버에 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

이 가이드에서는 chDB에서 원격 ClickHouse 서버에 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

## 설정

먼저 가상 환경을 생성합니다:

```bash theme={null}
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

이제 chDB를 설치하겠습니다.
버전 2.0.2 이상인지 확인하십시오:

```bash theme={null}
pip install "chdb>=2.0.2"
```

이제 pandas와 ipython을 설치하겠습니다:

```bash theme={null}
pip install pandas ipython
```

이 가이드의 나머지 부분에서는 명령 실행에 `ipython`을 사용합니다. 다음을 실행해 시작할 수 있습니다:

```bash theme={null}
ipython
```

Python 스크립트나 평소 사용하는 노트북에서도 해당 코드를 사용할 수 있습니다.

## ClickPy 소개

쿼리할 원격 ClickHouse 서버는 [ClickPy](https://clickpy.clickhouse.com)입니다.
ClickPy는 PyPI 패키지의 모든 다운로드를 추적하며, UI를 통해 패키지 통계를 살펴볼 수 있습니다.
이 데이터베이스는 `play` 사용자로 쿼리할 수 있습니다.

[GitHub 리포지토리](https://github.com/ClickHouse/clickpy)에서 ClickPy에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

## ClickPy ClickHouse 서비스에서 쿼리하기

chDB를 임포트하겠습니다:

```python theme={null}
import chdb
```

`remoteSecure` 함수를 사용하여 ClickPy를 쿼리하겠습니다.
이 함수는 최소한 host name, table name, username을 인수로 받습니다.

다음 쿼리를 작성하면 [`openai` package](https://clickpy.clickhouse.com/dashboard/openai)의 일별 다운로드 수를 Pandas 데이터프레임으로 반환할 수 있습니다:

```python theme={null}
query = """
SELECT
    toStartOfDay(date)::Date32 AS x,
    sum(count) AS y
FROM remoteSecure(
  'clickpy-clickhouse.clickhouse.com', 
  'pypi.pypi_downloads_per_day', 
  'play'
)
WHERE project = 'openai'
GROUP BY x
ORDER BY x ASC
"""

openai_df = chdb.query(query, "DataFrame")
openai_df.sort_values(by=["x"], ascending=False).head(n=10)
```

```text theme={null}
               x        y
2392  2024-10-02  1793502
2391  2024-10-01  1924901
2390  2024-09-30  1749045
2389  2024-09-29  1177131
2388  2024-09-28  1157323
2387  2024-09-27  1688094
2386  2024-09-26  1862712
2385  2024-09-25  2032923
2384  2024-09-24  1901965
2383  2024-09-23  1777554
```

이제 [`scikit-learn`](https://clickpy.clickhouse.com/dashboard/scikit-learn)의 다운로드 수를 반환하도록 같은 방식으로 진행합니다:

```python theme={null}
query = """
SELECT
    toStartOfDay(date)::Date32 AS x,
    sum(count) AS y
FROM remoteSecure(
  'clickpy-clickhouse.clickhouse.com', 
  'pypi.pypi_downloads_per_day', 
  'play'
)
WHERE project = 'scikit-learn'
GROUP BY x
ORDER BY x ASC
"""

sklearn_df = chdb.query(query, "DataFrame")
sklearn_df.sort_values(by=["x"], ascending=False).head(n=10)
```

```text theme={null}
               x        y
2392  2024-10-02  1793502
2391  2024-10-01  1924901
2390  2024-09-30  1749045
2389  2024-09-29  1177131
2388  2024-09-28  1157323
2387  2024-09-27  1688094
2386  2024-09-26  1862712
2385  2024-09-25  2032923
2384  2024-09-24  1901965
2383  2024-09-23  1777554
```

## Pandas 데이터프레임 머지하기

이제 두 개의 데이터프레임이 있으므로, 날짜(`x` 컬럼)를 기준으로 다음과 같이 머지할 수 있습니다:

```python theme={null}
df = openai_df.merge(
  sklearn_df, 
  on="x", 
  suffixes=("_openai", "_sklearn")
)
df.head(n=5)
```

```text theme={null}
            x  y_openai  y_sklearn
0  2018-02-26        83      33971
1  2018-02-27        31      25211
2  2018-02-28         8      26023
3  2018-03-01         8      20912
4  2018-03-02         5      23842
```

그런 다음 Open AI 다운로드 수를 `scikit-learn` 다운로드 수와 비교한 비율은 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

```python theme={null}
df['ratio'] = df['y_openai'] / df['y_sklearn']
df.head(n=5)
```

```text theme={null}
            x  y_openai  y_sklearn     ratio
0  2018-02-26        83      33971  0.002443
1  2018-02-27        31      25211  0.001230
2  2018-02-28         8      26023  0.000307
3  2018-03-01         8      20912  0.000383
4  2018-03-02         5      23842  0.000210
```

## Pandas 데이터프레임 쿼리하기

다음으로, 가장 높고 가장 낮은 비율을 기록한 날짜를 찾는다고 해보겠습니다.
다시 chDB로 돌아가 해당 값을 계산해 보겠습니다:

```python theme={null}
chdb.query("""
SELECT max(ratio) AS bestRatio,
       argMax(x, ratio) AS bestDate,
       min(ratio) AS worstRatio,
       argMin(x, ratio) AS worstDate
FROM Python(df)
""", "DataFrame")
```

```text theme={null}
   bestRatio    bestDate  worstRatio   worstDate
0   0.693855  2024-09-19    0.000003  2020-02-09
```

Pandas 데이터프레임 쿼리에 대해 자세히 알아보려면 [Pandas 데이터프레임 개발자 가이드](https://clickhouse.com/docs/ko/chdb/guides/querying-pandas.md)를 참조하십시오.