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> ClickHouse의 azureBlobStorage 테이블 함수 사용하기

# ClickHouse의 azureBlobStorage 테이블 함수 사용하기

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

이는 Azure Blob Storage 또는 Azure Data Lake Storage에서 ClickHouse로 데이터를
복사하는 가장 효율적이고 간단한 방법 중 하나입니다. 이 테이블
함수를 사용하면 ClickHouse가 Azure 스토리지에 직접 연결해
필요할 때 데이터를 읽을 수 있습니다.

이 함수는 소스에서 직접 데이터를 조회하고, 삽입하고,
필터링할 수 있는 테이블 형태의 인터페이스를 제공합니다. 이 함수는 매우 최적화되어 있으며
`CSV`, `JSON`, `Parquet`, `Arrow`,
`TSV`, `ORC`, `Avro` 등을 포함한 널리 사용되는 다양한 파일 포맷을 지원합니다. 전체 목록은 ["데이터 포맷"](/docs/ko/reference/formats/index)을 참조하십시오.

이 섹션에서는 Azure Blob Storage에서 ClickHouse로 데이터를 전송하는
간단한 시작 가이드와 함께, 이 함수를 효과적으로 사용하기 위한
중요한 고려 사항을 설명합니다. 자세한 내용과 고급 옵션은
공식 문서를 참조하십시오:
[`azureBlobStorage` 테이블 함수 문서 페이지](/docs/ko/reference/functions/table-functions/azureBlobStorage)

<div id="acquiring-azure-blob-storage-access-keys">
  ## Azure Blob Storage 액세스 키 획득
</div>

ClickHouse에서 Azure Blob Storage에 액세스하려면 액세스 키가 포함된 연결 문자열이 필요합니다.

1. Azure Portal에서 **스토리지 계정**으로 이동합니다.

2. 왼쪽 메뉴에서 **Security +
   networking** 섹션 아래의 **Access keys**를 선택합니다.
   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/k4wNHsd_gyvah7Fr/images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-settings.webp?fit=max&auto=format&n=k4wNHsd_gyvah7Fr&q=85&s=508a9d21ffb595d9c42aceb1b8d41758" size="lg" alt="Azure 데이터 저장소 설정" border width="1910" height="956" data-path="images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-settings.webp" />

3. **key1** 또는 **key2** 중 하나를 선택한 다음,
   **Connection string** 필드 옆의 **Show** 버튼을 클릭합니다.
   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/k4wNHsd_gyvah7Fr/images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-access-keys.webp?fit=max&auto=format&n=k4wNHsd_gyvah7Fr&q=85&s=4c6be625cdb736a731bd995ceb65ef47" size="lg" alt="Azure 데이터 저장소 액세스 키" border width="1910" height="956" data-path="images/integrations/data-ingestion/azure-data-factory/azure-data-store-access-keys.webp" />

4. 연결 문자열을 복사합니다. 이 값은 `azureBlobStorage` 테이블 함수의 매개변수로 사용합니다.

<div id="querying-the-data-from-azure-blob-storage">
  ## Azure Blob Storage의 데이터 쿼리하기
</div>

사용하는 ClickHouse 쿼리 콘솔을 여십시오 — ClickHouse Cloud
웹 인터페이스, ClickHouse CLI 클라이언트 또는 쿼리를 실행할 때 사용하는
다른 도구를 사용할 수 있습니다. 연결 문자열과 ClickHouse 쿼리
콘솔이 모두 준비되면 Azure Blob Storage의 데이터를 직접 쿼리할 수 있습니다.

다음 예시에서는 data-container라는 이름의 컨테이너에 있는
JSON 파일에 저장된 모든 데이터를 쿼리합니다:

```sql theme={null}
SELECT * FROM azureBlobStorage(
    '<YOUR CONNECTION STRING>',
    'data-container',
    '*.json',
    'JSONEachRow');
```

해당 데이터를 로컬 ClickHouse 테이블(예: my\_table)에 복사하려면
`INSERT INTO ... SELECT` 문을 사용할 수 있습니다:

```sql theme={null}
INSERT INTO my_table
SELECT * FROM azureBlobStorage(
    '<YOUR CONNECTION STRING>',
    'data-container',
    '*.json',
    'JSONEachRow');
```

이를 통해 별도의 ETL 단계 없이도 외부 데이터를 ClickHouse로
효율적으로 가져올 수 있습니다.

<div id="simple-example-using-the-environmental-sensors-dataset">
  ## Environmental Sensors 데이터셋을 사용하는 간단한 예시
</div>

예시로 Environmental Sensors
데이터셋에서 파일 하나를 다운로드하겠습니다.

1. [샘플 파일](https://clickhouse-public-datasets.s3.eu-central-1.amazonaws.com/sensors/monthly/2019-06_bmp180.csv.zst)을 다운로드합니다
   ([Environmental Sensors Dataset](/docs/ko/get-started/sample-datasets/environmental-sensors)에서 제공).

2. Azure Portal에서 새 스토리지 계정을 만드십시오. 이미 스토리지 계정이 있다면 이 단계는 건너뛰어도 됩니다.

<Warning>
  스토리지 계정에서 **Allow storage account key access**가 활성화되어
  있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 계정 키를 사용해
  데이터에 액세스할 수 없습니다.
</Warning>

3. 스토리지 계정에 새 컨테이너를 만드십시오. 이 예시에서는 이름을 sensors로 지정합니다.
   기존 컨테이너를 사용 중이라면 이 단계는 건너뛸 수 있습니다.

4. 앞에서 다운로드한 `2019-06_bmp180.csv.zst` 파일을
   컨테이너에 업로드합니다.

5. 앞서 설명한 단계에 따라 Azure Blob Storage
   연결 문자열(connection string)을 가져오십시오.

이제 모든 설정이 완료되었으므로 Azure Blob Storage에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있습니다:

```sql theme={null}
    SELECT *
    FROM azureBlobStorage(
        '<YOUR CONNECTION STRING>', 
        'sensors',
        '2019-06_bmp180.csv.zst', 
        'CSVWithNames')
    LIMIT 10
    SETTINGS format_csv_delimiter = ';'
```

7. 데이터를 테이블에 로드하려면 원본 데이터셋에 사용된
   스키마를 단순화한 버전을 생성합니다:
   ```sql theme={null}
   CREATE TABLE sensors
   (
       sensor_id UInt16,
       lat Float32,
       lon Float32,
       timestamp DateTime,
       temperature Float32
   )
   ENGINE = MergeTree
   ORDER BY (timestamp, sensor_id);
   ```

<Info>
  Azure Blob Storage와 같은 외부 소스를 쿼리할 때 사용할 수 있는 구성 옵션과 스키마 추론에 대한
  자세한 내용은 [입력 데이터에서 자동 스키마
  추론](/docs/ko/concepts/features/interfaces/schema-inference)을 참조하십시오.
</Info>

8. 이제 Azure Blob Storage의 데이터를 sensors 테이블에 삽입합니다:
   ```sql theme={null}
   INSERT INTO sensors
   SELECT sensor_id, lat, lon, timestamp, temperature
   FROM azureBlobStorage(
       '<YOUR CONNECTION STRING>', 
       'sensors',
       '2019-06_bmp180.csv.zst', 
       'CSVWithNames')
   SETTINGS format_csv_delimiter = ';'
   ```

이제 sensors 테이블이 Azure Blob Storage에 저장된 `2019-06_bmp180.csv.zst`
파일의 데이터로 채워집니다.

<div id="additional-resources">
  ## 추가 자료
</div>

이 문서는 azureBlobStorage 함수 사용에 대한 기본적인 소개일 뿐입니다. 더
고급 옵션과 구성에 관한 자세한 내용은 공식
문서를 참조하십시오:

* [azureBlobStorage 테이블 함수](/docs/ko/reference/functions/table-functions/azureBlobStorage)
* [입력 및 출력 데이터 포맷](/docs/ko/reference/formats/index)
* [입력 데이터의 자동 스키마 추론](/docs/ko/concepts/features/interfaces/schema-inference)