> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # input_format_* 포맷 설정 > input_format_*로 생성된 그룹의 ClickHouse 포맷 설정입니다. export const SettingsInfoBlock = ({type, default_value, changeable_without_restart}) => { return
유형
{type}
기본값
{default_value}
{changeable_without_restart &&
재시작 없이 변경 가능
} {changeable_without_restart &&
{changeable_without_restart}
}
; }; 이 설정은 [소스](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/FormatFactorySettings.h)를 기반으로 자동 생성됩니다.
## input\_format\_allow\_errors\_num
텍스트 형식(CSV, TSV 등)에서 읽을 때 허용되는 최대 오류 수를 설정합니다. 기본값은 0입니다. 항상 `input_format_allow_errors_ratio`와 함께 사용하십시오. 행을 읽는 동안 오류가 발생했더라도 오류 카운터가 아직 `input_format_allow_errors_num`보다 작으면 ClickHouse는 해당 행을 무시하고 다음 행으로 넘어갑니다. `input_format_allow_errors_num`와 `input_format_allow_errors_ratio`를 모두 초과하면 ClickHouse는 예외를 발생시킵니다.
## input\_format\_allow\_errors\_ratio
텍스트 형식(CSV, TSV 등)에서 데이터를 읽을 때 허용되는 최대 오류 비율을 설정합니다. 오류 비율은 0과 1 사이의 부동소수점 값으로 지정합니다. 기본값은 0입니다. 항상 `input_format_allow_errors_num`과 함께 사용하십시오. 행을 읽는 중 오류가 발생하더라도 오류 카운터가 아직 `input_format_allow_errors_ratio`보다 작으면 ClickHouse는 해당 행을 무시하고 다음 행을 계속 읽습니다. `input_format_allow_errors_num`과 `input_format_allow_errors_ratio`를 모두 초과하면 ClickHouse는 예외를 발생시킵니다.
## input\_format\_allow\_seeks
ORC, Parquet, Arrow 입력 포맷을 읽는 동안 seek(또는 범위 읽기)를 허용합니다. 활성화되어 있고 소스가 이를 지원하면(예: 로컬 파일, S3, 범위 읽기를 지원하고 크기를 알 수 있는 HTTP), ClickHouse는 필요한 바이트 범위만 읽어 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 비활성화되어 있거나 소스가 seek를 지원하지 않으면(예: 파일 크기를 알 수 없거나 stream이 seek 불가능한 경우), 일부 reader는 전체 파일을 메모리에 로드하는 방식으로 폴백될 수 있습니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_arrow\_allow\_missing\_columns
Arrow 입력 형식을 읽을 때 누락된 컬럼을 허용합니다
## input\_format\_arrow\_case\_insensitive\_column\_matching
Arrow 컬럼과 CH 컬럼을 매칭할 때 대소문자를 구분하지 않습니다.
## input\_format\_arrow\_skip\_columns\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
Arrow 포맷의 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 컬럼을 건너뜁니다
## input\_format\_arrow\_use\_native\_reader
Apache Arrow 라이브러리 기반 reader 대신 Arrow 및 ArrowStream 포맷에 ClickHouse 네이티브 reader를 사용합니다.
## input\_format\_avro\_allow\_missing\_fields
Avro/AvroConfluent 포맷에서 스키마에 필드가 없으면 오류 대신 기본값을 사용합니다
## input\_format\_avro\_null\_as\_default
Avro/AvroConfluent 포맷에서는 값이 null이고 열이 널 허용이 아닌 경우 기본값을 삽입합니다
## input\_format\_binary\_decode\_types\_in\_binary\_format
RowBinaryWithNamesAndTypes 입력 형식에서 타입 이름 대신 데이터 타입을 바이너리 형식으로 읽습니다
## input\_format\_binary\_max\_type\_complexity
binary 타입을 디코딩할 때 허용되는 최대 타입 노드 수입니다(깊이가 아니라 전체 개수 기준). `Map(String, UInt32)`는 3개의 노드입니다. 악의적인 입력을 방지합니다. 0은 무제한입니다.
## input\_format\_binary\_read\_json\_as\_string
RowBinary 입력 형식에서 [JSON](/docs/ko/reference/data-types/newjson) 데이터 타입 값을 JSON [String](/docs/ko/reference/data-types/string) 값으로 읽습니다.
## input\_format\_bson\_skip\_fields\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
BSON 포맷의 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 필드를 건너뜁니다.
## input\_format\_capn\_proto\_skip\_fields\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
CapnProto 포맷의 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 컬럼을 건너뜁니다
## input\_format\_column\_name\_matching\_mode
다양한 포맷(JSONEachRow, CSVWithNames, JSONColumns, BSONEachRow, RowBinaryWithNames 등을 포함하되 이에 국한되지 않음)으로 데이터를 가져올 때 컬럼명 일치 모드를 정의합니다. 지원되는 모드: * match\_case: 대소문자를 구분하여 일치 * ignore\_case: 대소문자를 구분하지 않고 일치 * auto: 먼저 대소문자를 구분하여 일치를 시도하고, 실패하면 대소문자를 구분하지 않고 일치를 시도합니다.
## input\_format\_connection\_handling
이 옵션을 활성화하면 연결이 예기치 않게 종료되더라도 버퍼에 남아 있는 데이터는 오류로 처리되지 않고 파싱 및 처리됩니다 이 옵션을 활성화하면 병렬 파싱이 비활성화되며 중복 제거를 사용할 수 없게 됩니다
## input\_format\_csv\_allow\_cr\_end\_of\_line
true로 설정하면 뒤에 \가 오지 않는 줄 끝의 \r을 허용합니다.
## input\_format\_csv\_allow\_variable\_number\_of\_columns
CSV 입력에 추가 컬럼이 있으면(파일에 예상보다 많은 컬럼이 있는 경우) 이를 무시하고, CSV 입력에서 누락된 필드는 기본값으로 처리합니다.
## input\_format\_csv\_allow\_whitespace\_or\_tab\_as\_delimiter
CSV 문자열에서 공백과 탭(\t)을 필드 구분 기호로 사용할 수 있게 합니다
## input\_format\_csv\_arrays\_as\_nested\_csv
CSV에서 배열을 읽을 때는 해당 원소가 중첩 CSV로 직렬화된 후 문자열에 저장된 것으로 간주합니다. 예시: "\[""Hello"", ""world"", ""42"""" TV""]". 배열을 감싸는 대괄호는 생략할 수 있습니다.
## input\_format\_csv\_deserialize\_separate\_columns\_into\_tuple
true로 설정하면 CSV 형식으로 기록된 개별 컬럼을 Tuple 컬럼으로 역직렬화할 수 있습니다.
## input\_format\_csv\_detect\_header
CSV 형식에서 이름과 타입이 있는 헤더를 자동으로 감지합니다
## input\_format\_csv\_empty\_as\_default
CSV 입력에서 빈 필드를 기본값으로 처리합니다.
## input\_format\_csv\_enum\_as\_number
CSV 형식에서는 삽입되는 enum 값을 enum 인덱스로 처리합니다
## input\_format\_csv\_missing\_nullable\_as\_empty\_string
CSV에서 누락된 값을 `Nullable(String)`으로 읽는 방식을 제어합니다. 누락된 값은 따옴표로 둘러싸이지 않은 상태에서 쉼표 사이, 앞 또는 뒤에 있는 빈 공간을 의미합니다. 이 설정을 활성화하면 `input_format_csv_empty_as_default` 값과 관계없이 `Nullable(String)`의 누락된 값은 NULL이 아니라 빈 `String`으로 해석됩니다.
## input\_format\_csv\_skip\_first\_lines
CSV 형식 데이터의 시작 부분에서 지정한 줄 수만큼 건너뜁니다
## input\_format\_csv\_skip\_trailing\_empty\_lines
CSV 형식에서 끝부분의 빈 줄을 건너뜁니다
## input\_format\_csv\_trim\_whitespaces
CSV 문자열의 앞뒤에 있는 공백과 탭(\t) 문자를 제거합니다
## input\_format\_csv\_try\_infer\_numbers\_from\_strings
활성화하면 스키마 추론 중에 ClickHouse가 문자열 필드에서 숫자를 추론하려고 시도합니다. CSV 데이터에 따옴표로 묶인 UInt64 숫자가 포함된 경우 유용할 수 있습니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_csv\_try\_infer\_strings\_from\_quoted\_tuples
입력 데이터에서 따옴표로 묶인 튜플을 String 타입의 값으로 해석합니다.
## input\_format\_csv\_use\_best\_effort\_in\_schema\_inference
CSV 형식에서 스키마를 추론할 때 일부 조정과 휴리스틱을 사용합니다
## input\_format\_csv\_use\_default\_on\_bad\_values
잘못된 값으로 인해 CSV 필드 역직렬화에 실패한 경우 컬럼에 기본값을 설정할 수 있습니다.
## input\_format\_custom\_allow\_variable\_number\_of\_columns
CustomSeparated 입력에서 파일에 예상보다 많은 컬럼이 있으면 추가 컬럼을 무시하고, 누락된 필드는 기본값으로 처리합니다
## input\_format\_custom\_detect\_header
CustomSeparated format에서 이름과 타입이 포함된 헤더를 자동으로 감지합니다
## input\_format\_custom\_skip\_trailing\_empty\_lines
CustomSeparated 포맷의 끝에 있는 빈 줄을 건너뜁니다
## input\_format\_defaults\_for\_omitted\_fields
`INSERT` 쿼리를 수행할 때 생략된 입력 컬럼 값을 해당 컬럼의 기본값으로 대체합니다. 이 옵션은 [JSONEachRow](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow)(및 기타 JSON 포맷), [CSV](/docs/ko/reference/formats/CSV/CSV), [TabSeparated](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TabSeparated), [TSKV](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TSKV), [Parquet](/docs/ko/reference/formats/Parquet/Parquet), [Arrow](/docs/ko/reference/formats/Arrow/Arrow), [Avro](/docs/ko/reference/formats/Avro/Avro), [ORC](/docs/ko/reference/formats/ORC), [Native](/docs/ko/reference/formats/Native) 포맷과 `WithNames`/`WithNamesAndTypes` 접미사가 있는 포맷에 적용됩니다. 이 옵션을 활성화하면 확장된 테이블 메타데이터가 서버에서 클라이언트로 전송됩니다. 이로 인해 서버에서 추가 컴퓨팅 리소스가 사용되며 성능이 저하될 수 있습니다. 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨.
## input\_format\_force\_null\_for\_omitted\_fields
누락된 필드를 NULL 값으로 강제 초기화
## input\_format\_geojson\_unsupported\_geometry\_handling
`GeoJSON` 입력을 읽는 동안 ClickHouse의 `Geometry` 타입으로 표현할 수 없는 유효한 `GeoJSON` geometry 타입(`GeometryCollection` 또는 `MultiPoint` 등)을 `geometry` 컬럼에 저장해야 하는 경우의 처리 방식을 제어합니다. 가능한 값: * `'throw'` (기본값) — 예외를 발생시킵니다. * `'null'` — `geometry` 컬럼에 `NULL` 값을 삽입하고 파싱을 계속합니다. 이 설정은 `geometry` 컬럼이 구체화된 경우에만 적용됩니다. 해당 컬럼이 요청된 출력 컬럼이 아닌 경우에는 이러한 geometry의 형식 유효성만 검증하며, 이 처리 방식은 적용되지 않습니다.
## input\_format\_hive\_text\_allow\_variable\_number\_of\_columns
Hive Text 입력에서 추가 컬럼(파일에 예상보다 많은 컬럼이 있는 경우)은 무시하고, 누락된 필드는 기본값으로 처리합니다.
## input\_format\_hive\_text\_collection\_items\_delimiter
Hive Text File에서 컬렉션(배열 또는 맵) 항목 사이를 구분하는 문자
## input\_format\_hive\_text\_fields\_delimiter
Hive Text File의 필드 구분자
## input\_format\_hive\_text\_map\_keys\_delimiter
Hive Text File에서 맵 키/값 쌍을 구분하는 구분자
## input\_format\_import\_nested\_json
중첩 객체를 포함한 JSON 데이터의 삽입을 활성화하거나 비활성화합니다. 지원되는 포맷: * [JSONEachRow](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow) 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨. 관련 항목: * `JSONEachRow` 포맷의 [중첩 구조 사용](/docs/ko/guides/clickhouse/data-formats/json/formats#accessing-nested-json-objects).
## input\_format\_ipv4\_default\_on\_conversion\_error
IPv4를 역직렬화할 때 변환 오류가 발생하면 예외를 발생시키는 대신 기본값을 사용합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_ipv6\_default\_on\_conversion\_error
IPV6 역직렬화 중 변환 오류가 발생하면 예외를 발생시키는 대신 기본값을 사용합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_compact\_allow\_variable\_number\_of\_columns
JSONCompact/JSONCompactEachRow 입력 포맷에서 행마다 컬럼 수가 달라도 허용합니다. 예상한 것보다 컬럼이 많은 행의 추가 컬럼은 무시하고, 누락된 컬럼은 기본값으로 처리합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_defaults\_for\_missing\_elements\_in\_named\_tuple
named tuple을 파싱할 때 JSON 객체에서 누락된 원소에 기본값을 삽입합니다. 이 설정은 `input_format_json_named_tuples_as_objects` 설정이 활성화된 경우에만 작동합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_empty\_as\_default
활성화하면 JSON 입력의 빈 필드를 기본값으로 대체합니다. 기본값 표현식이 복잡한 경우에는 `input_format_defaults_for_omitted_fields`도 함께 활성화해야 합니다. 가능한 값: * 0 — 비활성화. * 1 — 활성화.
## input\_format\_json\_ignore\_unknown\_keys\_in\_named\_tuple
이름이 지정된 Tuple용 JSON 객체에서 알 수 없는 키를 무시합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_ignore\_unnecessary\_fields
불필요한 필드는 무시하고 파싱하지 않습니다. 이 옵션을 활성화하면 형식이 잘못되었거나 중복된 필드가 있는 JSON 문자열에서 예외가 발생하지 않을 수 있습니다
## input\_format\_json\_infer\_array\_of\_dynamic\_from\_array\_of\_different\_types
활성화하면 스키마 추론 시 ClickHouse는 값의 데이터 타입이 서로 다른 JSON 배열에 Array(Dynamic) 타입을 사용합니다. 예시: ```sql theme={null} SET input_format_json_infer_array_of_dynamic_from_array_of_different_types=1; DESC format(JSONEachRow, '{"a" : [42, "hello", [1, 2, 3]]}'); ``` ```response theme={null} ┌─name─┬─type───────────┐ │ a │ Array(Dynamic) │ └──────┴────────────────┘ ``` ```sql theme={null} SET input_format_json_infer_array_of_dynamic_from_array_of_different_types=0; DESC format(JSONEachRow, '{"a" : [42, "hello", [1, 2, 3]]}'); ``` ```response theme={null} ┌─name─┬─type─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ a │ Tuple(Nullable(Int64), Nullable(String), Array(Nullable(Int64))) │ └──────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_infer\_incomplete\_types\_as\_strings
스키마 추론 중 데이터 샘플에서 `Null`/`{}`/`[]`만 포함된 JSON 키에 대해 String 타입을 사용할 수 있도록 허용합니다. JSON 포맷에서는 모든 값을 String으로 읽을 수 있으므로, 타입을 알 수 없는 키에 String 타입을 사용하면 스키마 추론 중 `Cannot determine type for column 'column_name' by first 25000 rows of data, most likely this column contains only Nulls or empty Arrays/Maps`와 같은 오류를 방지할 수 있습니다. 예시: ```sql theme={null} SET input_format_json_infer_incomplete_types_as_strings = 1, input_format_json_try_infer_named_tuples_from_objects = 1; DESCRIBE format(JSONEachRow, '{"obj" : {"a" : [1,2,3], "b" : "hello", "c" : null, "d" : {}, "e" : []}}'); SELECT * FROM format(JSONEachRow, '{"obj" : {"a" : [1,2,3], "b" : "hello", "c" : null, "d" : {}, "e" : []}}'); ``` 결과: ``` ┌─name─┬─type───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐ │ obj │ Tuple(a Array(Nullable(Int64)), b Nullable(String), c Nullable(String), d Nullable(String), e Array(Nullable(String))) │ │ │ │ │ │ └──────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘ ┌─obj────────────────────────────┐ │ ([1,2,3],'hello',NULL,'{}',[]) │ └────────────────────────────────┘ ``` 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_map\_as\_array\_of\_tuples
맵 컬럼을 튜플로 이루어진 JSON 배열로 역직렬화합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_max\_depth
JSON 필드의 최대 깊이입니다. 이는 엄격한 제한이 아니므로 정확히 적용되지 않을 수 있습니다.
## input\_format\_json\_named\_tuples\_as\_objects
named tuple 컬럼을 JSON 객체로 해석합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_read\_arrays\_as\_strings
JSON 입력 포맷에서 JSON 배열을 문자열로 파싱할 수 있도록 허용합니다. 예시: ```sql theme={null} SET input_format_json_read_arrays_as_strings = 1; SELECT arr, toTypeName(arr), JSONExtractArrayRaw(arr)[3] from format(JSONEachRow, 'arr String', '{"arr" : [1, "Hello", [1,2,3]]}'); ``` 결과: ``` ┌─arr───────────────────┬─toTypeName(arr)─┬─arrayElement(JSONExtractArrayRaw(arr), 3)─┐ │ [1, "Hello", [1,2,3]] │ String │ [1,2,3] │ └───────────────────────┴─────────────────┴───────────────────────────────────────────┘ ``` 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_read\_bools\_as\_numbers
JSON 입력 형식에서 bool을 숫자로 파싱할 수 있습니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_read\_bools\_as\_strings
JSON 입력 포맷에서 불리언 값을 문자열로 파싱할 수 있도록 허용합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_read\_numbers\_as\_strings
JSON 입력 포맷에서 숫자를 문자열로 읽을 수 있도록 합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_read\_objects\_as\_strings
JSON 입력 형식에서 JSON 객체를 문자열로 파싱할 수 있도록 허용합니다. 예시: ```sql theme={null} SET input_format_json_read_objects_as_strings = 1; CREATE TABLE test (id UInt64, obj String, date Date) ENGINE=Memory(); INSERT INTO test FORMAT JSONEachRow {"id" : 1, "obj" : {"a" : 1, "b" : "Hello"}, "date" : "2020-01-01"}; SELECT * FROM test; ``` 결과: ``` ┌─id─┬─obj──────────────────────┬───────date─┐ │ 1 │ {"a" : 1, "b" : "Hello"} │ 2020-01-01 │ └────┴──────────────────────────┴────────────┘ ``` 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_throw\_on\_bad\_escape\_sequence
JSON 입력 포맷에서 JSON 문자열에 잘못된 이스케이프 시퀀스가 포함된 경우 예외를 발생시킵니다. 비활성화하면 잘못된 이스케이프 시퀀스는 데이터에 그대로 유지됩니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_try\_infer\_named\_tuples\_from\_objects
활성화되면 스키마 추론 중에 ClickHouse가 JSON 객체에서 이름이 지정된 Tuple을 추론하려고 시도합니다. 그 결과 생성되는 이름이 지정된 Tuple에는 샘플 데이터의 해당 JSON 객체들에 포함된 모든 원소가 들어갑니다. 예시: ```sql theme={null} SET input_format_json_try_infer_named_tuples_from_objects = 1; DESC format(JSONEachRow, '{"obj" : {"a" : 42, "b" : "Hello"}}, {"obj" : {"a" : 43, "c" : [1, 2, 3]}}, {"obj" : {"d" : {"e" : 42}}}') ``` 결과: ``` ┌─name─┬─type───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐ │ obj │ Tuple(a Nullable(Int64), b Nullable(String), c Array(Nullable(Int64)), d Tuple(e Nullable(Int64))) │ │ │ │ │ │ └──────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘ ``` 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_try\_infer\_numbers\_from\_strings
활성화하면 스키마 추론 중에 ClickHouse가 문자열 필드의 값을 숫자로 추론합니다. JSON 데이터에 따옴표로 묶인 UInt64 숫자가 포함된 경우 유용할 수 있습니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
## input\_format\_json\_use\_string\_type\_for\_ambiguous\_paths\_in\_named\_tuples\_inference\_from\_objects
JSON 객체에서 이름이 지정된 Tuple을 추론할 때 경로가 모호하면 예외 대신 String type을 사용합니다
## input\_format\_json\_validate\_types\_from\_metadata
JSON/JSONCompact/JSONColumnsWithMetadata 입력 형식에서 이 설정이 1로 지정되면, 입력 데이터의 메타데이터에 있는 타입을 테이블의 해당 컬럼 타입과 비교합니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_max\_block\_size\_bytes
입력 형식에서 데이터를 파싱하는 동안 생성되는 블록의 크기를 바이트 단위로 제한합니다. 블록이 ClickHouse 측에서 생성되는 행 기반 입력 형식에서 사용됩니다. 0은 바이트 단위 크기 제한이 없음을 의미합니다.
## input\_format\_max\_block\_wait\_ms
행 기반 입력 형식에서 파싱 중 블록을 내보내기 전에 대기할 수 있는 최대 시간을 밀리초 단위로 제한합니다. 0은 제한이 없음을 의미합니다. 이 옵션은 `input_format_connection_handling`이 활성화된 경우에만 동작합니다. 값을 설정하면 병렬 파싱도 비활성화되며 중복 제거도 불가능해집니다. 스트리밍 방식으로 삽입할 때는 `min_insert_block_size_rows=0` 및 `min_insert_block_size_bytes=0`도 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 파싱된 블록이 해당 임계값에 도달할 때까지 block squashing 단계에서 메모리에 계속 누적될 수 있어, 시의적절한 삽입이 이루어지지 않을 수 있습니다. **예시: Wikipedia 최근 변경 사항을 ClickHouse로 스트리밍 삽입하기** ```bash theme={null} clickhouse-client --query 'CREATE TABLE wikipedia_edits (data JSON)' curl -sS --globoff -H 'Accept: application/json' --no-buffer \ 'https://stream.wikimedia.org/v2/stream/recentchange' \ | clickhouse-client \ --query 'INSERT INTO wikipedia_edits FORMAT JSONAsObject' \ --input_format_max_block_wait_ms 1000 \ --input_format_connection_handling 1 \ --min_insert_block_size_rows 0 \ --min_insert_block_size_bytes 0 ```
## input\_format\_max\_bytes\_to\_read\_for\_schema\_inference
자동 스키마 추론을 위해 읽을 수 있는 데이터의 최대 바이트 수입니다.
## input\_format\_max\_rows\_to\_read\_for\_schema\_inference
자동 스키마 추론을 위해 읽을 데이터의 최대 행 수입니다.
## input\_format\_msgpack\_number\_of\_columns
삽입된 MsgPack 데이터의 컬럼 수입니다. 데이터에서 자동으로 스키마를 추론할 때 사용됩니다.
## input\_format\_mysql\_dump\_map\_column\_names
MySQL dump의 테이블 컬럼과 ClickHouse 테이블 컬럼을 이름 기준으로 매칭합니다
## input\_format\_mysql\_dump\_table\_name
데이터를 읽을 MySQL dump의 테이블 이름
## input\_format\_native\_allow\_types\_conversion
Native 입력 형식에서 데이터 타입 변환 허용
## input\_format\_native\_decode\_types\_in\_binary\_format
Native 입력 형식에서 타입 이름 대신 바이너리 형식으로 데이터 타입을 읽습니다
## input\_format\_null\_as\_default
이 설정은 해당 필드의 데이터 타입이 [널 허용](/docs/ko/reference/data-types/nullable)이 아닌 경우, [NULL](/docs/ko/reference/syntax#literals) 필드를 [기본값(default value)](/docs/ko/reference/statements/create/table#default_values)으로 초기화할지 여부를 제어합니다. 컬럼 타입이 널 허용이 아니고 이 설정이 비활성화되어 있으면 `NULL`을 삽입할 때 예외가 발생합니다. 컬럼 타입이 널 허용이면 이 설정과 관계없이 `NULL` 값이 그대로 삽입됩니다. 이 설정은 대부분의 입력 형식에 적용됩니다. 복잡한 기본 표현식의 경우 `input_format_defaults_for_omitted_fields`도 함께 활성화해야 합니다. 가능한 값: * 0 — 널 허용이 아닌 컬럼에 `NULL`을 삽입하면 예외가 발생합니다. * 1 — `NULL` 필드는 컬럼의 기본값으로 초기화됩니다.
## input\_format\_orc\_allow\_missing\_columns
ORC 입력 형식을 읽을 때 누락된 컬럼을 허용합니다
## input\_format\_orc\_case\_insensitive\_column\_matching
ORC 컬럼을 CH 컬럼과 매칭할 때 대소문자를 구분하지 않습니다.
## input\_format\_orc\_dictionary\_as\_low\_cardinality
ORC 파일을 읽을 때 ORC 딕셔너리로 인코딩된 컬럼을 LowCardinality 컬럼으로 처리합니다.
## input\_format\_orc\_filter\_push\_down
ORC 파일을 읽을 때 ORC metadata의 WHERE/PREWHERE 표현식, 최소/최대 통계 또는 블룸 필터를 기준으로 전체 stripe 또는 row group을 건너뜁니다.
## input\_format\_orc\_reader\_time\_zone\_name
ORC 행 리더의 시간대 이름입니다. 기본 ORC 행 리더의 시간대는 GMT입니다.
## input\_format\_orc\_row\_batch\_size
ORC stripe를 읽을 때의 배치 크기입니다.
## input\_format\_orc\_skip\_columns\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
ORC 포맷에서 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 컬럼을 건너뜁니다
## input\_format\_orc\_use\_fast\_decoder
더 빠른 ORC 디코더 구현을 사용합니다.
## input\_format\_parallel\_parsing
데이터 포맷을 순서를 유지한 채 병렬로 파싱할지 설정합니다. [TabSeparated (TSV)](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TabSeparated), [TSKV](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TSKV), [CSV](/docs/ko/reference/formats/CSV/CSV), [JSONEachRow](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow) 포맷에서만 지원됩니다. 가능한 값: * 1 — 활성화됨. * 0 — 비활성화됨.
## input\_format\_parquet\_allow\_geoparquet\_parser
geo 컬럼 파서를 사용해 Array(UInt8)을 Point/Linestring/Polygon/MultiLineString/MultiPolygon 타입으로 변환합니다
## input\_format\_parquet\_allow\_missing\_columns
Parquet 입력 형식을 읽을 때 누락된 컬럼을 허용합니다
## input\_format\_parquet\_bloom\_filter\_push\_down
Parquet 파일을 읽을 때 Parquet 메타데이터의 WHERE 표현식과 블룸 필터를 기반으로 row group 전체를 건너뜁니다.
## input\_format\_parquet\_case\_insensitive\_column\_matching
Parquet 컬럼을 CH 컬럼과 매칭할 때 대소문자를 구분하지 않습니다.
## input\_format\_parquet\_enable\_json\_parsing
Parquet 파일을 읽을 때 JSON 컬럼을 ClickHouse의 JSON 컬럼으로 파싱합니다.
## input\_format\_parquet\_enable\_row\_group\_prefetch
Parquet 파싱 중 row group 프리페치를 활성화합니다. 현재는 단일 스레드 파싱에서만 프리페치를 수행할 수 있습니다.
## input\_format\_parquet\_filter\_push\_down
Parquet 파일을 읽을 때 WHERE/PREWHERE 표현식과 Parquet 메타데이터에 있는 최소/최대 통계를 바탕으로 전체 row group을 건너뜁니다.
## input\_format\_parquet\_local\_file\_min\_bytes\_for\_seek
Parquet 입력 형식에서 로컬 읽기(file)가 ignore를 사용해 읽는 대신 seek를 수행하는 데 필요한 최소 바이트 수
## input\_format\_parquet\_local\_time\_as\_utc
isAdjustedToUTC=false인 Parquet 타임스탬프에 대해 스키마 추론 시 사용할 데이터 타입을 결정합니다. true이면 DateTime64(..., 'UTC')를, false이면 DateTime64(...)를 사용합니다. ClickHouse에는 로컬 wall-clock time을 위한 데이터 타입이 없으므로 두 동작 모두 완전히 올바르지는 않습니다. 다소 역설적으로 보일 수 있지만, 'UTC' 타임스탬프를 String으로 포맷하면 올바른 로컬 시간 표현이 생성되므로 'true' 쪽이 아마도 덜 부정확한 선택입니다.
## input\_format\_parquet\_max\_block\_size
Parquet 리더의 최대 블록 크기입니다.
## input\_format\_parquet\_memory\_high\_watermark
Parquet 리더 v3의 대략적인 메모리 한도입니다. 병렬로 읽을 수 있는 row group 또는 컬럼 수를 제한합니다. 하나의 쿼리에서 여러 파일을 읽는 경우 이 제한은 해당 파일들 전체의 총 메모리 사용량에 적용됩니다.
## input\_format\_parquet\_memory\_low\_watermark
메모리 사용량이 임계값보다 낮을 때 프리페치를 더 적극적으로 예약합니다. 예를 들어 네트워크를 통해 읽어야 하는 작은 블룸 필터가 많은 경우에 유용할 수 있습니다.
## input\_format\_parquet\_page\_filter\_push\_down
컬럼 인덱스의 최소/최대값을 사용해 페이지를 건너뜁니다.
## input\_format\_parquet\_prefer\_block\_bytes
Parquet 리더가 출력하는 블록의 평균 바이트 수
## input\_format\_parquet\_preserve\_order
Parquet 파일을 읽을 때 행이 재정렬되지 않도록 합니다. 일반적으로 행 순서는 보장되지 않고, 쿼리 파이프라인의 다른 부분에서 이 순서가 깨질 수 있으므로 권장하지 않습니다. 대신 `ORDER BY _row_number`를 사용하세요.
## input\_format\_parquet\_skip\_columns\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
Parquet 포맷에서 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 컬럼을 건너뜁니다
## input\_format\_parquet\_use\_offset\_index
페이지 필터링을 사용하지 않을 때 Parquet 파일에서 페이지를 읽는 방식을 약간 조정합니다.
## input\_format\_parquet\_verify\_checksums
Parquet 파일을 읽을 때 페이지 체크섬을 검증합니다.
## input\_format\_protobuf\_flatten\_google\_wrappers
일반 비중첩 컬럼에 대해 Google 래퍼를 활성화합니다. 예를 들어 String 컬럼 'str'에 google.protobuf.StringValue 'str'를 사용할 수 있습니다. 널 허용 컬럼에서는 비어 있는 래퍼를 기본값으로 인식하고, 누락된 값은 NULL로 인식합니다.
## input\_format\_protobuf\_oneof\_presence
특수 열에 enum 값을 설정하여 protobuf oneof에서 발견된 필드를 나타냅니다
## input\_format\_protobuf\_skip\_fields\_with\_unsupported\_types\_in\_schema\_inference
Protobuf 포맷의 스키마 추론 시 지원되지 않는 타입의 필드를 건너뜁니다
## input\_format\_record\_errors\_file\_path
텍스트 형식(CSV, TSV)을 읽는 동안 발생하는 오류를 기록하는 데 사용하는 파일 경로입니다.
## input\_format\_skip\_unknown\_fields
추가 데이터의 삽입을 건너뛸지 여부를 활성화하거나 비활성화합니다. 데이터를 쓸 때 입력 데이터에 대상 테이블에 존재하지 않는 컬럼이 포함되어 있으면 ClickHouse는 예외를 발생시킵니다. 스키핑이 활성화되면 ClickHouse는 추가 데이터를 삽입하지 않으며 예외도 발생시키지 않습니다. 지원되는 포맷: * [JSONEachRow](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow) (및 기타 JSON 포맷) * [BSONEachRow](/docs/ko/reference/formats/BSONEachRow) (및 기타 JSON 포맷) * [TSKV](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TSKV) * 접미사 WithNames/WithNamesAndTypes가 붙는 모든 포맷 * [MySQLDump](/docs/ko/reference/formats/MySQLDump) * [Native](/docs/ko/reference/formats/Native) 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨.
## input\_format\_try\_infer\_dates
활성화되면 ClickHouse는 형식의 스키마 추론에서 문자열 필드로부터 `Date` 유형을 추론하려고 합니다. 입력 데이터의 한 컬럼에 있는 모든 필드가 날짜로 성공적으로 파싱되면 결과 유형은 `Date`가 되고, 하나라도 날짜로 파싱되지 않으면 결과 유형은 `String`이 됩니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_try\_infer\_datetimes
활성화되면 ClickHouse는 텍스트 형식의 스키마 추론에서 문자열 필드로부터 `DateTime64` 유형을 추론하려고 합니다. 입력 데이터의 한 컬럼에 있는 모든 필드가 datetime으로 성공적으로 파싱되면 결과 유형은 `DateTime64`가 되며, 하나 이상의 필드가 datetime으로 파싱되지 않으면 결과 유형은 `String`이 됩니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_try\_infer\_datetimes\_only\_datetime64
input\_format\_try\_infer\_datetimes가 활성화되면 DateTime 타입은 추론하지 않고 DateTime64만 추론합니다
## input\_format\_try\_infer\_exponent\_floats
형식에서 스키마 추론을 수행할 때 지수 표기법의 부동소수점 수를 추론하도록 시도합니다(JSON은 예외이며, 지수 표기법 숫자는 항상 추론됩니다)
## input\_format\_try\_infer\_integers
활성화하면 ClickHouse는 형식의 스키마 추론에서 부동소수점 값 대신 정수를 추론하려고 합니다. 입력 데이터의 해당 컬럼에 있는 숫자가 모두 정수이면 결과 유형은 `Int64`이고, 숫자 중 하나라도 부동소수점 값이면 결과 유형은 `Float64`입니다. 기본적으로 활성화되어 있습니다.
## input\_format\_try\_infer\_variants
활성화하면 ClickHouse는 텍스트 형식의 스키마 추론에서 컬럼/배열 원소에 가능한 타입이 둘 이상인 경우 [`Variant`](/docs/ko/reference/data-types/variant) 타입 추론을 시도합니다. 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨.
## input\_format\_tsv\_allow\_variable\_number\_of\_columns
TSV 입력에서 추가 컬럼(파일에 예상보다 많은 컬럼이 있는 경우)은 무시하고, 누락된 필드는 기본값으로 처리합니다
## input\_format\_tsv\_crlf\_end\_of\_line
true로 설정하면 file 함수가 `\n` 대신 `\r\n`을 사용하는 TSV 포맷을 읽습니다.
## input\_format\_tsv\_detect\_header
TSV 포맷에서 이름과 타입이 포함된 헤더를 자동으로 감지합니다
## input\_format\_tsv\_empty\_as\_default
TSV 입력에서 빈 필드를 기본값으로 간주합니다.
## input\_format\_tsv\_enum\_as\_number
TSV 포맷에서 삽입된 enum 값을 enum 인덱스로 간주합니다.
## input\_format\_tsv\_skip\_first\_lines
TSV 포맷 데이터의 시작 부분에서 지정한 수의 줄을 건너뜁니다
## input\_format\_tsv\_skip\_trailing\_empty\_lines
TSV 포맷에서 끝부분의 빈 줄을 건너뜁니다
## input\_format\_tsv\_use\_best\_effort\_in\_schema\_inference
TSV 포맷에서 스키마를 추론할 때 일부 조정과 휴리스틱을 사용합니다
## input\_format\_values\_accurate\_types\_of\_literals
Values 형식의 경우, Template를 사용해 표현식을 구문 분석하고 해석할 때 잠재적인 오버플로우 및 정밀도 문제를 방지하기 위해 리터럴의 실제 타입을 확인합니다.
## input\_format\_values\_deduce\_templates\_of\_expressions
Values 형식의 경우: 필드를 streaming parser로 구문 분석할 수 없으면 SQL parser를 실행하고, SQL 표현식의 Template을 추론한 다음, Template을 사용해 모든 행을 구문 분석한 후 모든 행에 대해 표현식을 해석합니다.
## input\_format\_values\_interpret\_expressions
Values 형식에서 필드를 streaming parser로 파싱할 수 없으면 SQL parser를 실행하여 이를 SQL 표현식으로 해석하려고 시도합니다.
## input\_format\_with\_names\_use\_header
데이터를 삽입할 때 컬럼 순서를 검사할지 여부를 설정합니다. 삽입 성능을 높이려면 입력 데이터의 컬럼 순서가 대상 테이블과 동일하다고 확신할 수 있는 경우 이 검사를 비활성화하는 것이 좋습니다. 지원되는 포맷: * [CSVWithNames](/docs/ko/reference/formats/CSV/CSVWithNames) * [CSVWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/CSV/CSVWithNamesAndTypes) * [TabSeparatedWithNames](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TabSeparatedWithNames) * [TabSeparatedWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TabSeparatedWithNamesAndTypes) * [JSONCompactEachRowWithNames](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactEachRowWithNames) * [JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes) * [JSONCompactStringsEachRowWithNames](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactStringsEachRowWithNames) * [JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes) * [RowBinaryWithNames](/docs/ko/reference/formats/RowBinary/RowBinaryWithNames) * [RowBinaryWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/RowBinary/RowBinaryWithNamesAndTypes) * [CustomSeparatedWithNames](/docs/ko/reference/formats/CustomSeparated/CustomSeparatedWithNames) * [CustomSeparatedWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/CustomSeparated/CustomSeparatedWithNamesAndTypes) 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨.
## input\_format\_with\_types\_use\_header
포맷 파서가 입력 데이터의 데이터 타입이 대상 테이블의 데이터 타입과 일치하는지 검사할지 여부를 제어합니다. 지원되는 포맷: * [CSVWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/CSV/CSVWithNamesAndTypes) * [TabSeparatedWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/TabSeparated/TabSeparatedWithNamesAndTypes) * [JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactEachRowWithNamesAndTypes) * [JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactStringsEachRowWithNamesAndTypes) * [RowBinaryWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/RowBinary/RowBinaryWithNamesAndTypes) * [CustomSeparatedWithNamesAndTypes](/docs/ko/reference/formats/CustomSeparated/CustomSeparatedWithNamesAndTypes) 가능한 값: * 0 — 비활성화됨. * 1 — 활성화됨.