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# Guia de início rápido para Managed Postgres

> Experimente o desempenho do Postgres com tecnologia NVMe e adicione analytics em tempo real com integração nativa com o ClickHouse

Esta página aborda o provisionamento do ClickHouse Managed Postgres, o carregamento de dados, a replicação para o ClickHouse e a execução de consultas, tudo pela linha de comando com a [ClickHouse CLI](/docs/pt-BR/products/cloud/features/cli) (`clickhousectl`) e `psql`. Os comandos são não interativos; o `clickhousectl` gera JSON com `--json`.

<div id="prerequisites">
  ## Pré-requisitos
</div>

Instale a ClickHouse CLI:

```bash theme={null}
curl https://clickhouse.com/cli | sh
```

Você também precisa do `psql` (ferramentas do cliente PostgreSQL; no macOS, `brew install libpq`) e do `jq`.

Operações de escrita (criação, exclusão) exigem [autenticação por chave de API](/docs/pt-BR/products/cloud/features/admin-features/api/openapi); o login via OAuth é somente leitura:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud auth login --api-key <YOUR_KEY> --api-secret <YOUR_SECRET>
```

Como alternativa, defina as variáveis de ambiente `CLICKHOUSE_CLOUD_API_KEY` e `CLICKHOUSE_CLOUD_API_SECRET`. Verifique com `clickhousectl cloud auth status`; deve haver uma entrada com escopo `read/write`.

<div id="part-1-create-and-load">
  ## Parte 1: Criar o Postgres e carregar os dados
</div>

<div id="create-postgres-service">
  ### Criar um serviço Postgres
</div>

Crie o serviço e salve a resposta; a senha é exibida apenas uma vez:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud postgres create \
  --name quickstart-pg \
  --region us-east-1 \
  --size c6gd.large \
  --pg-version 18 \
  --json > pg.json
```

A resposta inclui o ID do serviço, o hostname e uma string de conexão pronta para uso:

```json theme={null}
{
  "id": "3b5a3112-bf02-82d0-bd02-fbe67d5caa7a",
  "name": "quickstart-pg",
  "provider": "aws",
  "region": "us-east-1",
  "postgresVersion": "18",
  "size": "c6gd.large",
  "storageSize": 118,
  "haType": "none",
  "state": "creating",
  "createdAt": "2026-07-22T13:21:22Z",
  "hostname": "quickstart-pg-c1406b50.pg7dd324nz0a1qm1fqskxbjn7m.c0.us-east-1.aws.pg.clickhouse.cloud",
  "username": "postgres",
  "password": "vV6cfEr2p_-TzkCDrZOx",
  "connectionString": "postgres://postgres:vV6cfEr2p_-TzkCDrZOx@quickstart-pg-c1406b50.pg7dd324nz0a1qm1fqskxbjn7m.c0.us-east-1.aws.pg.clickhouse.cloud:5432/postgres?channel_binding=require",
  "isPrimary": true,
  "tags": []
}
```

Extraia o que será necessário para o restante deste guia:

```bash theme={null}
PG_ID=$(jq -r .id pg.json)
PG_URL=$(jq -r .connectionString pg.json)
```

Se a senha for perdida, gere uma nova com `clickhousectl cloud postgres reset-password $PG_ID --generate`.

<div id="wait-for-provisioning">
  ### Aguarde o provisionamento do serviço
</div>

O Provisioning leva alguns minutos. Verifique periodicamente até que o estado seja `running`:

```bash theme={null}
while [ "$(clickhousectl cloud postgres get "$PG_ID" --json | jq -r .state)" != "running" ]; do
  sleep 15
done
```

<div id="load-sample-data">
  ### Carregar dados de exemplo
</div>

Crie duas tabelas e insira 1 milhão de eventos usando o `psql`:

```bash theme={null}
psql "$PG_URL" <<'SQL'
\timing
CREATE TABLE events (
   event_id SERIAL PRIMARY KEY,
   event_name VARCHAR(255) NOT NULL,
   event_type VARCHAR(100),
   event_timestamp TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
   event_data JSONB,
   user_id INT,
   user_ip INET,
   is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
   created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
   updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE users (
   user_id SERIAL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(100),
   country VARCHAR(50),
   platform VARCHAR(50)
);

INSERT INTO events (event_name, event_type, event_timestamp, event_data, user_id, user_ip)
SELECT
   'Event ' || gs::text AS event_name,
   CASE
       WHEN random() < 0.5 THEN 'click'
       WHEN random() < 0.75 THEN 'view'
       WHEN random() < 0.9 THEN 'purchase'
       WHEN random() < 0.98 THEN 'signup'
       ELSE 'logout'
   END AS event_type,
   NOW() - INTERVAL '1 day' * (gs % 365) AS event_timestamp,
   jsonb_build_object('key', 'value' || gs::text, 'additional_info', 'info_' || (gs % 100)::text) AS event_data,
   GREATEST(1, LEAST(1000, FLOOR(POWER(random(), 2) * 1000) + 1)) AS user_id,
   ('192.168.1.' || ((gs % 254) + 1))::inet AS user_ip
FROM
   generate_series(1, 1000000) gs;

INSERT INTO users (name, country, platform)
SELECT
    first_names[first_idx] || ' ' || last_names[last_idx] AS name,
    CASE
        WHEN random() < 0.25 THEN 'India'
        WHEN random() < 0.5 THEN 'USA'
        WHEN random() < 0.7 THEN 'Germany'
        WHEN random() < 0.85 THEN 'China'
        ELSE 'Other'
    END AS country,
    CASE
        WHEN random() < 0.2 THEN 'iOS'
        WHEN random() < 0.4 THEN 'Android'
        WHEN random() < 0.6 THEN 'Web'
        WHEN random() < 0.75 THEN 'Windows'
        WHEN random() < 0.9 THEN 'MacOS'
        ELSE 'Linux'
    END AS platform
FROM
    generate_series(1, 1000) AS seq
    CROSS JOIN LATERAL (
        SELECT
            array['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Hank', 'Ivy', 'Jack', 'Liam', 'Olivia', 'Noah', 'Emma', 'Sophia', 'Benjamin', 'Isabella', 'Lucas', 'Mia', 'Amelia', 'Aarav', 'Riya', 'Arjun', 'Ananya', 'Wei', 'Li', 'Huan', 'Mei', 'Hans', 'Klaus', 'Greta', 'Sofia'] AS first_names,
            array['Smith', 'Johnson', 'Williams', 'Brown', 'Jones', 'Garcia', 'Miller', 'Davis', 'Martinez', 'Taylor', 'Anderson', 'Thomas', 'Jackson', 'White', 'Harris', 'Martin', 'Thompson', 'Moore', 'Lee', 'Perez', 'Sharma', 'Patel', 'Gupta', 'Reddy', 'Zhang', 'Wang', 'Chen', 'Liu', 'Schmidt', 'Müller', 'Weber', 'Fischer'] AS last_names,
            1 + (seq % 32) AS first_idx,
            1 + ((seq / 32)::int % 32) AS last_idx
    ) AS names;
SQL
```

```text theme={null}
Timing is on.
CREATE TABLE
Time: 86.029 ms
CREATE TABLE
Time: 80.962 ms
INSERT 0 1000000
Time: 7120.357 ms (00:07.120)
INSERT 0 1000
Time: 84.807 ms
```

A inserção de 1 milhão de linhas leva cerca de 7 segundos no `c6gd.large` (a menor configuração), graças ao armazenamento NVMe. Verifique com uma consulta; a contagem de linhas varia entre as execuções porque os dados são gerados com `random()`:

```bash theme={null}
psql "$PG_URL" -c "SELECT event_type, COUNT(*) FROM events GROUP BY event_type ORDER BY 2 DESC;"
```

<div id="part-2-replicate">
  ## Parte 2: Replicar para o ClickHouse
</div>

<div id="create-clickhouse-service">
  ### Criar um serviço do ClickHouse
</div>

Crie um serviço na mesma região e salve a resposta; a senha aparece apenas na resposta de criação:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud service create \
  --name quickstart-ch \
  --region us-east-1 \
  --json > ch.json

CH_ID=$(jq -r .service.id ch.json)
CH_PASSWORD=$(jq -r .password ch.json)
```

Aguarde até que ele esteja em execução; o ClickPipe requer um destino em execução:

```bash theme={null}
while [ "$(clickhousectl cloud service get "$CH_ID" --json | jq -r .state)" != "running" ]; do
  sleep 15
done
```

Para usar um serviço existente, defina `CH_ID` a partir de `clickhousectl cloud service list` e `CH_PASSWORD` como a senha do usuário `default`, que é necessária para a etapa `pg_clickhouse`.

<div id="replicate-to-clickhouse">
  ### Replique as tabelas para o ClickHouse
</div>

Crie um Postgres CDC ClickPipe no serviço do ClickHouse, apontando para o hostname do Managed Postgres. O pipe copia as linhas existentes e, em seguida, mantém o ClickHouse sincronizado com as alterações contínuas:

```bash theme={null}
PG_HOST=$(jq -r .hostname pg.json)
PG_PASSWORD=$(jq -r .password pg.json)

clickhousectl cloud clickpipe create postgres "$CH_ID" \
  --name quickstart-sync \
  --host "$PG_HOST" \
  --pg-database postgres \
  --username postgres \
  --password "$PG_PASSWORD" \
  --table-mapping public.events:public_events \
  --table-mapping public.users:public_users \
  --json > pipe.json

PIPE_ID=$(jq -r .id pipe.json)
```

Notas:

* As tabelas replicadas são gravadas no banco de dados `default` do serviço do ClickHouse, com os nomes definidos pelos destinos de `--table-mapping`
* A publication e o replication slot são criados automaticamente, com a publication restrita às tabelas mapeadas; passe `--publication-name` para usar uma gerenciada por você
* Use o hostname direto do Postgres; a replicação não é compatível com o PgBouncer

<div id="wait-for-pipe">
  ### Aguarde o pipe atingir o status `Running`
</div>

O pipe passa por `Provisioning`, `Setup` e, no caso de tabelas maiores, `Snapshot` antes de atingir `Running`, o que leva cerca de 4 minutos para o primeiro pipe em um service. `Failed` e `InternalError` são estados terminais:

```bash theme={null}
while :; do
  STATE=$(clickhousectl cloud clickpipe get "$CH_ID" "$PIPE_ID" --json | jq -r .state)
  case "$STATE" in
    Running) break ;;
    Failed|InternalError) echo "ClickPipe entered terminal state: $STATE" >&2; exit 1 ;;
  esac
  sleep 15
done
```

<div id="query-clickhouse">
  ### Consulte os dados replicados no ClickHouse
</div>

Execute SQL diretamente no serviço do ClickHouse pela CLI. A primeira chamada cria automaticamente um endpoint da Query API e uma chave de API com escopo no serviço:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud service query --id "$CH_ID" \
  --query "SELECT count() FROM public_events"
```

```text theme={null}
Provisioning Query API endpoint + key for service 'quickstart-ch'...
1000000
```

Novas gravações no Postgres são replicadas continuamente. Insira uma linha e faça consultas até que a contagem atinja 1,000,001 (normalmente em menos de um minuto):

```bash theme={null}
psql "$PG_URL" -c "INSERT INTO events (event_name, event_type, user_id, user_ip) VALUES ('cdc-test', 'click', 42, '10.0.0.1');"

while [ "$(clickhousectl cloud service query --id "$CH_ID" \
  --query "SELECT count() FROM public_events")" != "1000001" ]; do
  sleep 10
done
```

<div id="query-clickhouse-from-postgres">
  ### Consultar o ClickHouse no Postgres
</div>

A extensão [`pg_clickhouse`](/docs/pt-BR/products/managed-postgres/extensions/pg_clickhouse/introduction) permite que o Postgres atue como uma camada unificada de consulta para dados transacionais e analíticos. Obtenha o hostname HTTPS do ClickHouse e, em seguida, configure a extensão usando o `psql`:

```bash theme={null}
CH_HOST=$(clickhousectl cloud service get "$CH_ID" --json \
  | jq -r '.endpoints[] | select(.protocol=="https") | .host')

psql "$PG_URL" <<SQL
CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
CREATE SERVER ch FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
       OPTIONS(driver 'http', host '$CH_HOST', dbname 'default', port '8443');
CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER ch
       OPTIONS (user 'default', password '$CH_PASSWORD');
CREATE SCHEMA organization;
IMPORT FOREIGN SCHEMA "default" FROM SERVER ch INTO organization;
SQL
```

O heredoc está sem aspas de propósito, para que o shell substitua `$CH_HOST` e `$CH_PASSWORD` antes que o SQL chegue ao Postgres. As tabelas replicadas agora estão visíveis como tabelas estrangeiras no schema `organization`; as consultas sobre elas são executadas no ClickHouse.

Em testes no `c6gd.large` com este conjunto de dados, as consultas analíticas são executadas de 6 a 9 vezes mais rápido por meio das tabelas estrangeiras (por exemplo, um GROUP BY com 5 agregações: 176 ms via ClickHouse vs 1.133 ms localmente; um JOIN com agregações: 298 ms vs 2.764 ms).

<div id="cleanup-resources">
  ## Limpeza
</div>

Exclua primeiro o ClickPipe e depois o serviço Postgres. Ao excluir um serviço, todos os dados dele são removidos permanentemente:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud clickpipe delete "$CH_ID" "$PIPE_ID"
clickhousectl cloud postgres delete "$PG_ID"
```

Um serviço do ClickHouse em execução não pode ser excluído diretamente. Pare-o, aguarde até `stopped` e depois exclua:

```bash theme={null}
clickhousectl cloud service stop "$CH_ID"

while [ "$(clickhousectl cloud service get "$CH_ID" --json | jq -r .state)" != "stopped" ]; do
  sleep 10
done

clickhousectl cloud service delete "$CH_ID"
```