gcs - ClickHouse Documentation

Fornece uma interface semelhante a uma tabela para SELECT e INSERT de dados do Google Cloud Storage. Requer o papel do IAM Storage Object User. Este é um alias da função de tabela s3. Se você tiver várias réplicas no cluster, poderá usar a função s3Cluster (que funciona com GCS) para paralelizar inserções.

Sintaxe

gcs(url [, NOSIGN | hmac_key, hmac_secret] [,format] [,structure] [,compression_method] [,partition_strategy])
gcs(named_collection[, option=value [,..]])

GCSA função de tabela GCS se integra ao Google Cloud Storage usando a API XML do GCS e chaves HMAC. Consulte a documentação de interoperabilidade do Google para mais detalhes sobre o endpoint e o HMAC.

Argumentos

Argumento	Descrição
`url`	Caminho do bucket para o arquivo. Suporta os seguintes curingas no modo somente leitura: ``, `*`, `?`, `{abc,def}` e `{N..M}`, em que `N`, `M` — números, `'abc'`, `'def'` — strings.
`NOSIGN`	Se esta palavra-chave for fornecida no lugar das credenciais, nenhuma requisição será assinada.
`hmac_key` and `hmac_secret`	Chaves que especificam as credenciais a serem usadas com o endpoint informado. Opcional.
`format`	O formato do arquivo.
`structure`	Estrutura da tabela. Formato `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
`compression_method`	O parâmetro é opcional. Valores aceitos: `none`, `gzip` ou `gz`, `brotli` ou `br`, `xz` ou `LZMA`, `zstd` ou `zst`. Por padrão, o método de compressão é detectado automaticamente pela extensão do arquivo.
`partition_strategy`	Opcional. Valores aceitos: `wildcard` ou `hive`. `wildcard` requer `{_partition_id}` no caminho. É o padrão apenas quando `compatibility` é anterior à `26.6`; caso contrário, inclusive quando os padrões atuais se aplicam, o padrão é `hive`.

GCSO caminho do GCS tem este formato, pois o endpoint da Google XML API é diferente do da JSON API:

  https://storage.googleapis.com/<bucket>/<folder>/<filename(s)>

e não ~~https://storage.cloud.google.com~~.

Os argumentos também podem ser passados usando coleções nomeadas. Nesse caso, url, format, structure, compression_method, partition_strategy funcionam da mesma forma, e alguns parâmetros extras são aceitos:

Parâmetro	Descrição
`access_key_id`	`hmac_key`, opcional.
`secret_access_key`	`hmac_secret`, opcional.
`filename`	Acrescentado à URL, se especificado.
`use_environment_credentials`	Habilitado por padrão, permite passar parâmetros extras usando as variáveis de ambiente `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`, `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI`, `AWS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN`, `AWS_EC2_METADATA_DISABLED`.
`no_sign_request`	Desabilitado por padrão.
`expiration_window_seconds`	O valor padrão é 120.

Valor retornado

Uma tabela com a estrutura especificada para ler ou gravar dados no arquivo especificado.

Exemplos

Selecionando as duas primeiras linhas do arquivo do GCS https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/data.csv.gz. O método de compressão é detectado automaticamente pela extensão de arquivo .gz:

SELECT *
FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
LIMIT 2;

┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│       1 │       2 │       3 │
│       3 │       2 │       1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘

A mesma consulta acima, mas com o método de compressão gzip especificado explicitamente em vez de depender da autodetecção:

SELECT *
FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip')
LIMIT 2;

┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│       1 │       2 │       3 │
│       3 │       2 │       1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘

Uso

Suponha que temos vários arquivos com as seguintes URIs no GCS:

Conte o número de linhas nos arquivos que terminam com os números de 1 a 3:

SELECT count(*)
FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')

┌─count()─┐
│      18 │
└─────────┘

Conte o total de linhas em todos os arquivos nestes dois diretórios:

SELECT count(*)
FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')

┌─count()─┐
│      24 │
└─────────┘

Se a lista de arquivos contiver intervalos numéricos com zeros à esquerda, use a construção com chaves para cada dígito separadamente ou use ?.

Conte o número total de linhas em arquivos chamados file-000.csv, file-001.csv, … , file-999.csv:

SELECT count(*)
FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');

┌─count()─┐
│      12 │
└─────────┘

Insira dados no arquivo test-data.csv.gz:

INSERT INTO FUNCTION gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2);

Insira dados no arquivo test-data.csv.gz a partir de uma tabela existente:

INSERT INTO FUNCTION gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
SELECT name, value FROM existing_table;

O glob ** pode ser usado para percorrer diretórios de forma recursiva. Considere o exemplo abaixo: ele buscará todos os arquivos do diretório my-test-bucket-768 recursivamente:

SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/**', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip');

O trecho abaixo obtém dados de todos os arquivos test-data.csv.gz de qualquer pasta dentro do diretório my-test-bucket, de forma recursiva:

SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/**/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip');

Para casos de uso em produção, recomenda-se usar coleções nomeadas. Veja o exemplo:

CREATE NAMED COLLECTION creds AS
        access_key_id = '***',
        secret_access_key = '***';
SELECT count(*)
FROM gcs(creds, url='https://s3-object-url.csv')

Gravação particionada

Se você especificar a expressão PARTITION BY ao inserir dados na tabela GCS, será criado um arquivo separado para cada valor de partição. Dividir os dados em arquivos separados ajuda a aumentar a eficiência das operações de leitura. Quando compatibility está definido como 26.6 ou posterior, ou quando os padrões atuais se aplicam, hive é a estratégia de partição padrão. Como caminhos que contêm {_partition_id} exigem wildcard, os exemplos a seguir definem partition_strategy='wildcard' explicitamente. Exemplos

Usar o ID da partição em uma chave cria arquivos separados:

INSERT INTO TABLE FUNCTION
    gcs('http://bucket.amazonaws.com/my_bucket/file_{_partition_id}.csv', 'CSV', 'a String, b UInt32, c UInt32', partition_strategy='wildcard')
    PARTITION BY a VALUES ('x', 2, 3), ('x', 4, 5), ('y', 11, 12), ('y', 13, 14), ('z', 21, 22), ('z', 23, 24);

Como resultado, os dados são gravados em três arquivos: file_x.csv, file_y.csv e file_z.csv.

Usar o ID da partição no nome do bucket cria arquivos em buckets diferentes:

INSERT INTO TABLE FUNCTION
    gcs('http://bucket.amazonaws.com/my_bucket_{_partition_id}/file.csv', 'CSV', 'a UInt32, b UInt32, c UInt32', partition_strategy='wildcard')
    PARTITION BY a VALUES (1, 2, 3), (1, 4, 5), (10, 11, 12), (10, 13, 14), (20, 21, 22), (20, 23, 24);

Como resultado, os dados são gravados em três arquivos, em buckets diferentes: my_bucket_1/file.csv, my_bucket_10/file.csv e my_bucket_20/file.csv.

​Sintaxe

​Argumentos

​Valor retornado

​Exemplos

​Uso

​Gravação particionada

​Relacionados

Sintaxe

Argumentos

Valor retornado

Exemplos

Uso

Gravação particionada

Relacionados