> ## 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.

# Как выполнять запросы к данным в S3 бакете

> Узнайте, как выполнять запросы к данным в S3 бакете с помощью chDB.

Значительная часть мировых данных хранится в S3 бакетах Amazon.
В этом руководстве показано, как выполнять запросы к этим данным с помощью chDB.

<div id="setup">
  ## Настройка
</div>

Сначала создадим виртуальное окружение:

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

А теперь установим chDB.
Убедитесь, что у вас установлена версия 2.0.2 или выше:

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

А теперь установим IPython:

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

В оставшейся части руководства мы будем использовать `ipython` для запуска команд. Чтобы запустить его, выполните:

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

Вы также можете использовать этот код в Python-скрипте или в вашем любимом ноутбуке.

<div id="listing-files-in-an-s3-bucket">
  ## Список файлов в S3 бакете
</div>

Начнем с вывода списка всех файлов в [S3 бакете с отзывами Amazon](/docs/ru/get-started/sample-datasets/amazon-reviews).
Для этого можно использовать [табличную функцию `s3`](/docs/ru/reference/functions/table-functions/s3) и передать путь к файлу или символ подстановки для набора файлов.

<Tip>
  Если передать только имя бакета, будет сгенерировано исключение.
</Tip>

Мы также будем использовать формат ввода [`One`](/docs/ru/reference/formats/One), чтобы файл не разбирался; вместо этого для каждого файла будет возвращаться одна строка, и мы сможем получить доступ к файлу через виртуальный столбец `_file`, а к пути — через виртуальный столбец `_path`.

```python theme={null}
import chdb

chdb.query("""
SELECT
    _file,
    _path
FROM s3('s3://datasets-documentation/amazon_reviews/*.parquet', One)
SETTINGS output_format_pretty_row_numbers=0
""", 'PrettyCompact')
```

```text theme={null}
┌─_file───────────────────────────────┬─_path─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ amazon_reviews_2010.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2010.snappy.parquet  │
│ amazon_reviews_1990s.snappy.parquet │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_1990s.snappy.parquet │
│ amazon_reviews_2013.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2013.snappy.parquet  │
│ amazon_reviews_2015.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2015.snappy.parquet  │
│ amazon_reviews_2014.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2014.snappy.parquet  │
│ amazon_reviews_2012.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2012.snappy.parquet  │
│ amazon_reviews_2000s.snappy.parquet │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2000s.snappy.parquet │
│ amazon_reviews_2011.snappy.parquet  │ datasets-documentation/amazon_reviews/amazon_reviews_2011.snappy.parquet  │
└─────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

Этот бакет содержит только файлы Parquet.

<div id="querying-files-in-an-s3-bucket">
  ## Запросы к файлам в S3 бакете
</div>

Теперь давайте разберёмся, как выполнять запросы к этим файлам.
Если нужно подсчитать количество строк в каждом из этих файлов, выполните следующий запрос:

```python theme={null}
chdb.query("""
SELECT
    _file,
    count() AS count,
    formatReadableQuantity(count) AS readableCount    
FROM s3('s3://datasets-documentation/amazon_reviews/*.parquet')
GROUP BY ALL
SETTINGS output_format_pretty_row_numbers=0
""", 'PrettyCompact')
```

```text theme={null}
┌─_file───────────────────────────────┬────count─┬─readableCount───┐
│ amazon_reviews_2013.snappy.parquet  │ 28034255 │ 28.03 million   │
│ amazon_reviews_1990s.snappy.parquet │   639532 │ 639.53 thousand │
│ amazon_reviews_2011.snappy.parquet  │  6112495 │ 6.11 million    │
│ amazon_reviews_2015.snappy.parquet  │ 41905631 │ 41.91 million   │
│ amazon_reviews_2012.snappy.parquet  │ 11541011 │ 11.54 million   │
│ amazon_reviews_2000s.snappy.parquet │ 14728295 │ 14.73 million   │
│ amazon_reviews_2014.snappy.parquet  │ 44127569 │ 44.13 million   │
│ amazon_reviews_2010.snappy.parquet  │  3868472 │ 3.87 million    │
└─────────────────────────────────────┴──────────┴─────────────────┘
```

Мы также можем передать HTTP URI S3 бакета и получить те же результаты:

```python theme={null}
chdb.query("""
SELECT
    _file,
    count() AS count,
    formatReadableQuantity(count) AS readableCount    
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/amazon_reviews/*.parquet')
GROUP BY ALL
SETTINGS output_format_pretty_row_numbers=0
""", 'PrettyCompact')
```

Давайте посмотрим на схему этих файлов Parquet с помощью оператора `DESCRIBE`:

```python theme={null}
chdb.query("""
DESCRIBE s3('s3://datasets-documentation/amazon_reviews/*.parquet')
SETTINGS describe_compact_output=1
""", 'PrettyCompact')
```

```text theme={null}
    ┌─name──────────────┬─type─────────────┐
 1. │ review_date       │ Nullable(UInt16) │
 2. │ marketplace       │ Nullable(String) │
 3. │ customer_id       │ Nullable(UInt64) │
 4. │ review_id         │ Nullable(String) │
 5. │ product_id        │ Nullable(String) │
 6. │ product_parent    │ Nullable(UInt64) │
 7. │ product_title     │ Nullable(String) │
 8. │ product_category  │ Nullable(String) │
 9. │ star_rating       │ Nullable(UInt8)  │
10. │ helpful_votes     │ Nullable(UInt32) │
11. │ total_votes       │ Nullable(UInt32) │
12. │ vine              │ Nullable(Bool)   │
13. │ verified_purchase │ Nullable(Bool)   │
14. │ review_headline   │ Nullable(String) │
15. │ review_body       │ Nullable(String) │
    └───────────────────┴──────────────────┘
```

Теперь давайте определим категории товаров с наибольшим количеством отзывов, а также вычислим средний рейтинг в звёздах:

```python theme={null}
chdb.query("""
SELECT product_category, count() AS reviews, round(avg(star_rating), 2) as avg
FROM s3('s3://datasets-documentation/amazon_reviews/*.parquet')
GROUP BY ALL
LIMIT 10
""", 'PrettyCompact')
```

```text theme={null}
    ┌─product_category─┬──reviews─┬──avg─┐
 1. │ Toys             │  4864056 │ 4.21 │
 2. │ Apparel          │  5906085 │ 4.11 │
 3. │ Luggage          │   348644 │ 4.22 │
 4. │ Kitchen          │  4880297 │ 4.21 │
 5. │ Books            │ 19530930 │ 4.34 │
 6. │ Outdoors         │  2302327 │ 4.24 │
 7. │ Video            │   380596 │ 4.19 │
 8. │ Grocery          │  2402365 │ 4.31 │
 9. │ Shoes            │  4366757 │ 4.24 │
10. │ Jewelry          │  1767667 │ 4.14 │
    └──────────────────┴──────────┴──────┘
```

<div id="querying-files-in-a-private-s3-bucket">
  ## Выполнение запросов к файлам в приватном S3 бакете
</div>

Если мы выполняем запросы к файлам в приватном S3 бакете, нужно передать ключ доступа и секретный ключ.
Эти учетные данные можно передать в табличную функцию `s3`:

```python theme={null}
chdb.query("""
SELECT product_category, count() AS reviews, round(avg(star_rating), 2) as avg
FROM s3('s3://datasets-documentation/amazon_reviews/*.parquet', 'access-key', 'secret')
GROUP BY ALL
LIMIT 10
""", 'PrettyCompact')
```

<Note>
  Этот запрос не сработает, потому что бакет публичный!
</Note>

Альтернативный способ — использовать [именованные коллекции](/docs/ru/concepts/features/configuration/server-config/named-collections), но chDB пока не поддерживает этот подход.