Справочная документация pg_clickhouse

Описание

pg_clickhouse — это расширение PostgreSQL, которое позволяет выполнять удалённые запросы к базам данных ClickHouse, в том числе через [обёртка сторонних данных]. Оно поддерживает PostgreSQL 13 и выше, а также ClickHouse 23.3 и выше.

Начало работы

Проще всего попробовать pg_clickhouse с помощью [Docker-образа], который представляет собой стандартный Docker-образ PostgreSQL с расширениями pg_clickhouse и re2:

docker run --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
       -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18
docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres

См. руководство, чтобы узнать, как импортировать таблицы ClickHouse и делегировать выполнение запросов.

Использование

CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
       OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');
CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (user 'default');
CREATE SCHEMA taxi;
IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

Политика версионирования

pg_clickhouse придерживается Semantic Versioning для своих публичных релизов.

Основная версия увеличивается при изменениях API
Дополнительная версия увеличивается при обратно совместимых изменениях SQL
Номер патча увеличивается при изменениях только в бинарном файле

После установки PostgreSQL отслеживает два варианта версии:

Версия библиотеки (определяемая PG_MODULE_MAGIC в PostgreSQL 18 и выше) включает полную семантическую версию, которая видна в выводе функции pgch_version() или функции Postgres pg_get_loaded_modules().
Версия расширения (определяемая в control-файле) включает только основную и дополнительную версии, которые видны в таблице pg_catalog.pg_extension, в выводе функции pg_available_extension_versions() и в \dx pg_clickhouse.

На практике это означает, что релиз, в котором увеличивается номер патча, например с v0.1.0 до v0.1.1, приносит пользу всем базам данных, в которых загружена v0.1, и не требует выполнения ALTER EXTENSION, чтобы воспользоваться обновлением. С другой стороны, релиз, в котором увеличивается дополнительная или основная версия, будет сопровождаться SQL-скриптами обновления, и все существующие базы данных, содержащие расширение, должны выполнить ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE, чтобы воспользоваться обновлением.

Справочник по SQL DDL

В следующих выражениях SQL DDL используется pg_clickhouse.

CREATE EXTENSION

Используйте CREATE EXTENSION, чтобы добавить pg_clickhouse в базу данных:

CREATE EXTENSION pg_clickhouse;

Используйте WITH SCHEMA, чтобы установить расширение в определённую схему (рекомендуется):

CREATE SCHEMA ch;
CREATE EXTENSION pg_clickhouse WITH SCHEMA ch;

ALTER EXTENSION

Используйте ALTER EXTENSION, чтобы изменить pg_clickhouse. Примеры:

После установки нового релиза pg_clickhouse используйте предложение UPDATE:
ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE;
Используйте SET SCHEMA, чтобы переместить расширение в новую схему:
CREATE SCHEMA ch; ALTER EXTENSION pg_clickhouse SET SCHEMA ch;

DROP EXTENSION

Используйте DROP EXTENSION, чтобы удалить pg_clickhouse из базы данных:

DROP EXTENSION pg_clickhouse;

Эта команда завершится ошибкой, если от pg_clickhouse зависят какие-либо объекты. Используйте предложение CASCADE, чтобы удалить и их:

DROP EXTENSION pg_clickhouse CASCADE;

CREATE SERVER

Используйте CREATE SERVER, чтобы создать внешний сервер, подключающийся к серверу ClickHouse. Пример:

CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
       OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');

Поддерживаются следующие параметры:

driver: драйвер подключения к ClickHouse: “binary” или “http”. Обязательный параметр.
compression: сжатие native-протокола для драйвера “binary”: одно из значений “none”, “lz4” или “zstd”. По умолчанию — “lz4”. Для драйвера “http” не используется.
dbname: база данных ClickHouse, используемая при подключении. По умолчанию — “default”.
host: имя хоста сервера ClickHouse. По умолчанию — “localhost”;
port: порт сервера ClickHouse, к которому нужно подключаться. Значения по умолчанию следующие:
- 9440, если driver — “binary” и host — хост ClickHouse Cloud
- 9004, если driver — “binary” и host не является хостом ClickHouse Cloud
- 8443, если driver — “http” и host — хост ClickHouse Cloud
- 8123, если driver — “http” и host не является хостом ClickHouse Cloud
min_tls_version: минимальная версия протокола TLS, согласуемая при подключениях, использующих TLS. Одно из значений: TLSv1, TLSv1.1, TLSv1.2 или TLSv1.3. По умолчанию — минимальная версия, заданная в самой библиотеке TLS. Применяется к обоим драйверам.
secure: управляет использованием TLS для подключения. Возможные значения:
- auto (по умолчанию): использовать TLS, если host — хост ClickHouse Cloud или port — защищенный порт; в противном случае — plaintext.
- on (или true/yes/1): всегда использовать TLS. Значение port по умолчанию — 8443 (“http”) или 9440 (“binary”).
- off (или false/no/0): никогда не использовать TLS. Значение port по умолчанию — 8123 (“http”) или 9000 (“binary”).

ALTER SERVER

Используйте ALTER SERVER, чтобы изменить определение внешнего сервера. Пример:

ALTER SERVER taxi_srv OPTIONS (SET driver 'http');

Параметры те же, что и для CREATE SERVER.

DROP SERVER

Чтобы удалить внешний сервер, используйте DROP SERVER:

DROP SERVER taxi_srv;

Эта команда завершится ошибкой, если от сервера зависят какие-либо другие объекты. Используйте CASCADE, чтобы также удалить эти зависимости:

DROP SERVER taxi_srv CASCADE;

CREATE USER MAPPING

Используйте CREATE USER MAPPING, чтобы сопоставить пользователя PostgreSQL с пользователем ClickHouse. Например, чтобы сопоставить текущего пользователя PostgreSQL с удалённым пользователем ClickHouse при подключении через внешний сервер taxi_srv:

CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (user 'demo');

Поддерживаются следующие параметры:

user: Имя пользователя ClickHouse. По умолчанию — “default”.
password: Пароль пользователя ClickHouse.

ALTER USER MAPPING

Используйте ALTER USER MAPPING, чтобы изменить определение пользовательского сопоставления:

ALTER USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (SET user 'default');

Параметры такие же, как для CREATE USER MAPPING.

DROP USER MAPPING

Используйте DROP USER MAPPING, чтобы удалить пользовательское сопоставление:

DROP USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv;

IMPORT FOREIGN SCHEMA

Используйте IMPORT FOREIGN SCHEMA, чтобы импортировать все таблицы, определённые в базе данных ClickHouse, в схему PostgreSQL как внешние таблицы:

CREATE SCHEMA taxi;
IMPORT FOREIGN SCHEMA demo FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

Используйте LIMIT TO, чтобы импортировать только указанные таблицы:

IMPORT FOREIGN SCHEMA demo LIMIT TO (trips) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

Используйте EXCEPT, чтобы исключить таблицы:

IMPORT FOREIGN SCHEMA demo EXCEPT (users) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

pg_clickhouse получит список всех table в указанной базе данных (“demo” в примерах выше), получит определения столбцов для каждой из них и выполнит команды CREATE FOREIGN TABLE, чтобы создать внешние таблицы. Столбцы будут определены с использованием поддерживаемых типов данных и, если это удастся определить, параметров, поддерживаемых CREATE FOREIGN TABLE.

Сохранение регистра импортированных идентификаторовIMPORT FOREIGN SCHEMA применяет quote_identifier() к именам table и столбцов, которые импортирует, из-за чего идентификаторы с символами в верхнем регистре или пробелами заключаются в двойные кавычки. Поэтому такие имена table и столбцов в запросах PostgreSQL также должны быть заключены в двойные кавычки. Имена, состоящие только из строчных букв и не содержащие пробелов, заключать в кавычки не нужно.Например, для такой таблицы ClickHouse:

CREATE OR REPLACE TABLE test
(
    id UInt64,
    Name TEXT,
    updatedAt DateTime DEFAULT now()
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id;

IMPORT FOREIGN SCHEMA создаёт такую внешнюю таблицу:

CREATE TABLE test
(
    id          BIGINT      NOT NULL,
    "Name"      TEXT        NOT NULL,
    "updatedAt" TIMESTAMPTZ NOT NULL
);

Поэтому в запросах нужно правильно использовать кавычки, например:

SELECT id, "Name", "updatedAt" FROM test;

Чтобы создавать объекты с другими именами или именами только в нижнем регистре (и, следовательно, регистронезависимыми), используйте CREATE FOREIGN TABLE.

CREATE FOREIGN TABLE

Используйте CREATE FOREIGN TABLE для создания внешней таблицы, позволяющей запрашивать данные из базы данных ClickHouse:

CREATE FOREIGN TABLE acts (
    user_id    bigint NOT NULL,
    page_views int,
    duration   smallint,
    sign       smallint
) SERVER taxi_srv OPTIONS(
    table_name 'acts'
    engine 'CollapsingMergeTree(sign)'
);

Поддерживаются следующие опции таблицы:

database: Имя удалённой базы данных. По умолчанию используется база данных, заданная для внешнего сервера.
table_name: Имя удалённой таблицы. По умолчанию используется имя, указанное для внешней таблицы.
engine: [движок таблицы], используемый таблицей ClickHouse. Для CollapsingMergeTree() и AggregatingMergeTree() pg_clickhouse автоматически применяет параметры к функциональным выражениям, выполняемым для таблицы.

Используйте тип данных, соответствующий удалённому типу данных ClickHouse для каждого столбца. Поддерживаются следующие опции столбцов:

column_name: Имя столбца на стороне ClickHouse, которое используется вместо имени атрибута PostgreSQL при генерации запросов и операций вставки. Это полезно для сопоставления имён столбцов PostgreSQL в нижнем регистре без кавычек со столбцами ClickHouse, чувствительными к регистру, например:
CREATE FOREIGN TABLE hits ( watchid bigint OPTIONS(column_name 'WatchID'), javaenable smallint OPTIONS(column_name 'JavaEnable'), title text OPTIONS(column_name 'Title') ) SERVER taxi_srv OPTIONS(table_name 'hits');
AggregateFunction: Имя агрегатной функции, применяемой к столбцу типа AggregateFunction Type. Сопоставьте тип данных с типом ClickHouse, передаваемым в функцию, и укажите имя агрегатной функции через соответствующую опцию столбца; pg_clickhouse автоматически добавит Merge к агрегатной функции, вычисляющей этот столбец.
CREATE FOREIGN TABLE test ( column1 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'uniq'), column2 integer OPTIONS(AggregateFunction 'anyIf'), column3 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'quantiles(0.5, 0.9)') ) SERVER clickhouse_srv;
SimpleAggregateFunction: Имя агрегатной функции, применяемой к столбцу типа SimpleAggregateFunction Type. Сопоставьте тип данных с типом ClickHouse, передаваемым в функцию, и укажите имя агрегатной функции через соответствующую опцию столбца.

ALTER FOREIGN TABLE

Используйте ALTER FOREIGN TABLE, чтобы изменить описание внешней таблицы:

ALTER TABLE table ALTER COLUMN b OPTIONS (SET AggregateFunction 'count');

Поддерживаемые параметры таблицы и столбца совпадают с параметрами для CREATE FOREIGN TABLE.

DROP FOREIGN TABLE

Чтобы удалить внешнюю таблицу, используйте DROP FOREIGN TABLE:

DROP FOREIGN TABLE acts;

Эта команда завершится ошибкой, если существуют объекты, зависящие от внешней таблицы. Чтобы удалить и их, используйте предложение CASCADE:

DROP FOREIGN TABLE acts CASCADE;

Справочник по DML SQL

Приведённые ниже SQL-выражения DML могут использовать pg_clickhouse. В примерах ниже используются следующие таблицы ClickHouse:

CREATE TABLE logs (
    req_id    Int64 NOT NULL,
    start_at   DateTime64(6, 'UTC') NOT NULL,
    duration  Int32 NOT NULL,
    resource  Text  NOT NULL,
    method    Enum8('GET' = 1, 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'CONNECT', 'OPTIONS', 'TRACE', 'PATCH', 'QUERY') NOT NULL,
    node_id   Int64 NOT NULL,
    response  Int32 NOT NULL
) ENGINE = MergeTree
  ORDER BY start_at;

CREATE TABLE nodes (
    node_id Int64 NOT NULL,
    name    Text  NOT NULL,
    region  Text  NOT NULL,
    arch    Text  NOT NULL,
    os      Text  NOT NULL
) ENGINE = MergeTree
  PRIMARY KEY node_id;

EXPLAIN

Команда EXPLAIN работает как ожидается, но параметр VERBOSE приводит к выводу запроса ClickHouse “Remote SQL”:

try=# EXPLAIN (VERBOSE)
       SELECT resource, avg(duration) AS average_duration
         FROM logs
        GROUP BY resource;
                                     QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=64)
   Output: resource, (avg(duration))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT resource, avg(duration) FROM "default".logs GROUP BY resource
(4 rows)

Этот запрос передаётся в ClickHouse через узел плана “Foreign Scan” как удалённый SQL.

SELECT

Используйте оператор SELECT для выполнения запросов к таблицам pg_clickhouse, как и к любым другим таблицам:

try=# SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
          start_at          | duration |    resource
----------------------------+----------+----------------
 2025-12-05 15:07:32.944188 |      175 | /widgets/totem
(1 row)

pg_clickhouse старается по возможности максимально переносить выполнение запроса в ClickHouse, включая агрегатные функции. Используйте EXPLAIN, чтобы определить степень использования pushdown. Например, для приведённого выше запроса всё выполнение переносится в ClickHouse

try=# EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
       SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
                                             QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan on public.logs
   Output: start_at, duration, resource
   Remote SQL: SELECT start_at, duration, resource FROM "default".logs WHERE ((req_id = 4117909262))
(3 rows)

pg_clickhouse также выполняет pushdown JOIN для таблиц, находящихся на одном и том же удалённом сервере:

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       SELECT name, count(*), round(avg(duration))
         FROM logs
         LEFT JOIN nodes on logs.node_id = nodes.node_id
        GROUP BY name;
                                                                                  QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=72) (actual time=3.201..3.221 rows=8.00 loops=1)
   Output: nodes.name, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
   Relations: Aggregate on ((logs) LEFT JOIN (nodes))
   Remote SQL: SELECT r2.name, count(*), round(avg(r1.duration), 0) FROM  "default".logs r1 ALL LEFT JOIN "default".nodes r2 ON (((r1.node_id = r2.node_id))) GROUP BY r2.name
   FDW Time: 0.086 ms
 Planning Time: 0.335 ms
 Execution Time: 3.261 ms
(7 rows)

JOIN с локальной таблицей без тщательной настройки приведёт к менее эффективным запросам. В этом примере мы создаём локальную копию таблицы nodes и выполняем JOIN с ней вместо удалённой таблицы:

try=# CREATE TABLE local_nodes AS SELECT * FROM nodes;
SELECT 8

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       SELECT name, count(*), round(avg(duration))
         FROM logs
         LEFT JOIN local_nodes on logs.node_id = local_nodes.node_id
        GROUP BY name;
                                                             QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 HashAggregate  (cost=147.65..150.65 rows=200 width=72) (actual time=6.215..6.235 rows=8.00 loops=1)
   Output: local_nodes.name, count(*), round(avg(logs.duration), 0)
   Group Key: local_nodes.name
   Batches: 1  Memory Usage: 32kB
   Buffers: shared hit=1
   ->  Hash Left Join  (cost=31.02..129.28 rows=2450 width=36) (actual time=2.202..5.125 rows=1000.00 loops=1)
         Output: local_nodes.name, logs.duration
         Hash Cond: (logs.node_id = local_nodes.node_id)
         Buffers: shared hit=1
         ->  Foreign Scan on public.logs  (cost=10.00..20.00 rows=1000 width=12) (actual time=2.089..3.779 rows=1000.00 loops=1)
               Output: logs.req_id, logs.start_at, logs.duration, logs.resource, logs.method, logs.node_id, logs.response
               Remote SQL: SELECT duration, node_id FROM "default".logs
               FDW Time: 1.447 ms
         ->  Hash  (cost=14.90..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.090..0.091 rows=8.00 loops=1)
               Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
               Buffers: shared hit=1
               ->  Seq Scan on public.local_nodes  (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.069..0.073 rows=8.00 loops=1)
                     Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
                     Buffers: shared hit=1
 Planning:
   Buffers: shared hit=14
 Planning Time: 0.551 ms
 Execution Time: 6.589 ms

В этом случае мы можем перенести большую часть агрегации в ClickHouse, выполнив группировку по node_id вместо локального столбца, а затем выполнить JOIN с таблицей lookup:

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       WITH remote AS (
           SELECT node_id, count(*), round(avg(duration))
             FROM logs
            GROUP BY node_id
       )
       SELECT name, remote.count, remote.round
         FROM remote
         JOIN local_nodes
           ON remote.node_id = local_nodes.node_id
        ORDER BY name;
                                                          QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=65.68..66.91 rows=490 width=72) (actual time=4.480..4.484 rows=8.00 loops=1)
   Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
   Sort Key: local_nodes.name
   Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
   Buffers: shared hit=4
   ->  Hash Join  (cost=27.60..43.79 rows=490 width=72) (actual time=4.406..4.422 rows=8.00 loops=1)
         Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
         Inner Unique: true
         Hash Cond: (local_nodes.node_id = remote.node_id)
         Buffers: shared hit=1
         ->  Seq Scan on public.local_nodes  (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.010..0.016 rows=8.00 loops=1)
               Output: local_nodes.node_id, local_nodes.name, local_nodes.region, local_nodes.arch, local_nodes.os
               Buffers: shared hit=1
         ->  Hash  (cost=15.10..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.379..4.381 rows=8.00 loops=1)
               Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
               ->  Subquery Scan on remote  (cost=1.00..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.337..4.360 rows=8.00 loops=1)
                     Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
                     ->  Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.330..4.349 rows=8.00 loops=1)
                           Output: logs.node_id, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
                           Relations: Aggregate on (logs)
                           Remote SQL: SELECT node_id, count(*), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs GROUP BY node_id
                           FDW Time: 0.055 ms
 Planning:
   Buffers: shared hit=5
 Planning Time: 0.319 ms
 Execution Time: 4.562 ms

Узел “Foreign Scan” теперь выполняет агрегацию по node_id, сокращая число строк, которые нужно вернуть в Postgres, с 1000 (то есть всех) до всего 8 — по одной на каждый узел.

Партиционированные таблицы

[Партиционированная таблица] PostgreSQL может сочетать локальные партиции с внешними партициями, размещёнными в ClickHouse. Распространённая структура предполагает перенос старых данных в ClickHouse, тогда как новые данные остаются в PostgreSQL:

CREATE TABLE events (id int, ts date, val int, amt float8)
    PARTITION BY RANGE (ts);

-- 2023 data lives on ClickHouse
CREATE FOREIGN TABLE events_2023 PARTITION OF events
    FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01')
    SERVER ch_svr OPTIONS (table_name 'events');

-- 2024 data stays local
CREATE TABLE events_2024 PARTITION OF events
    FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2025-01-01');

Пример переноса данных из локальных партиций во внешние см. в файле offload-partition.sql. Для агрегирования данных по локальным и внешним партициям требуется [пораздельная агрегация партиций], которая в PostgreSQL по умолчанию отключена:

SET enable_partitionwise_aggregate = on;

При включённом enable_partitionwise_aggregate PostgreSQL вычисляет частичный агрегат под Append, а затем завершающий агрегат над ним объединяет эти частичные результаты. pg_clickhouse передаёт частичный агрегат внешней партиции в ClickHouse:

try=# EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
       SELECT count(*), sum(val), min(ts), max(ts) FROM events;
                                                       QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate
   Output: count(*), sum(events.val), min(events.ts), max(events.ts)
   ->  Append
         ->  Foreign Scan
               Output: (PARTIAL count(*)), (PARTIAL sum(events.val)), (PARTIAL min(events.ts)), (PARTIAL max(events.ts))
               Relations: Aggregate on (events_2023 events)
               Remote SQL: SELECT count(*), sum(val), min(ts), max(ts) FROM "default".events
         ->  Partial Aggregate
               Output: PARTIAL count(*), PARTIAL sum(events_1.val), PARTIAL min(events_1.ts), PARTIAL max(events_1.ts)
               ->  Seq Scan on public.events_2024 events_1
                     Output: events_1.val, events_1.ts

Когда выполняется проталкивание частичных агрегатов

PostgreSQL представляет частичный агрегат в виде переходного состояния, которое на этапе завершения объединяется по всем партициям. pg_clickhouse может протолкнуть частичное состояние партиции, только если его можно представить в виде значения ClickHouse:

Декомпозируемые агрегаты, у которых переходное состояние уже является итоговым значением, проталкиваются напрямую: count, sum, min, max, bool_and/every, bool_or, bit_and, bit_or и bit_xor.
avg для целых чисел проталкивает состояние {count, sum} в виде массива.
avg, var_pop, var_samp, stddev_pop и stddev_samp для чисел с плавающей запятой проталкивают состояние {N, sum, sum of squared deviations} в виде массива.

FILTER (WHERE …) проталкивается вместе с этими агрегатными функциями.

Когда используется локальная обработка

Агрегатные функции, состояние перехода которых имеет непрозрачный тип PostgreSQL internal, не имеют переносимого представления, поэтому внешняя партиция вместо этого загружает свои строки и выполняет агрегацию локально. Это относится ко всем агрегатам для numeric, а также к avg(bigint) и avg(interval). Агрегаты DISTINCT, упорядоченных множеств и вариативные агрегаты также используют локальную обработку.

PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE

Начиная с версии v0.1.2, pg_clickhouse поддерживает параметризованные запросы, которые в основном создаются с помощью команды PREPARE:

try=# PREPARE avg_durations_between_dates(date, date) AS
       SELECT date(start_at), round(avg(duration)) AS average_duration
         FROM logs
        WHERE date(start_at) BETWEEN $1 AND $2
        GROUP BY date(start_at)
        ORDER BY date(start_at);
PREPARE

Используйте EXECUTE как обычно для выполнения подготовленного оператора:

try=# EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
    date    | average_duration
------------+------------------
 2025-12-09 |              190
 2025-12-10 |              194
 2025-12-11 |              197
 2025-12-12 |              190
 2025-12-13 |              195
(5 строк)

Параметризованное выполнение не позволяет HTTP-драйверу корректно преобразовывать часовые пояса DateTime в версиях ClickHouse до 25.8, пока [эта ошибка] не была [исправлена]. Обратите внимание, что иногда PostgreSQL использует параметризованный план запроса даже без PREPARE. Для запросов, требующих точного преобразования часового пояса, если обновление до 25.8 или более поздней версии невозможно, используйте бинарный драйвер.

pg_clickhouse, как обычно, выполняет проталкивание агрегаций, что видно в подробном выводе EXPLAIN:

try=# EXPLAIN (VERBOSE) EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
                                                                                                            QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
   Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= '2025-12-09')) AND ((date(start_at) <= '2025-12-13')) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
(4 rows)

Обратите внимание, что были отправлены полные значения дат, а не плейсхолдеры параметров. Так происходит для первых пяти запросов, как описано в [заметках о PREPARE]. При шестом выполнении отправляются ClickHouse [параметры запроса] в формате {param:type}: параметры:

                                                                                                         QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
   Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= {p1:Date})) AND ((date(start_at) <= {p2:Date})) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
(4 rows)

Используйте DEALLOCATE, чтобы освободить подготовленный оператор:

try=# DEALLOCATE avg_durations_between_dates;
DEALLOCATE

INSERT

Используйте команду INSERT, чтобы вставить значения в удалённую таблицу ClickHouse:

try=# INSERT INTO nodes(node_id, name, region, arch, os)
VALUES (9,  'Augustin Gamarra', 'us-west-2', 'amd64', 'Linux')
     , (10, 'Cerisier', 'us-east-2', 'amd64', 'Linux')
     , (11, 'Dewalt', 'use-central-1', 'arm64', 'macOS')
;
INSERT 0 3

COPY

Используйте команду COPY, чтобы выполнить вставку батча строк в удалённую таблицу ClickHouse:

try=# COPY logs FROM stdin CSV;
4285871863,2025-12-05 11:13:58.360760,206,/widgets,POST,8,401
4020882978,2025-12-05 11:33:48.248450,199,/users/1321945,HEAD,3,200
3231273177,2025-12-05 12:20:42.158575,220,/search,GET,2,201
\.
>> COPY 3

⚠️ Ограничения Batch API В pg_clickhouse пока не реализована поддержка Batch API вставки PostgreSQL FDW. Поэтому COPY сейчас использует операторы INSERT для вставки записей. Это будет исправлено в одном из будущих релизов.

LOAD

С помощью LOAD загрузите разделяемую библиотеку pg_clickhouse:

try=# LOAD 'pg_clickhouse';
LOAD

Обычно использовать LOAD не требуется, так как Postgres автоматически загрузит pg_clickhouse при первом использовании любой из его возможностей (функций, внешних таблиц и т. д.). Единственный случай, когда LOAD pg_clickhouse может быть полезен, — это SET параметров pg_clickhouse перед выполнением запросов, которые от них зависят.

SET

Используйте SET, чтобы установить пользовательские параметры конфигурации pg_clickhouse.

`pg_clickhouse.session_settings`

Параметр pg_clickhouse.session_settings задаёт [настройки ClickHouse], которые будут применяться к последующим запросам. Пример:

SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_use_nulls 1, final 1';

По умолчанию:

join_use_nulls 1, group_by_use_nulls 1, final 1, transform_null_in 0

Установите это значение в пустую строку, чтобы использовать настройки сервера ClickHouse — однако учтите, что корректность pushdown зависит от некоторых значений по умолчанию: join_use_nulls для внешних JOIN и transform_null_in для семейства IN (см. IN и семантика NULL).

SET pg_clickhouse.session_settings = '';

Синтаксис представляет собой список пар ключ/значение, разделённых запятыми и отделённых друг от друга одним или несколькими пробелами. Ключи должны соответствовать [настройкам ClickHouse]. Экранируйте пробелы, запятые и символы обратной косой черты в значениях с помощью обратной косой черты:

SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_algorithm grace_hash\,hash';

Или используйте значения в одинарных кавычках, чтобы не экранировать пробелы и запятые; также можно использовать dollar quoting, чтобы не нужно было заключать их в двойные кавычки:

SET pg_clickhouse.session_settings = $$join_algorithm 'grace_hash,hash'$$;

Если для вас важна читаемость и нужно задать много параметров, используйте несколько строк, например:

SET pg_clickhouse.session_settings TO $$
    connect_timeout 2,
    count_distinct_implementation uniq,
    final 1,
    group_by_use_nulls 1,
    join_algorithm 'prefer_partial_merge',
    join_use_nulls 1,
    log_queries_min_type QUERY_FINISH,
    max_block_size 32768,
    max_execution_time 45,
    max_result_rows 1024,
    metrics_perf_events_list 'this,that',
    network_compression_method ZSTD,
    poll_interval 5,
    totals_mode after_having_auto
$$;

Некоторые настройки будут игнорироваться в случаях, когда они могли бы помешать работе самого pg_clickhouse. К ним относятся:

date_time_output_format: HTTP-драйвер требует, чтобы значение было “iso”
format_tsv_null_representation: HTTP-драйвер требует значение по умолчанию
output_format_tsv_crlf_end_of_line HTTP-драйвер требует значение по умолчанию

В остальных случаях pg_clickhouse не проверяет настройки, а передаёт их в ClickHouse для каждого запроса. Таким образом, он поддерживает все настройки каждой версии ClickHouse. Обратите внимание: pg_clickhouse должен быть загружен до установки pg_clickhouse.session_settings; для этого либо используйте [предварительную загрузку разделяемой библиотеки], либо просто воспользуйтесь одним из объектов в расширении, чтобы гарантировать его загрузку.

`pg_clickhouse.pushdown_regex`

Параметр pg_clickhouse.pushdown_regex определяет, будет ли pg_clickhouse выполнять pushdown функций и операторов регулярных выражений. По умолчанию это включено; установите для этого параметра значение false, чтобы отключить pushdown для них:

SET pg_clickhouse.pushdown_regex = 'false';

См. Регулярные выражения для получения подробной информации.

ALTER ROLE

Используйте команду SET оператора ALTER ROLE для предварительной загрузки pg_clickhouse и/или для установки его параметров для определённых ролей:

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET session_preload_libraries = pg_clickhouse;
ALTER ROLE

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET pg_clickhouse.session_settings = 'final 1';
ALTER ROLE

Используйте команду RESET оператора ALTER ROLE, чтобы сбросить предварительную загрузку pg_clickhouse и/или его параметры:

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET session_preload_libraries;
ALTER ROLE

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET pg_clickhouse.session_settings;
ALTER ROLE

Предварительная загрузка

Если pg_clickhouse нужен для всех или почти всех подключений Postgres, рассмотрите [предварительную загрузку разделяемой библиотеки], чтобы она загружалась автоматически:

`session_preload_libraries`

Загружает разделяемую библиотеку при каждом новом подключении к PostgreSQL:

session_preload_libraries = pg_clickhouse

Полезно, если нужно воспользоваться обновлениями без перезапуска сервера: просто подключитесь заново. Также это можно задать для конкретных пользователей или ролей через ALTER ROLE.

`shared_preload_libraries`

Загружает разделяемую библиотеку в родительский процесс PostgreSQL при запуске:

shared_preload_libraries = pg_clickhouse

Полезно для экономии памяти и снижения накладных расходов на загрузку для каждого сеанса, но при обновлении библиотеки требуется перезапуск кластера.

Типы данных

pg_clickhouse сопоставляет следующие типы данных ClickHouse с типами данных PostgreSQL. IMPORT FOREIGN SCHEMA использует первый тип для столбца PostgreSQL при импорте столбцов; дополнительные типы можно использовать в операторах CREATE FOREIGN TABLE:

ClickHouse	PostgreSQL	Примечания
Bool	boolean
Date	date
Date32	date
DateTime	timestamptz
Decimal	numeric
Float32	real
Float64	double precision
IPv4	inet
IPv6	inet
Int16	smallint
Int32	integer
Int64	bigint
Int8	smallint
JSON	jsonb, json
String	text, bytea
UInt16	integer
UInt32	bigint
UInt64	bigint	Ошибка для значений > BIGINT max
UInt8	smallint
UUID	uuid

Любой столбец также можно прочитать как text, varchar или другой строковый тип. Значение сначала преобразуется в указанный выше тип PostgreSQL, а затем выводится с помощью функции вывода этого типа. Для значений UInt64, превышающих максимум bigint, по-прежнему возникает ошибка, поэтому выводите их с помощью функции ClickHouse toString(). Ниже приведены дополнительные примечания и подробности.

BYTEA

ClickHouse не предоставляет эквивалента типа PostgreSQL BYTEA, однако позволяет хранить произвольные байты в типе String. В общем случае строки ClickHouse следует сопоставлять с типом PostgreSQL TEXT, но при работе с двоичными данными используйте тип BYTEA. Пример:

-- Create ClickHouse table with String columns.
CALL clickhouse_perform('ch_srv', $$
    CREATE TABLE bytes (
        c1 Int8, c2 String, c3 String
    ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (c1);
$$);

-- Create foreign table with BYTEA columns.
CREATE FOREIGN TABLE bytes (
    c1 int,
    c2 BYTEA,
    c3 BYTEA
) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );

-- Insert binary data into the foreign table.
INSERT INTO bytes
SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
  FROM generate_series(1, 4) n;

-- View the results.
SELECT * FROM bytes;

Этот последний запрос SELECT выведет:

 c1 |                             c2                             |                 c3
----+------------------------------------------------------------+------------------------------------
  1 | \x1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | \xae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | \x5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | \x23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
  3 | \x53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | \x7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | \x4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | \x8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 rows)

Обратите внимание: если в столбцах ClickHouse есть нулевые байты, внешняя таблица, использующая столбцы TEXT, не будет выводить корректные значения:

-- Create foreign table with TEXT columns.
CREATE FOREIGN TABLE texts (
    c1 int,
    c2 TEXT,
    c3 TEXT
) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );

-- Encode binary data as hex.
SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;

Вывод:

 c1 |                          encode                          |              encode
----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
  1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b
  3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331                         | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 rows)

Обратите внимание, что вторая и третья строки содержат усечённые значения. Это объясняется тем, что PostgreSQL использует строки, завершающиеся нулевым байтом, и не поддерживает нулевые байты внутри строк. Попытка вставить бинарные значения в столбцы TEXT завершится успешно и будет работать как ожидается:

-- Insert via text columns:
TRUNCATE texts;
INSERT INTO texts
SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
  FROM generate_series(1, 4) n;

-- View the data.
SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;

Текстовые столбцы будут корректными:

 c1 |                          encode                          |              encode
----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
  1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
  3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 rows)

Но если читать их как BYTEA, этого не произойдет:

# SELECT * FROM bytes;
 c1 |                                                           c2                                                           |                                   c3
----+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------
  1 | \x5c783162663766306363383231643331313738363136613535613865306335323637373733353339376364646536663431353361396664336437 | \x5c786165336232386364653032353432663831616363653837383332343534333064
  2 | \x5c783566366539653132636438353932373132653633383031366634623161326537333233306565343064623439386330663062316463383431 | \x5c783233653763366361636238333833663837386164303933623030323764373262
  3 | \x5c783533616332633166613833633866363436303366653935363864383833333331303037643632383164653333306134623565373238663965 | \x5c783765393639313332666336353631343862393762366132656538626338336331
  4 | \x5c783465336332653463623735343261343531373361386461633933396464633462633735323032653334326562633736396230663564613266 | \x5c783865663330663434633635343830643132623635306162366232623034323435
(4 rows)

Как правило, столбцы TEXT следует использовать только для закодированных строк, а столбцы BYTEA — только для двоичных данных; никогда не чередуйте их.

Справочник по Function и операторам

Функции

Эти функции служат интерфейсом для выполнения запросов к базе данных ClickHouse.

`clickhouse_raw_query`

Устарело: clickhouse_raw_query() выводит предупреждение об устаревании и будет удалена в следующем выпуске. Используйте clickhouse_query для чтения строк и clickhouse_perform для выполнения операторов, не возвращающих значений. Обе функции повторно используют драйвер, учетные данные, базу данных и кэш подключений настроенного сервера вместо специальной строки подключения.

SELECT clickhouse_raw_query(
    'CREATE TABLE t1 (x String) ENGINE = Memory',
    'host=localhost port=8123'
);

Подключается к сервису ClickHouse, выполняет один запрос и отключается. Необязательный второй аргумент задает строку подключения, которая по умолчанию имеет вид host=localhost port=8123. Поддерживаются следующие параметры подключения:

driver: Используемый драйвер подключения: “http” или “binary”; по умолчанию “http”
host: Хост, к которому нужно подключиться; обязателен.
port: Порт, к которому нужно подключиться. По умолчанию 8123 для драйвера “http” или 9000 для драйвера “binary”; при подключении к хосту ClickHouse Cloud используются соответственно 8443 или 9440
dbname: Имя базы данных, к которой нужно подключиться.
username: Имя пользователя, от которого выполняется подключение; по умолчанию default
password: Пароль, используемый для аутентификации; по умолчанию пароль отсутствует

Оба драйвера возвращают строки, разделенные табуляцией (значения null как \N), но представление отдельных значений различается: драйвер “http” возвращает собственное TSV-форматирование ClickHouse без изменений, тогда как драйвер “binary” преобразует каждое значение с помощью функции вывода PostgreSQL. По умолчанию ни одна роль не имеет доступа EXECUTE к этой функции; рассмотрите возможность предоставления доступа GRANT только тем ролям, которым действительно требуется выполнять произвольные запросы ClickHouse, например выделенной роли администратора ClickHouse: Полезно для запросов, которые не возвращают записей, но запросы, которые все же возвращают значения, будут возвращены как одно текстовое значение:

SELECT clickhouse_raw_query(
    'SELECT schema_name, schema_owner from information_schema.schemata',
    'host=localhost port=8123'
);

      clickhouse_raw_query
---------------------------------
 INFORMATION_SCHEMA      default+
 default default                +
 git     default                +
 information_schema      default+
 system  default                +

(1 row)

`clickhouse_server_version`

SELECT clickhouse_server_version('taxi_srv');

Возвращает версию сервера ClickHouse в формате major.minor.patch для указанного стороннего сервера, при необходимости подключаясь с использованием параметров сервера и пользовательского сопоставления текущего пользователя:

 clickhouse_server_version
---------------------------
 25.8.1
(1 row)

Получает версию из рукопожатия соединения по нативному протоколу или по HTTP с помощью единственного запроса SELECT version() и кэширует её на весь срок жизни соединения.

`clickhouse_query`

SELECT * FROM clickhouse_query(
    'server',
    'SELECT id, name, salary FROM remote_table WHERE salary > 50000'
) AS ch(id int, name text, salary numeric);

Выполняет запрос к уже настроенному стороннему серверу и возвращает его строки в виде отношения, сопоставляя каждый столбец результата ClickHouse с типом PostgreSQL, указанным в списке определений столбцов. Повторно использует driver сервера, учётные данные, базу данных и кэш подключений. Первый аргумент — имя сервера, созданного с помощью CREATE SERVER. Требуется список определений столбцов (AS name(col type, ...)): PostgreSQL необходимо знать структуру результата до получения строк, и она должна соответствовать столбцам, которые возвращает запрос. Значения преобразуются из ClickHouse в объявленные типы так же, как для столбца внешней таблицы. Операторам, не возвращающим результаты, например DDL, нечего объявлять; вместо этого выполняйте их с помощью clickhouse_perform. По умолчанию ни одна роль не имеет права EXECUTE; предоставьте его роли, чтобы разрешить ей использовать функцию.

GRANT EXECUTE ON FUNCTION clickhouse_query(text, text) TO ch_admin;

`clickhouse_perform`

CALL clickhouse_perform(
    'server',
    'CREATE TABLE remote_table (id Int32) ENGINE = MergeTree ORDER BY id'
);

Выполняет оператор на предварительно настроенном стороннем сервере и отбрасывает любой результат. Используйте его для операторов, не возвращающих строк, например DDL, когда clickhouse_query не имеет формы результата, которую можно объявить. Он разрешает сервер так же, как clickhouse_query, повторно используя его driver, учётные данные, базу данных и кэш подключений. Как процедуру его следует вызывать с помощью CALL, а не SELECT; он не возвращает строк. По умолчанию ни у одной роли нет права EXECUTE; предоставьте его роли с помощью GRANT, чтобы она могла использовать процедуру.

GRANT EXECUTE ON PROCEDURE clickhouse_perform(text, text) TO ch_admin;

Функции с pushdown

pg_clickhouse выполняет pushdown для части встроенных функций PostgreSQL, используемых в условных выражениях (в секциях HAVING и WHERE). Для них используются следующие эквиваленты в ClickHouse:

abs: abs
factorial: factorial
mod (int2/int4/int8/numeric): остаток от деления
pow & power (float8/numeric): pow
round: round
sin, cos, tan, atan, atan2, sinh, cosh, tanh, asinh, degrees, radians, pi: математические функции ClickHouse с такими же именами. Для asin, acos, atanh, acosh pushdown не применяется: PG выдаёт ошибку для входных данных вне диапазона, тогда как CH возвращает NaN.
date_part:
- date_part('day'): toDayOfMonth
- date_part('doy'): toDayOfYear
- date_part('dow'): toDayOfWeek
- date_part('year'): toYear
- date_part('month'): toMonth
- date_part('hour'): toHour
- date_part('minute'): toMinute
- date_part('second'): toSecond
- date_part('quarter'): toQuarter
- date_part('isoyear'): toISOYear
- date_part('week'): toISOYear
- date_part('epoch'): toISOYear
date_trunc:
- date_trunc('week'): toMonday
- date_trunc('second'): toStartOfSecond
- date_trunc('minute'): toStartOfMinute
- date_trunc('hour'): toStartOfHour
- date_trunc('day'): toStartOfDay
- date_trunc('month'): toStartOfMonth
- date_trunc('quarter'): toStartOfQuarter
- date_trunc('year'): toStartOfYear
extract(field FROM source): такие же соответствия, как у date_part
date(timestamp) & date(timestamptz): toDate (при обратном преобразовании как алиас CH date)
array_position: indexOf с nullIf для преобразования 0 в NULL и arraySlice при наличии третьего аргумента, задающего начальный индекс поиска; обратите внимание, что nan пока не сопоставляется
array_cat: arrayConcat
array_append: arrayPushBack
array_prepend: arrayPushFront
array_remove: arrayRemove
cardinality: длина
array_length(array, 1): nullIf(length(array), 0)
array_length & cardinality: длина
array_to_string: arrayStringConcat
string_to_array: splitByString
split_part: splitByString + индексация массива
trim_array: arrayResize
array_fill: arrayWithConstant
array_reverse: arrayReverse
array_shuffle: arrayShuffle
array_sample: arrayRandomSample
array_sort: arraySort / arrayReverseSort
btrim: trimBoth
ltrim: trimLeft
rtrim: trimRight
concat_ws: concatWithSeparator
lower(text): lowerUTF8
upper(text): upperUTF8
substring(text, ...) & substr(text, ...): substringUTF8
substring(bytea, ...) & substr(bytea, ...): substring
length(text): lengthUTF8
length(bytea) & octet_length: length
reverse(text): reverseUTF8
reverse(bytea): reverse
strpos: positionUTF8
regexp_like: match
regexp_match: extractGroups если регулярное выражение содержит подвыражения в скобках; в противном случае extractAll со срезом через arraySlice.
regexp_replace: replaceRegexpOne или replaceRegexpOne при наличии флага g
regexp_split_to_array: splitByRegexp
md5: MD5
encode(bytea, fmt), если fmt — строковая константа (регистронезависимая):
- encode(bytea, 'hex'): hex обёрнутая в lower, поскольку PostgreSQL выводит hex в нижнем регистре.
- encode(bytea, 'base64'): base64Encode обёрнутая в replaceRegexpAll для воспроизведения разрыва строки MIME (RFC 2045), вставляемого PostgreSQL через каждые 76 символов.
- encode(bytea, 'base64url') (PostgreSQL 19+): base64URLEncode, которая соответствует URL-алфавиту RFC 4648 PostgreSQL без дополнения.
json_extract_path_text: синтаксис подстолбцов
json_extract_path: toJSONString + синтаксис подстолбцов
jsonb_extract_path_text: синтаксис подстолбцов
jsonb_extract_path: toJSONString + синтаксис обращения к подстолбцам
bit_count(bytea): bitCount
to_timestamp(float8): toDateTime64
to_char(timestamp[tz], fmt): formatDateTime если fmt — это строковая константа, для каждого ключевого слова которой есть точный эквивалент в ClickHouse. Поддерживаемые ключевые слова см. в to_char() в разделе «Примечания по совместимости». В противном случае функция выполняется локально в PostgreSQL.
statement_timestamp, transaction_timestamp, & clock_timestamp: nowInBlock64 (nowInBlock64(9, $session_timezone))
CURRENT_DATE: now и toDate (toDate(now($session_timezone)))
now, CURRENT_TIMESTAMP, & LOCALTIMESTAMP: now64 (now64(9, $session_timezone))
CURRENT_TIMESTAMP(n) & LOCALTIMESTAMP(n): now64 (now64(n, $session_timezone))
CURRENT_DATABASE: Передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.
CURRENT_SCHEMA: Передаётся как значение из функции PostgreSQL.
CURRENT_CATALOG: Передаётся как значение из функции PostgreSQL.
CURRENT_USER: Передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.
USER: передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.
CURRENT_ROLE: Передаётся как значение из функции PostgreSQL.
SESSION_USER: Передаётся как значение, возвращаемое функцией PostgreSQL.

Операторы pushdown

Срез массива (arr[L:U]): arraySlice
@> (массив содержит): hasAll
<@ (массив содержится в): hasAll
&& (массивы пересекаются): hasAny
~ (совпадение с регулярным выражением): match
!~ (нет совпадения с регулярным выражением): match
~* (регистронезависимое отсутствие совпадения с регулярным выражением): match
!~* (регистронезависимое отсутствие совпадения с регулярным выражением): match
->> (извлечение элемента JSON/JSONB как текста): синтаксис подстолбцов
-> (извлечение JSON/JSONB): toJSONString + синтаксис подстолбцов

Семантика IN и NULL

ClickHouse вычисляет IN в рамках двузначной логики: если проверяемое значение не находит совпадений, возвращается 0, даже если участвует NULL, тогда как PostgreSQL возвращает NULL. Чтобы сохранить семантику PostgreSQL, pg_clickhouse безусловно выполняет pushdown семейства IN для списка констант или массива (IN, NOT IN, = ANY, = ALL, <> ANY, <> ALL): нативной или недорогой формы, когда можно доказать, что ни проверяемое значение, ни элемент массива не могут быть NULL, либо защищённой формы CASE в остальных случаях, которая вместо этого проверяет NULL во время выполнения, вычисляя точный трёхзначный результат PostgreSQL (TRUE, FALSE, NULL) в любом контексте, включая позиции значений, например в списке SELECT или GROUP BY. Фильтр NOT IN (SELECT ...) по столбцам с типом Nullable также поддерживает pushdown; при обратном преобразовании добавляются компенсирующие проверки, сохраняющие поведение PostgreSQL: множество, содержащее NULL, исключает каждую строку, а NULL в проверяемом значении проходит только при сравнении с пустым множеством. Каждая проверка опускается, если объявление NOT NULL доказывает её ненужность. В отличие от форм с массивами выше, эта проверка применяется только в простом условии фильтрации (или под NOT); IN (SELECT ...) (в позиции значения) и тела сгруппированных или агрегированных подзапросов по-прежнему не поддерживают pushdown. Объявление столбцов как NOT NULL максимально расширяет возможности pushdown, позволяя вместо этого отправлять более дешёвую форму без проверок; IMPORT FOREIGN SCHEMA делает это автоматически для столбцов ClickHouse без типа Nullable. При доказательстве учитываются константы, отличные от NULL, столбцы NOT NULL и базовая арифметика (+, -, *, унарный -) над ними. Эти правила предполагают, что в ClickHouse используется значение по умолчанию transform_null_in = 0, которое pg_clickhouse задаёт для каждого запроса через значение по умолчанию параметра pg_clickhouse.session_settings, чтобы профиль сервера ClickHouse не мог незаметно его изменить. Установка transform_null_in = 1 нарушает семантику каждого IN, для которого выполняется pushdown.

Пользовательские функции

Эти пользовательские функции, созданные pg_clickhouse, обеспечивают pushdown внешних запросов для некоторых функций ClickHouse, у которых нет аналогов в PostgreSQL. Если какую-либо из этих функций не удастся выполнить через pushdown, будет вызвано исключение.

dictGet

Pushdown для расширений

pg_clickhouse распознает функции некоторых основных и сторонних расширений и передает их на pushdown к их эквивалентам в ClickHouse.

re2

Все операторы и функции [расширения re2] проталкиваются в ClickHouse в соотношении 1:1:

@~ → match
re2match → match
re2extract → extract
re2extractall → extractAll
re2regexpextract → regexpExtract
re2extractgroups → extractGroups
re2replaceregexpone → replaceRegexpOne
re2replaceregexpall → replaceRegexpAll
re2countmatches → countMatches
re2countmatchescaseinsensitive → countMatchesCaseInsensitive
re2multimatchany → multiMatchAny
re2multimatchanyindex → multiMatchAnyIndex
re2multimatchallindices → multiMatchAllIndices

intarray

Одна функция intarray выполняется в ClickHouse:

idx → indexOf

fuzzystrmatch

В ClickHouse проталкиваются две функции fuzzystrmatch:

soundex: soundex
levenshtein (с двумя аргументами): editDistanceUTF8

Приведения типов с pushdown

pg_clickhouse выполняет pushdown для приведений типов, таких как CAST(x AS bigint), если типы данных совместимы. Для несовместимых типов pushdown завершится ошибкой; если x в этом примере имеет тип ClickHouse UInt64, ClickHouse откажется приводить это значение. Чтобы выполнять pushdown приведений к несовместимым типам данных, pg_clickhouse предоставляет следующие функции. Они вызывают исключение в PostgreSQL, если pushdown не выполняется.

Агрегатные функции с pushdown

Для этих агрегатных функций PostgreSQL поддерживается pushdown в ClickHouse.

Пользовательские агрегаты

Эти пользовательские агрегатные функции, созданные в pg_clickhouse, обеспечивают pushdown внешних запросов для некоторых агрегатных функций ClickHouse, не имеющих эквивалентов в PostgreSQL. Если какую-либо из этих функций невозможно передать через pushdown, будет вызвано исключение.

Pushdown для агрегатных функций ordered set

Эти [агрегатные функции ordered set] сопоставляются с [параметрическими агрегатными функциями] ClickHouse путём передачи их непосредственного аргумента в качестве параметра, а выражений ORDER BY — в качестве аргументов. Например, следующий запрос PostgreSQL:

SELECT percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY a) FROM t1;

Преобразуется в следующий запрос к ClickHouse:

SELECT quantile(0.25)(a) FROM t1;

Обратите внимание, что нестандартные суффиксы ORDER BY — DESC и NULLS FIRST — не поддерживаются и вызовут ошибку.

percentile_cont(double): quantile
percentile_cont(double[]): quantiles
percentile_disc(double): quantileExactLow
percentile_disc(double[]): quantilesExactLow

Пользовательская агрегатная функция ordered set

Эти пользовательские [агрегатные функции ordered set], созданные pg_clickhouse, обеспечивают pushdown внешних запросов для некоторых [параметрических агрегатных функций] ClickHouse. Если какую-либо из этих функций не удаётся выполнить с pushdown, будет вызвано исключение.

quantile(double): quantile
quantileExact(double): quantileExact

Пользовательские агрегатные функции ordered set

Эти пользовательские [агрегатные функции ordered set], созданные pg_clickhouse, поддерживают pushdown внешних запросов для отдельных параметрических [агрегатных функций] ClickHouse. Если любую из этих функций нельзя выполнить с pushdown, будет вызвано исключение.

Оконные функции с pushdown

Эти [оконные функции] PostgreSQL проталкиваются в ClickHouse с секциями OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...), включая спецификации рамки окна, где это применимо.

row_number
rank
dense_rank
ntile
cume_dist
percent_rank
lead
lag
first_value
last_value
nth_value
min / max (с секцией OVER)

При pushdown функции ранжирования (row_number, rank, dense_rank, ntile, cume_dist, percent_rank) не включают секцию рамки окна, поскольку ClickHouse не поддерживает спецификации рамки окна для этих функций.

Примечания по совместимости

Регулярные выражения

Хотя pg_clickhouse выполняет pushdown регулярных выражений в эквиваленты ClickHouse, когда pg_clickhouse.pushdown_regex имеет значение true (по умолчанию), и старается обеспечить базовый уровень совместимости, важно учитывать различия между ними и то, как pg_clickhouse их обрабатывает.

PostgreSQL поддерживает [регулярные выражения POSIX], а ClickHouse — регулярные выражения RE2. Учитывайте различия в их поведении: используйте RE2, если регулярное выражение будет обрабатываться в ClickHouse (например, в предложении WHERE), и POSIX, если оно будет обрабатываться в Postgres (например, в предложении SELECT).
pg_clickhouse проталкивает [флаги Postgres], добавляя их в начало регулярного выражения ClickHouse внутри (?). Например:
regexp_like(val, '^VAL\d', 'i')
Преобразуется в
match(val, concat('(?i)', '^VAL\\d'))

Единственные флаги, которые поддерживаются в обоих вариантах и потому могут использоваться при обработке в ClickHouse:

Флаг	Как	Примечания
`i`	`i`	регистронезависимое сопоставление
`m`	`m-s`	`^` и `$` соответствуют началу/концу строки, а также началу/концу текста
`n`	`m-s`	псевдоним Postgres для `m`
`p`	`-s`	не позволяет `.` и `[^x]` соответствовать `\n`
`s`	`s`	позволяет `.` и `[^x]` соответствовать `\n`
`t`		строгий синтаксис, игнорируется
`w`	`m`	обратное частичное сопоставление с учётом переводов строки

RE2 поддерживает только эти флаги; не используйте другие [флаги Postgres].

В этой таблице приведено краткое описание влияния различных флагов (а также отсутствия флага, что эквивалентно s) на сопоставление символов новой строки и концов строк. Обратите внимание, что в Postgres флаги m и p не позволяют отрицательным символьным классам ([^xyz]) сопоставляться с символом новой строки, тогда как их аналоги в ClickHouse это ограничение не вводят. В остальном поведение ClickHouse такое же, как в Postgres:

Шаблон регулярного выражения для `a\nb`	Postgres	ClickHouse	Совпадает?
`a.b`	true	true	✔︎
`a[^x]b`	true	true	✔︎
`a$`	false	false	✔︎
Флаг `s`
`(?s)a.b`	true	true	✔︎
`(?s)a[^x]b`	true	true	✔︎
`(?s)a$`	false	false	✔︎
Флаг `m`
`(?m)a.b`	false	false	✔︎
`(?m)a[^x]b`	true	false	✘
`(?m)a$`	true	true	✔︎
Флаг `p`
`(?p)a.b`	false	false	✔︎
`(?p)a[^x]b`	true	false	✘
`(?p)a$`	false	false	✔︎
Флаг `w`
`(?w)a.b`	true	true	✔
`(?w)a[^x]b`	true	true	✔
`(?w)a$`	true	true	✔

Любые другие флаги, передаваемые функциям регулярных выражений, будут препятствовать pushdown функции.
Исключение — regexp_replace(), которая также поддерживает флаг g. Когда задан g, pg_clickhouse использует replaceRegexpAll() вместо replaceRegexpOne() и удаляет этот флаг перед добавлением остальных флагов.
Аргумент replacement в Postgres regexp_replace() поддерживает \& для ссылки на всё совпадение, тогда как в ClickHouse для ссылки на всё совпадение используется \0. Обязательно используйте \0, когда функция проталкивается в ClickHouse.
Postgres regexp_match возвращает NULL, если совпадений нет, тогда как проталкиваемые выражения возвращают пустой массив. Используйте COALESCE(), чтобы вместо NULL возвращать пустой массив и тем самым сравнивать возвращаемые значения единообразно. Например:
SELECT * FROM events WHERE COALESCE(regexp_match(msg, '^ERR'), '{}');

Чтобы полностью избежать неоднозначности, рассмотрите возможность установки pg_clickhouse.pushdown_regex, чтобы предотвратить передачу регулярных выражений Postgres через pushdown в ClickHouse, и используйте re2 extension, для которого pg_clickhouse поддерживает прямой pushdown совместимых с ClickHouse регулярных выражений RE2.

`to_char()`

PostgreSQL to_char() для timestamp и timestamp with time zone проталкивается в ClickHouse formatDateTime только в том случае, если аргумент format — это строковая константа, не равная NULL, и каждому ключевому слову PostgreSQL в ней соответствует побайтно идентичный эквивалент в ClickHouse. Если формат задаётся динамически (не Const) или содержит неподдерживаемое ключевое слово либо модификатор, вызов переключается на локальное вычисление в PostgreSQL — pushdown никогда не применяется при частичном переводе, поэтому вывод остаётся совместимым с PG. Формы to_char() с двумя аргументами для numeric, interval и других нетемпоральных типов никогда не проталкиваются; ClickHouse formatDateTime форматирует только значения даты и времени.

Преобразованные ключевые слова

PostgreSQL	ClickHouse	Значение
`YYYY`, `yyyy`	`%Y`	4-значный год
`YY`, `yy`	`%y`	2-значный год
`MM`, `mm`	`%m`	месяц с ведущим нулём (01–12)
`DD`, `dd`	`%d`	день месяца с ведущим нулём (01–31)
`DDD`, `ddd`	`%j`	день года с ведущим нулём (001–366)
`HH24`, `hh24`	`%H`	час в 24-часовом формате с ведущим нулём (00–23)
`HH`, `hh`, `HH12`, `hh12`	`%I`	час в 12-часовом формате с ведущим нулём (01–12)
`MI`, `mi`	`%i`	минуты с ведущим нулём (00–59)
`SS`, `ss`	`%S`	секунды с ведущим нулём (00–59)
`Q`, `q`	`%Q`	квартал (1–4)
`Mon`	`%b`	сокращённое название месяца, например `Oct`
`Dy`	`%a`	сокращённое название дня недели, например `Mon`
`AM`, `PM`	`%p`	индикатор AM/PM, всегда в верхнем регистре

Текст в кавычках и литералы

Текст, заключённый в "...", передаётся как есть; при этом любой символ % удваивается до %%, чтобы экранировать префикс спецификатора ClickHouse. Последовательность \" вне кавычек также передаётся как литеральный ". Внутри "..." обратная косая черта экранирует только "; другие последовательности с обратной косой чертой трактуются как литеральный текст.

Авторы

David E. Wheeler

Авторские права

Последнее изменение 18 августа 2026 г.

​Описание

​Начало работы

​Использование

​Политика версионирования

​Справочник по SQL DDL

​CREATE EXTENSION

​ALTER EXTENSION

​DROP EXTENSION

​CREATE SERVER

​ALTER SERVER

​DROP SERVER

​CREATE USER MAPPING

​ALTER USER MAPPING

​DROP USER MAPPING

​IMPORT FOREIGN SCHEMA

​CREATE FOREIGN TABLE

​ALTER FOREIGN TABLE

​DROP FOREIGN TABLE

​Справочник по DML SQL

​EXPLAIN

​SELECT

​Партиционированные таблицы

​Когда выполняется проталкивание частичных агрегатов

​Когда используется локальная обработка

​PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE

​INSERT

​COPY

​LOAD

​SET

​pg_clickhouse.session_settings

​pg_clickhouse.pushdown_regex

​ALTER ROLE

​Предварительная загрузка

​session_preload_libraries

​shared_preload_libraries

​Типы данных

​BYTEA

​Справочник по Function и операторам

​Функции

​clickhouse_raw_query

​clickhouse_server_version

​clickhouse_query

​clickhouse_perform

​Функции с pushdown

​Операторы pushdown

​Семантика IN и NULL

​Пользовательские функции

​Pushdown для расширений

​re2

​intarray

​fuzzystrmatch

​Приведения типов с pushdown

​Агрегатные функции с pushdown

​Пользовательские агрегаты

​Pushdown для агрегатных функций ordered set

​Пользовательская агрегатная функция ordered set

​Пользовательские агрегатные функции ordered set

​Оконные функции с pushdown

​Примечания по совместимости

​Регулярные выражения

​to_char()

​Преобразованные ключевые слова

​Текст в кавычках и литералы

​Авторы

​Авторские права

Описание

Начало работы

Использование

Политика версионирования

Справочник по SQL DDL

CREATE EXTENSION

ALTER EXTENSION

DROP EXTENSION

CREATE SERVER

ALTER SERVER

DROP SERVER

CREATE USER MAPPING

ALTER USER MAPPING

DROP USER MAPPING

IMPORT FOREIGN SCHEMA

CREATE FOREIGN TABLE

ALTER FOREIGN TABLE

DROP FOREIGN TABLE

Справочник по DML SQL

EXPLAIN

SELECT

Партиционированные таблицы

Когда выполняется проталкивание частичных агрегатов

Когда используется локальная обработка

PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE

INSERT

COPY

LOAD

SET

`pg_clickhouse.session_settings`

`pg_clickhouse.pushdown_regex`

ALTER ROLE

Предварительная загрузка

`session_preload_libraries`

`shared_preload_libraries`

Типы данных

BYTEA

Справочник по Function и операторам

Функции

`clickhouse_raw_query`

`clickhouse_server_version`

`clickhouse_query`

`clickhouse_perform`

Функции с pushdown

Операторы pushdown

Семантика IN и NULL

Пользовательские функции

Pushdown для расширений

re2

intarray

fuzzystrmatch

Приведения типов с pushdown

Агрегатные функции с pushdown

Пользовательские агрегаты

Pushdown для агрегатных функций ordered set

Пользовательская агрегатная функция ordered set

Пользовательские агрегатные функции ordered set

Оконные функции с pushdown

Примечания по совместимости

Регулярные выражения

`to_char()`

Преобразованные ключевые слова

Текст в кавычках и литералы

Авторы

Авторские права