ClickHouse 26.4 リリースには、39 件の新機能 🌷 45 件のパフォーマンス最適化 🐇 238 件のバグ修正 🐝 が含まれています。
今回のリリースでは、さらに多くの機能が標準 SQL と互換になり、COUNT DISTINCT が高速化され、EXPLAIN の表示がさらに見やすくなるなど、盛りだくさんの内容となっています！ ## 新しいコントリビューターの皆さん 26.4 のすべての新しいコントリビューターを心から歓迎します！ ClickHouse コミュニティの広がりにはいつも圧倒されます。ClickHouse をここまで成長させてくれた皆さんの貢献に、心より感謝いたします。 新しいコントリビューターのお名前は以下のとおりです。 *Alexander Kuleshov, Alsu, Anton Frost, Aruj Bansal, Asya, ClickGap AI Bot, Denys Melnyk, Diego Gomes Tome, Dustin Healy, Evgeny Kuzin, Farid Adam, Francisco Garcia Florez, Gagan Dhakrey, Gleb Popov, Groene AI, Ivan Mantova, Jaap Elst, Jack Knudson, James Cunningham, JingYanchao, K, Kc Balusu, Matheus Nerone, Michael Russell, MukundaKatta, Nikita Semenov, Pavel Kravtsov, Peng, RenzoMXD, Sergey Veletskiy, Takumi Hara, Timothy Kurniawan, Wenyu Chen, XiaoBinMu, Yuri Fedoseev, ashrithb, asyablue22, dwagner-decix, egor romanov, groeneai, liuguangliang, manerone, nerve-bot, simonhammes, sourcelliu, xiaobin* ヒント: このリストをどのように生成しているか興味がある方は、[こちら](https://gist.github.com/gingerwizard/5a9a87a39ba93b422d8640d811e269e9)をご覧ください。 [プレゼンテーションのスライド](https://presentations.clickhouse.com/2026-release-26.4/)もご覧いただけます。 ## SQL 互換性: テーブル式としての VALUES、EXTRACT、SET TIME ZONE 26.4 リリースでは、さらに多くの機能が[標準 SQL 構文と互換](https://presentations.clickhouse.com/2026-release-26.4/?full#16)になりました。ここではその一部を紹介しますが、詳細は[プレゼンテーションスライド](https://presentations.clickhouse.com/2026-release-26.4/?full#16)をご覧ください。 ### テーブル式としての VALUES #### コントリビューター: Desel72 まずは `VALUES` です。このリリースより前は、次のように呼び出すことができました。
SELECT *
FROM VALUES((1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'));
SELECT *
FROM (VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'));
SELECT
c.c2,
o.c2
FROM VALUES((1, 'Alice'), (2, 'Bob')) AS c
INNER JOIN VALUES((1, 250), (2, 100), (1, 75)) AS o
ON c.c1 = o.c1;
SELECT c.name, o.amount
FROM (VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob')) AS c(id, name)
JOIN (VALUES (1, 250), (2, 100), (1, 75)) AS o(customer_id, amount)
ON c.id = o.customer_id;
SELECT
EXTRACT(EPOCH FROM now()) AS epoch,
EXTRACT(DOW FROM today()) AS dayOfWeek,
EXTRACT(DOY FROM today()) AS dayOfYear,
EXTRACT(ISODOW FROM today()) AS isoDOW,
EXTRACT(ISOYEAR FROM today()) AS isoYear,
EXTRACT(WEEK FROM today()) AS isoWeek,
EXTRACT(CENTURY FROM today()) AS century,
EXTRACT(DECADE FROM today()) AS decade,
EXTRACT(MILLENNIUM FROM today()) AS millennium;
SELECT timezone(), formatDateTime(now(), '%Y-%m-%d %H:%M:%S %z');
SET TIME ZONE 'Europe/Amsterdam';
chctl local install 26.4
chctl local server start --version 26.4
chctl local client --name default -mn
CREATE TABLE hackernews
(
`id` Int64,
`deleted` Int64,
`type` String,
`by` String,
`time` DateTime64(9),
`text` String,
`dead` Int64,
`parent` Int64,
`poll` Int64,
`kids` Array(Int64),
`url` String,
`score` Int64,
`title` String,
`parts` Array(Int64),
`descendants` Int64
)
ORDER BY time;
INSERT INTO hackernews
SELECT *
FROM url('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/hackernews/hacknernews.csv.gz', 'CSVWithNames')
ALTER TABLE hackernews
ADD INDEX text_tokens_idx text
TYPE text(tokenizer='splitByNonAlpha')
GRANULARITY 1;
ALTER TABLE hackernews
(MATERIALIZE INDEX text_tokens_idx)
SETTINGS mutations_sync = 1;
SELECT count()
FROM hackernews
WHERE text LIKE '%Kubernetes%'
SETTINGS use_text_index_like_evaluation_by_dictionary_scan=0;
SELECT count()
FROM hackernews
WHERE text LIKE '%Kubernetes%'
SETTINGS use_text_index_like_evaluation_by_dictionary_scan=1;
EXPLAIN pretty = 1
SELECT by, count()
FROM hackernews
WHERE (text LIKE '%OpenAI%') AND (text LIKE '%Google%')
GROUP BY ALL
ORDER BY count() DESC, by
LIMIT 10;
┌─explain────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
1. │ Expression (Project names) │
2. │ └──Limit (preliminary LIMIT) │
3. │ └──Sorting (Sorting for ORDER BY) │
4. │ └──Expression ((Before ORDER BY + Projection)) │
5. │ └──Aggregating │
6. │ └──Expression (Before GROUP BY) │
7. │ └──Expression ((WHERE + Change column names to column identifiers)) │
8. │ └──ReadFromMergeTree (default.hackernews) │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/statsbomb/open-data.git
cd open-data
git sparse-checkout set data/events
CREATE TABLE events (
match_id UInt32,
json JSON(id String, index UInt32),
INDEX vals JSONAllValues(json) TYPE text(tokenizer = 'ngrams') GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (match_id, json.index);
INSERT INTO events
SELECT
toUInt32(replaceRegexpOne(_file, '\\.json$', '')) AS match_id,
json
FROM file('open-data/data/events/*.json', JSONAsObject);
SELECT JSONAllValues(json) FROM events LIMIT 1
FORMAT Vertical;
ALTER TABLE events
ATTACH PARTITION ID 'all'
FROM events;
SELECT count()
FROM events;
SELECT count()
FROM events
WHERE json.player.name = 'Lionel Andrés Messi Cuccittini'
SETTINGS use_skip_indexes = 1;