Использование JupySQL с ClickHouse
В этом руководстве мы покажем интеграцию с ClickHouse.
Мы будем использовать JupySQL для выполнения запросов к ClickHouse. После загрузки данных мы визуализируем их с помощью SQL-графиков.
Интеграция между JupySQL и ClickHouse возможна благодаря использованию библиотеки clickhouse_sqlalchemy. Эта библиотека позволяет легко обмениваться данными между двумя системами и дает возможность пользователям подключаться к ClickHouse и передавать SQL-диалект. После подключения пользователи могут выполнять SQL-запросы прямо из родного интерфейса ClickHouse или непосредственно из Jupyter notebook.
Примечание: вам может потребоваться перезапустить ядро, чтобы использовать обновленные пакеты.
Вам нужно убедиться, что ваш ClickHouse доступен для следующих этапов. Вы можете использовать как локальную, так и облачную версию.
Примечание: вам нужно будет настроить строку подключения в зависимости от типа экземпляра, к которому вы пытаетесь подключиться (url, user, password). В приведенном ниже примере мы использовали локальный экземпляр. Чтобы узнать больше об этом, ознакомьтесь с этим руководством.
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
| count() |
|---|
| 1999657 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
| pickup_ntaname |
|---|
| Morningside Heights |
| Hudson Yards-Chelsea-Flatiron-Union Square |
| Midtown-Midtown South |
| SoHo-Tribeca-Civic Center-Little Italy |
| Murray Hill-Kips Bay |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
| round(avg(tip_amount), 2) |
|---|
| 1.68 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
| passenger_count | average_total_amount |
|---|---|
| 0 | 22.69 |
| 1 | 15.97 |
| 2 | 17.15 |
| 3 | 16.76 |
| 4 | 17.33 |
| 5 | 16.35 |
| 6 | 16.04 |
| 7 | 59.8 |
| 8 | 36.41 |
| 9 | 9.81 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Готово.
| pickup_date | pickup_ntaname | number_of_trips |
|---|---|---|
| 2015-07-01 | Bushwick North | 2 |
| 2015-07-01 | Brighton Beach | 1 |
| 2015-07-01 | Briarwood-Jamaica Hills | 3 |
| 2015-07-01 | Williamsburg | 1 |
| 2015-07-01 | Queensbridge-Ravenswood-Long Island City | 9 |
- clickhouse://default:***@localhost:8123/default Пропуск выполнения...
