دليل pg_clickhouse التعليمي

نظرة عامة

يعتمد هذا الدليل التعليمي على [دليل ClickHouse التعليمي]، لكنه يُجري جميع استعلاماته عبر pg_clickhouse.

ابدأ ClickHouse

أولًا، أنشئ قاعدة بيانات في ClickHouse إذا لم تكن لديك قاعدة بيانات بالفعل. ومن أسرع الطرق للبدء استخدام Docker image:

docker run -d --network host --name clickhouse -p 8123:8123 -p9000:9000 --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse
docker exec -it clickhouse clickhouse-client

إنشاء جدول

لنستفد من [دليل ClickHouse التعليمي] لإنشاء قاعدة بيانات بسيطة باستخدام مجموعة بيانات سيارات الأجرة في مدينة نيويورك:

CREATE DATABASE taxi;
CREATE TABLE taxi.trips
(
    trip_id UInt32,
    vendor_id Enum8(
        '1'      =  1, '2'      =  2, '3'      =  3, '4'      =  4,
        'CMT'    =  5, 'VTS'    =  6, 'DDS'    =  7, 'B02512' = 10,
        'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14,
        ''       = 15
    ),
    pickup_date Date,
    pickup_datetime DateTime,
    dropoff_date Date,
    dropoff_datetime DateTime,
    store_and_fwd_flag UInt8,
    rate_code_id UInt8,
    pickup_longitude Float64,
    pickup_latitude Float64,
    dropoff_longitude Float64,
    dropoff_latitude Float64,
    passenger_count UInt8,
    trip_distance Float64,
    fare_amount Decimal(10, 2),
    extra Decimal(10, 2),
    mta_tax Decimal(10, 2),
    tip_amount Decimal(10, 2),
    tolls_amount Decimal(10, 2),
    ehail_fee Decimal(10, 2),
    improvement_surcharge Decimal(10, 2),
    total_amount Decimal(10, 2),
    payment_type Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    trip_type UInt8,
    pickup FixedString(25),
    dropoff FixedString(25),
    cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    pickup_nyct2010_gid Int8,
    pickup_ctlabel Float32,
    pickup_borocode Int8,
    pickup_ct2010 String,
    pickup_boroct2010 String,
    pickup_cdeligibil String,
    pickup_ntacode FixedString(4),
    pickup_ntaname String,
    pickup_puma UInt16,
    dropoff_nyct2010_gid UInt8,
    dropoff_ctlabel Float32,
    dropoff_borocode UInt8,
    dropoff_ct2010 String,
    dropoff_boroct2010 String,
    dropoff_cdeligibil String,
    dropoff_ntacode FixedString(4),
    dropoff_ntaname String,
    dropoff_puma UInt16
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date)
ORDER BY pickup_datetime;

أضِف مجموعة البيانات

ثم استورد البيانات:

INSERT INTO taxi.trips
SELECT * FROM s3(
    'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_{1..2}.gz',
    'TabSeparatedWithNames', "
    trip_id UInt32,
    vendor_id Enum8(
        '1'      =  1, '2'      =  2, '3'      =  3, '4'      =  4,
        'CMT'    =  5, 'VTS'    =  6, 'DDS'    =  7, 'B02512' = 10,
        'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14,
        ''       = 15
    ),
    pickup_date Date,
    pickup_datetime DateTime,
    dropoff_date Date,
    dropoff_datetime DateTime,
    store_and_fwd_flag UInt8,
    rate_code_id UInt8,
    pickup_longitude Float64,
    pickup_latitude Float64,
    dropoff_longitude Float64,
    dropoff_latitude Float64,
    passenger_count UInt8,
    trip_distance Float64,
    fare_amount Decimal(10, 2),
    extra Decimal(10, 2),
    mta_tax Decimal(10, 2),
    tip_amount Decimal(10, 2),
    tolls_amount Decimal(10, 2),
    ehail_fee Decimal(10, 2),
    improvement_surcharge Decimal(10, 2),
    total_amount Decimal(10, 2),
    payment_type Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4),
    trip_type UInt8,
    pickup FixedString(25),
    dropoff FixedString(25),
    cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3),
    pickup_nyct2010_gid Int8,
    pickup_ctlabel Float32,
    pickup_borocode Int8,
    pickup_ct2010 String,
    pickup_boroct2010 String,
    pickup_cdeligibil String,
    pickup_ntacode FixedString(4),
    pickup_ntaname String,
    pickup_puma UInt16,
    dropoff_nyct2010_gid UInt8,
    dropoff_ctlabel Float32,
    dropoff_borocode UInt8,
    dropoff_ct2010 String,
    dropoff_boroct2010 String,
    dropoff_cdeligibil String,
    dropoff_ntacode FixedString(4),
    dropoff_ntaname String,
    dropoff_puma UInt16
") SETTINGS input_format_try_infer_datetimes = 0

تأكد من أنه يمكننا إجراء استعلام عليه، ثم الخروج من البرنامج العميل:

SELECT count() FROM taxi.trips;
quit

تثبيت pg_clickhouse

أنشئ pg_clickhouse وثبّته من PGXN أو GitHub. أو شغّل حاوية Docker باستخدام [image pg_clickhouse]، التي تضيف ببساطة pg_clickhouse إلى [image Postgres في Docker]:

docker run -d --network host --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
       -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18

ربط pg_clickhouse

الآن، اتصل بـ Postgres:

docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres

ثم أنشئ pg_clickhouse:

CREATE EXTENSION pg_clickhouse;

أنشئ خادمًا خارجيًا باستخدام اسم المضيف والمنفذ واسم قاعدة بيانات ClickHouse الخاصة بك.

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

هنا اخترنا استخدام برنامج التشغيل الثنائي، الذي يستخدم بروتوكول ClickHouse الثنائي. ويمكنك أيضًا استخدام برنامج التشغيل “http”، الذي يستخدم واجهة HTTP. بعد ذلك، اربط مستخدم PostgreSQL بمستخدم ClickHouse. وأبسط طريقة للقيام بذلك هي تعيين مستخدم PostgreSQL الحالي إلى مستخدم بعيد على الخادم الخارجي:

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

يمكنك أيضًا تحديد خيار password. الآن، أضِف جدول سيارات الأجرة؛ فقط استورد جميع الجداول من قاعدة بيانات ClickHouse البعيدة إلى مخطط Postgres:

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

والآن يُفترض أن يكون الجدول قد تم استيراده: في psql، استخدم \det+ لعرضه:

taxi=# \det+ taxi.*
                                       List of foreign tables
 Schema | Table |  Server  |                        FDW options                        | Description
--------+-------+----------+-----------------------------------------------------------+-------------
 taxi   | trips | taxi_srv | (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree') | [null]
(1 row)

تم بنجاح! استخدم \d لإظهار جميع الأعمدة:

taxi=# \d taxi.trips
                                   Foreign table "taxi.trips"
        Column         |           Type           | Collation | Nullable | Default | FDW options
-----------------------+--------------------------+-----------+----------+---------+-------------
 trip_id               | bigint                   |           | not null |         |
 vendor_id             | text                     |           | not null |         |
 pickup_date           | date                     |           | not null |         |
 pickup_datetime       | timestamp with time zone |           | not null |         |
 dropoff_date          | date                     |           | not null |         |
 dropoff_datetime      | timestamp with time zone |           | not null |         |
 store_and_fwd_flag    | smallint                 |           | not null |         |
 rate_code_id          | smallint                 |           | not null |         |
 pickup_longitude      | double precision         |           | not null |         |
 pickup_latitude       | double precision         |           | not null |         |
 dropoff_longitude     | double precision         |           | not null |         |
 dropoff_latitude      | double precision         |           | not null |         |
 passenger_count       | smallint                 |           | not null |         |
 trip_distance         | double precision         |           | not null |         |
 fare_amount           | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 extra                 | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 mta_tax               | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 tip_amount            | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 tolls_amount          | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 ehail_fee             | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 improvement_surcharge | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 total_amount          | numeric(10,2)            |           | not null |         |
 payment_type          | text                     |           | not null |         |
 trip_type             | smallint                 |           | not null |         |
 pickup                | character varying(25)    |           | not null |         |
 dropoff               | character varying(25)    |           | not null |         |
 cab_type              | text                     |           | not null |         |
 pickup_nyct2010_gid   | smallint                 |           | not null |         |
 pickup_ctlabel        | real                     |           | not null |         |
 pickup_borocode       | smallint                 |           | not null |         |
 pickup_ct2010         | text                     |           | not null |         |
 pickup_boroct2010     | text                     |           | not null |         |
 pickup_cdeligibil     | text                     |           | not null |         |
 pickup_ntacode        | character varying(4)     |           | not null |         |
 pickup_ntaname        | text                     |           | not null |         |
 pickup_puma           | integer                  |           | not null |         |
 dropoff_nyct2010_gid  | smallint                 |           | not null |         |
 dropoff_ctlabel       | real                     |           | not null |         |
 dropoff_borocode      | smallint                 |           | not null |         |
 dropoff_ct2010        | text                     |           | not null |         |
 dropoff_boroct2010    | text                     |           | not null |         |
 dropoff_cdeligibil    | text                     |           | not null |         |
 dropoff_ntacode       | character varying(4)     |           | not null |         |
 dropoff_ntaname       | text                     |           | not null |         |
 dropoff_puma          | integer                  |           | not null |         |
Server: taxi_srv
FDW options: (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree')

الآن نفّذ استعلامًا على الجدول:

 SELECT count(*) FROM taxi.trips;
   count
 ---------
  1999657
 (1 row)

لاحظ مدى سرعة تنفيذ الاستعلام. يقوم pg_clickhouse بتمرير الاستعلام بالكامل، بما في ذلك دالة التجميع COUNT()، لذا يُنفَّذ على ClickHouse ولا يُعيد إلى Postgres إلا صفًا واحدًا. استخدم EXPLAIN لمعاينة ذلك:

 EXPLAIN select count(*) from taxi.trips;
                    QUERY PLAN
 -------------------------------------------------
  Foreign Scan  (cost=1.00..-0.90 rows=1 width=8)
    Relations: Aggregate on (trips)
 (2 rows)

لاحظ أن “Foreign Scan” يظهر عند جذر الخطة، ما يعني أن الاستعلام بأكمله دُفع إلى ClickHouse.

حلّل البيانات

شغّل بعض الاستعلامات لتحليل البيانات. اطّلع على الأمثلة التالية أو جرّب استعلام SQL خاصًا بك.

احسب متوسط مبلغ الإكرامية:

taxi=# \timing
Timing is on.
taxi=# SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM taxi.trips;
 round
-------
  1.68
(1 row)

Time: 9.438 ms

احسب متوسط التكلفة بناءً على عدد الركاب:

taxi=# SELECT
        passenger_count,
        avg(total_amount)::NUMERIC(10, 2) AS average_total_amount
    FROM taxi.trips
    GROUP BY passenger_count;
 passenger_count | average_total_amount
-----------------+----------------------
               0 |                22.68
               1 |                15.96
               2 |                17.14
               3 |                16.75
               4 |                17.32
               5 |                16.34
               6 |                16.03
               7 |                59.79
               8 |                36.40
               9 |                 9.79
(10 rows)

Time: 27.266 ms

احسب العدد اليومي لمرات الالتقاط في كل حي:

taxi=# SELECT
    pickup_date,
    pickup_ntaname,
    SUM(1) AS number_of_trips
FROM taxi.trips
GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname
ORDER BY pickup_date ASC LIMIT 10;
 pickup_date |         pickup_ntaname         | number_of_trips
-------------+--------------------------------+-----------------
 2015-07-01  | Williamsburg                   |               1
 2015-07-01  | park-cemetery-etc-Queens       |               6
 2015-07-01  | Maspeth                        |               1
 2015-07-01  | Stuyvesant Town-Cooper Village |              44
 2015-07-01  | Rego Park                      |               1
 2015-07-01  | Greenpoint                     |               7
 2015-07-01  | Highbridge                     |               1
 2015-07-01  | Briarwood-Jamaica Hills        |               3
 2015-07-01  | Airport                        |             550
 2015-07-01  | East Harlem North              |              32
(10 rows)

Time: 30.978 ms

احسب مدة كل رحلة بالدقائق، ثم جمّع النتائج حسب مدة الرحلة:

taxi=# SELECT
    avg(tip_amount) AS avg_tip,
    avg(fare_amount) AS avg_fare,
    avg(passenger_count) AS avg_passenger,
    count(*) AS count,
    round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) as trip_minutes
FROM taxi.trips
WHERE round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) > 0
GROUP BY trip_minutes
ORDER BY trip_minutes DESC
LIMIT 5;
      avg_tip      |     avg_fare     |  avg_passenger   | count | trip_minutes
-------------------+------------------+------------------+-------+--------------
              1.96 |                8 |                1 |     1 |        27512
                 0 |               12 |                2 |     1 |        27500
 0.562727272727273 | 17.4545454545455 | 2.45454545454545 |    11 |         1440
 0.716564885496183 | 14.2786259541985 | 1.94656488549618 |   131 |         1439
  1.00945205479452 | 12.8787671232877 | 1.98630136986301 |   146 |         1438
(5 rows)

Time: 45.477 ms

اعرض عدد مرات الالتقاط في كل حيّ، مقسّمًا حسب ساعات اليوم:

taxi=# SELECT
    pickup_ntaname,
    date_part('hour', pickup_datetime) as pickup_hour,
    SUM(1) AS pickups
FROM taxi.trips
WHERE pickup_ntaname != ''
GROUP BY pickup_ntaname, pickup_hour
ORDER BY pickup_ntaname, date_part('hour', pickup_datetime)
LIMIT 5;
 pickup_ntaname | pickup_hour | pickups
----------------+-------------+---------
 Airport        |           0 |    3509
 Airport        |           1 |    1184
 Airport        |           2 |     401
 Airport        |           3 |     152
 Airport        |           4 |     213
(5 rows)

Time: 36.895 ms

اضبط المنطقة الزمنية المعروضة على توقيت نيويورك، ثم استرجع الرحلات إلى مطاري LaGuardia أو JFK:

taxi=# SET timezone = 'America/New_York';
SET
taxi=# SELECT
    pickup_datetime,
    dropoff_datetime,
    total_amount,
    pickup_nyct2010_gid,
    dropoff_nyct2010_gid,
    CASE
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 138 THEN 'LGA'
        WHEN dropoff_nyct2010_gid = 132 THEN 'JFK'
    END AS airport_code,
    EXTRACT(YEAR FROM pickup_datetime) AS year,
    EXTRACT(DAY FROM pickup_datetime) AS day,
    EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS hour
FROM taxi.trips
WHERE dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
ORDER BY pickup_datetime
LIMIT 5;
    pickup_datetime     |    dropoff_datetime    | total_amount | pickup_nyct2010_gid | dropoff_nyct2010_gid | airport_code | year | day | hour
------------------------+------------------------+--------------+---------------------+----------------------+--------------+------+-----+------
 2015-06-30 20:04:14-04 | 2015-06-30 20:15:29-04 |        13.30 |                 -34 |                  132 | JFK          | 2015 |  30 |   20
 2015-06-30 20:09:42-04 | 2015-06-30 20:12:55-04 |         6.80 |                  50 |                  138 | LGA          | 2015 |  30 |   20
 2015-06-30 20:23:04-04 | 2015-06-30 20:24:39-04 |         4.80 |                -125 |                  132 | JFK          | 2015 |  30 |   20
 2015-06-30 20:27:51-04 | 2015-06-30 20:39:02-04 |        14.72 |                -101 |                  138 | LGA          | 2015 |  30 |   20
 2015-06-30 20:32:03-04 | 2015-06-30 20:55:39-04 |        39.34 |                  48 |                  138 | LGA          | 2015 |  30 |   20
(5 rows)

Time: 17.450 ms

إنشاء قاموس

أنشئ قاموسًا مرتبطًا بجدول في خدمة ClickHouse الخاصة بك. يعتمد كلٌّ من الجدول والقاموس على ملف CSV يحتوي على صف لكل حيّ في مدينة نيويورك. تُطابَق الأحياء مع أسماء الأحياء الإدارية الخمسة في مدينة نيويورك (Bronx وBrooklyn وManhattan وQueens وStaten Island)، بالإضافة إلى مطار Newark ‏(EWR). فيما يلي مقتطف من ملف CSV الذي تستخدمه بصيغة جدول. يربط العمود LocationID في الملف بالعمودين pickup_nyct2010_gid و dropoff_nyct2010_gid في جدول الرحلات لديك:

LocationID	Borough	Zone	service_zone
1	EWR	Newark Airport	EWR
2	Queens	Jamaica Bay	Boro Zone
3	Bronx	Allerton/Pelham Gardens	Boro Zone
4	Manhattan	Alphabet City	Yellow Zone
5	Staten Island	Arden Heights	Boro Zone

بينما لا تزال في Postgres، استخدم الدالة clickhouse_raw_query لإنشاء [قاموس] في ClickHouse باسم taxi_zone_dictionary وملء القاموس من ملف CSV في S3:

SELECT clickhouse_raw_query($$
    CREATE DICTIONARY taxi.taxi_zone_dictionary (
        LocationID Int64 DEFAULT 0,
        Borough String,
        zone String,
        service_zone String
    )
    PRIMARY KEY LocationID
    SOURCE(HTTP(URL 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv' FORMAT 'CSVWithNames'))
    LIFETIME(MIN 0 MAX 0)
    LAYOUT(HASHED_ARRAY())
$$, 'host=localhost dbname=taxi');

يؤدي تعيين LIFETIME إلى 0 إلى تعطيل التحديثات التلقائية لتجنّب نقل بيانات غير ضروري إلى S3 bucket الخاص بنا. في حالات أخرى، قد تحتاج إلى تهيئته بشكل مختلف. لمزيد من التفاصيل، راجع تحديث بيانات القاموس باستخدام LIFETIME.

الآن استورده:

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

تأكَّد من أنه يمكننا الاستعلام عنه:

    taxi=# SELECT * FROM taxi.taxi_zone_dictionary limit 3;
     LocationID |  Borough  |                     Zone                      | service_zone
    ------------+-----------+-----------------------------------------------+--------------
             77 | Brooklyn  | East New York/Pennsylvania Avenue             | Boro Zone
            106 | Brooklyn  | Gowanus                                       | Boro Zone
            103 | Manhattan | Governor's Island/Ellis Island/Liberty Island | Yellow Zone
    (3 rows)

ممتاز. الآن استخدم الدالة dictGet لاسترجاع اسم حي إداري في استعلام. يجمع هذا الاستعلام عدد رحلات سيارات الأجرة لكل حي إداري التي تنتهي في أحد مطاري LaGuardia أو JFK:

    taxi=# SELECT
            count(1) AS total,
            COALESCE(NULLIF(dictGet(
                'taxi.taxi_zone_dictionary', 'Borough',
                toUInt64(pickup_nyct2010_gid)
            ), ''), 'Unknown') AS borough_name
        FROM taxi.trips
        WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
        GROUP BY borough_name
        ORDER BY total DESC;
     total | borough_name
    -------+---------------
     23683 | Unknown
      7053 | Manhattan
      6828 | Brooklyn
      4458 | Queens
      2670 | Bronx
       554 | Staten Island
        53 | EWR
    (7 rows)

    Time: 66.245 ms

يحسب هذا الاستعلام إجمالي عدد رحلات سيارات الأجرة لكل حي إداري التي تنتهي في مطارَي LaGuardia أو JFK. لاحظ أن هناك عددًا كبيرًا من الرحلات التي لا يكون فيها الحي الذي انطلقت منه الرحلة معروفًا.

تنفيذ عملية join

اكتب بعض الاستعلامات التي تربط taxi_zone_dictionary بجدول trips لديك.

ابدأ بـ JOIN بسيط يعمل بطريقة مشابهة لاستعلام المطار السابق أعلاه:

taxi=# SELECT
    count(1) AS total,
    "Borough"
FROM taxi.trips
JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
  ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID")
WHERE pickup_nyct2010_gid > 0
  AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
GROUP BY "Borough"
ORDER BY total DESC;
 total | borough_name
-------+---------------
  7053 | Manhattan
  6828 | Brooklyn
  4458 | Queens
  2670 | Bronx
   554 | Staten Island
    53 | EWR
(6 rows)

Time: 48.449 ms

لاحظ أن ناتج استعلام JOIN أعلاه مطابق لناتج استعلام dictGet أعلاه (باستثناء أن قيم Unknown غير متضمّنة). في الخلفية، يستدعي ClickHouse فعليًا الدالة dictGet من أجل القاموس taxi_zone_dictionary، لكن صياغة JOIN أكثر ألفةً لمطوري SQL.

    taxi=# explain SELECT
            count(1) AS total,
            "Borough"
        FROM taxi.trips
        JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
          ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID")
        WHERE pickup_nyct2010_gid > 0
          AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
        GROUP BY "Borough"
        ORDER BY total DESC;
                                  QUERY PLAN
    -----------------------------------------------------------------------
     Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=40)
       Relations: Aggregate on ((trips) INNER JOIN (taxi_zone_dictionary))
    (2 rows)
    Time: 2.012 ms

يُرجع هذا الاستعلام صفوفًا لأعلى 1000 رحلة من حيث قيمة الإكرامية، ثم يُجري INNER JOIN لكل صف مع القاموس:

taxi=# SELECT *
FROM taxi.trips
JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
    ON trips.dropoff_nyct2010_gid = taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID"
WHERE tip_amount > 0
ORDER BY tip_amount DESC
LIMIT 1000;

بوجه عام، نتجنب استخدام SELECT * في PostgreSQL وClickHouse. يجب ألا تسترجع إلا الأعمدة التي تحتاج إليها فعليًا.

البدء

الميزات

اختبارات الأداء

الأسعار

تكامل ClickHouse

عمليات الترحيل

المراقبة

الأسئلة الشائعة

نظرة عامة

ابدأ ClickHouse

إنشاء جدول

أضِف مجموعة البيانات

تثبيت pg_clickhouse

ربط pg_clickhouse

حلّل البيانات

إنشاء قاموس

تنفيذ عملية join

​نظرة عامة

​ابدأ ClickHouse

​إنشاء جدول

​أضِف مجموعة البيانات

​تثبيت pg_clickhouse

​ربط pg_clickhouse

​حلّل البيانات

​إنشاء قاموس

​تنفيذ عملية join

نظرة عامة

ابدأ ClickHouse

إنشاء جدول

أضِف مجموعة البيانات

تثبيت pg_clickhouse

ربط pg_clickhouse

حلّل البيانات

إنشاء قاموس

تنفيذ عملية join