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# Matrice de compatibilité
> Matrices de compatibilité complètes pour les intégrations ClickHouse avec les formats de table ouverts et les connexions aux catalogues de données.
Cette page présente des matrices de compatibilité complètes pour les intégrations lac de données de ClickHouse. Elle détaille les fonctionnalités disponibles pour chaque format de table ouvert, les catalogues auxquels ClickHouse peut se connecter, ainsi que les fonctionnalités prises en charge par chaque catalogue.
La prise en charge est présentée séparément pour ClickHouse Cloud et ClickHouse autogéré. Les fonctionnalités expérimentales sont désactivées par défaut dans ClickHouse Cloud et [doivent être demandées auprès du Support](https://clickhouse.com/blog/common-getting-started-issues-with-clickhouse#13-experimental-features-in-production). Leur disponibilité dépend de la fonctionnalité concernée ; contactez donc le Support pour confirmer si une fonctionnalité expérimentale spécifique peut être activée. La configuration et les limitations propres au déploiement sont décrites dans la colonne Notes.
## Prise en charge des formats de table ouverts
ClickHouse s’intègre à quatre formats de table ouverts : [Apache Iceberg](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg), [Delta Lake](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake), [Apache Hudi](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) et [Apache Paimon](/fr/reference/functions/table-functions/paimon). Sélectionnez un format ci-dessous pour consulter sa matrice de compatibilité.
**Légende :** ✅ Pris en charge | ⚠️ Partiel, expérimental ou obsolète | ❌ Non pris en charge
| Fonctionnalité | ClickHouse Cloud | Auto-géré | Notes |
| --------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------: | :---------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Via [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) ou l'alias `iceberg()` |
| GCS | ✅ | ✅ | Via [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) ou l'alias `iceberg()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | Via [`icebergAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| HDFS | ❌ | ⚠️ Obsolète | Via [`icebergHDFS()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| Système de fichiers local | ❌ | ✅ | Via [`icebergLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| **Méthodes d'accès** | | | |
| Fonction de table | ✅ | ✅ | [`icebergS3()`](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg) avec des variantes selon le backend |
| Moteur de table | ✅ | ✅ | [`IcebergS3`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg) avec des variantes selon le backend |
| Lectures distribuées sur le cluster | ✅ | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
| Collections nommées | ⚠️ | ✅ | Les [collections nommées](/fr/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) créées par DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité. |
| | | | |
| **Fonctionnalités de lecture** | | | |
| Prise en charge de la lecture | ✅ | ✅ | Prise en charge complète de `SELECT` et de toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Élagage des partitions | ✅ | ✅ | Consultez [Élagage des partitions](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning). |
| Partitionnement masqué | ✅ | ✅ | Prise en charge du partitionnement basé sur les transformations Iceberg |
| Évolution des partitions | ✅ | ✅ | Prise en charge de la lecture de tables dont les spécifications de partition évoluent au fil du temps |
| Évolution du schéma | ✅ | ✅ | Ajout, suppression et réorganisation de colonnes. Consultez [Évolution du schéma](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Promotion / élargissement des types | ✅ | ✅ | `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)` lorsque P' > P. Consultez [Évolution du schéma](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Voyage dans le temps / snapshots | ✅ | ✅ | Via les paramètres `iceberg_timestamp_ms` ou `iceberg_snapshot_id`. Consultez [Voyage dans le temps](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel). |
| Suppressions par position | ✅ | ✅ | Consultez [Traitement des lignes supprimées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Suppressions par égalité | ✅ | ✅ | Fonctions de table et moteurs de table, à partir de v25.8+. Consultez [Traitement des lignes supprimées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Fusion à la lecture | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Pris en charge pour les [opérations de suppression](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| Versions de format | ⚠️ Partiel | ⚠️ Partiel | Les versions v1 et v2 sont prises en charge. La prise en charge de v3 est partielle ; les vecteurs de suppression et le compactage des manifestes ne sont pas pris en charge. |
| Statistiques de colonnes | ✅ | ✅ | |
| Filtres de Bloom / fichiers Puffin | ❌ | ❌ | Les index de filtres de Bloom des fichiers Puffin ne sont pas pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consultez [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns). |
| | | | |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | | |
| Création de table | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. À partir de v25.7+. Consultez [Création d'une table](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table). |
| `INSERT` | ✅ Beta | ✅ Beta | Beta à partir de la version 26.2. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Voir [Insertion de données](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts). |
| `DELETE` | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Via `ALTER TABLE ... DELETE WHERE`. Voir [Suppression de données](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| `ALTER TABLE` (modifications de schéma) | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Nécessite `allow_insert_into_iceberg = 1`. Permet d'ajouter, supprimer, modifier ou renommer des colonnes. Voir [Évolution du schéma](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution). |
| Compaction | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Nécessite `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`. Voir [Compaction](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction). |
| `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | Non pris en charge. Voir Compaction. |
| Copie sur écriture | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Expiration des snapshots | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Nécessite Iceberg v2, `allow_insert_into_iceberg = 1` et `allow_experimental_expire_snapshots = 1`. Voir [Expiration des snapshots](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-expire-snapshots). |
| Suppression des fichiers orphelins | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Nécessite Iceberg v2 ou une version ultérieure, `allow_insert_into_iceberg = 1` et `allow_iceberg_remove_orphan_files = 1`. Voir [Suppression des fichiers orphelins](/fr/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-remove-orphan-files). |
| Écriture de partitions | ✅ Beta | ✅ Beta | Prise en charge pour les écritures dans Iceberg. |
| Modification des partitions | ❌ | ❌ | La modification du schéma de partitionnement depuis ClickHouse n'est pas prise en charge. ClickHouse peut écrire dans des tables Iceberg dont le schéma de partitionnement a évolué. |
| | | | |
| **Métadonnées** | | | |
| Création de branches et balisage | ❌ | ❌ | Les références de branches et de tags Iceberg ne sont pas prises en charge |
| Résolution des fichiers de métadonnées | ✅ | ✅ | Prise en charge de la résolution via les catalogues, le listing de répertoires, `version-hint` et un chemin spécifique. Voir [Résolution des fichiers de métadonnées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution). |
| Mise en cache des données | ✅ | ✅ | Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Voir [Cache de données](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache). |
| Mise en cache des métadonnées | ✅ | ✅ | Activée par défaut via `use_iceberg_metadata_files_cache`. Voir [Cache de métadonnées](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache). |
À partir de la version 25.6, ClickHouse lit les tables Delta Lake à l’aide du kernel Rust de Delta Lake, ce qui étend la prise en charge des fonctionnalités. Toutefois, des problèmes connus surviennent lors de l’accès aux données dans Azure Blob Storage. Le Kernel est donc désactivé lors de la lecture de données depuis Azure Blob Storage. Les fonctionnalités nécessitant ce kernel sont indiquées ci-dessous.
| Fonctionnalité | ClickHouse Cloud | Auto-géré | Notes |
| ----------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------: | :-------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Via [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| GCS | ✅ | ✅ | Via [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | Via [`deltaLakeAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| HDFS | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Système de fichiers local | ❌ | ✅ | Via [`deltaLakeLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| **Méthodes d’accès** | | | |
| Fonction de table | ✅ | ✅ | [`deltaLake()`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake) avec des variantes pour chaque backend |
| Moteur de table | ✅ | ✅ | [`DeltaLake`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
| Lectures distribuées sur le cluster | ✅ | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
| Collections nommées | ⚠️ | ✅ | Les [collections nommées](/fr/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) créées via DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité. |
| **Fonctionnalités de lecture** | | | |
| Prise en charge de la lecture | ✅ | ✅ | Prise en charge complète de `SELECT` avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Élagage des partitions | ✅ Beta | ✅ Beta | Nécessite le Delta Kernel. |
| Évolution du schéma | ✅ Beta | ✅ Beta | Nécessite le Delta Kernel. |
| Time travel | ✅ Beta | ✅ Beta | Nécessite le Delta Kernel. |
| Vecteurs de suppression | ✅ | ✅ | |
| Mappage de colonnes | ✅ | ✅ | |
| Change data feed | ✅ Beta | ✅ Beta | Nécessite le Delta Kernel. |
| Colonnes virtuelles | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consultez les [colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d’écriture** | | | |
| `INSERT` | ✅ Beta | ✅ Beta | Nécessite le Delta Kernel. Les écritures sont prises en charge pour S3 et GCS ; les écritures vers Azure ne le sont pas. Nécessite `allow_delta_lake_writes = 1` à partir de la v26.7 ; pour les versions antérieures, utilisez `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`. Consultez les [écritures Delta Lake](/fr/reference/functions/table-functions/deltalake#inserting-data). |
| `DELETE` / `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Créer une table vide | ❌ | ❌ | L’opération `CREATE TABLE` suppose que la table Delta Lake existe déjà dans le stockage d’objets. |
| **Mise en cache** | | | |
| Mise en cache des données | ✅ | ✅ | Même mécanisme que pour les moteurs de stockage S3/Azure/HDFS. Consultez le [cache de données](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache). |
| Fonctionnalité | ClickHouse Cloud | Auto-géré | Remarques |
| ----------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------: | :-------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Via [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| GCS | ✅ | ✅ | Via [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Azure Blob Storage | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| HDFS | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Système de fichiers local | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| **Méthodes d'accès** | | | |
| Fonction de table | ✅ | ✅ | [`hudi()`](/fr/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Moteur de table | ✅ | ✅ | [`Hudi`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| Lectures distribuées sur le cluster | ✅ | ✅ | [`hudiCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (S3 uniquement) |
| Collections nommées | ⚠️ | ✅ | Les [collections nommées](/fr/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) créées via DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le Support pour confirmer leur disponibilité. |
| **Fonctionnalités de lecture** | | | |
| Prise en charge de la lecture | ✅ | ✅ | Prise en charge complète de `SELECT` avec toutes les fonctions SQL de ClickHouse |
| Évolution du schéma | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Voyage dans le temps | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | | |
| `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | Intégration en lecture seule |
| **Mise en cache** | | | |
| Mise en cache des données | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Fonctionnalité | ClickHouse Cloud | Autogéré | Notes |
| ----------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------: | :------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de stockage** | | | |
| S3 | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Via [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| GCS | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Via [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| Azure Blob Storage | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Via [`paimonAzure()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) |
| HDFS | ❌ | ⚠️ | Expérimental et obsolète. Via [`paimonHDFS()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) |
| Système de fichiers local | ❌ | ⚠️ | Expérimental. Via [`paimonLocal()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) |
| **Méthodes d'accès** | | | |
| Fonction de table | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. [`paimon()`](/fr/reference/functions/table-functions/paimon) avec des variantes pour chaque backend |
| Moteur de table | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. [`Paimon`](/fr/reference/engines/table-engines/integrations/paimon) avec des variantes pour chaque backend. Nécessite `allow_experimental_paimon_storage_engine = 1`. |
| Lectures distribuées sur le cluster | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. [`paimonS3Cluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonAzureCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonHDFSCluster`](/fr/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
| Collections nommées | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Les [collections nommées](/fr/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) créées par DDL peuvent être activées sur certains services ClickHouse Cloud. Contactez le support pour confirmer leur disponibilité. |
| **Fonctionnalités de lecture** | | | |
| Prise en charge de la lecture | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. Prise en charge complète de `SELECT` avec toutes les fonctions ClickHouse SQL |
| Évolution du schéma | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Voyage dans le temps | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
| Colonnes virtuelles | ⚠️ | ⚠️ | Expérimental. `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Voir [Colonnes virtuelles](/fr/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns). |
| **Fonctionnalités d'écriture** | | | |
| `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | Intégration en lecture seule |
| **Mise en cache** | | | |
| Mise en cache des données | ❌ | ❌ | Non pris en charge |
## Prise en charge des catalogues
ClickHouse peut se connecter à des catalogues de données externes à l’aide du moteur de base de données [`DataLakeCatalog`](/fr/reference/engines/database-engines/datalake), qui expose le catalogue comme une base de données ClickHouse. Les tables enregistrées dans le catalogue apparaissent automatiquement et peuvent être interrogées avec du SQL standard.
Les catalogues suivants sont actuellement pris en charge. Consultez le guide de référence de chaque catalogue pour les instructions de configuration complètes.
| Catalogue | Formats | Lecture | Créer une table | INSERT | Guide de référence |
| ------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | :------------: | :-------------: | :----: | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AWS Glue Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du Glue catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide de BigLake Metastore](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ Bêta | ✅ Bêta | ✅ Bêta | [Guide de Unity Catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du REST catalog](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ❌ | ❌ | [Guide du catalogue Lakekeeper](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Expérimental | ❌ | ❌ | [Guide du catalogue Nessie](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ✅ Bêta | ✅ Bêta | [Guide du catalogue OneLake](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
| [SeaweedFS](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) | Iceberg | ✅ Bêta | ✅ Bêta | ✅ Bêta | [Guide du catalogue SeaweedFS](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) |
Toutes les intégrations de catalogues exigent actuellement l’activation d’un paramètre expérimental ou bêta. À l’exception de Microsoft OneLake, de Databricks Unity Catalog et de SeaweedFS, tous les catalogues offrent un accès **en lecture seule** — les tables peuvent être interrogées, mais il n’est pas possible de les créer ni d’y écrire des données via la connexion au catalogue. Pour charger des données depuis un catalogue dans ClickHouse afin d’accélérer l’analytics, utilisez `INSERT INTO SELECT` comme indiqué dans le [guide d’accélération de l’analytics](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics). Pour réécrire des données dans des formats de table ouverts, créez des tables Iceberg autonomes comme indiqué dans le [guide d’écriture des données](/fr/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data).