ClickHouse Cloud クイックスタート

ClickHouse を最も迅速かつ簡単に使い始めるには、ClickHouse Cloud で新しいサービスを作成します。このクイックスタートガイドでは、3 つの簡単な手順でセットアップします。

ClickHouseサービスを作成する

無料の ClickHouse サービスを ClickHouse Cloud で作成するには、次の手順でサインアップします。

サインアップページでアカウントを作成します
メールアドレス、Google SSO、Microsoft SSO、AWS Marketplace、Google Cloud、または Microsoft Azure を使用してサインアップできます
メールアドレスとパスワードでサインアップした場合は、メールで受信したリンクから 24 時間以内にメールアドレスを確認してください
作成したユーザー名とパスワードでログインします

ログインすると、ClickHouse Cloud のオンボーディングウィザードが開始され、新しい ClickHouse サービスの作成手順が案内されます。サービスをデプロイするリージョンを選択し、新しいサービスに名前を付けます。
デフォルトでは、新しい組織は Scale ティアになり、それぞれ 4 vCPU と 16 GiB の RAM を備えた 3 つのレプリカが作成されます。垂直オートスケーリングは、Scale ティアでデフォルトで有効になります。組織ティアは後から「プラン」ページで変更できます。必要に応じて、レプリカのスケーリング範囲となる最小サイズと最大サイズを指定し、サービスリソースをカスタマイズします。準備ができたら、Create service を選択します。
おめでとうございます。ClickHouse Cloud サービスが稼働し、オンボーディングが完了しました。データの取り込みとクエリの開始方法については、このまま読み進めてください。

ClickHouse に接続する

ClickHouse への接続方法は 2 つあります。

Web ベースの SQL コンソールを使用する
アプリケーションから接続する

SQL コンソールを使用する

すぐに始められるよう、ClickHouse では Web ベースの SQL コンソールを提供しています。オンボーディングが完了すると、このコンソールにリダイレクトされます。クエリタブを作成し、簡単なクエリを入力して接続が正常に機能していることを確認します。

SHOW databases

リストには4つのデータベースと、追加したデータベースが表示されます。
これで完了です。新しいClickHouseサービスを使い始める準備ができました！

アプリから接続する

ナビゲーションメニューの接続ボタンを押します。モーダルが開き、サービスの認証情報と、インターフェイスまたは言語クライアントから接続する手順が表示されます。
お使いの言語クライアントが見つからない場合は、インテグレーションの一覧をご確認ください。

データを追加

ClickHouse はデータがあってこそ真価を発揮します。データを追加する方法は複数あり、そのほとんどはナビゲーションメニューからアクセスできる「Data Sources」ページで利用できます。
以下の方法でデータをアップロードできます。

ClickPipe を設定して、S3、Postgres、Kafka、GCS などのデータソースからデータの取り込みを開始する
SQL Console を使用する
ClickHouse client を使用する
ファイルをアップロードする - JSON、CSV、TSV フォーマットに対応
ファイル URL からデータをアップロードする

ClickPipes

ClickPipes は、多様なソースからのデータ取り込みを数回のクリックだけで実現するマネージド統合プラットフォームです。最も要求の厳しいワークロード向けに設計されており、ClickPipes の堅牢でスケーラブルなアーキテクチャは一貫したパフォーマンスと信頼性を確保します。ClickPipes は、長期的なストリーミング用途にも一度限りのデータロードジョブにも利用できます。

SQL Console を使用してデータを追加する

ほとんどのデータベース管理システムと同様に、ClickHouse もテーブルを論理的に データベース 単位でまとめます。ClickHouse で新しいデータベースを作成するには、CREATE DATABASE コマンドを使用します。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS helloworld

次のコマンドを実行して、helloworld データベースに my_first_table という名前のテーブルを作成します。

CREATE TABLE helloworld.my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree()
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

上記の例の my_first_table は、4つのカラムを持つ MergeTree テーブルです：

user_id: 32ビット符号なし整数 (UInt32)
message: String データ型。他のデータベースシステムで使用される VARCHAR、BLOB、CLOB などの型に相当します
timestamp: 特定の時点を表す DateTime 値
metric: 32ビット浮動小数点数 (Float32)

テーブルエンジンテーブルエンジンは、次の事項を決定します。

データの保存方法と保存場所
サポートされるクエリ
データをレプリケートするかどうか

選択できるテーブルエンジンは多数ありますが、単一ノードのClickHouseサーバー上のシンプルなテーブルには、MergeTreeが適しています。

主キーの簡単な紹介

先に進む前に、ClickHouse における主キーの仕組みを理解しておくことが重要です (主キーの実装は意外に思えるかもしれません) 。

ClickHouseの主キーは、テーブル内の各行で一意ではありません

ClickHouse テーブルの主キーは、データがディスクに書き込まれる際のソート順を決定します。8,192 行または 10MB のデータごとに (これを インデックスグラニュラリティ と呼びます) 主キーインデックスファイルにエントリが作成されます。このグラニュラリティの概念によりメモリに容易に収まるスパースインデックスが生成され、グラニュールは SELECT クエリの処理時に扱われる最小のカラムデータのストライプを表します。主キーは PRIMARY KEY パラメータで定義できます。PRIMARY KEY を指定せずにテーブルを定義した場合、キーは ORDER BY 句で指定したタプルになります。PRIMARY KEY と ORDER BY の両方を指定する場合、主キーはソート順のサブセットでなければなりません。主キーはソートキーでもあり、(user_id, timestamp) のタプルです。したがって、各カラムファイルに格納されるデータは user_id、次に timestamp の順にソートされます。ClickHouse の中核的な概念を深く理解するには、“コアコンセプト” を参照してください。

テーブルにデータを挿入する

ClickHouse でも使い慣れた INSERT INTO TABLE コマンドを利用できますが、MergeTree テーブルへの insert ごとに、ストレージ上に part が 1 つ作成される点を理解しておくことが重要です。

ClickHouse のベストプラクティス1 バッチあたり数万行、場合によっては数百万行もの大量の行を一度に挿入してください。心配はいりません。ClickHouse ならその規模のデータ量も容易に処理でき、サービスへの書き込みリクエストを減らすことでコストを削減できます。

単純な例ではありますが、一度に複数の行を挿入してみましょう:

INSERT INTO helloworld.my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

timestamp カラムには、さまざまな Date 関数と DateTime 関数を使用して値が設定されている点に注目してください。ClickHouse には数百もの便利な関数があり、Functions セクションで確認できます。

正しく動作したか確認します:

SELECT * FROM helloworld.my_first_table

ClickHouse Client を使用したデータの追加

clickhouse client というコマンドラインツールを使用して ClickHouse Cloud サービスに接続することもできます。左メニューの Connect をクリックすると、接続情報を確認できます。表示されたダイアログのドロップダウンから Native を選択してください:

ClickHouseをインストールします。
hostname、username、password を適切な値に置き換えて、コマンドを実行します。

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password>

スマイリーフェイスのプロンプトが表示されれば、クエリを実行する準備は完了です。

:)

次のクエリを実行して、試してみてください。

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp

レスポンスが見やすいテーブル形式で返されている点に注目してください:

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

FORMAT 句を追加し、ClickHouse でサポートされている多数の出力フォーマットのいずれかを指定します。

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp
FORMAT TabSeparated

上記のクエリでは、出力はタブ区切り形式で返されます。

Query id: 3604df1c-acfd-4117-9c56-f86c69721121

Insert a lot of rows per batch      2022-03-21 00:00:00     1.41421
Sort your data based on your commonly-used queries  2022-03-22 00:00:00     2.718
Hello, ClickHouse!  2022-03-22 14:04:09     -1
Granules are the smallest chunks of data read       2022-03-22 14:04:14     3.14159

rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

clickhouse client を終了するには、exit コマンドを入力します。

exit

ファイルをアップロードする

データベースを使い始める際によくある作業が、すでにファイルとして手元にあるデータを挿入することです。ここでは、クリックストリームデータを模したサンプルデータをオンラインで用意しており、これを挿入できます。このデータには、ユーザーID、アクセスされたURL、イベントのタイムスタンプが含まれています。data.csv という名前の CSV ファイルに、次のテキストが含まれているとします。

data.csv

102,This is data in a file,2022-02-22 10:43:28,123.45
101,It is comma-separated,2022-02-23 00:00:00,456.78
103,Use FORMAT to specify the format,2022-02-21 10:43:30,678.90

次のコマンドで、データをmy_first_tableに挿入します。

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password> \
--query='INSERT INTO helloworld.my_first_table FORMAT CSV' < data.csv

SQL Console からクエリを実行し、新しい行がテーブルに表示されていることを確認します。

IP アクセスリストによるフィルタリング次に進む前に、IP アクセスリストによるフィルタリングを設定することをお勧めします。詳細については、“IP フィルタの設定”を参照してください。

次のステップ

チュートリアルでは、テーブルに 200 万行を挿入し、いくつかの分析クエリを作成します
サンプルデータセットの一覧には、それらを挿入する方法が記載されています
ClickHouse をはじめるに関する 12 分間のビデオをご覧ください
データが外部ソースから取得される場合は、メッセージキュー、データベース、パイプラインなどへの接続方法を紹介するインテグレーションガイド集をご覧ください
UI/BI 可視化ツールを使用している場合は、UI を ClickHouse に接続するためのユーザーガイドをご覧ください
主キーのユーザーガイドでは、主キーとその定義方法について知っておくべきことをすべて説明しています

Get started

Setup

Sample datasets

Migrate

ClickHouse Cloud クイックスタート

SQL コンソールを使用する

アプリから接続する

ClickPipes

SQL Console を使用してデータを追加する

主キーの簡単な紹介

テーブルにデータを挿入する

ClickHouse Client を使用したデータの追加

ファイルをアップロードする

次のステップ

​SQL コンソールを使用する

​アプリから接続する

​ClickPipes

​SQL Console を使用してデータを追加する

​主キーの簡単な紹介

​テーブルにデータを挿入する

​ClickHouse Client を使用したデータの追加

​ファイルをアップロードする

​次のステップ

SQL コンソールを使用する

アプリから接続する

ClickPipes

SQL Console を使用してデータを追加する

主キーの簡単な紹介

テーブルにデータを挿入する

ClickHouse Client を使用したデータの追加

ファイルをアップロードする

次のステップ