ClickHouse/docs/ru/engines/table-engines/integrations/s3.md

---
toc_priority: 4
toc_title: S3
---

# Движок таблиц S3 {#table-engine-s3}

Этот движок обеспечивает интеграцию с экосистемой [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/). Он похож на движок [HDFS](../../../engines/table-engines/special/file.md#table_engines-hdfs), но обеспечивает специфические для S3 возможности.

## Создание таблицы {#creating-a-table}

``` sql
CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
```

**Параметры движка**

-   `path` — URL-адрес корзины с указанием пути к файлу. Поддерживает следующие подстановочные знаки в режиме "только чтение": `*, ?, {abc,def} и {N..M}` где `N, M` — числа, `'abc', 'def'` — строки.
-   `format` — [формат](../../../interfaces/formats.md#formats) файла.
-   `structure` — структура таблицы в формате `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
-   `compression` — автоматически обнаруживает сжатие по расширению файла. Возможные значения: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. Необязательный параметр. 

**Пример**

``` sql
CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip');
INSERT INTO s3_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3);
SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2;
```

``` text
┌─name─┬─value─┐
│ one  │     1 │
│ two  │     2 │
└──────┴───────┘
```
## Виртуальные столбцы {#virtual-columns}

-   `_path` — путь к файлу.
-   `_file` — имя файла.

Подробнее про виртуальные столбцы можно прочитать [здесь](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns).

## Особенности и рекомендации {#specifics-and-recommendations}
### Детали реализации {#implementation-details}

-   Чтение и запись могут быть параллельными.
-   Не поддерживаются:
    -   запросы `ALTER` и `SELECT...SAMPLE`,
    -   индексы,
    -   репликация.

### Глобальные пути

Несколько компонентов пути могут быть глобальными. Для обработки файл должен существовать и соответствовать всему шаблону пути. Список файлов определяется во время выполнения запроса `SELECT` (не в момент выполнения запроса `CREATE`).

-   `*` — заменяет любое количество любых символов, кроме `/` включая пустую строку.
-   `?` — заменяет любые одиночные символы.
-   `{some_string, another_string, yet_another_one}` — заменяет любые строки `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
-   `{N..M}` — заменяет любое число от N до M, включая обе границы. N и M могут иметь ведущие нули, например `000..078`.

Конструкции с `{}` аналогичны функции [remote](../../../sql-reference/table-functions/remote.md).

### S3-связанные настройки {#s3-settings}

Следующие настройки могут быть установлены перед выполнением запроса или заданы в конфигурационном файле. 

-   `s3_max_single_part_upload_size` — максимальный размер объекта для загрузки с использованием однокомпонентной загрузки в S3. Значение по умолчанию — `64Mb`. 
-   `s3_min_upload_part_size` — минимальный размер объекта для загрузки при многокомпонентной загрузке в [S3 Multipart upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html). Значение по умолчанию — `512Mb`.
-   `s3_max_redirects` — максимальное количество разрешенных переадресаций S3. Значение по умолчанию — `10`. 

Соображение безопасности: если злонамеренный пользователь попробует указать произвольные URL-адреса S3, параметр `s3_max_redirects` должен быть установлен в ноль, чтобы избежать атак [SSRF] (https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery). Как альтернатива, в конфигурации сервера должен быть указан `remote_host_filter`.

### Настройки на основе конечных точек {#endpoint-settings}

Следующие настройки могут быть заданы в конфигурационном файле для данной конечной точки (которая будет соответствовать точному префиксу URL-адреса).

Обязательная настройка:
-   `endpoint` — указывает префикс конечной точки. 

Необязательные настройки:
-   `access_key_id` и `secret_access_key` — указывает учетные данные для использования с данной конечной точкой.
-   `use_environment_credentials` — если `true`, S3-клиент будет пытаться получить учетные данные из переменных среды и метаданных Amazon EC2 для данной конечной точки. Значение по умолчанию - `false`.
-   `header` — добавляет указанный HTTP-заголовок к запросу на заданную конечную точку. Может быть определен несколько раз.
-   `server_side_encryption_customer_key_base64` — устанавливает необходимые заголовки для доступа к объектам S3 с шифрованием SSE-C. 

**Пример**

```xml
<s3>
    <endpoint-name>
        <endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint>
        <!-- <access_key_id>ACCESS_KEY_ID</access_key_id> -->
        <!-- <secret_access_key>SECRET_ACCESS_KEY</secret_access_key> -->
        <!-- <use_environment_credentials>false</use_environment_credentials> -->
        <!-- <header>Authorization: Bearer SOME-TOKEN</header> -->
        <!-- <server_side_encryption_customer_key_base64>BASE64-ENCODED-KEY</server_side_encryption_customer_key_base64> -->
    </endpoint-name>
</s3>
```

## Примеры использования {#usage-examples}

Предположим, у нас есть несколько файлов в формате TSV со следующими URL-адресами в HDFS:

-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_1.csv'
-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_2.csv'
-   'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_3.csv'

1. Существует несколько способов создать таблицу, включающую в себя все шесть файлов:

``` sql
CREATE TABLE table_with_range (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}', 'CSV');
```

2. Другой способ:

``` sql
CREATE TABLE table_with_question_mark (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_?', 'CSV');
```

3. Таблица содержит все файлы в обоих директориях (все файлы должны соответствовать формату и схеме, описанным в запросе):

``` sql
CREATE TABLE table_with_asterisk (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV');
```

!!! warning "Warning"
    Если список файлов содержит диапазоны чисел с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте `?`.

4. Создание таблицы из файлов с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:

``` sql
CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) 
ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV');
```
## Смотрите также

-  [Табличная функция S3](../../../sql-reference/table-functions/s3.md)

[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/engines/table-engines/integrations/s3/) <!--hide-->