thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-11-24 00:22:29 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge pull request #21470 from adevyatova/annadevyatova-DOCSUP-5841-translate

Browse Source 
DOCSUP-5841: Edit and translate to Russian
This commit is contained in:
Alexander Kuzmenkov 2021-03-23 16:13:54 +03:00 committed by GitHub
commit 2d3245d999
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
7 changed files with 273 additions and 340 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
docs/en/engines/table-engines/index.md
View File

@ -52,7 +52,7 @@ Engines in the family:
- [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md#table-engine-odbc) - [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md#table-engine-odbc)
- [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc) - [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md#table-engine-jdbc)
- [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md#hdfs) - [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md#hdfs)
- [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md#table_engines-s3) - [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md#table-engine-s3)
### Special Engines {#special-engines} ### Special Engines {#special-engines}

146
docs/en/engines/table-engines/integrations/s3.md
View File

@ -3,23 +3,23 @@ toc_priority: 4
toc_title: S3 toc_title: S3
--- ---
# S3 {#table_engines-s3} # S3 Table Engine {#table-engine-s3}
This engine provides integration with [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) ecosystem. This engine is similar This engine provides integration with [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) ecosystem. This engine is similar to the [HDFS](../../../engines/table-engines/special/file.md#table_engines-hdfs) engine, but provides S3-specific features.
to the [HDFS](../../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md#table_engines-hdfs) engine, but provides S3-specific features.
## Usage {#usage} ## Create Table {#creating-a-table}
```sql ``` sql
CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32)
ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression]) ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
``` ```
**Input parameters** **Engine parameters**
- `path` — Bucket url with path to file. Supports following wildcards in readonly mode: *, ?, {abc,def} and {N..M} where N, M — numbers, `’abc’, ‘def’ — strings. - `path` — Bucket url with path to file. Supports following wildcards in readonly mode: `*`, `?`, `{abc,def}` and `{N..M}` where `N`, `M` — numbers, `'abc'`, `'def'` — strings. For more information see [below](#wildcards-in-path).
- `format` — The [format](../../../interfaces/formats.md#formats) of the file. - `format` — The [format](../../../interfaces/formats.md#formats) of the file.
- `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`. - `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
- `compression` — Parameter is optional. Supported values: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. By default, it will autodetect compression by file extension. - `compression` — Compression type. Supported values: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. Parameter is optional. By default, it will autodetect compression by file extension.
**Example:** **Example:**
@ -47,6 +47,12 @@ SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2
│ two │ 2 │ │ two │ 2 │
└──────┴───────┘ └──────┴───────┘
``` ```
## Virtual columns {#virtual-columns}
- `_path` — Path to the file.
- `_file` — Name of the file.
For more information about virtual columns see [here](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns).
## Implementation Details {#implementation-details} ## Implementation Details {#implementation-details}
@ -56,9 +62,9 @@ SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2
- Indexes. - Indexes.
- Replication. - Replication.
**Globs in path** ## Wildcards In Path {#wildcards-in-path}
Multiple path components can have globs. For being processed file should exist and match to the whole path pattern. Listing of files determines during `SELECT` (not at `CREATE` moment). `path` argument can specify multiple files using bash-like wildcards. For being processed file should exist and match to the whole path pattern. Listing of files is determined during `SELECT` (not at `CREATE` moment).
- `*` — Substitutes any number of any characters except `/` including empty string. - `*` — Substitutes any number of any characters except `/` including empty string.
- `?` — Substitutes any single character. - `?` — Substitutes any single character.
@ -67,80 +73,29 @@ Multiple path components can have globs. For being processed file should exist a
Constructions with `{}` are similar to the [remote](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) table function. Constructions with `{}` are similar to the [remote](../../../sql-reference/table-functions/remote.md) table function.
**Example** ## S3-related Settings {#s3-settings}
1. Suppose we have several files in CSV format with the following URIs on S3:
- ‘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’
2. There are several ways to make a table consisting of all six files:
<!-- -->
```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')
```
3. Another way:
```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')
```
4. Table consists of all the files in both directories (all files should satisfy format and schema described in query):
```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"
If the listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`.
**Example**
Create table with files named `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')
```
## Virtual Columns {#virtual-columns}
- `_path` — Path to the file.
- `_file` — Name of the file.
**See Also**
- [Virtual columns](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)
## S3-related settings {#settings}
The following settings can be set before query execution or placed into configuration file. The following settings can be set before query execution or placed into configuration file.
- `s3_max_single_part_upload_size` — Default value is `64Mb`. The maximum size of object to upload using singlepart upload to S3. - `s3_max_single_part_upload_size` — The maximum size of object to upload using singlepart upload to S3. Default value is `64Mb`.
- `s3_min_upload_part_size` — Default value is `512Mb`. The minimum size of part to upload during multipart upload to [S3 Multipart upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html). - `s3_min_upload_part_size` — The minimum size of part to upload during multipart upload to [S3 Multipart upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html). Default value is `512Mb`.
- `s3_max_redirects` — Default value is `10`. Max number of HTTP redirects S3 hops allowed. - `s3_max_redirects` — Max number of S3 redirects hops allowed. Default value is `10`.
Security consideration: if malicious user can specify arbitrary S3 URLs, `s3_max_redirects` must be set to zero to avoid [SSRF](https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery) attacks; or alternatively, `remote_host_filter` must be specified in server configuration. Security consideration: if malicious user can specify arbitrary S3 URLs, `s3_max_redirects` must be set to zero to avoid [SSRF](https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery) attacks; or alternatively, `remote_host_filter` must be specified in server configuration.
### Endpoint-based settings {#endpointsettings} ## Endpoint-based Settings {#endpoint-settings}
The following settings can be specified in configuration file for given endpoint (which will be matched by exact prefix of a URL): The following settings can be specified in configuration file for given endpoint (which will be matched by exact prefix of a URL):
- `endpoint` — Mandatory. Specifies prefix of an endpoint. - `endpoint` — Specifies prefix of an endpoint. Mandatory.
- `access_key_id` and `secret_access_key` — Optional. Specifies credentials to use with given endpoint. - `access_key_id` and `secret_access_key` — Specifies credentials to use with given endpoint. Optional.
- `use_environment_credentials` — Optional, default value is `false`. If set to `true`, S3 client will try to obtain credentials from environment variables and Amazon EC2 metadata for given endpoint. - `use_environment_credentials` — If set to `true`, S3 client will try to obtain credentials from environment variables and Amazon EC2 metadata for given endpoint. Optional, default value is `false`.
- `header` — Optional, can be speficied multiple times. Adds specified HTTP header to a request to given endpoint. - `header` — Adds specified HTTP header to a request to given endpoint. Optional, can be speficied multiple times.
- `server_side_encryption_customer_key_base64` — Optional. If specified, required headers for accessing S3 objects with SSE-C encryption will be set. - `server_side_encryption_customer_key_base64` — If specified, required headers for accessing S3 objects with SSE-C encryption will be set. Optional.
Example: **Example:**
``` ``` xml
<s3> <s3>
<endpoint-name> <endpoint-name>
<endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint> <endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint>
@ -152,5 +107,50 @@ Example:
</endpoint-name> </endpoint-name>
</s3> </s3>
``` ```
## Usage {#usage-examples}
Suppose we have several files in TSV format with the following URIs on 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. There are several ways to make a table consisting of all six files:
``` 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. Another way:
``` 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. Table consists of all the files in both directories (all files should satisfy format and schema described in query):
``` 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"
If the listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`.
4. Create table with files named `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');
```
## See also
- [S3 table function](../../../sql-reference/table-functions/s3.md)
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3/) <!--hide--> [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/integrations/s3/) <!--hide-->

1
docs/en/introduction/adopters.md
View File

@ -123,5 +123,6 @@ toc_title: Adopters
| <a href="https://mkb.ru/" class="favicon">МКБ</a> | Bank | Web-system monitoring | — | — | [Slides in Russian, September 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/mkb.pdf) | | <a href="https://mkb.ru/" class="favicon">МКБ</a> | Bank | Web-system monitoring | — | — | [Slides in Russian, September 2019](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-presentations/blob/master/meetup28/mkb.pdf) |
| <a href="https://cft.ru/" class="favicon">ЦФТ</a> | Banking, Financial products, Payments | — | — | — | [Meetup in Russian, April 2020](https://team.cft.ru/events/162) | | <a href="https://cft.ru/" class="favicon">ЦФТ</a> | Banking, Financial products, Payments | — | — | — | [Meetup in Russian, April 2020](https://team.cft.ru/events/162) |
| <a href="https://www.kakaocorp.com/" class="favicon">kakaocorp</a> | Internet company | — | — | — | [if(kakao)2020 conference](https://if.kakao.com/session/117) | | <a href="https://www.kakaocorp.com/" class="favicon">kakaocorp</a> | Internet company | — | — | — | [if(kakao)2020 conference](https://if.kakao.com/session/117) |
| <a href="https://www.tesla.com/" class="favicon">Tesla</a> | Electric vehicle and clean energy company | — | — | — | [Vacancy description, March 2021](https://news.ycombinator.com/item?id=26306170) |
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/) <!--hide--> [Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/introduction/adopters/) <!--hide-->

96
docs/en/sql-reference/table-functions/s3.md
View File

@ -3,17 +3,19 @@ toc_priority: 45
toc_title: s3 toc_title: s3
--- ---
# s3 {#s3} # S3 Table Function {#s3-table-function}
Provides table-like interface to select/insert files in S3. This table function is similar to [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md). Provides table-like interface to select/insert files in [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/). This table function is similar to [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md), but provides S3-specific features.
**Syntax**
``` sql ``` sql
s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression]) s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
``` ```
**Input parameters** **Arguments**
- `path` — Bucket url with path to file. Supports following wildcards in readonly mode: *, ?, {abc,def} and {N..M} where N, M — numbers, `’abc’, ‘def’ — strings. - `path` — Bucket url with path to file. Supports following wildcards in readonly mode: `*`, `?`, `{abc,def}` and `{N..M}` where `N`, `M` — numbers, `'abc'`, `'def'` — strings. For more information see [here](../../engines/table-engines/integrations/s3.md#wildcards-in-path).
- `format` — The [format](../../interfaces/formats.md#formats) of the file. - `format` — The [format](../../interfaces/formats.md#formats) of the file.
- `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`. - `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
- `compression` — Parameter is optional. Supported values: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. By default, it will autodetect compression by file extension. - `compression` — Parameter is optional. Supported values: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. By default, it will autodetect compression by file extension.
@ -22,14 +24,14 @@ s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compres
A table with the specified structure for reading or writing data in the specified file. A table with the specified structure for reading or writing data in the specified file.
**Example** **Examples**
Table from S3 file `https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv` and selection of the first two rows from it: Selecting the first two rows from the table from S3 file `https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv`:
``` sql ``` sql
SELECT * SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
LIMIT 2 LIMIT 2;
``` ```
``` text ``` text
@ -44,7 +46,7 @@ The similar but from file with `gzip` compression:
``` sql ``` sql
SELECT * SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip')
LIMIT 2 LIMIT 2;
``` ```
``` text ``` text
@ -54,33 +56,20 @@ LIMIT 2
└─────────┴─────────┴─────────┘ └─────────┴─────────┴─────────┘
``` ```
**Globs in path** ## Usage {#usage-examples}
Multiple path components can have globs. For being processed file should exists and matches to the whole path pattern (not only suffix or prefix). Suppose that we have several files with following URIs on S3:
- `*` — Substitutes any number of any characters except `/` including empty string. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
- `?` — Substitutes any single character. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
- `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
- `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders. N and M can have leading zeroes e.g. `000..078`. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_4.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'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv'
Constructions with `{}` are similar to the [remote table function](../../sql-reference/table-functions/remote.md)). Count the amount of rows in files ending with numbers from 1 to 3:
**Example**
1. Suppose that we have several files with following URIs on S3:
- ‘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/some_prefix/some_file_4.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’
- ‘https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv’
2. Query the amount of rows in files end with number from 1 to 3:
<!-- -->
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
@ -93,9 +82,7 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
3. Query the amount of rows in all files of these two directories: Count the total amount of rows in all files in these two directories:
<!-- -->
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
@ -108,17 +95,14 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
!!! warning "Warning" !!! warning "Warning"
If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`. If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`.
**Example** Count the total amount of rows in files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
Query the data from files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');
``` ```
``` text ``` text
@ -127,42 +111,22 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
**Data insert** Insert data into file `test-data.csv.gz`:
The S3 table function may be used for data insert as well.
**Example**
Insert a data into file `test-data.csv.gz`:
``` sql ``` sql
INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2) VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2);
``` ```
Insert a data into file `test-data.csv.gz` from existing table: Insert data into file `test-data.csv.gz` from existing table:
``` sql ``` sql
INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
SELECT name, value FROM existing_table SELECT name, value FROM existing_table;
``` ```
## Virtual Columns {#virtual-columns}
- `_path` — Path to the file.
- `_file` — Name of the file.
## S3-related settings {#settings}
The following settings can be set before query execution or placed into configuration file.
- `s3_max_single_part_upload_size` — Default value is `64Mb`. The maximum size of object to upload using singlepart upload to S3.
- `s3_min_upload_part_size` — Default value is `512Mb`. The minimum size of part to upload during multipart upload to [S3 Multipart upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html).
- `s3_max_redirects` — Default value is `10`. Max number of S3 redirects hops allowed.
Security consideration: if malicious user can specify arbitrary S3 URLs, `s3_max_redirects` must be set to zero to avoid [SSRF](https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery) attacks; or alternatively, `remote_host_filter` must be specified in server configuration.
**See Also** **See Also**
- [Virtual columns](../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns) - [S3 engine](../../engines/table-engines/integrations/s3.md)
[Original article](https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/table-functions/s3/) <!--hide-->

219
docs/ru/engines/table-engines/integrations/s3.md
View File

@ -3,144 +3,92 @@ toc_priority: 4
toc_title: S3 toc_title: S3
--- ---
# S3 {#table_engines-s3} # Движок таблиц S3 {#table-engine-s3}
Этот движок обеспечивает интеграцию с экосистемой [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/). Этот движок похож на 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.
движок [HDFS](../../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md#table_engines-hdfs), но предоставляет S3-специфичные функции.
## Использование {#usage} ## Создание таблицы {#creating-a-table}
```sql ``` sql
CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32)
ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression]) ENGINE = S3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
``` ```
**Параметры** **Параметры движка**
- `path` — URL ссылающийся на файл расположенный в S3. В режиме для чтения можно читать несколько файлов как один, поддерживаются следующие шаблоны для указания маски пути к файлам: *, ?, {abc,def} и {N..M} где N, M — числа, `’abc’, ‘def’ — строки. - `path` — URL-адрес бакета 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. Подробнее смотри [ниже](#wildcards-in-path).
- `format` — [Формат](../../../interfaces/formats.md#formats) файла. - `format` — [формат](../../../interfaces/formats.md#formats) файла.
- `structure` — Структура таблицы. Формат `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`. - `structure` — структура таблицы в формате `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
- `compression` — Алгоритм сжатия, не обязятельный параметр. Поддерживаемые значения: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. По умолчанию, алгоритм сжатия будет автоматически применен в зависимости от расширения в имени файла. - `compression` — тип сжатия. Возможные значения: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. Необязательный параметр. Если не указано, то тип сжатия определяется автоматически по расширению файла.
**Пример:** **Пример**
**1.** Создание таблицы `s3_engine_table` : ``` sql
CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32)
```sql ENGINE = S3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip');
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;
``` ```
**2.** Заполнение файла: ``` text
```sql
INSERT INTO s3_engine_table VALUES ('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)
```
**3.** Запрос данных:
```sql
SELECT * FROM s3_engine_table LIMIT 2
```
```text
┌─name─┬─value─┐ ┌─name─┬─value─┐
│ one │ 1 │ │ one │ 1 │
│ two │ 2 │ │ 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).
## Детали реализации {#implementation-details} ## Детали реализации {#implementation-details}
- Чтение и запись могут быть одновременными и паралельными - Чтение и запись могут быть параллельными.
- Не поддерживается: - Не поддерживаются:
- `ALTER` и `SELECT...SAMPLE` операции. - запросы `ALTER` и `SELECT...SAMPLE`,
- Индексы. - индексы,
- Репликация. - репликация.
**Поддержка шаблонов в параметре path** ## Символы подстановки {#wildcards-in-path}
Множество частей параметра `path` поддерживает шаблоны. Для того чтобы быть обработанным файл должен присутствовать в S3 и соответсвовать шаблону. Списки файлов определяются в момент `SELECT` (но не в момент `CREATE`). Аргумент `path` может указывать на несколько файлов, используя подстановочные знаки. 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 любой количество любых символов кроме `/` включая пустые строки. - `*` — заменяет любое количество любых символов, кроме `/`, включая пустую строку.
- `?` — Заменяет один символ. - `?` — заменяет любые одиночные символы.
- `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Заменяет любую из строк `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`. - `{some_string, another_string, yet_another_one}` — заменяет любые строки `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`.
- `{N..M}` — Заменяет любое числов в диапозоне от N до M включительно. N и M могут иметь лидирующие нули например `000..078`. - `{N..M}` — заменяет любое число от N до M, включая обе границы. N и M могут иметь ведущие нули, например `000..078`.
Конструкции с`{}` работают также как в табличной функции [remote](../../../sql-reference/table-functions/remote.md). Конструкции с `{}` аналогичны функции [remote](../../../sql-reference/table-functions/remote.md).
## Настройки движка S3 {#s3-settings}
Перед выполнением запроса или в конфигурационном файле могут быть установлены следующие настройки:
- `s3_max_single_part_upload_size` — максимальный размер объекта для загрузки с использованием однокомпонентной загрузки в S3. Значение по умолчанию — `64 Mб`.
- `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 — `512 Mб`.
- `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 конечных точек {#endpoint-settings}
Для конечной точки (которая соответствует точному префиксу URL-адреса) в конфигурационном файле могут быть заданы следующие настройки:
Обязательная настройка:
- `endpoint` — указывает префикс конечной точки.
Необязательные настройки:
- `access_key_id` и `secret_access_key` — указывают 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** **Пример**
1. Предположим у нас есть некоторые файлы в CSV формате со следующими URIs в S3: ``` xml
- ‘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’
2. Есть несколько способов сделать таблицу состяющую из всех шести 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')
```
3. 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')
```
4. Таблица состоящая из всех файлах в обоих каталогах (все файлы должны удовлетворять формату и схеме описанными 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 "Предупреждение"
Если список файлов содержит диапозоны номеров с ведующими нулями, используйте конструкции со скобками для каждой цифры или используйте `?`.
**Пример**
Создание таблицы с именами файлов `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')
```
## Виртуальные колонки {#virtual-columns}
- `_path` — Path to the file.
- `_file` — Name of the file.
**Смотри также**
- [Virtual columns](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)
## S3-специфичные настройки {#settings}
Следующие настройки могут быть заданы при запуске запроса или установлены в конфигурационном файле для пользовательского профиля.
- `s3_max_single_part_upload_size` — По умолчанию `64Mb`. Максикальный размер куска данных для загрузки в S3 как singlepart.
- `s3_min_upload_part_size` — По умолчанию `512Mb`. Минимальный размер куска данных для загрузки в S3 с помощью [S3 Multipart загрузки](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html).
- `s3_max_redirects` — Значение по умолчанию `10`. Максимально допустимое количество HTTP перенаправлений от серверов S3.
Примечания для безопасности: если злоумышленник может указать произвольные ссылки на S3, то лучше выставить `s3_max_redirects` как ноль для избежания атак типа [SSRF](https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery) ; или ограничить с помощью `remote_host_filter` список адресов по которым возможно взаимодействие с S3.
### Настройки специфичные для заданной конечной точки {#endpointsettings}
Следующие настройки могут быть указаны в конфигурационном файле для заданной конечной точки (которой будет сопоставлен точный конечный префик URL):
- `endpoint` — Обязательный параметр. Указывает префикс URL для конечной точки.
- `access_key_id` и `secret_access_key` — Не обязательно. Задает параметры авторизации для заданной конечной точки.
- `use_environment_credentials` — Не обязательный параметр, значение по умолчанию `false`. Если установлено как `true`, S3 клиент будет пытаться получить параметры авторизации из переменных окружения и Amazon EC2 метаданных для заданной конечной точки.
- `header` — Не обязательный параметр, может быть указан несколько раз. Добавляет указанный HTTP заголовок к запросу для заданной в `endpoint` URL префикса.
- `server_side_encryption_customer_key_base64` — Не обязательный параметр. Если указан, к запросам будут указаны заголовки необходимые для доступа к S3 объектам с SSE-C шифрованием.
Пример:
```
<s3> <s3>
<endpoint-name> <endpoint-name>
<endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint> <endpoint>https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/</endpoint>
@ -153,3 +101,50 @@ CREATE TABLE big_table (name String, value UInt32) ENGINE = S3('https://storage.
</s3> </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 каталогах (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-->

22
docs/ru/sql-reference/table-functions/index.md
View File

@ -23,15 +23,15 @@ toc_title: "Введение"
| Функция | Описание | | Функция | Описание |
|-----------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |-----------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| [file](../../sql-reference/table-functions/file.md) | Создаёт таблицу с движком [File](../../engines/table-engines/special/file.md). | | [file](file.md) | Создаёт таблицу с движком [File](../../engines/table-engines/special/file.md). |
| [merge](../../sql-reference/table-functions/merge.md) | Создаёт таблицу с движком [Merge](../../engines/table-engines/special/merge.md). | | [merge](merge.md) | Создаёт таблицу с движком [Merge](../../engines/table-engines/special/merge.md). |
| [numbers](../../sql-reference/table-functions/numbers.md) | Создаёт таблицу с единственным столбцом, заполненным целыми числами. | | [numbers](numbers.md) | Создаёт таблицу с единственным столбцом, заполненным целыми числами. |
| [remote](../../sql-reference/table-functions/remote.md) | Предоставляет доступ к удалённым серверам, не создавая таблицу с движком [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md). | | [remote](remote.md) | Предоставляет доступ к удалённым серверам, не создавая таблицу с движком [Distributed](../../engines/table-engines/special/distributed.md). |
| [url](../../sql-reference/table-functions/url.md) | Создаёт таблицу с движком [Url](../../engines/table-engines/special/url.md). | | [url](url.md) | Создаёт таблицу с движком [Url](../../engines/table-engines/special/url.md). |
| [mysql](../../sql-reference/table-functions/mysql.md) | Создаёт таблицу с движком [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md). | | [mysql](mysql.md) | Создаёт таблицу с движком [MySQL](../../engines/table-engines/integrations/mysql.md). |
| [postgresql](../../sql-reference/table-functions/postgresql.md) | Создаёт таблицу с движком [PostgreSQL](../../engines/table-engines/integrations/postgresql.md). | | [jdbc](jdbc.md) | Создаёт таблицу с дижком [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md). |
| [jdbc](../../sql-reference/table-functions/jdbc.md) | Создаёт таблицу с движком [JDBC](../../engines/table-engines/integrations/jdbc.md). | | [odbc](odbc.md) | Создаёт таблицу с движком [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md). |
| [odbc](../../sql-reference/table-functions/odbc.md) | Создаёт таблицу с движком [ODBC](../../engines/table-engines/integrations/odbc.md). | | [hdfs](hdfs.md) | Создаёт таблицу с движком [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md). |
| [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md) | Создаёт таблицу с движком [HDFS](../../engines/table-engines/integrations/hdfs.md). | | [s3](s3.md) | Создаёт таблицу с движком [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md). |
| [s3](../../sql-reference/table-functions/s3.md) | Создаёт таблицу с движком [S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md). |
[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/sql-reference/table-functions/) <!--hide-->

123
docs/ru/sql-reference/table-functions/s3.md
View File

@ -3,35 +3,41 @@ toc_priority: 45
toc_title: s3 toc_title: s3
--- ---
# s3 {#s3} # Табличная Функция S3 {#s3-table-function}
Provides table-like interface to select/insert files in S3. This table function is similar to [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md). Предоставляет табличный интерфейс для выбора/вставки файлов в [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/). Эта табличная функция похожа на [hdfs](../../sql-reference/table-functions/hdfs.md), но обеспечивает специфические для S3 возможности.
**Синтаксис**
``` sql ``` sql
s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression]) s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
``` ```
**Input parameters** **Aргументы**
- `path` — Bucket url with path to file. Supports following wildcards in readonly mode: *, ?, {abc,def} and {N..M} where N, M — numbers, `’abc’, ‘def’ — strings. - `path` — URL-адрес бакета 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. Подробнее смотри [здесь](../../engines/table-engines/integrations/s3.md#wildcards-in-path).
- `format` — The [format](../../interfaces/formats.md#formats) of the file. - `format` — [формат](../../interfaces/formats.md#formats) файла.
- `structure` — Structure of the table. Format `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`. - `structure` — cтруктура таблицы. Формат `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
- `compression` — Parameter is optional. Supported values: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. By default, it will autodetect compression by file extension. - `compression` — автоматически обнаруживает сжатие по расширению файла. Возможные значения: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. Необязательный параметр.
**Returned value** **Возвращаемые значения**
A table with the specified structure for reading or writing data in the specified file. Таблица с указанной структурой для чтения или записи данных в указанный файл.
**Example** **Примеры**
Table from S3 file `https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv` and selection of the first two rows from it: Создание таблицы из файла S3 `https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv` и выбор первых трех столбцов из нее:
Запрос:
``` sql ``` sql
SELECT * SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
LIMIT 2 LIMIT 2;
``` ```
Результат:
``` text ``` text
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐ ┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │ │ 1 │ 2 │ 3 │
@ -39,14 +45,18 @@ LIMIT 2
└─────────┴─────────┴─────────┘ └─────────┴─────────┴─────────┘
``` ```
The similar but from file with `gzip` compression: То же самое, но файл со сжатием `gzip`:
Запрос:
``` sql ``` sql
SELECT * SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip')
LIMIT 2 LIMIT 2;
``` ```
Результат:
``` text ``` text
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐ ┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │ │ 1 │ 2 │ 3 │
@ -54,37 +64,24 @@ LIMIT 2
└─────────┴─────────┴─────────┘ └─────────┴─────────┴─────────┘
``` ```
**Globs in path** ## Примеры использования {#usage-examples}
Multiple path components can have globs. For being processed file should exists and matches to the whole path pattern (not only suffix or prefix). Предположим, у нас есть несколько файлов со следующими URI на S3:
- `*` — Substitutes any number of any characters except `/` including empty string. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_1.csv'
- `?` — Substitutes any single character. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_2.csv'
- `{some_string,another_string,yet_another_one}` — Substitutes any of strings `'some_string', 'another_string', 'yet_another_one'`. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_3.csv'
- `{N..M}` — Substitutes any number in range from N to M including both borders. N and M can have leading zeroes e.g. `000..078`. - 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/some_prefix/some_file_4.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'
- 'https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv'
Constructions with `{}` are similar to the [remote table function](../../sql-reference/table-functions/remote.md)). Подсчитаем количество строк в файлах, заканчивающихся цифрами от 1 до 3:
**Example**
1. Suppose that we have several files with following URIs on S3:
- ‘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/some_prefix/some_file_4.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’
- ‘https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/another_prefix/some_file_4.csv’
2. Query the amount of rows in files end with number from 1 to 3:
<!-- -->
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');
``` ```
``` text ``` text
@ -93,13 +90,11 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
3. Query the amount of rows in all files of these two directories: Подсчитаем общее количество строк во всех файлах этих двух каталогов:
<!-- -->
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'name String, value UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'name String, value UInt32');
``` ```
``` text ``` text
@ -108,17 +103,14 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefi
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
!!! warning "Warning" !!! warning "Warning"
If your listing of files contains number ranges with leading zeros, use the construction with braces for each digit separately or use `?`. Если список файлов содержит диапазоны чисел с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте `?`.
**Example** Подсчитаем общее количество строк в файлах с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
Query the data from files named `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
``` sql ``` sql
SELECT count(*) SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32') FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');
``` ```
``` text ``` text
@ -127,42 +119,23 @@ FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000
└─────────┘ └─────────┘
``` ```
**Data insert** Запишем данные в файл `test-data.csv.gz`:
The S3 table function may be used for data insert as well.
**Example**
Insert a data into file `test-data.csv.gz`:
``` sql ``` sql
INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2) VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2);
``` ```
Insert a data into file `test-data.csv.gz` from existing table: Запишем данные из существующей таблицы в файл `test-data.csv.gz`:
``` sql ``` sql
INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') INSERT INTO s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip')
SELECT name, value FROM existing_table SELECT name, value FROM existing_table;
``` ```
## Virtual Columns {#virtual-columns} **Смотрите также**
- `_path` — Path to the file. - [Движок таблиц S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md)
- `_file` — Name of the file.
## S3-related settings {#settings} [Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/sql-reference/table-functions/s3/) <!--hide-->
The following settings can be set before query execution or placed into configuration file.
- `s3_max_single_part_upload_size` — Default value is `64Mb`. The maximum size of object to upload using singlepart upload to S3.
- `s3_min_upload_part_size` — Default value is `512Mb`. The minimum size of part to upload during multipart upload to [S3 Multipart upload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html).
- `s3_max_redirects` — Default value is `10`. Max number of S3 redirects hops allowed.
Security consideration: if malicious user can specify arbitrary S3 URLs, `s3_max_redirects` must be set to zero to avoid [SSRF](https://en.wikipedia.org/wiki/Server-side_request_forgery) attacks; or alternatively, `remote_host_filter` must be specified in server configuration.
**See Also**
- [Virtual columns](../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)