--- slug: /ja/operations/utilities/clickhouse-local sidebar_position: 60 sidebar_label: clickhouse-local --- # clickhouse-local ## 関連コンテンツ - ブログ: [clickhouse-localを使用してローカルファイルのデータを抽出、変換、およびクエリ](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local) ## clickhouse-localとClickHouseのどちらを使用するか `clickhouse-local` は、SQLを使用してローカルおよびリモートファイルを高速に処理する必要がある開発者にとって、完全なデータベースサーバーをインストールすることなく使用できる、簡単なClickHouseのバージョンです。`clickhouse-local` を使用することで、開発者はコマンドラインから直接SQLコマンドを使用することができ、完全なClickHouseのインストールを必要とせずにClickHouse機能にアクセスするための簡単で効率的な方法を提供します。`clickhouse-local` の主な利点のひとつは、[clickhouse-client](https://clickhouse.com/docs/ja/integrations/sql-clients/clickhouse-client-local) をインストールする際にすでに含まれていることです。これにより、複雑なインストールプロセスを必要とせずに、開発者はすぐに `clickhouse-local` を使用開始できます。 `clickhouse-local` は開発とテスト目的、およびファイル処理に関して非常に便利なツールですが、エンドユーザーやアプリケーション向けのサーバーとしては適していません。これらのシナリオでは、オープンソースの [ClickHouse](https://clickhouse.com/docs/ja/install) の使用が推奨されます。ClickHouseは大規模な分析ワークロードを処理するよう設計された強力なOLAPデータベースであり、大規模データセットに対する複雑なクエリの迅速かつ効率的な処理を提供し、ハイパフォーマンスが重要な本番環境での使用に最適です。さらに、ClickHouseはレプリケーション、シャーディング、高可用性など、アプリケーションをサポートするためにスケールアップするために不可欠な機能を幅広く提供しています。より大きなデータセットを扱ったり、エンドユーザーやアプリケーションをサポートする必要がある場合は、`clickhouse-local` の代わりにオープンソースのClickHouseを使用することをお勧めします。 以下のドキュメントを参照して、`clickhouse-local` の使用例（[ローカルファイルへのクエリ](#query_data_in_file) や [S3のParquetファイルを読み取る](#query-data-in-a-parquet-file-in-aws-s3)）をご覧ください。 ## clickhouse-localのダウンロード `clickhouse-local` はClickHouseサーバーと `clickhouse-client` を実行する同じ `clickhouse` バイナリを使用して実行されます。最新バージョンをダウンロードする最も簡単な方法は、次のコマンドを使用することです。 ```bash curl https://clickhouse.com/ | sh ``` :::note ダウンロードしたばかりのバイナリは、さまざまなClickHouseツールとユーティリティを実行できます。データベースサーバーとしてClickHouseを実行したい場合は、[クイックスタート](../../quick-start.mdx)を参照してください。 ::: ## ファイル内のデータにSQLでクエリを実行する {#query_data_in_file} `clickhouse-local` の一般的な使用方法は、ファイルに対してアドホッククエリを実行することです。データをテーブルに挿入する必要はありません。`clickhouse-local` は、ファイルからデータを一時テーブルにストリームし、SQLを実行することができます。 ファイルが `clickhouse-local` と同じマシン上にある場合、ロードするファイルを指定するだけで済みます。以下の `reviews.tsv` ファイルには、Amazon製品レビューのサンプルが含まれています。 ```bash ./clickhouse local -q "SELECT * FROM 'reviews.tsv'" ``` このコマンドは、次のコマンドのショートカットです。 ```bash ./clickhouse local -q "SELECT * FROM file('reviews.tsv')" ``` ClickHouseはファイルの拡張子からタブ区切り形式を知っています。形式を明示的に指定する必要がある場合、[ClickHouseの多くの入力形式](../../interfaces/formats.md)のいずれかを追加するだけで済みます。 ```bash ./clickhouse local -q "SELECT * FROM file('reviews.tsv', 'TabSeparated')" ``` `file` テーブル関数はテーブルを作成し、`DESCRIBE` を使用して推測されたスキーマを見ることができます。 ```bash ./clickhouse local -q "DESCRIBE file('reviews.tsv')" ``` :::tip ファイル名でグロブを使用することが許可されています（[グロブの置換](/docs/ja/sql-reference/table-functions/file.md/#globs-in-path) を参照）。 例: ```bash ./clickhouse local -q "SELECT * FROM 'reviews*.jsonl'" ./clickhouse local -q "SELECT * FROM 'review_?.csv'" ./clickhouse local -q "SELECT * FROM 'review_{1..3}.csv'" ``` ::: ```response marketplace Nullable(String) customer_id Nullable(Int64) review_id Nullable(String) product_id Nullable(String) product_parent Nullable(Int64) product_title Nullable(String) product_category Nullable(String) star_rating Nullable(Int64) helpful_votes Nullable(Int64) total_votes Nullable(Int64) vine Nullable(String) verified_purchase Nullable(String) review_headline Nullable(String) review_body Nullable(String) review_date Nullable(Date) ``` 最高評価の製品を見つけましょう。 ```bash ./clickhouse local -q "SELECT argMax(product_title,star_rating), max(star_rating) FROM file('reviews.tsv')" ``` ```response Monopoly Junior Board Game 5 ``` ## AWS S3のParquetファイルにクエリを実行する S3にファイルがある場合、`clickhouse-local` と `s3` テーブル関数を使用して、ファイルをClickHouseテーブルに挿入せずにクエリを実行できます。イギリスで売られた不動産の価格情報を含む `house_0.parquet` という名前のファイルが公開バケットにあります。行数を確認してみましょう。 ```bash ./clickhouse local -q " SELECT count() FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')" ``` このファイルには270万行あります。 ```response 2772030 ``` ClickHouseがファイルから推測するスキーマを見ることは常に有用です。 ```bash ./clickhouse local -q "DESCRIBE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet')" ``` ```response price Nullable(Int64) date Nullable(UInt16) postcode1 Nullable(String) postcode2 Nullable(String) type Nullable(String) is_new Nullable(UInt8) duration Nullable(String) addr1 Nullable(String) addr2 Nullable(String) street Nullable(String) locality Nullable(String) town Nullable(String) district Nullable(String) county Nullable(String) ``` 最も高価な地域を見てみましょう。 ```bash ./clickhouse local -q " SELECT town, district, count() AS c, round(avg(price)) AS price, bar(price, 0, 5000000, 100) FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/house_parquet/house_0.parquet') GROUP BY town, district HAVING c >= 100 ORDER BY price DESC LIMIT 10" ``` ```response LONDON CITY OF LONDON 886 2271305 █████████████████████████████████████████████▍ LEATHERHEAD ELMBRIDGE 206 1176680 ███████████████████████▌ LONDON CITY OF WESTMINSTER 12577 1108221 ██████████████████████▏ LONDON KENSINGTON AND CHELSEA 8728 1094496 █████████████████████▉ HYTHE FOLKESTONE AND HYTHE 130 1023980 ████████████████████▍ CHALFONT ST GILES CHILTERN 113 835754 ████████████████▋ AMERSHAM BUCKINGHAMSHIRE 113 799596 ███████████████▉ VIRGINIA WATER RUNNYMEDE 356 789301 ███████████████▊ BARNET ENFIELD 282 740514 ██████████████▊ NORTHWOOD THREE RIVERS 184 731609 ██████████████▋ ``` :::tip ファイルをClickHouseに挿入する準備が整ったら、ClickHouseサーバーを起動し、ファイルと `s3` テーブル関数の結果を `MergeTree` テーブルに挿入します。詳細については、[クイックスタート](../../quick-start.mdx)を参照してください。 ::: ## フォーマットの変換 `clickhouse-local` を使用して、データを異なる形式に変換できます。例： ``` bash $ clickhouse-local --input-format JSONLines --output-format CSV --query "SELECT * FROM table" < data.json > data.csv ``` 形式はファイルの拡張子から自動検出されます： ``` bash $ clickhouse-local --query "SELECT * FROM table" < data.json > data.csv ``` ショートカットとして `--copy` 引数を使用して以下のように書くことができます。 ``` bash $ clickhouse-local --copy < data.json > data.csv ``` ## 使用法 {#usage} デフォルトでは、`clickhouse-local` は同じホスト上のClickHouseサーバーのデータにアクセスでき、サーバーの設定には依存しません。また、`--config-file` 引数を使用してサーバー設定を読み込むこともサポートしています。テンポラリデータには、デフォルトで一意のテンポラリデータディレクトリが作成されます。 基本的な使用法 (Linux): ``` bash $ clickhouse-local --structure "table_structure" --input-format "format_of_incoming_data" --query "query" ``` 基本的な使用法 (Mac): ``` bash $ ./clickhouse local --structure "table_structure" --input-format "format_of_incoming_data" --query "query" ``` :::note `clickhouse-local` はWSL2を介してWindowsでもサポートされています。 ::: 引数： - `-S`, `--structure` — 入力データのテーブル構造。 - `--input-format` — 入力フォーマット、デフォルトは `TSV`。 - `-F`, `--file` — データへのパス、デフォルトは `stdin`。 - `-q`, `--query` — `;` で区切られる実行するクエリ。`--query` は複数回指定可能、例: `--query "SELECT 1" --query "SELECT 2"`。`--queries-file`と同時に使用することはできません。 - `--queries-file` - 実行するクエリを持つファイルパス。`--queries-file` は複数回指定可能、例: `--query queries1.sql --query queries2.sql`。`--query` と同時に使用することはできません。 - `--multiquery, -n` – このオプションが指定されている場合、セミコロンで区切られた複数のクエリを `--query` オプションの後にリストすることができます。便利な点として、`--query` を省略し、`--multiquery` の直後にクエリを直接渡すことが可能です。 - `-N`, `--table` — 出力データを置くテーブル名、デフォルトは `table`。 - `-f`, `--format`, `--output-format` — 出力フォーマット、デフォルトは `TSV`。 - `-d`, `--database` — デフォルトデータベース、デフォルトは `_local`。 - `--stacktrace` — 例外の際にデバッグ出力をダンプするかどうか。 - `--echo` — 実行前にクエリを表示。 - `--verbose` — クエリ実行に関する詳細情報。 - `--logger.console` — コンソールへのログ。 - `--logger.log` — ログファイル名。 - `--logger.level` — ログレベル。 - `--ignore-error` — クエリが失敗しても処理を停止しない。 - `-c`, `--config-file` — ClickHouseサーバー用のものと同じ形式の設定ファイルのパス。デフォルトは設定なし。 - `--no-system-tables` — システムテーブルをアタッチしない。 - `--help` — `clickhouse-local` の引数リファレンス。 - `-V`, `--version` — バージョン情報を表示して終了。 また、より一般的に使用されるClickHouseの設定変数用の引数もあります。 ## 例 {#examples} ``` bash $ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local --structure "a Int64, b Int64" \ --input-format "CSV" --query "SELECT * FROM table" Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 5182 rows/sec., 80.97 KiB/sec. 1 2 3 4 ``` 前述の例は以下と同じです。 ``` bash $ echo -e "1,2\n3,4" | clickhouse-local -n --query " CREATE TABLE table (a Int64, b Int64) ENGINE = File(CSV, stdin); SELECT a, b FROM table; DROP TABLE table;" Read 2 rows, 32.00 B in 0.000 sec., 4987 rows/sec., 77.93 KiB/sec. 1 2 3 4 ``` `stdin` や `--file` 引数を使用する必要はなく、[`file` テーブル関数](../../sql-reference/table-functions/file.md)を使用して任意の数のファイルを開くことができます。 ``` bash $ echo 1 | tee 1.tsv 1 $ echo 2 | tee 2.tsv 2 $ clickhouse-local --query " select * from file('1.tsv', TSV, 'a int') t1 cross join file('2.tsv', TSV, 'b int') t2" 1 2 ``` 次に、各Unixユーザーのメモリユーザーを出力してみましょう。 クエリ： ``` bash $ ps aux | tail -n +2 | awk '{ printf("%s\t%s\n", $1, $4) }' \ | clickhouse-local --structure "user String, mem Float64" \ --query "SELECT user, round(sum(mem), 2) as memTotal FROM table GROUP BY user ORDER BY memTotal DESC FORMAT Pretty" ``` 結果： ``` text Read 186 rows, 4.15 KiB in 0.035 sec., 5302 rows/sec., 118.34 KiB/sec. ┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━┓ ┃ user ┃ memTotal ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━┩ │ bayonet │ 113.5 │ ├──────────┼──────────┤ │ root │ 8.8 │ ├──────────┼──────────┤ ... ``` ## 関連コンテンツ - [clickhouse-localを使用してローカルファイルのデータを抽出、変換、およびクエリ](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local) - [ClickHouseへのデータ投入 - パート1](https://clickhouse.com/blog/getting-data-into-clickhouse-part-1) - [巨大な実世界のデータセットを探索する: 100年以上の気象記録をClickHouseで](https://clickhouse.com/blog/real-world-data-noaa-climate-data)