mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
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slug: /ja/getting-started/quick-start
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sidebar_label: クイックスタート
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sidebar_position: 1
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keywords: [clickhouse, インストール, スタートガイド, クイックスタート]
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pagination_next: 'en/getting-started/index'
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import Tabs from '@theme/Tabs';
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import TabItem from '@theme/TabItem';
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import CodeBlock from '@theme/CodeBlock';
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# ClickHouse クイックスタート
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:::tip
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このページでは、オープンソースのClickHouseを自分のマシンにセットアップする方法を説明します。最速でClickHouseをデプロイし、専用のSQLコンソールにアクセスする方法は、ClickHouse Cloudを使用することです。
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新しいユーザーは、$300の無料トライアルクレジットを受け取ることができます。サインアップは[こちら](https://clickhouse.cloud/signUp?loc=docs-quick-start)からどうぞ。
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## 1. バイナリのダウンロード
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ClickHouseは、Linux、FreeBSD、macOSでネイティブに動作し、Windowsでは[WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/about)を通じて動作します。ClickHouseをローカルにダウンロードする最も簡単な方法は、以下の`curl`コマンドを実行することです。このコマンドは、オペレーティングシステムがサポートされているかどうかを確認し、適切なClickHouseバイナリをダウンロードします。
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```bash
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curl https://clickhouse.com/ | sh
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```
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## 2. サーバーの起動
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ClickHouseサーバーを開始するには、次のコマンドを実行します。
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```bash
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./clickhouse server
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```
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## 3. クライアントの起動
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`clickhouse-client`を使用して、ClickHouseサービスに接続します。新しいターミナルを開き、`clickhouse`バイナリが保存されているディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してください。
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```bash
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./clickhouse client
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```
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ローカルホストで実行中のサービスに接続されると、笑顔の顔文字が表示されます。
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```response
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my-host :)
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```
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## 4. テーブルの作成
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`CREATE TABLE`を使用して新しいテーブルを定義します。一般的なSQLのDDLコマンドがClickHouseでも機能しますが、ClickHouseのテーブルには`ENGINE`句が必要です。ClickHouseのパフォーマンス向上効果を活用するために、`MergeTree`を使用します。
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```sql
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CREATE TABLE my_first_table
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(
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user_id UInt32,
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message String,
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timestamp DateTime,
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metric Float32
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)
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ENGINE = MergeTree
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PRIMARY KEY (user_id, timestamp)
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```
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## 5. データの挿入
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ClickHouseでは、`INSERT INTO TABLE`コマンドを使うことができます。ただし、`MergeTree`テーブルにデータを挿入するたびに**パーツ**（フォルダ）がストレージに作成されることを理解しておくことが重要です。パーツを最小限にするために、大量の行を一度にバルクインサートすることをお勧めします（数万行以上、または数百万行）。
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```sql
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INSERT INTO my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
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(101, 'Hello, ClickHouse!', now(), -1.0 ),
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(102, 'Insert a lot of rows per batch', yesterday(), 1.41421 ),
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(102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(), 2.718 ),
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(101, 'Granules are the smallest chunks of data read', now() + 5, 3.14159 )
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```
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## 6. 新しいテーブルにクエリを実行
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他のSQLデータベースと同様に、`SELECT`クエリを書くことができます。
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```sql
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SELECT *
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FROM my_first_table
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ORDER BY timestamp
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```
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結果はすっきりしたテーブル形式で返されます。
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```response
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┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
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│ 102 │ Insert a lot of rows per batch │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
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│ 102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │ 2.718 │
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│ 101 │ Hello, ClickHouse! │ 2022-03-22 14:04:09 │ -1 │
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│ 101 │ Granules are the smallest chunks of data read │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
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└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘
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4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.
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```
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## 7. 独自のデータを挿入
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次のステップは、現在のデータをClickHouseに取り込むことです。データを取り込むための[テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/index.md)や[統合](/docs/ja/integrations)が多数あります。以下のタブにいくつかの例を示しますが、ClickHouseとの統合の長いリストを[統合ガイド](/docs/ja/integrations)で確認できます。
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<Tabs groupId="read_data">
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<TabItem value="S3" label="S3" default>
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[`s3`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/s3.md)を使用して、S3からファイルを読み取ります。これはテーブル関数です。このため、結果は以下のようにテーブルとして使用できます。
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1. `SELECT`クエリのソースとして使用できます（これによりアドホッククエリを実行し、データをS3に残したままにできます）。
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2. 結果のテーブルを`MergeTree`テーブルに挿入する（データをClickHouseに移行する準備ができたとき）。
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アドホッククエリの例は以下の通りです。
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```sql
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SELECT
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passenger_count,
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avg(toFloat32(total_amount))
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FROM s3(
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'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
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'TabSeparatedWithNames'
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)
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GROUP BY passenger_count
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ORDER BY passenger_count;
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```
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ClickHouseテーブルにデータを移行するには、次のようにします。`nyc_taxi`が`MergeTree`テーブルの場合：
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```sql
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INSERT INTO nyc_taxi
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SELECT * FROM s3(
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'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
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||
'TabSeparatedWithNames'
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||
)
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SETTINGS input_format_allow_errors_num=25000;
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```
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S3をClickHouseと一緒に使用する例と詳細については、[AWS S3ドキュメントページのコレクション](/docs/ja/integrations/data-ingestion/s3/index.md)を参照してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="GCS" label="GCS">
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AWS S3でのデータ読み取りに使用される[`s3`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/s3.md)は、Google Cloud Storageのファイルでも動作します。例えば：
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```sql
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SELECT
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*
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FROM s3(
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'https://storage.googleapis.com/my-bucket/trips.parquet',
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'MY_GCS_HMAC_KEY',
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'MY_GCS_HMAC_SECRET_KEY',
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'Parquet'
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||
)
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LIMIT 1000
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```
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詳細は[`s3`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/s3.md)を参照してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="URL" label="Web">
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[`url`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/url)は、Webからアクセス可能なファイルを読み取ります。
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```sql
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--デフォルトでは、ClickHouseはSSRF攻撃から保護するためにリダイレクトを防止します。
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--以下のURLはリダイレクトを必要とするため、max_http_get_redirects > 0に設定する必要があります。
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SET max_http_get_redirects=10;
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SELECT *
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FROM url(
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'http://prod2.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
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'CSV'
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);
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```
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||
[`url`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/url)を参照して詳細をご覧ください。
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</TabItem>
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<TabItem value="local_file" label="ローカル">
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[`file`テーブルエンジン](/docs/ja/sql-reference/table-functions/file)を使用してローカルファイルを読み取ります。簡単のため、ファイルを`user_files`ディレクトリにコピーします（ClickHouseバイナリをダウンロードしたディレクトリにあります）。
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```sql
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DESCRIBE TABLE file('comments.tsv')
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Query id: 8ca9b2f9-65a2-4982-954a-890de710a336
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┌─name──────┬─type────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
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│ id │ Nullable(Int64) │ │ │ │ │ │
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│ type │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
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│ author │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
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│ timestamp │ Nullable(DateTime64(9)) │ │ │ │ │ │
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│ comment │ Nullable(String) │ │ │ │ │ │
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│ children │ Array(Nullable(Int64)) │ │ │ │ │ │
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└───────────┴─────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
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```
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ClickHouseは、大量の行を分析してカラムの名前とデータ型を推測することに注意してください。
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ClickHouseがファイル名からストレージタイプを決定できない場合、第2引数として指定できます。
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```sql
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SELECT count()
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FROM file(
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'comments.tsv',
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||
'TabSeparatedWithNames'
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)
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```
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詳細は[`file`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/file)を確認してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="PostgreSQL" label="PostgreSQL">
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[`postgresql`テーブル関数](/ja/sql-reference/table-functions/postgresql)を使用して、PostgreSQLのテーブルからデータを読み取ります。
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```sql
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SELECT *
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||
FROM
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postgresql(
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'localhost:5432',
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'my_database',
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||
'my_table',
|
||
'postgresql_user',
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'password')
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||
;
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```
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詳細は[`postgresql`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/postgresql)を参照してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="MySQL" label="MySQL">
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[`mysql`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/mysql)を使用して、MySQLのテーブルからデータを読み取ります。
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```sql
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SELECT *
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||
FROM
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||
mysql(
|
||
'localhost:3306',
|
||
'my_database',
|
||
'my_table',
|
||
'postgresql_user',
|
||
'password')
|
||
;
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||
```
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||
詳細は[`mysql`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/mysql)を参照してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="Other DBMS" label="ODBC/JDBC">
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ClickHouseは、任意のODBCまたはJDBCデータソースからデータを読み取ることができます。
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```sql
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SELECT *
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FROM
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odbc(
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'DSN=mysqlconn',
|
||
'my_database',
|
||
'my_table'
|
||
);
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||
```
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詳細は[`odbc`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/odbc)および[`jdbc`テーブル関数ページ](/docs/ja/sql-reference/table-functions/jdbc)を参照してください。
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</TabItem>
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<TabItem value="messagequeue" label="メッセージキュー">
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メッセージキューは、対応するテーブルエンジンを使用して、ClickHouseにデータをストリーミングできます。
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- **Kafka**: [`Kafka`テーブルエンジン](/docs/ja/engines/table-engines/integrations/kafka)を使用してKafkaと統合
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- **Amazon MSK**: [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)](/docs/ja/integrations/kafka/cloud/amazon-msk/)と統合
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- **RabbitMQ**: [`RabbitMQ`テーブルエンジン](/docs/ja/engines/table-engines/integrations/rabbitmq)を使用してRabbitMQと統合
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</TabItem>
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<TabItem value="datalake" label="データレイク">
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ClickHouseは、以下のソースからデータを読み取るためのテーブル関数を備えています。
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- **Hadoop**: [`hdfs`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/hdfs)を使用してApache Hadoopと統合
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- **Hudi**: [`hudi`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/hudi)を使用してS3の既存のApache Hudiテーブルを読み取り
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- **Iceberg**: [`iceberg`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/iceberg)を使用してS3の既存のApache Icebergテーブルを読み取り
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||
- **DeltaLake**: [`deltaLake`テーブル関数](/docs/ja/sql-reference/table-functions/deltalake)を使用してS3の既存のDelta Lakeテーブルを読み取り
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</TabItem>
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<TabItem value="Other" label="その他">
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ClickHouseとの既存のフレームワークやデータソースを接続する方法については、[ClickHouse統合リスト](/docs/ja/integrations)を確認してください。
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</TabItem>
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</Tabs>
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## 次のステップは？
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- ClickHouseの主要な概念と機能をさらに詳しく探求する[上級者向けチュートリアル](tutorial.md)をご覧ください
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- [ClickHouseアカデミー](https://learn.clickhouse.com/visitor_class_catalog)で無料のオンデマンドトレーニングコースを受講して学習を続けましょう
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- [サンプルデータセット](/docs/ja/getting-started/example-datasets/)と、それらを挿入する方法に関する説明があります
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- データが外部ソースから来る場合、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について[統合ガイドのコレクション](/docs/ja/integrations/)を参照してください
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||
- UI/BIビジュアライゼーションツールを使用している場合、[ClickHouseにUIを接続するためのユーザーガイド](/docs/ja/integrations/data-visualization/)を参照してください
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||
- [主キー](/docs/ja/guides/best-practices/sparse-primary-indexes.md)に関するユーザーガイドで、主キーについて知っておくべきすべての情報を確認し、定義方法を理解しましょう
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