ClickHouse/docs/ru/sql-reference/table-functions/s3.md
2021-07-29 18:20:55 +03:00

142 lines
5.8 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
toc_priority: 45
toc_title: s3
---
# Табличная Функция S3 {#s3-table-function}
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
s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] format, structure, [compression])
```
**Aргументы**
- `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` — [формат](../../interfaces/formats.md#formats) файла.
- `structure` — cтруктура таблицы. Формат `'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.
**Возвращаемые значения**
Таблица с указанной структурой для чтения или записи данных в указанный файл.
**Примеры**
Создание таблицы из файла S3 `https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv` и выбор первых трех столбцов из нее:
Запрос:
``` sql
SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32')
LIMIT 2;
```
Результат:
``` text
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │
│ 3 │ 2 │ 1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘
```
То же самое, но файл со сжатием `gzip`:
Запрос:
``` sql
SELECT *
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip')
LIMIT 2;
```
Результат:
``` text
┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐
│ 1 │ 2 │ 3 │
│ 3 │ 2 │ 1 │
└─────────┴─────────┴─────────┘
```
## Примеры использования {#usage-examples}
Предположим, у нас есть несколько файлов со следующими URI на 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'
Подсчитаем количество строк в файлах, заканчивающихся цифрами от 1 до 3:
``` sql
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');
```
``` text
┌─count()─┐
│ 18 │
└─────────┘
```
Подсчитаем общее количество строк во всех файлах этих двух каталогов:
``` sql
SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'name String, value UInt32');
```
``` text
┌─count()─┐
│ 24 │
└─────────┘
```
!!! warning "Warning"
Если список файлов содержит диапазоны чисел с ведущими нулями, используйте конструкцию с фигурными скобками для каждой цифры отдельно или используйте `?`.
Подсчитаем общее количество строк в файлах с именами `file-000.csv`, `file-001.csv`, … , `file-999.csv`:
``` sql
SELECT count(*)
FROM s3('https://storage.yandexcloud.net/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32');
```
``` text
┌─count()─┐
│ 12 │
└─────────┘
```
Запишем данные в файл `test-data.csv.gz`:
``` sql
INSERT INTO FUNCTION 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);
```
Запишем данные из существующей таблицы в файл `test-data.csv.gz`:
``` sql
INSERT INTO FUNCTION 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;
```
**Смотрите также**
- [Движок таблиц S3](../../engines/table-engines/integrations/s3.md)
[Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/sql-reference/table-functions/s3/) <!--hide-->