API del driver ClickHouse Connect - ClickHouse Documentation

Se recomienda usar argumentos con nombre en la mayoría de los métodos de la API, dado el número de argumentos posibles, la mayoría de ellos opcionales.Los métodos que no se documentan aquí no se consideran parte de la API y pueden eliminarse o modificarse.

Inicialización del cliente

La clase clickhouse_connect.driver.client proporciona la interfaz principal entre una aplicación de Python y el servidor de bases de datos ClickHouse. Utilice la función clickhouse_connect.get_client para obtener una instancia de Client, que acepta los siguientes argumentos:

Argumentos de conexión

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
interface	str	http	Debe ser http o https.
host	str	localhost	El nombre de host o la dirección IP del servidor de ClickHouse. Si no se establece, se usará `localhost`.
port	int	8123 o 8443	El puerto HTTP o HTTPS de ClickHouse. Si no se establece, el valor predeterminado será 8123, o 8443 si secure=True o interface=https.
username	str	default	El nombre de usuario de ClickHouse. Si no se establece, se usará el usuario `default` de ClickHouse.
password	str	<cadena vacía>	La contraseña de username.
database	str	None	La base de datos predeterminada para la conexión. Si no se establece, ClickHouse Connect usará la base de datos predeterminada de username.
secure	bool	False	Usa HTTPS/TLS. Esto anula los valores inferidos a partir de los argumentos de interfaz o puerto.
dsn	str	None	Una cadena en formato DSN (Data Source Name) estándar. Otros valores de conexión (como el host o el usuario) se extraerán de esta cadena si no se establecen de otro modo.
compress	bool o str	True	Habilita la compresión para las inserciones HTTP de ClickHouse y los resultados de consultas. Consulta Additional Options (Compression)
query_limit	int	0 (ilimitado)	Número máximo de filas que se devolverán para cualquier respuesta de `query`. Establece este valor en cero para devolver filas ilimitadas. Ten en cuenta que límites de consulta altos pueden provocar excepciones por falta de memoria si los resultados no se transmiten en streaming, ya que todos los resultados se cargan en memoria de una sola vez.
query_retries	int	2	Número máximo de reintentos para una solicitud `query`. Solo se reintentará en respuestas HTTP “reintentables”. Las solicitudes `command` o `insert` no se reintentan automáticamente por el driver para evitar solicitudes duplicadas no deseadas.
connect_timeout	int	10	Tiempo de espera de la conexión HTTP, en segundos.
send_receive_timeout	int	300	Tiempo de espera de envío/recepción para la conexión HTTP, en segundos.
client_name	str	None	`client_name` antepuesto a la cabecera HTTP User Agent. Establece este valor para rastrear las consultas del cliente en `system.query_log` de ClickHouse.
pool_mgr	obj	<default PoolManager>	El PoolManager de la biblioteca `urllib3` que se usará. Para casos de uso avanzados que requieren múltiples pools de conexiones a distintos hosts.
http_proxy	str	None	Dirección del proxy HTTP (equivalente a establecer la variable de entorno HTTP_PROXY).
https_proxy	str	None	Dirección del proxy HTTPS (equivalente a establecer la variable de entorno HTTPS_PROXY).
apply_server_timezone	bool	True	Usa la zona horaria del servidor para los resultados de consultas con zona horaria. Consulta Timezone Precedence
show_clickhouse_errors	bool	True	Incluye mensajes detallados de error del servidor de ClickHouse y códigos de excepción en las excepciones del cliente.
autogenerate_session_id	bool	None	Anula la configuración global `autogenerate_session_id`. Si es True, genera automáticamente un ID de sesión UUID4 cuando no se proporciona ninguno.
proxy_path	str	<cadena vacía>	Prefijo de ruta opcional para añadir a la URL del servidor de ClickHouse en configuraciones de proxy.
form_encode_query_params	bool	False	Envía los parámetros de consulta como datos codificados de formulario en el cuerpo de la solicitud en lugar de parámetros de URL. Es útil para consultas con conjuntos grandes de parámetros que podrían superar los límites de longitud de la URL.
rename_response_column	str	None	Función de callback opcional o correspondencia de nombres de columnas para renombrar las columnas de respuesta en los resultados de consultas.

Argumentos de HTTPS/TLS

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
verify	bool	True	Valida el certificado TLS/SSL del servidor de ClickHouse (nombre de host, caducidad, etc.) si se usa HTTPS/TLS.
ca_cert	str	None	Si verify=True, la ruta del archivo a la raíz de la autoridad de certificación usada para validar el certificado del servidor de ClickHouse, en formato .pem. Se ignora si verify es False. No es necesario si el certificado del servidor de ClickHouse está firmado por una raíz de confianza global reconocida por el sistema operativo.
client_cert	str	None	Ruta del archivo a un certificado de cliente TLS en formato .pem (para autenticación mutua TLS). El archivo debe contener la cadena completa de certificados, incluidos los certificados intermedios.
client_cert_key	str	None	Ruta del archivo a la clave privada del certificado de cliente. Es obligatoria si la clave privada no está incluida en el archivo del certificado de cliente.
server_host_name	str	None	El nombre de host del servidor de ClickHouse, tal como lo identifica el CN o el SNI de su certificado TLS. Establécelo para evitar errores de SSL al conectarte a través de un proxy o túnel con un nombre de host distinto
tls_mode	str	None	Controla el comportamiento avanzado de TLS. `proxy` y `strict` no usan una conexión TLS mutua de ClickHouse, pero sí envían el certificado y la clave del cliente. `mutual` asume autenticación TLS mutua de ClickHouse con un certificado de cliente. El comportamiento None/predeterminado es `mutual`

Argumento `settings`

Por último, el argumento settings de get_client se utiliza para pasar al servidor ajustes de ClickHouse adicionales en cada solicitud del cliente. Ten en cuenta que, en la mayoría de los casos, los usuarios con acceso readonly=1 no pueden modificar los ajustes enviados con una consulta, por lo que ClickHouse Connect omitirá esos ajustes en la solicitud final y registrará una advertencia. Los siguientes ajustes solo se aplican a las consultas/sesiones HTTP que usa ClickHouse Connect y no están documentados como ajustes generales de ClickHouse.

Setting	Descripción
buffer_size	Tamaño del búfer (en bytes) que utiliza el servidor de ClickHouse antes de escribir en el canal HTTP.
session_id	Un ID de sesión único para asociar consultas relacionadas en el servidor. Es obligatorio para las tablas temporales.
compress	Indica si el servidor de ClickHouse debe comprimir los datos de la respuesta POST. Este ajuste solo debe usarse para consultas “raw”.
decompress	Indica si deben descomprimirse los datos enviados al servidor de ClickHouse. Este ajuste solo debe usarse para inserciones “raw”.
quota_key	La clave de cuota asociada a esta solicitud. Consulta la documentación del servidor de ClickHouse sobre quotas.
session_check	Se utiliza para comprobar el estado de la sesión.
session_timeout	Número de segundos de inactividad antes de que la sesión identificada por el ID de sesión agote el tiempo de espera y deje de considerarse válida. El valor predeterminado es 60 segundos.
wait_end_of_query	Almacena en búfer la respuesta completa en el servidor de ClickHouse. Este ajuste es necesario para devolver información de resumen y se establece automáticamente en consultas no streaming.
role	Rol de ClickHouse que se usará para la sesión. Es un ajuste de transporte válido que puede incluirse en el contexto de la consulta.

Para ver otros ajustes de ClickHouse que pueden enviarse con cada consulta, consulta la documentación de ClickHouse.

Ejemplos de creación de clientes

Sin parámetros, un cliente de ClickHouse Connect se conectará al puerto HTTP predeterminado en localhost, con el usuario default y sin contraseña:

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()
print(client.server_version)
# Salida: '22.10.1.98'

Conectarse a un servidor externo de ClickHouse con HTTPS

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client(host='play.clickhouse.com', secure=True, port=443, user='play', password='clickhouse')
print(client.command('SELECT timezone()'))
# Salida: 'Etc/UTC'

Conectarse con un ID de sesión y otros parámetros de conexión personalizados, así como ajustes de ClickHouse.

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client(
    host='play.clickhouse.com',
    user='play',
    password='clickhouse',
    port=443,
    session_id='example_session_1',
    connect_timeout=15,
    database='github',
    settings={'distributed_ddl_task_timeout':300},
)
print(client.database)
# Salida: 'github'

Ciclo de vida del cliente y buenas prácticas

Crear un cliente de ClickHouse Connect es una operación costosa, ya que implica establecer una conexión, recuperar metadatos del servidor e inicializar el ajuste. Siga estas buenas prácticas para lograr un rendimiento óptimo:

Principios básicos

Reutiliza los clientes: Crea los clientes una sola vez al iniciar la aplicación y reutilízalos durante toda su vida útil
Evita crearlos con frecuencia: No crees un cliente nuevo para cada consulta o solicitud (esto desperdicia cientos de milisegundos por operación)
Limpia correctamente: Cierra siempre los clientes al apagar la aplicación para liberar los recursos del pool de conexiones
Compártelos cuando sea posible: Un solo cliente puede gestionar muchas consultas concurrentes a través de su pool de conexiones (consulta las notas sobre hilos más abajo)

Patrones básicos

✅ Correcto: reutiliza un único cliente

import clickhouse_connect

# Crear una vez al inicio
client = clickhouse_connect.get_client(host='my-host', username='default', password='password')

# Reutilizar para todas las consultas
for i in range(1000):
    result = client.query('SELECT count() FROM users')

# Cerrar al apagar
client.close()

❌ Incorrecto: crear clientes repetidamente

# MAL: Crea 1000 clientes con una costosa sobrecarga de inicialización
for i in range(1000):
    client = clickhouse_connect.get_client(host='my-host', username='default', password='password')
    result = client.query('SELECT count() FROM users')
    client.close()

Aplicaciones multihilo

Las instancias de cliente NO son seguras para subprocesos cuando se usan ID de sesión. De forma predeterminada, los clientes tienen un ID de sesión generado automáticamente, y las consultas concurrentes dentro de la misma sesión provocarán un ProgrammingError.

Para compartir un cliente entre hilos de forma segura:

import clickhouse_connect
import threading

# Opción 1: Deshabilitar sesiones (recomendado para clientes compartidos)
client = clickhouse_connect.get_client(
    host='my-host',
    username='default',
    password='password',
    autogenerate_session_id=False  # Necesario para la seguridad entre hilos
)

def worker(thread_id):
    # Todos los hilos pueden usar el mismo cliente de forma segura
    result = client.query(f"SELECT {thread_id}")
    print(f"Thread {thread_id}: {result.result_rows[0][0]}")

threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(10)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

client.close()
# Salida:
# Thread 0: 0
# Thread 7: 7
# Thread 1: 1
# Thread 9: 9
# Thread 4: 4
# Thread 2: 2
# Thread 8: 8
# Thread 5: 5
# Thread 6: 6
# Thread 3: 3

Alternativa para las sesiones: Si necesita sesiones (p. ej., para tablas temporales), cree un cliente independiente por hilo:

def worker(thread_id):
    # Cada hilo tiene su propio cliente con sesión aislada
    client = clickhouse_connect.get_client(host='my-host', username='default', password='password')
    client.command('CREATE TEMPORARY TABLE temp (id UInt32) ENGINE = Memory')
    # ... usar tabla temporal ...
    client.close()

Limpieza adecuada

Cierra siempre los clientes al apagar el sistema. Ten en cuenta que client.close() elimina el cliente y cierra las conexiones HTTP agrupadas solo cuando el cliente tiene su propio administrador de pools (por ejemplo, cuando se crea con opciones personalizadas de TLS/proxy). Para el pool compartido predeterminado, usa client.close_connections() para limpiar proactivamente los sockets; de lo contrario, las conexiones se recuperan automáticamente por expiración por inactividad y al salir del proceso.

client = clickhouse_connect.get_client(host='my-host', username='default', password='password')
try:
    result = client.query('SELECT 1')
finally:
    client.close()

O bien, usa un administrador de contexto:

with clickhouse_connect.get_client(host='my-host', username='default', password='password') as client:
    result = client.query('SELECT 1')

Cuándo usar varios clientes

Varios clientes son adecuados para:

Servidores diferentes: un cliente por servidor o clúster de ClickHouse
Credenciales diferentes: clientes separados para distintos usuarios o niveles de acceso
Bases de datos diferentes: cuando necesite trabajar con varias bases de datos
Sesiones aisladas: cuando necesite sesiones separadas para tablas temporales o ajustes específicos de la sesión
Aislamiento por hilo: cuando los hilos necesiten sesiones independientes (como se muestra arriba)

Argumentos comunes de los métodos

Varios métodos del cliente usan uno o ambos argumentos comunes, parameters y settings. A continuación se describen estos argumentos de palabra clave.

Argumento `parameters`

Los métodos query* y command del cliente ClickHouse Connect aceptan un argumento opcional de palabra clave parameters, que se utiliza para vincular expresiones de Python a una expresión de valor de ClickHouse. Hay dos tipos de vinculación disponibles.

Vinculación en el servidor

ClickHouse admite la vinculación en el servidor para la mayoría de los valores de una consulta, donde el valor vinculado se envía por separado de la consulta como un parámetro de consulta HTTP. ClickHouse Connect añadirá los parámetros de consulta correspondientes si detecta una expresión de vinculación con el formato {<name>:<datatype>}. Para la vinculación en el servidor, el argumento parameters debe ser un diccionario de Python.

Vinculación en el servidor con un diccionario de Python, un valor DateTime y un valor de cadena

import datetime

my_date = datetime.datetime(2022, 10, 1, 15, 20, 5)

parameters = {'table': 'my_table', 'v1': my_date, 'v2': "a string with a single quote'"}
client.query('SELECT * FROM {table:Identifier} WHERE date >= {v1:DateTime} AND string ILIKE {v2:String}', parameters=parameters)

Esto genera la siguiente consulta en el servidor:

SELECT *
FROM my_table
WHERE date >= '2022-10-01 15:20:05'
  AND string ILIKE 'a string with a single quote\''

La vinculación en el servidor solo es compatible (por el servidor de ClickHouse) con consultas SELECT. No funciona con ALTER, DELETE, INSERT ni con otros tipos de consultas. Esto puede cambiar en el futuro; consulta https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/42092.

Vinculación en el cliente

ClickHouse Connect también admite la vinculación de parámetros en el cliente, lo que permite una mayor flexibilidad al generar consultas SQL con plantillas. Para la vinculación en el cliente, el argumento parameters debe ser un diccionario o una secuencia. La vinculación en el cliente utiliza el formato de cadenas estilo “printf” de Python para la sustitución de parámetros. Ten en cuenta que, a diferencia de la vinculación en el servidor, la vinculación en el cliente no funciona con identificadores de bases de datos, como nombres de bases de datos, tablas o columnas, ya que el formato de estilo Python no puede distinguir entre los distintos tipos de cadenas y estos deben formatearse de forma diferente (backticks o comillas dobles para identificadores de bases de datos, comillas simples para valores de datos).

Ejemplo con un diccionario de Python, un valor DateTime y escape de cadenas

import datetime

my_date = datetime.datetime(2022, 10, 1, 15, 20, 5)

parameters = {'v1': my_date, 'v2': "a string with a single quote'"}
client.query('SELECT * FROM my_table WHERE date >= %(v1)s AND string ILIKE %(v2)s', parameters=parameters)

Esto genera la siguiente consulta en el servidor:

SELECT *
FROM my_table
WHERE date >= '2022-10-01 15:20:05'
  AND string ILIKE 'a string with a single quote\''

Ejemplo con una secuencia de Python (Tuple), Float64 e IPv4Address

import ipaddress

parameters = (35200.44, ipaddress.IPv4Address(0x443d04fe))
client.query('SELECT * FROM some_table WHERE metric >= %s AND ip_address = %s', parameters=parameters)

Esto genera la siguiente consulta en el servidor:

SELECT *
FROM some_table
WHERE metric >= 35200.44
  AND ip_address = '68.61.4.254''

Para vincular argumentos DateTime64 (tipos de ClickHouse con precisión de fracciones de segundo) se requiere uno de estos dos enfoques personalizados:

Envuelva el valor datetime.datetime de Python en la nueva clase DT64Param, por ejemplo:

  query = 'SELECT {p1:DateTime64(3)}'  # Vinculación en el servidor con diccionario
  parameters={'p1': DT64Param(dt_value)}

  query = 'SELECT %s as string, toDateTime64(%s,6) as dateTime' # Vinculación en el cliente con lista 
  parameters=['a string', DT64Param(datetime.now())]

Si usa un diccionario de valores de parámetros, añada la cadena _64 al nombre del parámetro

  query = 'SELECT {p1:DateTime64(3)}, {a1:Array(DateTime(3))}'  # Vinculación en el servidor con diccionario

  parameters={'p1_64': dt_value, 'a1_64': [dt_value1, dt_value2]}

Argumento `settings`

Todos los métodos principales “insert” y “select” del cliente ClickHouse Connect aceptan un argumento de palabra clave opcional, settings, para pasar ajustes de usuario del servidor ClickHouse a la sentencia SQL incluida. El argumento settings debe ser un diccionario. Cada elemento debe contener el nombre de un ajuste de ClickHouse y su valor asociado. Ten en cuenta que los valores se convertirán en cadenas al enviarse al servidor como parámetros de consulta. Al igual que con los ajustes a nivel de cliente, ClickHouse Connect descartará cualquier ajuste que el servidor marque como readonly=1, con el correspondiente mensaje de log. Los ajustes que se aplican solo a consultas a través de la interfaz HTTP de ClickHouse siempre son válidos. Esos ajustes se describen en la API get_client. Ejemplo de uso de ajustes de ClickHouse:

settings = {'merge_tree_min_rows_for_concurrent_read': 65535,
            'session_id': 'session_1234',
            'use_skip_indexes': False}
client.query("SELECT event_type, sum(timeout) FROM event_errors WHERE event_time > '2022-08-01'", settings=settings)

Método `command` del cliente

Use el método Client.command para enviar consultas SQL al servidor de ClickHouse que normalmente no devuelven datos o que devuelven un único valor primitivo o de tipo Array, en lugar de un conjunto de datos completo. Este método acepta los siguientes parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
cmd	str	Obligatorio	Una sentencia de ClickHouse SQL que devuelve un único valor o una única fila de valores.
parameters	dict or iterable	None	Consulte la descripción de los parámetros.
data	str or bytes	None	Datos opcionales para incluir con el comando como cuerpo de la solicitud POST.
settings	dict	None	Consulte la descripción del ajuste.
use_database	bool	True	Usa la base de datos del cliente (especificada al crear el cliente). False significa que el comando usará la base de datos predeterminada del servidor de ClickHouse para el usuario conectado.
external_data	ExternalData	None	Un objeto `ExternalData` que contiene datos de archivo o binarios para usar con la consulta. Consulte Advanced Queries (External Data)
transport_settings	dict	None	Diccionario opcional de encabezados HTTP para incluir con esta solicitud. Cada par clave-valor se añade como un encabezado HTTP (p. ej., `{'X-Custom-Header': 'value'}`). Resulta útil para la autenticación del proxy, el tracing de solicitudes o para pasar encabezados requeridos por la infraestructura intermedia.

Ejemplos del comando

Sentencias DDL

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Crear una tabla
result = client.command("CREATE TABLE test_command (col_1 String, col_2 DateTime) ENGINE MergeTree ORDER BY tuple()")
print(result)  # Devuelve QuerySummary con query_id

# Mostrar la definición de la tabla
result = client.command("SHOW CREATE TABLE test_command")
print(result)
# Salida:
# CREATE TABLE default.test_command
# (
#     `col_1` String,
#     `col_2` DateTime
# )
# ENGINE = MergeTree
# ORDER BY tuple()

# Eliminar tabla
client.command("DROP TABLE test_command")

Consultas sencillas que devuelven valores individuales

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Resultado de valor único
count = client.command("SELECT count() FROM system.tables")
print(count)
# Salida: 151

# Versión del servidor
version = client.command("SELECT version()")
print(version)
# Salida: "25.8.2.29"

Comandos con parámetros

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Usando parámetros del lado del cliente
table_name = "system"
result = client.command(
    "SELECT count() FROM system.tables WHERE database = %(db)s",
    parameters={"db": table_name}
)

# Usando parámetros del lado del servidor
result = client.command(
    "SELECT count() FROM system.tables WHERE database = {db:String}",
    parameters={"db": "system"}
)

Comandos con ajustes

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Ejecutar comando con configuraciones específicas
result = client.command(
    "OPTIMIZE TABLE large_table FINAL",
    settings={"optimize_throw_if_noop": 1}
)

Método `query` del cliente

El método Client.query es la forma principal de recuperar un único conjunto de datos “por lote” del servidor de ClickHouse. Utiliza el formato nativo de ClickHouse sobre HTTP para transmitir grandes conjuntos de datos (hasta aproximadamente un millón de filas) de forma eficiente. Este método acepta los siguientes parámetros:

Parameter	Type	Default	Description
query	str	Required	La consulta `SELECT` o `DESCRIBE` de ClickHouse SQL.
parameters	dict or iterable	None	Consulte la descripción de los parámetros.
settings	dict	None	Consulte la descripción del ajuste.
query_formats	dict	None	Especificación de formato de tipos de datos para los valores del resultado. Consulte Uso avanzado (Formatos de lectura)
column_formats	dict	None	Formato de tipos de datos por columna. Consulte Uso avanzado (Formatos de lectura)
encoding	str	None	Codificación utilizada para convertir las columnas `String` de ClickHouse en cadenas de Python. Python usa `UTF-8` de forma predeterminada si no se especifica.
use_none	bool	True	Use el tipo None de Python para los valores nulos de ClickHouse. Si es False, use un valor predeterminado del tipo de dato (como 0) para los valores nulos de ClickHouse. Nota: el valor predeterminado es False para NumPy/Pandas por motivos de rendimiento.
column_oriented	bool	False	Devuelve los resultados como una secuencia de columnas en lugar de una secuencia de filas. Es útil para transformar datos de Python a otros formatos de datos orientados a columnas.
query_tz	str	None	Un nombre de zona horaria de la base de datos `zoneinfo`. Esta zona horaria se aplicará a todos los objetos datetime o Pandas Timestamp devueltos por la consulta.
column_tzs	dict	None	Un diccionario que asigna nombres de columna a nombres de zona horaria. Al igual que `query_tz`, pero permite especificar distintas zonas horarias para diferentes columnas.
use_extended_dtypes	bool	True	Use tipos de datos extendidos de Pandas (como StringArray), además de pandas.NA y pandas.NaT para los valores `NULL` de ClickHouse. Se aplica solo a los métodos `query_df` y `query_df_stream`.
external_data	ExternalData	None	Un objeto ExternalData que contiene datos de archivo o binarios para usar con la consulta. Consulte Consultas avanzadas (Datos externos)
context	QueryContext	None	Se puede usar un objeto QueryContext reutilizable para encapsular los argumentos anteriores del método. Consulte Consultas avanzadas (QueryContexts)
transport_settings	dict	None	Diccionario opcional de encabezados HTTP para incluir en esta solicitud. Cada par clave-valor se añade como un encabezado HTTP (p. ej., `{'X-Custom-Header': 'value'}`). Es útil para la autenticación de proxy, el tracing de solicitudes o el envío de encabezados requeridos por la infraestructura intermedia.

Ejemplos de consultas

Consulta básica

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Consulta SELECT sencilla
result = client.query("SELECT name, database FROM system.tables LIMIT 3")

# Accede a los resultados como filas
for row in result.result_rows:
    print(row)
# Salida:
# ('CHARACTER_SETS', 'INFORMATION_SCHEMA')
# ('COLLATIONS', 'INFORMATION_SCHEMA')
# ('COLUMNS', 'INFORMATION_SCHEMA')

# Accede a los nombres y tipos de las columnas
print(result.column_names)
# Salida: ("name", "database")
print([col_type.name for col_type in result.column_types])
# Salida: ['String', 'String']

Acceder a los resultados de la consulta

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

result = client.query("SELECT number, toString(number) AS str FROM system.numbers LIMIT 3")

# Acceso por filas (predeterminado)
print(result.result_rows)
# Salida: [[0, "0"], [1, "1"], [2, "2"]]

# Acceso por columnas
print(result.result_columns)
# Salida: [[0, 1, 2], ["0", "1", "2"]]

# Resultados con nombres (lista de diccionarios)
for row_dict in result.named_results():
    print(row_dict)
# Salida: 
# {"number": 0, "str": "0"}
# {"number": 1, "str": "1"}
# {"number": 2, "str": "2"}

# Primera fila como diccionario
print(result.first_item)
# Salida: {"number": 0, "str": "0"}

# Primera fila como tupla
print(result.first_row)
# Salida: (0, "0")

Consulta con parámetros en el cliente

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Uso de parámetros de diccionario (estilo printf)
query = "SELECT * FROM system.tables WHERE database = %(db)s AND name LIKE %(pattern)s"
parameters = {"db": "system", "pattern": "%query%"}
result = client.query(query, parameters=parameters)

# Uso de parámetros de tupla
query = "SELECT * FROM system.tables WHERE database = %s LIMIT %s"
parameters = ("system", 5)
result = client.query(query, parameters=parameters)

Consulta con parámetros del servidor

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Vinculación del lado del servidor (más segura, mejor rendimiento para consultas SELECT)
query = "SELECT * FROM system.tables WHERE database = {db:String} AND name = {tbl:String}"
parameters = {"db": "system", "tbl": "query_log"}

result = client.query(query, parameters=parameters)

Consulta con ajustes

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Pasa los ajustes de ClickHouse con la consulta
result = client.query(
    "SELECT sum(number) FROM numbers(1000000)",
    settings={
        "max_block_size": 100000,
        "max_execution_time": 30
    }
)

El objeto `QueryResult`

El método base query devuelve un objeto QueryResult con las siguientes propiedades públicas:

result_rows — Una matriz de los datos devueltos en forma de una secuencia de filas, donde cada elemento de fila es una secuencia de valores de columna.
result_columns — Una matriz de los datos devueltos en forma de una secuencia de columnas, donde cada elemento de columna es una secuencia de los valores de fila de esa columna
column_names — Una tupla de cadenas que representa los nombres de las columnas en el result_set
column_types — Una tupla de instancias de ClickHouseType que representa el tipo de dato de ClickHouse de cada columna en result_columns
query_id — El query_id de ClickHouse (útil para examinar la consulta en la tabla system.query_log)
summary — Cualquier dato devuelto por el encabezado de respuesta HTTP X-ClickHouse-Summary
first_item — Una propiedad práctica para recuperar la primera fila de la respuesta como un diccionario (las claves son nombres de columna)
first_row — Una propiedad práctica para devolver la primera fila del resultado
column_block_stream — Un generador de resultados de consultas en formato orientado a columnas. No se debe hacer referencia a esta propiedad directamente (véase más abajo).
row_block_stream — Un generador de resultados de consultas en formato orientado a filas. No se debe hacer referencia a esta propiedad directamente (véase más abajo).
rows_stream — Un generador de resultados de consultas que produce una sola fila por invocación. No se debe hacer referencia a esta propiedad directamente (véase más abajo).
summary — Como se describe en el método command, un diccionario de información resumida devuelta por ClickHouse

Las propiedades *_stream devuelven un Context de Python que puede usarse como iterador para los datos devueltos. Solo se debe acceder a ellas indirectamente mediante los métodos *_stream del cliente. Los detalles completos del streaming de resultados de consultas (mediante objetos StreamContext) se describen en Consultas avanzadas (consultas en streaming).

Consumo de resultados de consultas con NumPy, Pandas o Arrow

ClickHouse Connect proporciona métodos de consulta específicos para trabajar con los formatos de datos NumPy, Pandas y Arrow. Para obtener información detallada sobre cómo usar estos métodos, incluidos ejemplos, streaming y gestión avanzada de tipos, consulte Consultas avanzadas (consultas de NumPy, Pandas y Arrow).

Métodos del cliente para consultas en streaming

Para transmitir grandes conjuntos de resultados, ClickHouse Connect ofrece varios métodos de streaming. Consulta Consultas avanzadas (Streaming Queries) para obtener más información y ejemplos.

Método `insert` del cliente

Para el caso de uso habitual de insertar varios registros en ClickHouse, está el método Client.insert. Acepta los siguientes parámetros:

Parámetro	Tipo	Predeterminado	Descripción
table	str	Required	La tabla de ClickHouse en la que se insertarán los datos. Se permite el nombre completo de la tabla (incluida la base de datos).
data	Sequence of Sequences	Required	La matriz de datos que se va a insertar: puede ser una Sequence de filas, cada una de ellas una secuencia de valores de columna, o una Sequence de columnas, cada una de ellas una secuencia de valores de fila.
column_names	Sequence of str, or str	’*‘	Una lista de `column_names` para la matriz de datos. Si en su lugar se usa ’*’, ClickHouse Connect ejecutará una “consulta previa” para recuperar todos los nombres de columna de la tabla.
database	str	”	La base de datos de destino de la inserción. Si no se especifica, se asumirá la base de datos del cliente.
column_types	Sequence of ClickHouseType	None	Una lista de instancias de ClickHouseType. Si no se especifican ni `column_types` ni `column_type_names`, ClickHouse Connect ejecutará una “consulta previa” para recuperar todos los tipos de columna de la tabla.
column_type_names	Sequence of ClickHouse type names	None	Una lista de nombres de tipos de datos de ClickHouse. Si no se especifican ni `column_types` ni `column_type_names`, ClickHouse Connect ejecutará una “consulta previa” para recuperar todos los tipos de columna de la tabla.
column_oriented	bool	False	Si es True, se asume que el argumento `data` es una Sequence de columnas (y no será necesario hacer ningún “pivot” para insertar los datos). En caso contrario, `data` se interpreta como una Sequence de filas.
settings	dict	None	Consulte la descripción del ajuste.
context	InsertContext	None	Se puede usar un objeto InsertContext reutilizable para encapsular los argumentos del método anteriores. Consulte Inserciones avanzadas (InsertContexts)
transport_settings	dict	None	Diccionario opcional de headers HTTP que se incluirán con esta solicitud. Cada par clave-valor se añade como un header HTTP (por ejemplo, `{'X-Custom-Header': 'value'}`). Es útil para la autenticación de proxy, el tracing de solicitudes o el envío de headers requeridos por infraestructura intermedia.

Este método devuelve un diccionario de “resumen de la consulta”, tal como se describe en el método “command”. Se generará una excepción si la inserción falla por cualquier motivo. Para métodos de inserción especializados que funcionan con Pandas DataFrames, tablas PyArrow y DataFrames respaldados por Arrow, consulte Inserciones avanzadas (Métodos de inserción especializados).

Una matriz de NumPy es una Sequence of Sequences válida y puede usarse como argumento data para el método principal insert, por lo que no se requiere un método especializado.

Ejemplos

Los ejemplos a continuación suponen que existe una tabla users con el esquema (id UInt32, name String, age UInt8).

Inserción básica por filas

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Datos orientados a filas: cada lista interna es una fila
data = [
    [1, "Alice", 25],
    [2, "Bob", 30],
    [3, "Joe", 28],
]

client.insert("users", data, column_names=["id", "name", "age"])

Inserción orientada a columnas

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Datos orientados a columna: cada lista interna es una columna
data = [
    [1, 2, 3],  # columna id
    ["Alice", "Bob", "Joe"],  # columna name
    [25, 30, 28],  # columna age
]

client.insert("users", data, column_names=["id", "name", "age"], column_oriented=True)

Inserción con tipos explícitos de columnas

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

# Útil cuando se quiere evitar una consulta DESCRIBE al servidor
data = [
    [1, "Alice", 25],
    [2, "Bob", 30],
    [3, "Joe", 28],
]

client.insert(
    "users",
    data,
    column_names=["id", "name", "age"],
    column_type_names=["UInt32", "String", "UInt8"],
)

Insertar en una base de datos específica

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client()

data = [
    [1, "Alice", 25],
    [2, "Bob", 30],
]

# Insertar en una tabla en una base de datos específica
client.insert(
    "users",
    data,
    column_names=["id", "name", "age"],
    database="production",
)

Inserciones desde archivos

Para insertar datos directamente desde archivos en tablas de ClickHouse, consulte Inserción avanzada (Inserciones desde archivos).

API en bruto

Para casos de uso avanzados que requieran acceso directo a las interfaces HTTP de ClickHouse sin transformaciones de tipos, consulte Uso avanzado (Raw API).

Clases y funciones de utilidad

Las siguientes clases y funciones también se consideran parte de la API “pública” de clickhouse-connect y, al igual que las clases y los métodos documentados anteriormente, son estables entre versiones menores. Los cambios incompatibles en estas clases y funciones solo se producirán en una versión menor (no en una de parche) y permanecerán disponibles como obsoletas durante al menos una versión menor.

Excepciones

Todas las excepciones personalizadas (incluidas las definidas en la especificación DB API 2.0) se definen en el módulo clickhouse_connect.driver.exceptions. Las excepciones que detecte el driver utilizarán uno de estos tipos.

Utilidades de ClickHouse SQL

Las funciones y la clase DT64Param del módulo clickhouse_connect.driver.binding pueden usarse para construir y escapar correctamente consultas en ClickHouse SQL. Del mismo modo, las funciones del módulo clickhouse_connect.driver.parser pueden usarse para analizar nombres de tipos de datos de ClickHouse.

Casos de uso multihilo, multiproceso y asíncronos/orientados a eventos

Para obtener información sobre el uso de ClickHouse Connect en aplicaciones multihilo, multiproceso y asíncronas/orientadas a eventos, consulte Uso avanzado (casos de uso multihilo, multiproceso y asíncronos/orientados a eventos).

Wrapper de AsyncClient

Para obtener información sobre cómo usar el wrapper de AsyncClient en entornos de asyncio, consulte Uso avanzado (wrapper de AsyncClient).

Gestión de los IDs de sesión de ClickHouse

Para obtener información sobre cómo gestionar los IDs de sesión de ClickHouse en aplicaciones multihilo o concurrentes, consulte Uso avanzado (Gestión de los IDs de sesión de ClickHouse).

Personalización del pool de conexiones HTTP

Para obtener información sobre cómo personalizar el pool de conexiones HTTP para aplicaciones grandes con varios hilos, consulte Uso avanzado (Personalización del pool de conexiones HTTP).

​Inicialización del cliente

​Argumentos de conexión

​Argumentos de HTTPS/TLS

​Argumento settings

​Ejemplos de creación de clientes

​Ciclo de vida del cliente y buenas prácticas

​Principios básicos

​Patrones básicos

​Aplicaciones multihilo

​Limpieza adecuada

​Cuándo usar varios clientes

​Argumentos comunes de los métodos

​Argumento parameters

​Vinculación en el servidor

​Vinculación en el cliente

​Argumento settings

​Método command del cliente

​Ejemplos del comando

​Sentencias DDL

​Consultas sencillas que devuelven valores individuales

​Comandos con parámetros

​Comandos con ajustes

​Método query del cliente

​Ejemplos de consultas

​Consulta básica

​Acceder a los resultados de la consulta

​Consulta con parámetros en el cliente

​Consulta con parámetros del servidor

​Consulta con ajustes

​El objeto QueryResult

​Consumo de resultados de consultas con NumPy, Pandas o Arrow

​Métodos del cliente para consultas en streaming

​Método insert del cliente

​Ejemplos

​Inserción básica por filas

​Inserción orientada a columnas

​Inserción con tipos explícitos de columnas

​Insertar en una base de datos específica

​Inserciones desde archivos

​API en bruto

​Clases y funciones de utilidad

​Excepciones

​Utilidades de ClickHouse SQL

​Casos de uso multihilo, multiproceso y asíncronos/orientados a eventos

​Wrapper de AsyncClient

​Gestión de los IDs de sesión de ClickHouse

​Personalización del pool de conexiones HTTP

Inicialización del cliente

Argumentos de conexión

Argumentos de HTTPS/TLS

Argumento `settings`

Ejemplos de creación de clientes

Ciclo de vida del cliente y buenas prácticas

Principios básicos

Patrones básicos

Aplicaciones multihilo

Limpieza adecuada

Cuándo usar varios clientes

Argumentos comunes de los métodos

Argumento `parameters`

Vinculación en el servidor

Vinculación en el cliente

Argumento `settings`

Método `command` del cliente

Ejemplos del comando

Sentencias DDL

Consultas sencillas que devuelven valores individuales

Comandos con parámetros

Comandos con ajustes

Método `query` del cliente

Ejemplos de consultas

Consulta básica

Acceder a los resultados de la consulta

Consulta con parámetros en el cliente

Consulta con parámetros del servidor

Consulta con ajustes

El objeto `QueryResult`

Consumo de resultados de consultas con NumPy, Pandas o Arrow

Métodos del cliente para consultas en streaming

Método `insert` del cliente

Ejemplos

Inserción básica por filas

Inserción orientada a columnas

Inserción con tipos explícitos de columnas

Insertar en una base de datos específica

Inserciones desde archivos

API en bruto

Clases y funciones de utilidad

Excepciones

Utilidades de ClickHouse SQL

Casos de uso multihilo, multiproceso y asíncronos/orientados a eventos

Wrapper de AsyncClient

Gestión de los IDs de sesión de ClickHouse

Personalización del pool de conexiones HTTP