テーブル関数 - ClickHouse Documentation

テーブル関数は、テーブルを構築するための機能です。

ページ	説明
azureBlobStorage	Azure Blob Storage 内のファイルに対して選択や挿入を行うためのテーブル形式インターフェイスを提供します。s3 function に似ています。
azureBlobStorageCluster	指定したクラスター内の多数のノードで Azure Blob Storage のファイルを並列処理できます。
clusterAllReplicas	Distributed テーブルを作成せずに、クラスターのすべての分片 (`remote_servers` セクションで設定) にアクセスできます。
deltaLake	Amazon S3 内の Delta Lake テーブルに対する読み取り専用のテーブル形式インターフェイスを提供します。
deltaLakeCluster	deltaLake テーブル関数の拡張です。
dictionary	Dictionary データを ClickHouse テーブルとして表示します。Dictionary engine と同様に動作します。
executable	`executable` テーブル関数は、stdout に行を出力するスクリプト内で定義した user-defined function (UDF) の出力に基づいてテーブルを作成します。
file	s3 table function と同様に、ファイルに対する SELECT や INSERT のためのテーブル形式インターフェイスを提供するテーブルエンジンです。ローカルファイルを扱う場合は `file` を、S3、GCS、MinIO などのオブジェクトストレージ内の bucket を扱う場合は `s3` を使用します。
fileCluster	クラスター内の複数ノードで、指定した path に一致するファイルを同時に処理できます。イニシエーターが worker ノードへの接続を確立し、ファイル path 内の globs を展開して、ファイル読み取り task を worker ノードに委譲します。各 worker ノードは次に処理するファイルをイニシエーターに問い合わせ、すべての task が完了するまで (すべてのファイルが読み取られるまで) これを繰り返します。
filesystem	ファイルシステムへのアクセスを提供し、ファイルの一覧表示とそのメタデータおよび内容の取得を行います。
format	指定された入力フォーマットに従って引数からデータを解析します。structure argument が指定されていない場合は、データから抽出されます。
gcs	Google Cloud Storage からデータを `SELECT` および `INSERT` するためのテーブル形式インターフェイスを提供します。`Storage Object User` IAM role が必要です。
fuzzQuery	指定されたクエリ文字列にランダムな変化を加えます。
fuzzJSON	JSON 文字列にランダムな変化を加えます。
generateRandom	指定されたスキーマでランダムデータを生成します。そのデータでテストテーブルを埋めることができます。サポートされていない型もあります。
mergeTreeTextIndex	MergeTree テーブル内のテキスト索引の Dictionary を表します。イントロスペクションに使用できます。
mergeTreeProjection	MergeTree テーブル内の一部の projection の内容を表します。イントロスペクションに使用できます。
mergeTreeIndex	MergeTree テーブルの索引ファイルおよび marks ファイルの内容を表します。イントロスペクションに使用できます。
hdfs	HDFS 内のファイルからテーブルを作成します。このテーブル関数は url および file テーブル関数に似ています。
hdfsCluster	指定したクラスター内の多数のノードで HDFS のファイルを並列処理できます。
hudi	Amazon S3 内の Apache Hudi テーブルに対する読み取り専用のテーブル形式インターフェイスを提供します。
ytsaurus	このテーブル関数では、YTsaurus クラスターからデータを読み取れます。
hudiCluster Table Function	hudi テーブル関数の拡張です。指定したクラスター内の多数のノードで、Amazon S3 内の Apache Hudi テーブルのファイルを並列処理できます。
iceberg	Amazon S3、Azure、HDFS、またはローカルに保存された Apache Iceberg テーブルに対する読み取り専用のテーブル形式インターフェイスを提供します。
paimon	Amazon S3、Azure、HDFS、またはローカルに保存された Apache Paimon テーブルに対する読み取り専用のテーブル形式インターフェイスを提供します。
icebergCluster	iceberg テーブル関数の拡張で、指定したクラスター内の多数のノードから Apache Iceberg のファイルを並列処理できます。
paimonCluster	paimon テーブル関数の拡張で、指定したクラスター内の多数のノードから Apache Paimon のファイルを並列処理できます。
input	指定した structure で server に送信されたデータを、別の structure を持つテーブルへ効率的に変換して挿入できるテーブル関数です。
jdbc	JDBC driver 経由で接続されたテーブルを返します。
merge	一時的な Merge テーブルを作成します。structure は、基になるテーブルのカラムのユニオンを使用し、共通の型を導出して決定されます。
mongodb	リモートの MongoDB サーバーに保存されているデータに対して `SELECT` クエリを実行できます。
mysql	リモートの MySQL サーバーに保存されているデータに対して `SELECT` および `INSERT` クエリを実行できます。
null	Null table engine を使用して、指定した構造の一時テーブルを作成します。この関数は、テスト作成やデモのために使用されます。
timeSeriesMetrics	timeSeriesMetrics は、table engine が TimeSeries engine のテーブル `db_name.time_series_table` で使用される Metrics テーブルを返します。
timeSeriesSelector	セレクターで絞り込み、指定した interval 内の timestamps を持つ時系列を TimeSeries テーブルから読み取ります。
timeSeriesTags	timeSeriesTags table function は、table engine が TimeSeries engine のテーブル `db_name.time_series_table` で使用される Tags テーブルを返します。
prometheusQueryRange	TimeSeries テーブルのデータを使用して prometheus クエリを評価します。
zeros	テスト用として、多数の行を生成する最速の method として使用されます。`system.zeros` および `system.zeros_mt` システムテーブルに似ています。
primes	素数を含む単一の `prime` カラムを持つテーブルを返します。
numbers	整数のシーケンスを含む単一の `number` カラムを持つテーブルを返します。
prometheusQuery	TimeSeries テーブルのデータを使用して prometheus クエリを評価します。
timeSeriesSamples	timeSeriesSamples は、table engine が TimeSeries のテーブル `db_name.time_series_table` で使用される Samples テーブルを返します。
generate_series (generateSeries)	start から stop までの整数を両端を含めて格納する、単一の `generate_series` カラム (UInt64) を持つテーブルを返します。
odbc	ODBC 経由で接続されたテーブルを返します。
postgresql	リモートの PostgreSQL サーバーに保存されているデータに対して `SELECT` および `INSERT` クエリを実行できます。
redis	この table function を使用すると、ClickHouse を Redis と統合できます。
remote, remoteSecure	Table function `remote` を使用すると、その場でリモートサーバーにアクセスできます。つまり、分散テーブルを作成する必要がありません。Table function `remoteSecure` は `remote` と同じですが、セキュアな connection を使用します。
s3 Table Function	Amazon S3 および Google Cloud Storage 内のファイルを select/insert するためのテーブル形式インターフェイスを提供します。この table function は hdfs 関数に似ていますが、S3 固有の機能を備えています。
s3Cluster	s3 table function の拡張であり、指定したクラスター内の多数のノードで Amazon S3 および Google Cloud Storage のファイルを並列に processing できます。
sqlite	SQLite データベースに保存されているデータに対してクエリを実行できます。
arrowFlight	Apache Arrow Flight サーバー経由で公開されたデータの読み取りと書き込みを行えます。
url	指定された `format` と `structure` を使用して `URL` からテーブルを作成します
urlCluster	指定したクラスター内の多数のノードから、URL のファイルを並列に processing できます。
view	サブクエリをテーブルに変換します。この関数はビューを実装します。
values	値でカラムを埋める一時ストレージを作成します。
loop	ClickHouse の loop table function は、クエリ結果を無限ループで返すために使用されます。

使用方法

テーブル関数は、SELECTクエリのFROM 句で使用できます。たとえば、fileテーブル関数を使って、ローカルマシン上のファイルからデータをSELECTできます。

Query

echo "1, 2, 3" > example.csv

Response

./clickhouse client
:) SELECT * FROM file('example.csv')
┌─c1─┬─c2─┬─c3─┐
│  1 │  2 │  3 │
└────┴────┴────┘

現在のクエリ内でのみ利用可能な一時テーブルを作成するために、テーブル関数を使用することもできます。たとえば、次のとおりです。

Query

SELECT * FROM generateSeries(1,5);

Response

┌─generate_series─┐
│               1 │
│               2 │
│               3 │
│               4 │
│               5 │
└─────────────────┘

テーブルは、クエリの終了時に削除されます。テーブル関数は、次の構文を使用してテーブルを作成するための方法として利用できます。

Query

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name AS table_function()

例:

Query

CREATE TABLE series AS generateSeries(1, 5);
SELECT * FROM series;

Response

┌─generate_series─┐
│               1 │
│               2 │
│               3 │
│               4 │
│               5 │
└─────────────────┘

最後に、テーブル関数を使ってテーブルにデータを INSERT することもできます。たとえば、前の例で作成したテーブルの内容を、再度 file テーブル関数を使ってディスク上のファイルに書き出せます:

Query

INSERT INTO FUNCTION file('numbers.csv', 'CSV') SELECT * FROM series;

Query

cat numbers.csv
1
2
3
4
5

allow_ddl 設定が無効な場合、テーブル関数は使用できません。

​使用方法

使用方法