Npy - ClickHouse Documentation

输入	输出	别名
✔	✔

说明

Npy 格式用于将 .npy 文件中的 NumPy 数组加载到 ClickHouse。 NumPy 文件格式是一种二进制格式，用于高效存储数值数据数组。导入时，ClickHouse 会将顶层维度视为由单个列组成的行数组。下表列出了受支持的 Npy 数据类型及其在 ClickHouse 中对应的类型：

数据类型匹配

Npy 数据类型 (`INSERT`)	ClickHouse 数据类型	Npy 数据类型 (`SELECT`)
`i1`	Int8	`i1`
`i2`	Int16	`i2`
`i4`	Int32	`i4`
`i8`	Int64	`i8`
`u1`, `b1`	UInt8	`u1`
`u2`	UInt16	`u2`
`u4`	UInt32	`u4`
`u8`	UInt64	`u8`
`f2`, `f4`	Float32	`f4`
`f8`	Float64	`f8`
`S`, `U`	String	`S`
	FixedString	`S`

示例用法

使用 Python 将数组保存为 .npy 格式

import numpy as np
arr = np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
np.save('example_array.npy', arr)

在 ClickHouse 中读取 NumPy 文件

Query

SELECT *
FROM file('example_array.npy', Npy)

Response

┌─array─────────┐
│ [[1],[2],[3]] │
│ [[4],[5],[6]] │
└───────────────┘

选择数据

您可以使用以下 clickhouse-client 命令从 ClickHouse 表中查询数据，并将其以 Npy 格式保存到文件中：

$ clickhouse-client --query="SELECT {column} FROM {some_table} FORMAT Npy" > {filename.npy}

​说明

​数据类型匹配

​示例用法

​使用 Python 将数组保存为 .npy 格式

​在 ClickHouse 中读取 NumPy 文件

​选择数据

​格式设置

说明

数据类型匹配

示例用法

使用 Python 将数组保存为 .npy 格式

在 ClickHouse 中读取 NumPy 文件

选择数据

格式设置