CK数据库接口

Python 与 ClickHouse 的交互通常依赖几个主流库，每个库各有特点，适用于不同的使用场景。以下是主流的 ClickHouse 接口库的介绍：

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1. clickhouse-driver

简介

• 官方推荐的高性能 Python 客户端。
• 支持 ClickHouse 原生协议，提供快速、高效的查询和插入。
• 支持同步和异步操作，适用于需要极高性能的场景。

安装

pip install clickhouse-driver

主要特性

• 支持批量插入。
• 支持异步调用（基于 asyncio）。
• 提供高效的二进制协议实现。

示例

from clickhouse_driver import Client

# 连接到 ClickHouse
client = Client(host='localhost', user='default', password='', database='test')

# 执行查询
rows = client.execute("SELECT * FROM my_table WHERE value > 100 LIMIT 10")
print(rows)

# 批量插入数据
data = [(1, 'Alice', 30), (2, 'Bob', 25)]
client.execute("INSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES", data)

适用场景

• 高性能查询和插入。
• 需要与 ClickHouse 的原生协议直接交互。

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2. clickhouse-connect

简介

• 新一代 Python 客户端库。
• 强调易用性和现代化接口。
• 支持 Pandas 数据集成，适合数据分析任务。

安装

pip install clickhouse-connect

主要特性

• 原生支持 Pandas 数据框操作。
• 支持批量插入和流式处理。
• 支持异步操作。

示例

import clickhouse_connect

# 创建客户端
client = clickhouse_connect.get_client(host='localhost', username='default', password='')

# 执行查询并将结果转换为 Pandas DataFrame
df = client.query_df("SELECT * FROM my_table LIMIT 5")
print(df)

# 插入数据
data = [{'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 30}, {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 25}]
client.insert("my_table", data)

适用场景

• 数据分析和 Pandas 集成。
• 流式处理和批量数据插入。

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3. sqlalchemy-clickhouse

简介

• 提供 SQLAlchemy ORM 支持。
• 适合基于 SQLAlchemy 的项目，方便 ORM 和数据库交互。

安装

pip install sqlalchemy-clickhouse

主要特性

• 使用 ORM 模式定义数据模型。
• 支持标准的 SQLAlchemy 查询接口。
• 易于与其他 SQLAlchemy 生态系统集成。

示例

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String

# 创建 SQLAlchemy 引擎
engine = create_engine('clickhouse+native://default:@localhost/test')

# 定义表结构
metadata = MetaData()
my_table = Table(
    'my_table', metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column('name', String),
    Column('age', Integer)
)

# 插入数据
with engine.connect() as connection:
    connection.execute(my_table.insert(), [
        {'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 30},
        {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 25}
    ])

# 查询数据
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(my_table.select())
    for row in result:
        print(row)

适用场景

• 使用 ORM 管理数据。
• 需要与 SQLAlchemy 生态系统集成的项目。

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4. pandas 的 ClickHouse 支持

简介

• 配合 clickhouse-driver 或 clickhouse-connect，直接与 Pandas 集成。
• 适合进行快速的数据处理和分析。

示例

使用 clickhouse-connect：

import clickhouse_connect
import pandas as pd

client = clickhouse_connect.get_client(host='localhost', username='default', password='')

# 查询数据并加载为 Pandas DataFrame
query = "SELECT * FROM my_table LIMIT 100"
df = client.query_df(query)
print(df.head())

# 插入数据
data = pd.DataFrame({'id': [3, 4], 'name': ['Charlie', 'David'], 'age': [40, 35]})
client.insert_df('my_table', data)

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对比总结

功能	clickhouse-driver	clickhouse-connect	sqlalchemy-clickhouse
性能	高	高	中等
Pandas 支持	需要手动转换	原生支持	间接支持（通过 ORM）
异步操作	支持	支持	不支持
ORM 支持	不支持	不支持	支持
复杂查询	强	强	中等
易用性	中	高	中

选择库时可以根据需求权衡：

• 高性能需求： clickhouse-driver 或 clickhouse-connect。
• 数据分析： clickhouse-connect，尤其是 Pandas 集成。
• ORM 项目： sqlalchemy-clickhouse。