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> Este motor ofrece integración con el ecosistema de Azure Blob Storage, lo que permite importar datos en streaming.
# Motor de tabla AzureQueue
Este motor ofrece integración con el ecosistema de [Azure Blob Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/blobs), lo que permite importar datos en streaming.
## CREATE TABLE
```sql theme={null}
CREATE TABLE test (name String, value UInt32)
ENGINE = AzureQueue(...)
[SETTINGS]
[mode = '',]
[after_processing = 'keep',]
[keeper_path = '',]
...
```
**Parámetros del motor**
Los parámetros de `AzureQueue` son los mismos que admite el motor de tabla `AzureBlobStorage`. Consulte la sección de parámetros [aquí](/es/reference/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage).
Al igual que con el motor de tabla [AzureBlobStorage](/es/reference/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage), los usuarios pueden usar el emulador Azurite para el desarrollo local con Azure Storage. Encontrará más información [aquí](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-use-azurite?tabs=docker-hub%2Cblob-storage).
**Ejemplo**
```sql theme={null}
CREATE TABLE azure_queue_engine_table
(
`key` UInt64,
`data` String
)
ENGINE = AzureQueue('DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;', 'testcontainer', '*', 'CSV')
SETTINGS mode = 'unordered'
```
## Configuración
El conjunto de ajustes admitidos es prácticamente el mismo que para el motor de tabla `S3Queue`, pero sin el prefijo `s3queue_`. Consulte la [lista completa de ajustes](/es/reference/engines/table-engines/integrations/s3queue#settings).
Para obtener una lista de los ajustes configurados para la tabla, use la tabla `system.azure_queue_settings`. Disponible a partir de la versión `24.10`.
A continuación se muestran los ajustes compatibles únicamente con AzureQueue y no aplicables a S3Queue.
### `after_processing_move_connection_string`
Cadena de conexión de Azure Blob Storage a la que mover los archivos procesados correctamente, si el destino es otro contenedor de Azure.
Valores posibles:
* String.
Valor predeterminado: cadena vacía.
### `after_processing_move_container`
Nombre del contenedor al que se moverán los archivos procesados correctamente si el destino es otro contenedor de Azure.
Valores posibles:
* String.
Valor predeterminado: cadena vacía.
Ejemplo:
```sql theme={null}
CREATE TABLE azure_queue_engine_table
(
`key` UInt64,
`data` String
)
ENGINE = AzureQueue('DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;', 'testcontainer', '*', 'CSV')
SETTINGS
mode = 'unordered',
after_processing = 'move',
after_processing_move_connection_string = 'DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;',
after_processing_move_container = 'dst-container';
```
## SELECT en el motor de tabla AzureQueue
Las consultas SELECT están prohibidas de forma predeterminada en las tablas AzureQueue. Esto sigue el patrón común de las colas, en el que los datos se leen una vez y luego se eliminan de la cola. SELECT está prohibido para evitar la pérdida accidental de datos.
Sin embargo, en algunos casos puede resultar útil. Para ello, debe establecer la configuración `stream_like_engine_allow_direct_select` en `True`.
El motor AzureQueue tiene una configuración especial para las consultas SELECT: `commit_on_select`. Establézcala en `False` para conservar los datos en la cola después de leerlos, o en `True` para eliminarlos.
## Descripción
`SELECT` no resulta especialmente útil para la importación en streaming (salvo para tareas de depuración), porque cada archivo solo puede importarse una vez. Es más práctico crear flujos en tiempo real mediante [vistas materializadas](/es/reference/statements/create/view). Para ello:
1. Use el motor para crear una tabla que consuma desde la ruta especificada en S3 y trátela como un flujo de datos.
2. Cree una tabla con la estructura deseada.
3. Cree una vista materializada que convierta los datos del motor y los inserte en una tabla creada previamente.
Cuando la `MATERIALIZED VIEW` se conecta al motor, empieza a recopilar datos en segundo plano.
Ejemplo:
```sql theme={null}
CREATE TABLE azure_queue_engine_table (key UInt64, data String)
ENGINE=AzureQueue('', 'CSV', 'gzip')
SETTINGS
mode = 'unordered';
CREATE TABLE stats (key UInt64, data String)
ENGINE = MergeTree() ORDER BY key;
CREATE MATERIALIZED VIEW consumer TO stats
AS SELECT key, data FROM azure_queue_engine_table;
SELECT * FROM stats ORDER BY key;
```
## Columnas virtuales
* `_path` — Ruta del archivo.
* `_file` — Nombre del archivo.
Para obtener más información sobre las columnas virtuales, consulte [aquí](/es/reference/engines/table-engines#table_engines-virtual_columns).
## Introspección
Habilite el registro de la tabla mediante la configuración de tabla `enable_logging_to_queue_log=1`.
Las capacidades de introspección son las mismas que las del [motor de tabla S3Queue](/es/reference/engines/table-engines/integrations/s3queue#introspection), con varias diferencias concretas:
1. Use `system.azure_queue_metadata_cache` para el estado en memoria de la cola en las versiones del servidor >= 25.1. Para versiones anteriores, use `system.s3queue_metadata_cache` (también contendría información de las tablas `azure`).
2. Habilite `system.azure_queue_log` mediante la configuración principal de ClickHouse; por ejemplo:
```xml theme={null}
system
```
Esta tabla persistente contiene la misma información que `system.s3queue_metadata_cache`, pero sobre los archivos procesados y fallidos.
La tabla tiene la siguiente estructura:
```sql theme={null}
CREATE TABLE system.azure_queue_log
(
`hostname` LowCardinality(String) COMMENT 'Hostname',
`event_date` Date COMMENT 'Event date of writing this log row',
`event_time` DateTime COMMENT 'Event time of writing this log row',
`database` String COMMENT 'The name of a database where current S3Queue table lives.',
`table` String COMMENT 'The name of S3Queue table.',
`uuid` String COMMENT 'The UUID of S3Queue table',
`file_name` String COMMENT 'File name of the processing file',
`rows_processed` UInt64 COMMENT 'Number of processed rows',
`status` Enum8('Processed' = 0, 'Failed' = 1) COMMENT 'Status of the processing file',
`processing_start_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'Time of the start of processing the file',
`processing_end_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'Time of the end of processing the file',
`exception` String COMMENT 'Exception message if happened'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, event_time)
COMMENT 'Contiene entradas de logging con la información de los archivos procesados por el motor S3Queue.'
```
Ejemplo:
```sql theme={null}
SELECT *
FROM system.azure_queue_log
LIMIT 1
FORMAT Vertical
Row 1:
──────
hostname: clickhouse
event_date: 2024-12-16
event_time: 2024-12-16 13:42:47
database: default
table: azure_queue_engine_table
uuid: 1bc52858-00c0-420d-8d03-ac3f189f27c8
file_name: test_1.csv
rows_processed: 3
status: Processed
processing_start_time: 2024-12-16 13:42:47
processing_end_time: 2024-12-16 13:42:47
exception:
1 row in set. Elapsed: 0.002 sec.
```