> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Aprenda a conectar o pg_clickhouse ao ClickHouse e consultar um conjunto de dados de exemplo de corridas de táxi da cidade de Nova York. # Tutorial do pg_clickhouse
## Visão geral
Este tutorial segue o \[tutorial do ClickHouse], mas executa todas as consultas via pg\_clickhouse.
## Inicie o ClickHouse
Primeiro, crie um banco de dados no ClickHouse, caso ainda não tenha um. Uma forma rápida de começar é usar a imagem Docker: ```sh theme={null} docker run -d --network host --name clickhouse -p 8123:8123 -p9000:9000 --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse docker exec -it clickhouse clickhouse-client ```
## Criar uma tabela
Vamos usar o \[tutorial do ClickHouse] como base para criar um banco de dados simples com o conjunto de dados de táxis da cidade de Nova York: ```sql theme={null} CREATE DATABASE taxi; CREATE TABLE taxi.trips ( trip_id UInt32, vendor_id Enum8( '1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15 ), pickup_date Date, pickup_datetime DateTime, dropoff_date Date, dropoff_datetime DateTime, store_and_fwd_flag UInt8, rate_code_id UInt8, pickup_longitude Float64, pickup_latitude Float64, dropoff_longitude Float64, dropoff_latitude Float64, passenger_count UInt8, trip_distance Float64, fare_amount Decimal(10, 2), extra Decimal(10, 2), mta_tax Decimal(10, 2), tip_amount Decimal(10, 2), tolls_amount Decimal(10, 2), ehail_fee Decimal(10, 2), improvement_surcharge Decimal(10, 2), total_amount Decimal(10, 2), payment_type Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4), trip_type UInt8, pickup FixedString(25), dropoff FixedString(25), cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3), pickup_nyct2010_gid Int8, pickup_ctlabel Float32, pickup_borocode Int8, pickup_ct2010 String, pickup_boroct2010 String, pickup_cdeligibil String, pickup_ntacode FixedString(4), pickup_ntaname String, pickup_puma UInt16, dropoff_nyct2010_gid UInt8, dropoff_ctlabel Float32, dropoff_borocode UInt8, dropoff_ct2010 String, dropoff_boroct2010 String, dropoff_cdeligibil String, dropoff_ntacode FixedString(4), dropoff_ntaname String, dropoff_puma UInt16 ) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date) ORDER BY pickup_datetime; ```
## Adicione o conjunto de dados
Depois, importe os dados: ```sql theme={null} INSERT INTO taxi.trips SELECT * FROM s3( 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_{1..2}.gz', 'TabSeparatedWithNames', " trip_id UInt32, vendor_id Enum8( '1' = 1, '2' = 2, '3' = 3, '4' = 4, 'CMT' = 5, 'VTS' = 6, 'DDS' = 7, 'B02512' = 10, 'B02598' = 11, 'B02617' = 12, 'B02682' = 13, 'B02764' = 14, '' = 15 ), pickup_date Date, pickup_datetime DateTime, dropoff_date Date, dropoff_datetime DateTime, store_and_fwd_flag UInt8, rate_code_id UInt8, pickup_longitude Float64, pickup_latitude Float64, dropoff_longitude Float64, dropoff_latitude Float64, passenger_count UInt8, trip_distance Float64, fare_amount Decimal(10, 2), extra Decimal(10, 2), mta_tax Decimal(10, 2), tip_amount Decimal(10, 2), tolls_amount Decimal(10, 2), ehail_fee Decimal(10, 2), improvement_surcharge Decimal(10, 2), total_amount Decimal(10, 2), payment_type Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4), trip_type UInt8, pickup FixedString(25), dropoff FixedString(25), cab_type Enum8('yellow' = 1, 'green' = 2, 'uber' = 3), pickup_nyct2010_gid Int8, pickup_ctlabel Float32, pickup_borocode Int8, pickup_ct2010 String, pickup_boroct2010 String, pickup_cdeligibil String, pickup_ntacode FixedString(4), pickup_ntaname String, pickup_puma UInt16, dropoff_nyct2010_gid UInt8, dropoff_ctlabel Float32, dropoff_borocode UInt8, dropoff_ct2010 String, dropoff_boroct2010 String, dropoff_cdeligibil String, dropoff_ntacode FixedString(4), dropoff_ntaname String, dropoff_puma UInt16 ") SETTINGS input_format_try_infer_datetimes = 0 ``` Certifique-se de que é possível consultá-lo e, em seguida, saia do cliente: ```sql theme={null} SELECT count() FROM taxi.trips; quit ```
### Instale o pg\_clickhouse
Faça a compilação e instale o pg\_clickhouse a partir do [PGXN] ou do [GitHub]. Ou inicie um container Docker usando a \[imagem do pg\_clickhouse], que simplesmente adiciona o pg\_clickhouse à \[imagem do Postgres] no Docker: ```sh theme={null} docker run -d --network host --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \ -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18 ```
### Conectar pg\_clickhouse
Agora conecte-se ao Postgres: ```sh theme={null} docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres ``` E crie pg\_clickhouse: ```sql theme={null} CREATE EXTENSION pg_clickhouse; ``` Crie um servidor externo usando o nome do host, a porta e o banco de dados da sua instância do ClickHouse. ```sql theme={null} CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi'); ``` Aqui, optamos por usar o driver binário, que usa o protocolo binário do ClickHouse. Você também pode usar o driver "http", que usa a interface HTTP. Em seguida, mapeie um usuário do PostgreSQL para um usuário do ClickHouse. A forma mais simples de fazer isso é mapear o usuário atual do PostgreSQL para um usuário remoto no servidor externo: ```sql theme={null} CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv OPTIONS (user 'default'); ``` Você também pode especificar a opção `password`. Agora, adicione a tabela de táxi; basta importar todas as tabelas do banco de dados remoto ClickHouse para um schema do Postgres: ```sql theme={null} CREATE SCHEMA taxi; IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ``` E agora a tabela já deve estar importada: No [psql], use `\det+` para vê-la: ```pgsql theme={null} taxi=# \det+ taxi.* List of foreign tables Schema | Table | Server | FDW options | Description --------+-------+----------+-----------------------------------------------------------+------------- taxi | trips | taxi_srv | (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree') | [null] (1 row) ``` Sucesso! Use `\d` para mostrar todas as colunas: ```pgsql theme={null} taxi=# \d taxi.trips Foreign table "taxi.trips" Column | Type | Collation | Nullable | Default | FDW options -----------------------+--------------------------+-----------+----------+---------+------------- trip_id | bigint | | not null | | vendor_id | text | | not null | | pickup_date | date | | not null | | pickup_datetime | timestamp with time zone | | not null | | dropoff_date | date | | not null | | dropoff_datetime | timestamp with time zone | | not null | | store_and_fwd_flag | smallint | | not null | | rate_code_id | smallint | | not null | | pickup_longitude | double precision | | not null | | pickup_latitude | double precision | | not null | | dropoff_longitude | double precision | | not null | | dropoff_latitude | double precision | | not null | | passenger_count | smallint | | not null | | trip_distance | double precision | | not null | | fare_amount | numeric(10,2) | | not null | | extra | numeric(10,2) | | not null | | mta_tax | numeric(10,2) | | not null | | tip_amount | numeric(10,2) | | not null | | tolls_amount | numeric(10,2) | | not null | | ehail_fee | numeric(10,2) | | not null | | improvement_surcharge | numeric(10,2) | | not null | | total_amount | numeric(10,2) | | not null | | payment_type | text | | not null | | trip_type | smallint | | not null | | pickup | character varying(25) | | not null | | dropoff | character varying(25) | | not null | | cab_type | text | | not null | | pickup_nyct2010_gid | smallint | | not null | | pickup_ctlabel | real | | not null | | pickup_borocode | smallint | | not null | | pickup_ct2010 | text | | not null | | pickup_boroct2010 | text | | not null | | pickup_cdeligibil | text | | not null | | pickup_ntacode | character varying(4) | | not null | | pickup_ntaname | text | | not null | | pickup_puma | integer | | not null | | dropoff_nyct2010_gid | smallint | | not null | | dropoff_ctlabel | real | | not null | | dropoff_borocode | smallint | | not null | | dropoff_ct2010 | text | | not null | | dropoff_boroct2010 | text | | not null | | dropoff_cdeligibil | text | | not null | | dropoff_ntacode | character varying(4) | | not null | | dropoff_ntaname | text | | not null | | dropoff_puma | integer | | not null | | Server: taxi_srv FDW options: (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree') ``` Agora, consulte a tabela: ```pgsql theme={null} SELECT count(*) FROM taxi.trips; count --------- 1999657 (1 row) ``` Observe como a consulta foi executada rapidamente. O pg\_clickhouse envia toda a consulta, incluindo a agregação `COUNT()`, para que ela seja executada no ClickHouse e retorne apenas uma única linha ao Postgres. Use [EXPLAIN] para ver isso: ```pgsql theme={null} EXPLAIN select count(*) from taxi.trips; QUERY PLAN ------------------------------------------------- Foreign Scan (cost=1.00..-0.90 rows=1 width=8) Relations: Aggregate on (trips) (2 rows) ``` Observe que "Foreign Scan" aparece na raiz do plano, o que significa que a consulta inteira foi executada no ClickHouse.
## Analise os dados
Execute algumas consultas para analisar os dados. Explore os exemplos a seguir ou experimente sua própria consulta SQL. * Calcule a média do valor da gorjeta: ```sql theme={null} taxi=# \timing Timing is on. taxi=# SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM taxi.trips; round ------- 1.68 (1 row) Time: 9.438 ms ``` * Calcule o custo médio com base no número de passageiros: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT passenger_count, avg(total_amount)::NUMERIC(10, 2) AS average_total_amount FROM taxi.trips GROUP BY passenger_count; passenger_count | average_total_amount -----------------+---------------------- 0 | 22.68 1 | 15.96 2 | 17.14 3 | 16.75 4 | 17.32 5 | 16.34 6 | 16.03 7 | 59.79 8 | 36.40 9 | 9.79 (10 rows) Time: 27.266 ms ``` * Calcule o número diário de embarques por bairro: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT pickup_date, pickup_ntaname, SUM(1) AS number_of_trips FROM taxi.trips GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname ORDER BY pickup_date ASC LIMIT 10; pickup_date | pickup_ntaname | number_of_trips -------------+--------------------------------+----------------- 2015-07-01 | Williamsburg | 1 2015-07-01 | park-cemetery-etc-Queens | 6 2015-07-01 | Maspeth | 1 2015-07-01 | Stuyvesant Town-Cooper Village | 44 2015-07-01 | Rego Park | 1 2015-07-01 | Greenpoint | 7 2015-07-01 | Highbridge | 1 2015-07-01 | Briarwood-Jamaica Hills | 3 2015-07-01 | Airport | 550 2015-07-01 | East Harlem North | 32 (10 rows) Time: 30.978 ms ``` * Calcule a duração de cada viagem em minutos e, em seguida, agrupe os resultados por pela duração da viagem: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT avg(tip_amount) AS avg_tip, avg(fare_amount) AS avg_fare, avg(passenger_count) AS avg_passenger, count(*) AS count, round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) as trip_minutes FROM taxi.trips WHERE round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) > 0 GROUP BY trip_minutes ORDER BY trip_minutes DESC LIMIT 5; avg_tip | avg_fare | avg_passenger | count | trip_minutes -------------------+------------------+------------------+-------+-------------- 1.96 | 8 | 1 | 1 | 27512 0 | 12 | 2 | 1 | 27500 0.562727272727273 | 17.4545454545455 | 2.45454545454545 | 11 | 1440 0.716564885496183 | 14.2786259541985 | 1.94656488549618 | 131 | 1439 1.00945205479452 | 12.8787671232877 | 1.98630136986301 | 146 | 1438 (5 rows) Time: 45.477 ms ``` * Mostre o número de embarques em cada bairro, separado por hora do dia: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT pickup_ntaname, date_part('hour', pickup_datetime) as pickup_hour, SUM(1) AS pickups FROM taxi.trips WHERE pickup_ntaname != '' GROUP BY pickup_ntaname, pickup_hour ORDER BY pickup_ntaname, date_part('hour', pickup_datetime) LIMIT 5; pickup_ntaname | pickup_hour | pickups ----------------+-------------+--------- Airport | 0 | 3509 Airport | 1 | 1184 Airport | 2 | 401 Airport | 3 | 152 Airport | 4 | 213 (5 rows) Time: 36.895 ms ``` * Defina o fuso horário de exibição para Nova York e recupere corridas com destino aos aeroportos LaGuardia ou JFK: ```pgsql theme={null} taxi=# SET timezone = 'America/New_York'; SET taxi=# SELECT pickup_datetime, dropoff_datetime, total_amount, pickup_nyct2010_gid, dropoff_nyct2010_gid, CASE WHEN dropoff_nyct2010_gid = 138 THEN 'LGA' WHEN dropoff_nyct2010_gid = 132 THEN 'JFK' END AS airport_code, EXTRACT(YEAR FROM pickup_datetime) AS year, EXTRACT(DAY FROM pickup_datetime) AS day, EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS hour FROM taxi.trips WHERE dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138) ORDER BY pickup_datetime LIMIT 5; pickup_datetime | dropoff_datetime | total_amount | pickup_nyct2010_gid | dropoff_nyct2010_gid | airport_code | year | day | hour ------------------------+------------------------+--------------+---------------------+----------------------+--------------+------+-----+------ 2015-06-30 20:04:14-04 | 2015-06-30 20:15:29-04 | 13.30 | -34 | 132 | JFK | 2015 | 30 | 20 2015-06-30 20:09:42-04 | 2015-06-30 20:12:55-04 | 6.80 | 50 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20 2015-06-30 20:23:04-04 | 2015-06-30 20:24:39-04 | 4.80 | -125 | 132 | JFK | 2015 | 30 | 20 2015-06-30 20:27:51-04 | 2015-06-30 20:39:02-04 | 14.72 | -101 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20 2015-06-30 20:32:03-04 | 2015-06-30 20:55:39-04 | 39.34 | 48 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20 (5 rows) Time: 17.450 ms ```
## Crie um dicionário
Crie um dicionário associado a uma tabela no seu serviço ClickHouse. A tabela e o dicionário se baseiam em um arquivo CSV que contém uma linha para cada bairro da cidade de Nova York. Os bairros são mapeados para os nomes dos cinco boroughs da cidade de Nova York (Bronx, Brooklyn, Manhattan, Queens e Staten Island), bem como para o aeroporto de Newark (EWR). Aqui está um trecho do arquivo CSV que você está usando em formato de tabela. A coluna `LocationID` no arquivo é mapeada para as colunas `pickup_nyct2010_gid` e `dropoff_nyct2010_gid` na sua tabela de viagens: | LocationID | Borough | Zone | service\_zone | | ---------: | ------------- | ----------------------- | ------------- | | 1 | EWR | Newark Airport | EWR | | 2 | Queens | Jamaica Bay | Boro Zone | | 3 | Bronx | Allerton/Pelham Gardens | Boro Zone | | 4 | Manhattan | Alphabet City | Yellow Zone | | 5 | Staten Island | Arden Heights | Boro Zone | 1. Ainda no Postgres, use a função `clickhouse_raw_query` para criar um \[dicionário] do ClickHouse chamado `taxi_zone_dictionary` e preencher o dicionário com base no arquivo CSV no S3: ```sql theme={null} SELECT clickhouse_raw_query($$ CREATE DICTIONARY taxi.taxi_zone_dictionary ( LocationID Int64 DEFAULT 0, Borough String, zone String, service_zone String ) PRIMARY KEY LocationID SOURCE(HTTP(URL 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv' FORMAT 'CSVWithNames')) LIFETIME(MIN 0 MAX 0) LAYOUT(HASHED_ARRAY()) $$, 'host=localhost dbname=taxi'); ``` Definir `LIFETIME` como 0 desativa as atualizações automáticas para evitar tráfego desnecessário no nosso bucket do S3. Em outros casos, talvez você o configure de outra forma. Para mais detalhes, consulte [Atualização de dados de dicionário usando LIFETIME](/pt-BR/reference/statements/create/dictionary/lifetime). 2. Agora importe-o: ```sql theme={null} IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi LIMIT TO (taxi_zone_dictionary) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ``` 3. Confirme se podemos consultá-la: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT * FROM taxi.taxi_zone_dictionary limit 3; LocationID | Borough | Zone | service_zone ------------+-----------+-----------------------------------------------+-------------- 77 | Brooklyn | East New York/Pennsylvania Avenue | Boro Zone 106 | Brooklyn | Gowanus | Boro Zone 103 | Manhattan | Governor's Island/Ellis Island/Liberty Island | Yellow Zone (3 rows) ``` 4. Excelente. Agora use a função `dictGet` para recuperar o nome de um distrito em uma consulta. A consulta a seguir soma o número de corridas de táxi por distrito que terminam no aeroporto LaGuardia ou no JFK: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT count(1) AS total, COALESCE(NULLIF(dictGet( 'taxi.taxi_zone_dictionary', 'Borough', toUInt64(pickup_nyct2010_gid) ), ''), 'Unknown') AS borough_name FROM taxi.trips WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138 GROUP BY borough_name ORDER BY total DESC; total | borough_name -------+--------------- 23683 | Unknown 7053 | Manhattan 6828 | Brooklyn 4458 | Queens 2670 | Bronx 554 | Staten Island 53 | EWR (7 rows) Time: 66.245 ms ``` Esta consulta soma o número de corridas de táxi por borough que terminam em um dos aeroportos, LaGuardia ou JFK. Observe que há várias corridas em que o bairro de origem é desconhecido.
## Faça um JOIN
Escreva algumas consultas que façam um JOIN entre `taxi_zone_dictionary` e sua tabela `trips`. 1. Comece com um `JOIN` simples que funciona de forma semelhante à consulta de aeroporto anterior: ```pgsql theme={null} taxi=# SELECT count(1) AS total, "Borough" FROM taxi.trips JOIN taxi.taxi_zone_dictionary ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID") WHERE pickup_nyct2010_gid > 0 AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138) GROUP BY "Borough" ORDER BY total DESC; total | borough_name -------+--------------- 7053 | Manhattan 6828 | Brooklyn 4458 | Queens 2670 | Bronx 554 | Staten Island 53 | EWR (6 rows) Time: 48.449 ms ``` Observe que a saída da consulta `JOIN` acima é a mesma da consulta `dictGet` acima (exceto porque os valores `Unknown` não estão incluídos). Nos bastidores, o ClickHouse está, na verdade, chamando a função `dictGet` para o dicionário `taxi_zone_dictionary`, mas a sintaxe `JOIN` é mais familiar para desenvolvedores SQL. ```pgsql theme={null} taxi=# explain SELECT count(1) AS total, "Borough" FROM taxi.trips JOIN taxi.taxi_zone_dictionary ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID") WHERE pickup_nyct2010_gid > 0 AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138) GROUP BY "Borough" ORDER BY total DESC; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=40) Relations: Aggregate on ((trips) INNER JOIN (taxi_zone_dictionary)) (2 rows) Time: 2.012 ms ``` 2. Esta consulta retorna as linhas das 1000 viagens com o maior valor de gorjeta e, em seguida, faz um inner join entre cada linha e o dicionário: ```sql theme={null} taxi=# SELECT * FROM taxi.trips JOIN taxi.taxi_zone_dictionary ON trips.dropoff_nyct2010_gid = taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID" WHERE tip_amount > 0 ORDER BY tip_amount DESC LIMIT 1000; ``` Em geral, evitamos usar `SELECT *` no PostgreSQL e no ClickHouse. Você deve recuperar apenas as colunas de que realmente precisa. [ClickHouse tutorial]: /get-started/quickstarts/tutorial "Tutorial avançado do ClickHouse" [psql]: https://www.postgresql.org/docs/current/app-psql.html "Aplicativos cliente do PostgreSQL: psql" [EXPLAIN]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-explain.html "Comandos SQL: EXPLAIN" [dictionary]: /reference/statements/create/dictionary [PGXN]: https://pgxn.org/dist/pg_clickhouse "pg_clickhouse no PGXN" [GitHub]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/releases "Lançamentos do pg_clickhouse no GitHub" [pg_clickhouse image]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/pkgs/container/pg_clickhouse "Imagem OCI do pg_clickhouse no GitHub" [Postgres image]: https://hub.docker.com/_/postgres "Imagem OCI do Postgres no Docker Hub" [Refreshing dictionary data using LIFETIME]: /reference/statements/create/dictionary/lifetime "Documentação do ClickHouse: Atualização de dados de dicionário usando LIFETIME"