소개

Python과 ClickHouse를 연결하기 위한 ClickHouse Connect 프로젝트 모음

ClickHouse Connect는 다양한 Python 애플리케이션과 상호 운용되도록 지원하는 핵심 데이터베이스 드라이버입니다.

• 주요 인터페이스는 clickhouse_connect.driver의 동기식 Client와 네이티브 aiohttp 기반 AsyncClient입니다. 드라이버 패키지는 쿼리 및 삽입 컨텍스트, 스트리밍 헬퍼, DB-API 지원, 그리고 더 낮은 수준의 HTTP 메서드도 제공합니다.
• clickhouse_connect.datatypes 패키지는 ClickHouse 네이티브 바이너리 열 지향 포맷을 사용해 ClickHouse 타입을 serialize 및 deserialize합니다.
• clickhouse_connect.driverc의 선택적 Cython 확장 기능은 일반적인 serialization, conversion, buffering 경로를 가속합니다. 확장 기능을 빌드할 수 없는 플랫폼에서는 pure Python 경로도 계속 사용할 수 있습니다.
• 이 패키지는 PEP 561 타입 정보를 포함하므로, 하위 타입 검사기는 공개 드라이버, DB-API, SQLAlchemy 인터페이스에 대한 어노테이션을 사용할 수 있습니다.
• clickhouse_connect.cc_sqlalchemy의 SQLAlchemy 방언은 SQLAlchemy Core, 스키마 reflection, ClickHouse 전용 쿼리 절과 테이블 엔진, Alembic migration을 지원합니다. 기본적인 ORM 읽기와 삽입은 동작하지만, 이 방언은 완전한 unit-of-work ORM 동작보다는 분석 워크로드에 맞게 설계되었습니다.
• 핵심 드라이버와 ClickHouse Connect SQLAlchemy 구현은 ClickHouse를 Apache Superset에 연결하는 데 권장되는 메서드입니다. ClickHouse Connect 데이터베이스 connection을 사용하거나 clickhousedb SQLAlchemy 방언 connection string을 사용하십시오.

이 문서는 clickhouse-connect 1.6.0 기준으로 최신 상태입니다. 0.15.x 또는 그 이전 버전에서 업그레이드하는 경우 1.0 migration guide를 참조하십시오.

표준 ClickHouse Connect 클라이언트는 HTTP 인터페이스를 사용합니다. 따라서 HTTP load balancer, 프록시, 일반적인 엔터프라이즈 네트워크 제어를 지원할 수 있습니다. ClickHouse Connect에는 실험적인 in-process chDB 백엔드도 있습니다.

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요구 사항 및 호환성

구성 요소	지원 버전
Python	3.10~3.14. 3.14t와 같은 free-threaded 빌드는 Experimental로 지원됩니다.
ClickHouse	현재 지원되는 ClickHouse 릴리스. 최신 LTS 및 안정 서버 릴리스를 대상으로 CI 테스트를 수행합니다.
SQLAlchemy	1.4.40 이상, 3.0 미만
Pandas	2.x 및 3.x
Polars	1.0 이상
aiohttp	3.9 이상
플랫폼	각 Python 버전에 대해 게시된 wheel 아키텍처의 Linux, macOS, Windows

이 package에는 가능한 경우 컴파일된 wheel이 포함되며, Cython 확장 기능을 빌드할 수 없으면 pure Python 구현으로 대체됩니다. PyArrow는 Python 3.10~3.14에서 지원됩니다. Python 3.14에는 PyArrow 22 이상이 필요합니다.

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설치

pip를 사용하여 PyPI에서 ClickHouse Connect를 설치합니다:

pip install clickhouse-connect

선택적 통합은 extras를 통해 설치할 수 있습니다:

pip install "clickhouse-connect[async]"      # Native asyncio client
pip install "clickhouse-connect[pandas]"     # Pandas
pip install "clickhouse-connect[arrow]"      # PyArrow
pip install "clickhouse-connect[polars]"     # Polars
pip install "clickhouse-connect[sqlalchemy]" # SQLAlchemy dialect
pip install "clickhouse-connect[alembic]"    # SQLAlchemy and Alembic
pip install "clickhouse-connect[chdb]"       # Embedded chDB backend
pip install "clickhouse-connect[tzdata]"     # IANA time zones on minimal systems

ClickHouse Connect는 소스 코드에서 직접 설치할 수도 있습니다:

• GitHub 리포지토리를 git clone합니다.
• 프로젝트 루트 디렉터리로 이동한 다음 pip install .를 실행합니다. 빌드 시스템이 선택적 C 확장 기능을 컴파일할 수 있도록 Cython을 자동으로 설치합니다.

설치된 버전은 clickhouse_connect.__version__으로 확인할 수 있습니다.

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지원 정책

이슈를 보고하기 전에 ClickHouse Connect를 최신 릴리스로 업데이트하십시오. 이슈는 GitHub 프로젝트에 등록하십시오. ClickHouse Connect는 각 드라이버 릴리스 시점에 현재 활발히 지원되는 ClickHouse 릴리스를 대상으로 합니다. 이전 서버 버전에서도 작동하는 경우가 많지만, 최신 데이터 타입과 프로토콜 기능을 사용하려면 더 새로운 서버가 필요할 수 있습니다.

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기본 사용법

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연결 정보를 확인합니다

HTTP(S)로 ClickHouse에 연결하려면 다음 정보가 필요합니다.

매개변수	설명
HOST and PORT	일반적으로 TLS를 사용하는 경우 포트는 8443, TLS를 사용하지 않는 경우 8123입니다.
DATABASE NAME	기본적으로 default라는 이름의 데이터베이스가 제공되며, 연결할 데이터베이스 이름을 사용하십시오.
USERNAME and PASSWORD	기본 사용자 이름은 default입니다. 사용 사례에 맞는 사용자 이름을 사용하십시오.

ClickHouse Cloud 서비스의 연결 정보는 ClickHouse Cloud 콘솔에서 확인할 수 있습니다. 서비스를 선택한 다음 Connect를 클릭하십시오.

HTTPS를 선택하십시오. 연결 정보가 예시 curl 명령으로 표시됩니다.

자가 관리형 ClickHouse를 사용하는 경우 연결 정보는 ClickHouse 관리자가 설정합니다.

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연결 설정

ClickHouse에 연결하는 방법에는 다음 두 가지 예시가 있습니다:

• localhost에서 실행 중인 ClickHouse 서버에 연결합니다.
• ClickHouse Cloud 서비스에 연결합니다.

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ClickHouse Connect 클라이언트 인스턴스를 사용해 localhost에서 실행 중인 ClickHouse 서버에 연결합니다:

import clickhouse_connect

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

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ClickHouse Connect 클라이언트 인스턴스를 사용하여 ClickHouse Cloud 서비스에 연결합니다:

앞서 확인한 연결 정보를 사용하세요. ClickHouse Cloud 서비스에는 TLS가 필요하므로 포트 8443을 사용하세요.

import clickhouse_connect

client = clickhouse_connect.get_client(
    host="HOSTNAME.clickhouse.cloud",
    port=8443,
    username="default",
    password="your password",
)

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데이터베이스 사용하기

ClickHouse SQL 명령을 실행하려면 클라이언트 command 메서드를 사용하세요:

client.command(
    "CREATE TABLE new_table "
    "(key UInt32, value String, metric Float64) "
    "ENGINE MergeTree ORDER BY key"
)

배치 데이터를 삽입하려면 행과 값으로 구성된 2차원 배열을 사용해 클라이언트 insert 메서드를 호출하십시오:

row1 = [1000, "String Value 1000", 5.233]
row2 = [2000, "String Value 2000", -107.04]
data = [row1, row2]
client.insert("new_table", data, column_names=["key", "value", "metric"])

ClickHouse SQL을 사용해 데이터를 조회하려면 클라이언트 query 메서드를 사용하세요:

result = client.query("SELECT max(key), avg(metric) FROM new_table")
print(result.result_rows)
# Output: [(2000, -50.9035)]

client.close()

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내장 chDB 백엔드

실험 단계의 chDB 백엔드는 HTTP 서버 없이 Python 프로세스 내에서 ClickHouse 쿼리를 실행합니다. chdb extra를 설치한 후 interface="chdb" 또는 chdb:// DSN으로 백엔드를 선택하세요:

import clickhouse_connect

with clickhouse_connect.get_client(interface="chdb") as client:
    result = client.query("SELECT number FROM numbers(3)")
    print(result.result_rows)
    # Output: [(0,), (1,), (2,)]

기본 데이터베이스는 메모리에 있습니다. 영구 저장소를 사용하려면 path="/data/my_chdb"를 지정하거나 dsn="chdb:///data/my_chdb"를 사용하십시오. chDB는 프로세스당 하나의 엔진 경로만 허용합니다. async 클라이언트 또는 외부 데이터는 지원하지 않습니다.