clickhouse-client を使用したデータのインポート - ApsaraDB for ClickHouse

clickhouse-client ツールを使用して、ApsaraDB for ClickHouse にデータをインポートします。この例では、clickhouse_demo データベースの ontime_local_distributed 分散テーブルに On Time データセットをインポートします。

前提条件

「クイックスタート」ガイドの次の手順を完了していること。
1. クラスターの作成
2. アカウントの作成
3. IP アドレスホワイトリストの設定
  
  説明
  clickhouse-client がインストールされているサーバーの IP アドレスを、ApsaraDB for ClickHouse クラスターのホワイトリストに追加します。
4. クラスターへの接続
5. データベースの作成
6. テーブルの作成
clickhouse-client ツールがインストールされており、そのバージョンがお客様の ApsaraDB for ClickHouse クラスターと互換性があることを確認してください。ダウンロードリンクについては、「clickhouse-client」をご参照ください。

手順

On Time データをクリックして、On Time データセットをダウンロードします。
ダウンロードした On Time データセットを解凍します。
```
unzip ontime-data(1).zip
```

ApsaraDB for ClickHouse クラスターに接続し、データを ApsaraDB for ClickHouse にインポートします。

clickhouse-client ツールがインストールされているディレクトリで、次のコマンドを実行します。

./clickhouse-client --host=<host> --port=<port> --user=<user> --password=<password> --query="INSERT INTO <ClickHouse_table> FORMAT CSVWithNames" < ontime-data.csv

次の表に、コマンドのパラメーターを示します。

パラメーター	説明
`ホスト`	パブリックエンドポイントまたは VPC エンドポイント。この情報はクラスター情報ページで確認できます。クライアントサーバーと ApsaraDB for ClickHouse クラスターが同じ VPC 内にある場合は、VPC エンドポイントを使用します。それ以外の場合は、パブリックエンドポイントを使用します。
`ポート`	TCP ポート番号。ポート番号はクラスター情報ページで確認できます。
`ユーザー`	ApsaraDB for ClickHouse コンソールで作成したデータベースアカウント。
`パスワード`	データベースアカウントのパスワード。
`ClickHouse_table`	ApsaraDB for ClickHouse 内のターゲットテーブル。

例：

./clickhouse-client --host=cc-bp16qwvp7hy8i****.public.clickhouse.ads.aliyuncs.com --port=9000 --user=test --password=123456Aa --query="INSERT INTO clickhouse_demo.ontime_local_distributed FORMAT CSVWithNames" < ontime-data.csv

データをクエリして、インポートが成功したことを確認します。

SELECT OriginCityName, count(*) AS flights
FROM ontime_local_distributed
GROUP BY OriginCityName
ORDER BY flights DESC
LIMIT 10;

期待される出力：

   OriginCityName      │ flights  
 ──────────────────────│────────
   Chicago, IL         │  24114    
   Atlanta, GA         │  22001  
 Dallas/Fort Worth, TX │  17340   
   Los Angeles, CA     │  14494  
   Denver, CO          │  14170  
   New York, NY        │  14075   
   Washington, DC      │  11985  
   Houston, TX         │  11483    
   San Francisco, CA   │  11259  
   St. Louis, MO       │  10721