> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> يوفّر هذا المحرك تكاملًا مع منظومة Azure Blob Storage، ما يتيح استيراد البيانات المتدفقة.

# محرك الجدول AzureQueue

يوفّر هذا المحرك تكاملًا مع منظومة [Azure Blob Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/blobs)، ما يتيح استيراد البيانات المتدفقة.

<div id="creating-a-table">
  ## إنشاء جدول
</div>

```sql theme={null}
CREATE TABLE test (name String, value UInt32)
    ENGINE = AzureQueue(...)
    [SETTINGS]
    [mode = '',]
    [after_processing = 'keep',]
    [keeper_path = '',]
    ...
```

**معلمات المحرّك**

معلمات `AzureQueue` هي نفسها المعلمات التي يدعمها محرك الجدول `AzureBlobStorage`. راجع قسم المعلمات [هنا](/ar/reference/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage).

وعلى غرار محرك الجدول [AzureBlobStorage](/ar/reference/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage)، يمكن للمستخدمين استخدام المحاكي Azurite لاستخدام Azure Storage محليًا أثناء التطوير. مزيد من التفاصيل [هنا](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-use-azurite?tabs=docker-hub%2Cblob-storage).

**مثال**

```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'
```

<div id="settings">
  ## الإعدادات
</div>

مجموعة الإعدادات المدعومة هي إلى حدّ كبير نفسها الخاصة بمحرك الجدول `S3Queue`، ولكن من دون البادئة `s3queue_`. راجع [القائمة الكاملة للإعدادات](/ar/reference/engines/table-engines/integrations/s3queue#settings).
للحصول على قائمة بالإعدادات المهيأة للجدول، استخدم الجدول `system.azure_queue_settings`. هذا متاح بدءًا من `24.10`.

فيما يلي الإعدادات المتوافقة فقط مع AzureQueue ولا تنطبق على S3Queue.

<div id="after_processing_move_connection_string">
  ### `after_processing_move_connection_string`
</div>

سلسلة الاتصال الخاصة بـ Azure Blob Storage لنقل الملفات التي تمت معالجتها بنجاح إليها، إذا كانت الوجهة حاوية Azure أخرى.

القيم الممكنة:

* String.

القيمة الافتراضية: سلسلة فارغة.

<div id="after_processing_move_container">
  ### `after_processing_move_container`
</div>

اسم الحاوية التي تُنقل إليها الملفات التي تمت معالجتها بنجاح، إذا كانت الوجهة حاوية Azure أخرى.

القيم المحتملة:

* String.

القيمة الافتراضية: سلسلة فارغة.

مثال:

```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';
```

<div id="select">
  ## SELECT من محرك الجدول AzureQueue
</div>

تكون استعلامات SELECT محظورة افتراضيًا على جداول AzureQueue. ويتبع ذلك نمط قائمة الانتظار الشائع، حيث تُقرأ البيانات مرة واحدة ثم تُزال من قائمة الانتظار. ويُحظر SELECT لمنع فقدان البيانات عن طريق الخطأ.
ومع ذلك، قد يكون هذا مفيدًا أحيانًا. وللقيام بذلك، تحتاج إلى تعيين الإعداد `stream_like_engine_allow_direct_select` إلى `True`.
يحتوي محرك AzureQueue على إعداد خاص لاستعلامات SELECT: `commit_on_select`. عيّنه إلى `False` للاحتفاظ بالبيانات في قائمة الانتظار بعد قراءتها، أو إلى `True` لإزالتها.

<div id="description">
  ## الوصف
</div>

لا يُعد `SELECT` مفيدًا كثيرًا في `streaming import` (إلا لأغراض `debugging`)، لأن كل ملف لا يمكن استيراده إلا مرة واحدة. ومن العملي أكثر إنشاء مسارات معالجة آنية باستخدام [العروض المادية](/ar/reference/statements/create/view). وللقيام بذلك:

1. استخدم المحرّك لإنشاء جدول للاستهلاك من المسار المحدد في Azure Blob Storage واعتبره تدفق بيانات.
2. أنشئ جدولًا بالبنية المطلوبة.
3. أنشئ عرضًا ماديًا يحوّل البيانات من المحرّك ويضعها في جدول تم إنشاؤه مسبقًا.

عند ربط `MATERIALIZED VIEW` بالمحرّك، يبدأ في جمع البيانات في الخلفية.

تكون وسيطات المحرّك بالصيغة `AzureQueue(connection_string, container_name, blobpath, format[, compression])`.

مثال:

```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';

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;
```

<div id="virtual-columns">
  ## الأعمدة الافتراضية
</div>

* `_path` — مسار الملف.
* `_file` — اسم الملف.

لمزيد من المعلومات عن الأعمدة الافتراضية، راجع [هنا](/ar/reference/engines/table-engines/index#table_engines-virtual_columns).

<div id="introspection">
  ## الاستقصاء الداخلي
</div>

فعِّل التسجيل للجدول عبر إعداد الجدول `enable_logging_to_queue_log=1`.

قدرات الاستقصاء الداخلي مماثلة لتلك الخاصة بـ [محرك جدول S3Queue](/ar/reference/engines/table-engines/integrations/s3queue#introspection)، مع بعض الاختلافات الواضحة:

1. استخدم `system.azure_queue_metadata_cache` للحالة الموجودة في الذاكرة الخاصة بالطابور في إصدارات الخادم >= 25.1. أمّا في الإصدارات الأقدم، فاستخدم `system.s3queue_metadata_cache` (وسيحتوي أيضًا على معلومات عن جداول `azure`).
2. فعِّل `system.azure_queue_log` عبر إعداد ClickHouse الرئيسي، على سبيل المثال:

```xml theme={null}
  <azure_queue_log>
    <database>system</database>
    <table>azure_queue_log</table>
  </azure_queue_log>
```

يحتوي هذا الجدول الدائم على المعلومات نفسها الموجودة في `system.s3queue_metadata_cache`، لكنها تخص الملفات التي تمت معالجتها والملفات الفاشلة.

يحتوي الجدول على البنية التالية:

```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 'Contains logging entries with the information files processes by S3Queue engine.'

```

مثال:

```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.

```