محركا الجدول Executable وExecutablePool

تتيح لك محركات الجداول Executable وExecutablePool تعريف جدول تُنشأ صفوفه بواسطة برنامج نصي تحدده أنت (عبر كتابة الصفوف إلى stdout).

تتيح لك محركات الجداول Executable وExecutablePool تعريف جدول تُنشأ صفوفه بواسطة برنامج نصي تحدده أنت (عبر كتابة الصفوف إلى stdout). يُخزَّن البرنامج النصي التنفيذي في الدليل user_scripts ويمكنه قراءة البيانات من أي مصدر.

• جداول Executable: يُشغَّل البرنامج النصي مع كل استعلام
• جداول ExecutablePool: تحتفظ بمجموعة من العمليات الدائمة، وتسحب منها عمليات لعمليات القراءة

يمكنك اختياريًا تضمين استعلام إدخال واحد أو أكثر لتمرير نتائجه إلى stdin كي يقرأها البرنامج النصي.

​

إنشاء جدول Executable

يتطلب محرك الجدول Executable مُعاملين: اسم البرنامج النصي وتنسيق البيانات الواردة. ويمكنك اختياريًا تمرير استعلام إدخال واحد أو أكثر:

Executable(script_name, format, [input_query...])

فيما يلي الإعدادات ذات الصلة لجدول Executable:

• send_chunk_header
  • الوصف: إرسال عدد الصفوف في كل chunk قبل إرسالها للمعالجة. يمكن أن يساعد هذا الإعداد في كتابة البرنامج النصي بطريقة أكثر كفاءة عبر التخصيص المسبق لبعض الموارد
  • القيمة الافتراضية: false
• command_termination_timeout
  • الوصف: مهلة إنهاء الأمر بالثواني
  • القيمة الافتراضية: 10
• command_read_timeout
  • الوصف: مهلة قراءة البيانات من stdout الخاص بالأمر، بالمللي ثانية
  • القيمة الافتراضية: 10000
• command_write_timeout
  • الوصف: مهلة كتابة البيانات إلى stdin الخاص بالأمر، بالمللي ثانية
  • القيمة الافتراضية: 10000

لنلقِ نظرة على مثال. برنامج بايثون النصي التالي اسمه my_script.py ومحفوظ في المجلد user_scripts. يقرأ العدد i ويطبع i سلاسل عشوائية، بحيث تسبق كلَّ سلسلةٍ قيمةٌ رقمية يفصل بينها وبين السلسلة محرف tab:

#!/usr/bin/python3

import sys
import string
import random

def main():

    # Read input value
    for number in sys.stdin:
        i = int(number)

        # Generate some random rows
        for id in range(0, i):
            letters = string.ascii_letters
            random_string =  ''.join(random.choices(letters ,k=10))
            print(str(id) + '\t' + random_string + '\n', end='')

        # Flush results to stdout
        sys.stdout.flush()

if __name__ == "__main__":
    main()

يُنشأ my_executable_table التالي من مخرجات my_script.py، والذي سيولّد 10 سلاسل نصية عشوائية في كل مرة تُنفّذ فيها SELECT على my_executable_table:

CREATE TABLE my_executable_table (
   x UInt32,
   y String
)
ENGINE = Executable('my_script.py', TabSeparated, (SELECT 10))

يكتمل إنشاء الجدول فورًا ولا يستدعي البرنامج النصي. ويؤدي الاستعلام عن my_executable_table إلى استدعاء البرنامج النصي:

SELECT * FROM my_executable_table

┌─x─┬─y──────────┐
│ 0 │ BsnKBsNGNH │
│ 1 │ mgHfBCUrWM │
│ 2 │ iDQAVhlygr │
│ 3 │ uNGwDuXyCk │
│ 4 │ GcFdQWvoLB │
│ 5 │ UkciuuOTVO │
│ 6 │ HoKeCdHkbs │
│ 7 │ xRvySxqAcR │
│ 8 │ LKbXPHpyDI │
│ 9 │ zxogHTzEVV │
└───┴────────────┘

​

تمرير نتائج الاستعلام إلى برنامج نصي

يترك مستخدمو موقع Hacker News تعليقات. تتضمن بايثون مجموعة أدوات لمعالجة اللغة الطبيعية (nltk) تحتوي على SentimentIntensityAnalyzer لتحديد ما إذا كانت التعليقات إيجابية أو سلبية أو محايدة، مع إسناد قيمة بين -1 (تعليق سلبي جدًا) و1 (تعليق إيجابي جدًا). لننشئ جدول Executable يحسب انطباع تعليقات Hacker News باستخدام nltk.

يستخدم هذا المثال جدول hackernews الموصوف هنا. يتضمن جدول hackernews عمود id من النوع UInt64 وعمودًا من النوع String باسم comment. لنبدأ بتعريف جدول Executable:

CREATE TABLE sentiment (
   id UInt64,
   sentiment Float32
)
ENGINE = Executable(
    'sentiment.py',
    TabSeparated,
    (SELECT id, comment FROM hackernews WHERE id > 0 AND comment != '' LIMIT 20)
);

بعض الملاحظات حول جدول sentiment:

• يُحفَظ الملف sentiment.py في المجلد user_scripts (وهو المجلد الافتراضي للإعداد user_scripts_path)
• يعني التنسيق TabSeparated أن برنامج بايثون النصي لدينا يحتاج إلى توليد صفوف من البيانات الخام تحتوي على قيم مفصولة بعلامات تبويب
• يختار الاستعلام عمودين من hackernews. وسيحتاج برنامج بايثون النصي إلى استخراج قيم هذين العمودين من الصفوف الواردة

فيما يلي تعريف sentiment.py:

#!/usr/local/bin/python3.9

import sys
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def main():
    sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

    while True:
        try:
            row = sys.stdin.readline()
            if row == '':
                break

            split_line = row.split("\t")

            id = str(split_line[0])
            comment = split_line[1]

            score = sentiment_analyzer.polarity_scores(comment)['compound']
            print(id + '\t' + str(score) + '\n', end='')
            sys.stdout.flush()
        except BaseException as x:
            break

if __name__ == "__main__":
    main()

بعض الملاحظات حول برنامجنا النصي المكتوب بلغة بايثون:

• لكي يعمل هذا، ستحتاج إلى تشغيل nltk.downloader.download('vader_lexicon'). كان من الممكن وضع ذلك داخل البرنامج النصي، لكن عندئذٍ سيُنزَّل في كل مرة يُنفَّذ فيها استعلام على جدول sentiment، وهذا غير فعّال
• كل قيمة في row ستمثل صفًا في مجموعة النتائج الخاصة بالاستعلام SELECT id, comment FROM hackernews WHERE id > 0 AND comment != '' LIMIT 20
• الصف الوارد مفصول بعلامات تبويب، لذا نستخرج id وcomment باستخدام الدالة split في بايثون
• ناتج polarity_scores هو كائن JSON يحتوي على عدد من القيم. وقد قررنا الاكتفاء بأخذ القيمة compound من كائن JSON هذا
• تذكّر أن جدول sentiment في ClickHouse يستخدم التنسيق TabSeparated ويحتوي على عمودين، لذا فإن الدالة print تفصل بين هذين العمودين بعلامة تبويب

في كل مرة تكتب فيها استعلامًا يسترجع صفوفًا من جدول sentiment، يُنفَّذ الاستعلام SELECT id, comment FROM hackernews WHERE id > 0 AND comment != '' LIMIT 20 وتُمرَّر النتيجة إلى sentiment.py. لِنجرّب ذلك:

SELECT *
FROM sentiment

تكون الاستجابة كما يلي:

┌───────id─┬─sentiment─┐
│  7398199 │    0.4404 │
│ 21640317 │    0.1779 │
│ 21462000 │         0 │
│ 25168863 │         0 │
│ 25168978 │   -0.1531 │
│ 25169359 │         0 │
│ 25169394 │   -0.9231 │
│ 25169766 │    0.4137 │
│ 25172570 │    0.7469 │
│ 25173687 │    0.6249 │
│ 28291534 │         0 │
│ 28291669 │   -0.4767 │
│ 28291731 │         0 │
│ 28291949 │   -0.4767 │
│ 28292004 │    0.3612 │
│ 28292050 │    -0.296 │
│ 28292322 │         0 │
│ 28295172 │    0.7717 │
│ 28295288 │    0.4404 │
│ 21465723 │   -0.6956 │
└──────────┴───────────┘

​

إنشاء جدول ExecutablePool

صيغة ExecutablePool مشابهة لـ Executable، لكن توجد بعض الإعدادات الخاصة بجدول ExecutablePool وذات الصلة به:

• pool_size
  • الوصف: حجم مجموعة العمليات. إذا كانت القيمة 0، فلن تكون هناك أي قيود على الحجم
  • القيمة الافتراضية: 16
• max_command_execution_time
  • الوصف: الحد الأقصى لمدة تنفيذ الأمر بالثواني
  • القيمة الافتراضية: 10

يمكننا بسهولة تحويل جدول sentiment أعلاه لاستخدام ExecutablePool بدلًا من Executable:

CREATE TABLE sentiment_pooled (
   id UInt64,
   sentiment Float32
)
ENGINE = ExecutablePool(
    'sentiment.py',
    TabSeparated,
    (SELECT id, comment FROM hackernews WHERE id > 0 AND comment != '' LIMIT 20000)
)
SETTINGS
    pool_size = 4;

سيُبقي ClickHouse أربع عمليات جاهزة عند الطلب عندما يُجري عميلك استعلامًا على الجدول sentiment_pooled.