La SQL Console est le moyen le plus rapide et le plus simple d’explorer et d’interroger vos bases de données dans ClickHouse Cloud. Vous pouvez utiliser la SQL Console pour :
- Vous connecter à vos services ClickHouse Cloud
- Afficher, filtrer et trier les données des tables
- Exécuter des requêtes et visualiser les résultats en quelques clics seulement
- Partager des requêtes avec les membres de l’équipe et collaborer plus efficacement.
Un aperçu des tables de votre instance ClickHouse est disponible dans la barre latérale gauche. Utilisez le sélecteur de base de données en haut de cette barre pour afficher les tables d’une base de données spécifique
Vous pouvez également développer les tables de la liste pour afficher les colonnes et les types
Explorer les données d’une table
Inspection des données d’une cellule
Filtrage et tri des tables
Filtrage et tri simultanés
Créer une requête à partir de filtres et de tris
Les filtres et les tris ne sont pas obligatoires lors de l’utilisation de la fonctionnalité ‘Create Query’.
Créer et exécuter une requête
- Cliquez sur le bouton « + » dans la barre d’onglets
- Sélectionnez le bouton « New Query » dans la liste des requêtes de la barre latérale gauche
Pour exécuter une requête, saisissez une ou plusieurs commandes SQL dans le SQL Editor, puis cliquez sur le bouton « Run » ou utilisez le raccourci cmd / ctrl + enter. Pour écrire et exécuter plusieurs commandes de façon séquentielle, veillez à ajouter un point-virgule après chaque commande.
Options d’exécution des requêtes
Par défaut, un clic sur le bouton Run exécute toutes les commandes contenues dans le SQL Editor. La SQL Console prend en charge deux autres options d’exécution des requêtes :
- Exécuter les commandes sélectionnées
- Exécuter la commande au niveau du curseur
Pour exécuter les commandes sélectionnées, sélectionnez la commande ou la séquence de commandes souhaitée, puis cliquez sur le bouton « Run » (ou utilisez le raccourci cmd / ctrl + enter). Vous pouvez également sélectionner « Run selected » dans le menu contextuel du SQL Editor (accessible par clic droit n’importe où dans l’éditeur) lorsqu’un texte est sélectionné.
Il existe deux façons d’exécuter la commande à la position actuelle du curseur :
- Sélectionnez « At Cursor » dans le menu étendu des options d’exécution (ou utilisez le raccourci clavier correspondant
cmd / ctrl + shift + enter
- Sélectionnez « Run at cursor » dans le menu contextuel du SQL Editor
La commande située à la position du curseur clignote en jaune lors de son exécution.
Esc pour annuler la requête. Remarque : les résultats déjà renvoyés restent disponibles après l’annulation.
Si elle n’a pas encore été nommée, votre requête devrait s’appeler « Untitled Query ». Cliquez sur le nom de la requête pour le modifier. Renommer une requête l’enregistre automatiquement.
Vous pouvez également utiliser le bouton d’enregistrement ou le raccourci clavier cmd / ctrl + s pour enregistrer une requête.
Utiliser GenAI pour gérer les requêtes
Configuration de la table
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Ouvrez un service ClickHouse Cloud.
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Créez une nouvelle requête en cliquant sur l’icône +.
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Collez et exécutez le code suivant :
CREATE TABLE uk_price_paid
(
price UInt32,
date Date,
postcode1 LowCardinality(String),
postcode2 LowCardinality(String),
type Enum8('terraced' = 1, 'semi-detached' = 2, 'detached' = 3, 'flat' = 4, 'other' = 0),
is_new UInt8,
duration Enum8('freehold' = 1, 'leasehold' = 2, 'unknown' = 0),
addr1 String,
addr2 String,
street LowCardinality(String),
locality LowCardinality(String),
town LowCardinality(String),
district LowCardinality(String),
county LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
-
Créez une nouvelle requête et collez la requête suivante :
INSERT INTO uk_price_paid
WITH
splitByChar(' ', postcode) AS p
SELECT
toUInt32(price_string) AS price,
parseDateTimeBestEffortUS(time) AS date,
p[1] AS postcode1,
p[2] AS postcode2,
transform(a, ['T', 'S', 'D', 'F', 'O'], ['terraced', 'semi-detached', 'detached', 'flat', 'other']) AS type,
b = 'Y' AS is_new,
transform(c, ['F', 'L', 'U'], ['freehold', 'leasehold', 'unknown']) AS duration,
addr1,
addr2,
street,
locality,
town,
district,
county
FROM url(
'http://prod.publicdata.landregistry.gov.uk.s3-website-eu-west-1.amazonaws.com/pp-complete.csv',
'CSV',
'uuid_string String,
price_string String,
time String,
postcode String,
a String,
b String,
c String,
addr1 String,
addr2 String,
street String,
locality String,
town String,
district String,
county String,
d String,
e String'
) SETTINGS max_http_get_redirects=10;
Cette requête récupère le jeu de données depuis le site gov.uk. Ce fichier fait environ 4 Go ; son exécution prendra donc quelques minutes. Une fois la requête traitée par ClickHouse, vous devriez retrouver l’ensemble du jeu de données dans la table uk_price_paid.
Créons une requête en langage naturel.
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Sélectionnez la table uk_price_paid, puis cliquez sur Create Query.
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Cliquez sur Generate SQL. Il se peut qu’il vous soit demandé d’accepter que vos requêtes soient envoyées à ChatGPT. Vous devez sélectionner I agree pour continuer.
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Vous pouvez maintenant utiliser ce prompt pour saisir une requête en langage naturel et demander à ChatGPT de la convertir en requête SQL. Dans cet exemple, nous allons saisir :
Montrez-moi le prix total et le nombre total de toutes les transactions uk_price_paid par année.
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La console générera la requête recherchée et l’affichera dans un nouvel onglet. Dans notre exemple, GenAI a créé la requête suivante :
-- Montrez-moi le prix total et le nombre total de toutes les transactions uk_price_paid par année.
SELECT year(date), sum(price) as total_price, Count(*) as total_transactions
FROM uk_price_paid
GROUP BY year(date)
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Une fois que vous avez vérifié que la requête est correcte, cliquez sur Run pour l’exécuter.
Testons maintenant les capacités de débogage de requêtes de GenAI.
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Créez une nouvelle requête en cliquant sur l’icône +, puis collez le code suivant :
-- Affiche le prix total et le nombre total de toutes les transactions uk_price_paid pour chaque année.
SELECT year(date), sum(pricee) as total_price, Count(*) as total_transactions
FROM uk_price_paid
GROUP BY year(date)
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Cliquez sur Run. La requête échoue, car nous essayons de récupérer des valeurs à partir de
pricee au lieu de price.
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Cliquez sur Fix Query.
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GenAI tente alors de corriger la requête. Dans ce cas, il a remplacé
pricee par price. Il a également déterminé que toYear était une fonction plus adaptée dans ce scénario.
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Sélectionnez Apply pour ajouter les modifications suggérées à votre requête, puis cliquez sur Run.
Gardez à l’esprit que GenAI est une fonctionnalité expérimentale. Soyez prudent lorsque vous exécutez des requêtes générées par GenAI sur n’importe quel jeu de données.
Fonctionnalités avancées pour les requêtes
Rechercher dans le résultat de la requête
WHERE supplémentaire, ou simplement de vérifier que certaines données sont bien incluses dans le résultat de la requête. Après avoir saisi une valeur dans le champ de recherche, le volet des résultats se met à jour et renvoie les enregistrements contenant un champ correspondant à la valeur saisie. Dans cet exemple, nous allons rechercher toutes les occurrences de breakfast dans la table hackernews pour les commentaires contenant ClickHouse (sans tenir compte de la casse) :
Remarque : tout champ correspondant à la valeur saisie sera renvoyé. Par exemple, le troisième enregistrement de la capture d’écran ci-dessus ne correspond pas à « breakfast » dans le champ by, mais c’est bien le cas du champ text :
Par défaut, le volet des résultats de la requête affiche tous les enregistrements sur une seule page. Pour les ensembles de résultats plus volumineux, il peut être préférable d’activer la pagination pour en faciliter la consultation. Cela peut se faire à l’aide du sélecteur de pagination situé en bas à droite du volet des résultats de la requête :
La sélection d’une taille de page applique immédiatement la pagination à l’ensemble de résultats, et des options de navigation apparaissent au centre du pied du volet des résultats de la requête
Exportation des données du résultat de la requête
••• à droite de la barre d’outils du volet des résultats, puis sélectionnez ‘Télécharger au format CSV’.
Visualiser les données de requête
SELECT
toStartOfWeek(pickup_datetime) AS week,
sum(total_amount) AS fare_total,
sum(trip_distance) AS distance_total,
count(*) AS trip_total
FROM
nyc_taxi
GROUP BY
1
ORDER BY
1 ASC
trip_total par week. Pour cela, faites glisser le champ week sur l’axe des X et le champ trip_total sur l’axe des Y :
La plupart des types de graphiques prennent en charge plusieurs champs sur les axes numériques. Pour l’illustrer, faites glisser le champ fare_total sur l’axe des Y :
Personnalisation des graphiques
- Sous-titre
- Titres des axes
- Orientation des libellés de l’axe des x
Notre graphique sera mis à jour en conséquence :
Dans certains cas, il peut être nécessaire d’ajuster indépendamment l’échelle des axes pour chaque champ. Cela peut également être fait dans la section ‘Advanced’ du volet de configuration du graphique en spécifiant des valeurs minimale et maximale pour une plage d’axe. Par exemple, le graphique ci-dessus est satisfaisant, mais pour mettre en évidence la corrélation entre nos champs trip_total et fare_total, les plages des axes doivent être ajustées :
La SQL Console vous permet de partager des requêtes avec votre équipe. Lorsqu’une requête est partagée, tous les membres de l’équipe peuvent la consulter et la modifier. Les requêtes partagées sont un excellent moyen de collaborer avec votre équipe.
Pour partager une requête, cliquez sur le bouton « Share » dans la barre d’outils des requêtes.
Une boîte de dialogue s’ouvre, vous permettant de partager la requête avec tous les membres d’une équipe. Si vous avez plusieurs équipes, vous pouvez choisir celle avec laquelle partager la requête.
Dans certains cas, il peut être nécessaire d’ajuster indépendamment l’échelle des axes pour chaque champ. Vous pouvez également le faire dans la section « Advanced » du volet de configuration du graphique en spécifiant les valeurs minimale et maximale d’une plage d’axe. Par exemple, le graphique ci-dessus est satisfaisant, mais pour mettre en évidence la corrélation entre nos champs trip_total et fare_total, les plages d’axe doivent être légèrement ajustées :
