> ## 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. # chDB > chDB est un moteur SQL OLAP in-process, basé sur ClickHouse export const Image = ({img, alt, size}) => { return {alt} ; }; chDB est un moteur SQL OLAP in-process rapide, propulsé par [ClickHouse](https://github.com/clickhouse/clickhouse) v25.8.2.1. Vous pouvez l’utiliser lorsque vous souhaitez bénéficier de la puissance de ClickHouse depuis un langage de programmation, sans avoir à vous connecter à un serveur ClickHouse.
## Fonctionnalités clés
* **Moteur SQL OLAP in-process** - Propulsé par ClickHouse, sans besoin d’installer serveur ClickHouse * **Nombreux formats de données** - Prise en charge en entrée et en sortie de Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC et de [70+ autres formats](/fr/reference/formats/index) * **Copie des données minimisée** - De C++ vers Python avec [python memoryview](https://docs.python.org/3/c-api/memoryview.html) * **Intégration poussée à l’écosystème Python** - Prise en charge native de Pandas, Arrow et DB API 2.0, avec une intégration fluide dans les workflows existants de data science * **Zéro dépendance** - Aucune installation de base de données externe n’est nécessaire * **API DataStore** - API compatible avec Pandas, avec optimisation SQL, prenant en charge plus de 630 méthodes
## DataStore : API compatible avec pandas
**NOUVEAU !** DataStore propose une API compatible avec pandas qui combine la syntaxe pandas que vous connaissez avec les performances de ClickHouse. **Premiers pas sur Hex** * 📖 Tutoriel de prise en main — configurez votre première connexion * 🚀 Essai Hex prolongé de 30 jours — accès complet aux intégrations ClickHouse
### Migration en une seule ligne
```python theme={null} # Just change your import - your pandas code works unchanged - import pandas as pd + from chdb import datastore as pd df = pd.read_csv("data.csv") result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['salary'].mean() ```
### Résultats de performance
| Opération | pandas | DataStore | Gain de vitesse | | ----------------- | ------- | --------- | --------------- | | GroupBy count | 347ms | 17ms | **19.93x** | | Pipeline complexe | 2,047ms | 380ms | **5.39x** | | Filter+Sort+Head | 1,537ms | 350ms | **4.40x** | *Benchmarks réalisés sur 10 M de lignes*
### Fonctionnalités de DataStore
* **630+ méthodes d’API** - 209 méthodes de pandas DataFrame, plus de 185 méthodes d’accesseur * **Évaluation paresseuse** - Les opérations sont compilées en SQL optimisé * **SQL Pushdown** - Les filtres et les agrégations s’exécutent au niveau de la source de données * **Sources de données universelles** - Lecture à partir de fichiers, de S3, de bases de données et de data lakes Pour en savoir plus : [Documentation de DataStore](/fr/products/chdb/datastore/index)
## Quels langages sont pris en charge par chDB ?
chDB prend en charge les bindings pour les langages suivants : * [Python](/fr/products/chdb/install/python) - [Référence de l'API](/fr/products/chdb/api/python) * [Go](/fr/products/chdb/install/go) * [Rust](/fr/products/chdb/install/rust) * [NodeJS](/fr/products/chdb/install/nodejs) * [Bun](/fr/products/chdb/install/bun) * [C et C++](/fr/products/chdb/install/c)
## Comment démarrer ?
* Si vous utilisez [Go](/fr/products/chdb/install/go), [Rust](/fr/products/chdb/install/rust), [NodeJS](/fr/products/chdb/install/nodejs), [Bun](/fr/products/chdb/install/bun) ou [C and C++](/fr/products/chdb/install/c), consultez les pages consacrées à chaque langage. * Si vous utilisez Python, consultez le [guide de démarrage pour les développeurs](/fr/products/chdb/getting-started) ou le [cours chDB à la demande](https://learn.clickhouse.com/user_catalog_class/show/1901178).
### Pour les utilisateurs de pandas
Commencez par l’API DataStore pour bénéficier d’une expérience pandas familière avec les performances de ClickHouse : * [Quickstart de DataStore](/fr/products/chdb/datastore/quickstart) - Installation et migration en une ligne * [Migration depuis pandas](/fr/products/chdb/guides/migration-from-pandas) - Guide de migration étape par étape * [Recettes pandas](/fr/products/chdb/guides/pandas-cookbook) - Cas d’usage courants * [Principales différences](/fr/products/chdb/guides/pandas-differences) - Différences importantes par rapport à pandas * [Guide des performances](/fr/products/chdb/guides/pandas-performance) - Conseils d’optimisation
### Référence de l’API DataStore
* [Méthodes de fabrique](/fr/products/chdb/datastore/factory-methods) - Créer à partir de fichiers, de bases de données ou du stockage cloud * [Construction de requêtes](/fr/products/chdb/datastore/query-building) - Opérations de type SQL * [Compatibilité Pandas](/fr/products/chdb/datastore/pandas-compat) - 209 méthodes compatibles * [Accesseurs](/fr/products/chdb/datastore/accessors) - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo * [Configuration](/fr/products/chdb/configuration/index) - Moteur, journalisation, profilage * [Débogage](/fr/products/chdb/debugging/index) - explain(), profilage, journalisation
### Guides de l'API SQL
* [Référence de l'API Python](/fr/products/chdb/api/python) - Documentation complète de l'API SQL * [JupySQL](/fr/products/chdb/guides/jupysql) * [Interroger Pandas](/fr/products/chdb/guides/querying-pandas) * [Interroger Apache Arrow](/fr/products/chdb/guides/querying-apache-arrow) * [Interroger des données sur S3](/fr/products/chdb/guides/querying-s3-bucket) * [Interroger des fichiers Parquet](/fr/products/chdb/guides/querying-parquet) * [Interroger ClickHouse à distance](/fr/products/chdb/guides/query-remote-clickhouse) * [Utiliser la base de données clickhouse-local](/fr/products/chdb/guides/clickhouse-local)
## Une vidéo d’introduction
Regardez une brève présentation de chDB et découvrez comment il met la puissance de ClickHouse à la portée de votre environnement Python :