1. 概述
ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统，它被设计用于存储和分析大规模数据。Python是一种流行的编程语言，凭借其简洁的语法和丰富的生态系统，成为了数据处理和分析的首选语言之一。在Python中，我们可以使用多种方式与ClickHouse进行连接并操作数据。
本文将详细介绍Python连接ClickHouse的三种常用方式，分别是使用clickhouse-driver、clickhouse-sqlalchemy和pyclickhouse库。每种方式都有其特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的方法。
2. 使用clickhouse-driver
clickhouse-driver是一个Python用于连接ClickHouse的官方驱动程序。它提供了高效的连接池和数据序列化等功能，并且支持大多数ClickHouse的特性和API。
2.1 安装clickhouse-driver
要使用clickhouse-driver，首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装：
pip install clickhouse-driver2.2 创建连接
在使用clickhouse-driver连接ClickHouse之前，首先需要创建一个连接对象。可以使用clickhouse_driver包中的connect函数来创建连接。以下是一个示例：
import clickhouse_driver
conn = clickhouse_driver.connect(
host='localhost',
port=9000,
user='default',
password='',
database='default'
)Python
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上述代码中，我们使用connect函数创建了一个名为conn的连接对象。其中，host参数指定ClickHouse的主机名，port参数指定端口号，user和password参数指定连接的用户名和密码，database参数指定使用的数据库名。
2.3 执行查询
一旦建立连接，就可以使用连接对象执行查询语句了。clickhouse-driver提供了execute函数来执行查询，并返回查询结果。以下是一个示例：
result = conn.execute('SELECT * FROM my_table')Python
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上述代码中，我们执行了一个简单的SELECT查询，查询了名为my_table的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
2.4 插入数据
除了查询，我们还可以使用clickhouse-driver插入数据到ClickHouse中。clickhouse-driver提供了execute函数来执行插入操作。以下是一个示例：
conn.execute('INSERT INTO my_table (col1, col2) VALUES (1, 2)')Python
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上述代码中，我们在名为my_table的表中插入了一行数据，其中col1和col2是表中的两个列名。
2.5 关闭连接
在完成操作后，我们应该关闭连接以释放资源。可以使用连接对象的close方法来关闭连接。
conn.close()Python
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3. 使用clickhouse-sqlalchemy
clickhouse-sqlalchemy是一个基于SQLAlchemy的ClickHouse数据库连接库。SQLAlchemy是一个Python SQL工具和对象关系映射(ORM)库，用于简化数据库操作。
3.1 安装clickhouse-sqlalchemy
要使用clickhouse-sqlalchemy，首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装：
pip install clickhouse-sqlalchemy3.2 创建连接
在使用clickhouse-sqlalchemy连接ClickHouse之前，首先需要创建一个连接对象。以下是一个示例：
from clickhouse_sqlalchemy import make_session, get_declarative_base
session = make_session('clickhouse://default:@localhost:9000')
Base = get_declarative_base(bind=session)Python
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上述代码中，我们使用make_session函数创建了一个名为session的连接对象，使用get_declarative_base函数创建了一个名为Base的基类。其中，clickhouse://default:@localhost:9000是连接字符串，指定ClickHouse的主机名、端口号、用户名和密码。
3.3 执行查询
一旦建立连接，就可以使用连接对象执行查询语句了。clickhouse-sqlalchemy提供了session对象的query方法来执行查询，并返回查询结果。以下是一个示例：
result = session.query(MyTable).all()Python
上述代码中，我们执行了一个简单的SELECT查询，查询了名为MyTable的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
3.4 插入数据
除了查询，我们还可以使用clickhouse-sqlalchemy插入数据到ClickHouse中。clickhouse-sqlalchemy提供了session对象的add方法来执行插入操作。以下是一个示例：
new_record = MyTable(col1=1, col2=2)
session.add(new_record)
session.commit()Python
上述代码中，我们创建了一个名为new_record的对象，并使用session对象的add方法将其添加到会话中，然后使用commit方法提交更改。
3.5 关闭连接
在完成操作后，我们应该关闭连接。可以使用连接对象的close方法来关闭连接。
session.close()Python
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4. 使用pyclickhouse
pyclickhouse是一个纯Python编写的ClickHouse客户端库，它提供了简单的API和高度可定制的功能。
4.1 安装pyclickhouse
要使用pyclickhouse，首先需要安装它。可以使用pip命令进行安装：
pip install pyclickhouse4.2 创建连接
在使用pyclickhouse连接ClickHouse之前，首先需要创建一个连接对象。以下是一个示例：
from pyclickhouse import Client
client = Client(
host='localhost',
port=9000,
user='default',
password='',
database='default'
)Python
Copy
上述代码中，我们使用Client类创建了一个名为client的连接对象。其中，host参数指定ClickHouse的主机名，port参数指定端口号，user和password参数指定连接的用户名和密码，database参数指定使用的数据库名。
4.3 执行查询
一旦建立连接，就可以使用连接对象执行查询语句了。pyclickhouse提供了execute方法来执行查询，并返回查询结果。以下是一个示例：
result = client.execute('SELECT * FROM my_table')Python
Copy
上述代码中，我们执行了一个简单的SELECT查询，查询了名为my_table的表中的所有数据。查询结果将保存在result对象中。
4.4 插入数据
除了查询，我们还可以使用pyclickhouse插入数据到ClickHouse中。pyclickhouse提供了insert方法来执行插入操作。以下是一个示例：
client.insert('my_table',
[{'col1': 1, 'col2': 2}, {'col1': 3, 'col2': 4}],
structure=['col1', 'col2'])Python
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上述代码中，我们在名为my_table的表中插入了两行数据，数据以字典的形式表示。
4.5 关闭连接
在完成操作后，我们应该关闭连接。可以使用连接对象的disconnect方法来关闭连接。
client.disconnect()Python
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5. 总结
以上是Python连接ClickHouse常用的三种方式，分别是使用clickhouse-driver、clickhouse-sqlalchemy和pyclickhouse。
6、python pandas.DataFrame 直接写入Clickhouse
由于dataframe读取和存储数据的效率很高。使用客户端方式批量入库。
python
client.execute(
"insert into table values", df.values.tolist()
)