说明
再补充一篇。之前连不上的原因也挺搞笑,大概是deepseek把我带偏了,
应该是
pip3 install clickhouse-sqlalchemy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
但是它教我
pip3 install sqlalchemy-clickhouse -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
关键是这个包似乎还真的存在...
内容
在小哥的帮助下,我正常连上了clickhouse。 嗯,后来发现他说的对,还是chatgpt更好一点,少走弯路。最近deepseek用的有点多。
之前deepseek教错了,chatgpt很快就纠正过来了。倒不是大模型能力问题,主要还是在数据(知识)的更新上有差距。
言归正传,这次还是看怎么使用sqlalchemy 操作clickhouse。
小伙第一次帮我用Memory引擎实现了,因为对clickhouse了解还没那么多,我查了一下
总体上问题不大,但可能内存进入T时代会比较有安全感一些。现在还是要硬盘来兜。而且clickhouse的服务挺脆的,之前碰到断电关机,然后服务就再也起不来了。
python
import pandas as pd
from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from clickhouse_sqlalchemy import make_session, engines
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base
# 连接字符串格式: clickhouse+http://<username>:<password>@<host>:<port>/<database
engine = create_engine('clickhouse+http://xxx:xxx@127.0.0.1:18123/my_database')
if engine:
print(1)
Base = declarative_base()
# Memory只存在内存中
# class User(Base):
# __tablename__ = 'users'
# id = Column(Integer, primary_key=True)
# name = Column(String(50))
# email = Column(String(50))
# __table_args__ = (engines.Memory(),)# 指定表引擎,这里使用 Memory 引擎
# MergeTree才会持久化
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
email = Column(String(50))
__table_args__ = (
engines.MergeTree(order_by=['id']),
)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 使用 sessionmaker 创建 Session 类
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 使用 with 语句管理 session with Session() as session:
with Session() as session:
users = [User(id=i, name=f'古奇{i}', email=f'gq{i}@666.com') for i in range(30) ]
session.add_all(users)
session.commit()
其实都挺快的,一眨眼就好了
可以查看数据库