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Deepnote es un notebook colaborativo de datos diseñado para que los equipos descubran y compartan conocimientos. Además de ser compatible con Jupyter, funciona en la nube y te ofrece un espacio centralizado para colaborar y trabajar de forma eficiente en proyectos de ciencia de datos. Esta guía parte de la base de que ya tienes una cuenta de Deepnote y una instancia de ClickHouse en ejecución.

Ejemplo interactivo

Si desea explorar un ejemplo interactivo de cómo consultar ClickHouse desde los notebooks de datos de Deepnote, haga clic en el botón de abajo para iniciar un proyecto basado en una plantilla conectado al ClickHouse playground. Iniciar en Deepnote

Conéctate a ClickHouse

  1. En Deepnote, selecciona la sección “Integrations” y haz clic en la tarjeta de ClickHouse.
  1. Introduce los datos de conexión de tu instancia de ClickHouse:
Para conectarse a ClickHouse con HTTP(S), necesita esta información:
Parámetro(s)Descripción
HOST and PORTNormalmente, el puerto es 8443 cuando se usa TLS o 8123 cuando no se usa TLS.
DATABASE NAMEDe forma predeterminada, existe una base de datos llamada default; use el nombre de la base de datos a la que desea conectarse.
USERNAME and PASSWORDDe forma predeterminada, el nombre de usuario es default. Use el nombre de usuario adecuado para su caso de uso.
Los detalles de su servicio de ClickHouse Cloud están disponibles en la consola de ClickHouse Cloud. Seleccione un servicio y haga clic en Connect: Elija HTTPS. Los detalles de conexión se muestran en un comando curl de ejemplo. Si usa ClickHouse autogestionado, los detalles de conexión los establece su administrador de ClickHouse. NOTA: Si tu conexión a ClickHouse está protegida mediante una IP Access List, es posible que tengas que permitir las direcciones IP de Deepnote. Obtén más información en la documentación de Deepnote.
  1. ¡Enhorabuena! Ya has integrado ClickHouse en Deepnote.

Uso de la integración de ClickHouse.

  1. Empieza conectándote a la integración de ClickHouse, a la derecha de tu notebook.
  2. Ahora crea un nuevo bloque de consulta de ClickHouse y consulta la base de datos. Los resultados de la consulta se guardarán como un DataFrame y se almacenarán en la variable especificada en el bloque SQL.
  3. También puedes convertir cualquier bloque SQL existente en un bloque de ClickHouse.
Última modificación el 10 de junio de 2026