SQL Console es la forma más rápida y sencilla de explorar y consultar tus bases de datos en ClickHouse Cloud. Puedes usar SQL Console para:
- Conectarte a tus servicios de ClickHouse Cloud
- Ver, filtrar y ordenar los datos de las tablas
- Ejecutar consultas y visualizar los resultados con solo unos clics
- Compartir consultas con los miembros del equipo y colaborar de forma más eficaz.
En el área de la barra lateral izquierda encontrará una vista general de las tablas de su instancia de ClickHouse. Use el selector de bases de datos situado en la parte superior de la barra lateral izquierda para ver las tablas de una base de datos específica
Las tablas de la lista también se pueden expandir para ver las columnas y los tipos de datos
Explorar los datos de una tabla
Inspección de datos en celdas
Filtrado y ordenación de tablas
Filtrar y ordenar a la vez
Crear una consulta a partir de filtros y ordenaciones
Los filtros y las ordenaciones no son obligatorios al usar la función ‘Create Query’.
Creación y ejecución de una consulta
- Haz clic en el botón ’+’ de la barra de pestañas
- Selecciona el botón ‘New Query’ en la lista de consultas de la barra lateral izquierda
Para ejecutar una consulta, escriba su comando o comandos SQL en el SQL Editor y haga clic en el botón ‘Run’ o use el atajo cmd / ctrl + enter. Para escribir y ejecutar varios comandos de forma secuencial, asegúrese de agregar un punto y coma después de cada comando.
Opciones de ejecución de consultas
De forma predeterminada, al hacer clic en el botón ‘Run’ se ejecutarán todos los comandos incluidos en el SQL Editor. La SQL Console admite otras dos opciones de ejecución de consultas:
- Ejecutar los comandos seleccionados
- Ejecutar el comando en la posición del cursor
Para ejecutar los comandos seleccionados, resalte el comando o la secuencia de comandos que desee y haga clic en el botón ‘Run’ (o use el atajo cmd / ctrl + enter). También puede seleccionar ‘Run selected’ en el menú contextual del SQL Editor (que se abre al hacer clic con el botón derecho en cualquier parte del editor) cuando haya una selección activa.
El comando ubicado en la posición actual del cursor puede ejecutarse de dos maneras:
- Seleccione ‘At Cursor’ en el menú ampliado de opciones de ejecución (o use el atajo de teclado correspondiente
cmd / ctrl + shift + enter
- Seleccionando ‘Run at cursor’ en el menú contextual del SQL Editor
El comando ubicado en la posición del cursor parpadeará en amarillo al ejecutarse.
Esc para cancelar la consulta. Nota: Los resultados que ya se hayan devuelto seguirán disponibles después de la cancelación.
Si aún no tiene nombre, la consulta debería aparecer como ‘Untitled Query’. Haz clic en el nombre de la consulta para cambiarlo. Al cambiarle el nombre, la consulta se guardará.
También puedes usar el botón Guardar o el atajo de teclado cmd / ctrl + s para guardar una consulta.
Uso de GenAI para gestionar consultas
Configuración de la tabla
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Abre un servicio de ClickHouse Cloud.
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Crea una nueva consulta haciendo clic en el icono +.
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Pega y ejecuta el siguiente código:
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);
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Crea una nueva consulta y pega la siguiente consulta:
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;
Esta consulta obtiene el conjunto de datos del sitio web gov.uk. Este archivo ocupa ~4 GB, así que esta consulta tardará unos minutos en completarse. Una vez que ClickHouse haya procesado la consulta, tendrás el conjunto de datos completo en la tabla uk_price_paid.
Vamos a crear una consulta en lenguaje natural.
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Selecciona la tabla uk_price_paid y, a continuación, haz clic en Create Query.
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Haz clic en Generate SQL. Es posible que se te pida aceptar que tus consultas se envíen a Chat-GPT. Debes seleccionar I agree para continuar.
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Ahora puedes usar este prompt para introducir una consulta en lenguaje natural y hacer que ChatGPT la convierta en una consulta SQL. En este ejemplo, vamos a introducir:
Muéstrame el precio total y el número total de todas las transacciones de uk_price_paid por año.
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La consola generará la consulta que buscamos y la mostrará en una pestaña nueva. En nuestro ejemplo, GenAI creó la siguiente consulta:
-- Muéstrame el precio total y el número total de todas las transacciones de uk_price_paid por año.
SELECT year(date), sum(price) as total_price, Count(*) as total_transactions
FROM uk_price_paid
GROUP BY year(date)
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Una vez que hayas comprobado que la consulta es correcta, haz clic en Run para ejecutarla.
Ahora, probemos las capacidades de depuración de consultas de GenAI.
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Cree una nueva consulta haciendo clic en el icono + y pegue el siguiente código:
-- Muéstrame el precio total y el número total de todas las transacciones de uk_price_paid por año.
SELECT year(date), sum(pricee) as total_price, Count(*) as total_transactions
FROM uk_price_paid
GROUP BY year(date)
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Haga clic en Run. La consulta falla porque estamos intentando obtener valores de
pricee en lugar de price.
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Haga clic en Fix Query.
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GenAI intentará corregir la consulta. En este caso, cambió
pricee por price. También detectó que toYear es una función más adecuada en este caso.
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Seleccione Aplicar para añadir los cambios sugeridos a la consulta y haga clic en Run.
Tenga en cuenta que GenAI es una característica experimental. Tenga cuidado al ejecutar consultas generadas por GenAI en cualquier conjunto de datos.
Funciones avanzadas para consultas
Buscar en los resultados de la consulta
WHERE adicional o simplemente a comprobar que un dato específico esté incluido en el conjunto de resultados. Después de introducir un valor en el cuadro de búsqueda, el panel de resultados se actualizará y devolverá los registros que contengan una entrada que coincida con el valor introducido. En este ejemplo, buscaremos todas las apariciones de breakfast en la tabla hackernews para comentarios que contengan ClickHouse (sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas):
Nota: Se devolverá cualquier campo que coincida con el valor introducido. Por ejemplo, el tercer registro de la captura de pantalla anterior no coincide con ‘breakfast’ en el campo by, pero sí en el campo text:
De forma predeterminada, el panel de resultados de la consulta mostrará todos los registros de resultados en una sola página. En el caso de conjuntos de resultados más grandes, puede ser preferible paginar los resultados para facilitar su visualización. Esto puede hacerse mediante el selector de paginación situado en la esquina inferior derecha del panel de resultados:
Al seleccionar un tamaño de página, la paginación se aplicará inmediatamente al conjunto de resultados y las opciones de navegación aparecerán en el centro del pie del panel de resultados
Exportación de los datos de los resultados de consultas
••• situado a la derecha de la barra de herramientas del panel de resultados y selecciona ‘Descargar como CSV’.
Visualización de datos de consultas
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 por week. Para ello, arrastraremos el campo week al eje x y el campo trip_total al eje y:
La mayoría de los tipos de gráficos admiten varios campos en los ejes numéricos. Para demostrarlo, arrastraremos el campo fare_total al eje y:
Personalización de gráficos
- Subtítulo
- Títulos de los ejes
- Orientación de las etiquetas del eje x
Nuestro gráfico se actualizará en consecuencia:
En algunos casos, puede ser necesario ajustar las escalas de los ejes de cada campo de forma independiente. Esto también puede hacerse en la sección ‘Advanced’ del panel de configuración del gráfico, especificando valores mínimos y máximos para el rango de un eje. Por ejemplo, el gráfico anterior se ve bien, pero para mostrar la correlación entre nuestros campos trip_total y fare_total, los rangos de los ejes necesitan algunos ajustes:
La SQL Console le permite compartir consultas con su equipo. Cuando se comparte una consulta, todos los miembros del equipo pueden verla y editarla. Las consultas compartidas son una excelente manera de colaborar con su equipo.
Para compartir una consulta, haga clic en el botón ‘Share’ de la barra de herramientas de la consulta.
Se abrirá un cuadro de diálogo que le permitirá compartir la consulta con todos los miembros de un equipo. Si tiene varios equipos, puede seleccionar con qué equipo compartir la consulta.
En algunos casos, puede ser necesario ajustar las escalas de los ejes de cada campo de forma independiente. Esto también puede hacerse en la sección ‘Advanced’ del panel de configuración del gráfico, especificando valores mínimos y máximos para un rango del eje. Por ejemplo, el gráfico anterior se ve bien, pero para mostrar la correlación entre nuestros campos trip_total y fare_total, es necesario ajustar un poco los rangos de los ejes:
