Перейти к основному содержанию
DataStore использует стандартный модуль логирования Python. В этом руководстве объясняется, как настроить логирование для отладки.

​
Быстрый старт

from pathlib import Path
Path("data.csv").write_text("""\
name,age,city,salary,department
Alice,25,NYC,55000,Engineering
Bob,30,LA,65000,Product
Charlie,35,NYC,80000,Engineering
Diana,28,SF,70000,Design
Eve,42,NYC,95000,Product
""")

from chdb import datastore as pd
from chdb.datastore.config import config

# Включить отладочное логирование
config.enable_debug()

# Теперь все операции будут записывать детали в лог
ds = pd.read_csv("data.csv")
result = ds.filter(ds['age'] > 25).to_df()

​
Уровни журналирования

УровеньЗначениеОписание
DEBUG10Подробная информация для отладки
INFO20Общая служебная информация
WARNING30Предупреждения (по умолчанию)
ERROR40Сообщения об ошибках
CRITICAL50Критические сбои

​
Настройка уровня логирования

import logging
from chdb.datastore.config import config

# Использование стандартных уровней логирования
config.set_log_level(logging.DEBUG)
config.set_log_level(logging.INFO)
config.set_log_level(logging.WARNING)  # По умолчанию
config.set_log_level(logging.ERROR)

# Использование быстрого пресета
config.enable_debug()  # Устанавливает уровень DEBUG + подробный формат

​
Формат логирования

​
Простой формат (по умолчанию)

Query
config.set_log_format("simple")
Response
DEBUG - Executing SQL query
DEBUG - Cache miss for key abc123

​
Формат Verbose

Query
config.set_log_format("verbose")
Response
2024-01-15 10:30:45.123 DEBUG datastore.core - Executing SQL query
2024-01-15 10:30:45.456 DEBUG datastore.cache - Cache miss for key abc123

​
Что записывается в лог

​
Уровень DEBUG

  • Сгенерированные SQL-запросы
  • Выбор движка выполнения
  • Операции с кэшем (попадания/промахи)
  • Временные показатели операций
  • Сведения об источнике данных
DEBUG - Creating DataStore from file 'data.csv'
DEBUG - SQL: SELECT * FROM file('data.csv', 'CSVWithNames') WHERE age > 25
DEBUG - Using engine: chdb
DEBUG - Execution time: 0.089s
DEBUG - Cache: Storing result (key: abc123)

​
Уровень INFO

  • Завершение важных операций
  • Изменения конфигурации
  • Подключения к источникам данных
INFO - Loaded 1,000,000 rows from data.csv
INFO - Execution engine set to: chdb
INFO - Connected to MySQL: localhost:3306/mydb

​
Уровень WARNING

  • Использование устаревших возможностей
  • Предупреждения о производительности
  • Некритические проблемы
WARNING - Large result set (>1M rows) may cause memory issues
WARNING - Cache TTL exceeded, re-executing query
WARNING - Column 'date' has mixed types, using string

​
Уровень ERROR

  • Ошибки при выполнении запросов
  • Ошибки подключения
  • Ошибки преобразования данных
ERROR - Failed to execute SQL: syntax error near 'FORM'
ERROR - Connection to MySQL failed: timeout
ERROR - Cannot convert column 'price' to float

​
Настраиваемая конфигурация логирования

​
Использование логирования в Python

import logging

# Настройка корневого логгера
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('datastore.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

# Получение логгера DataStore
ds_logger = logging.getLogger('chdb.datastore')
ds_logger.setLevel(logging.DEBUG)

​
Запись в файл

import logging

# Создать обработчик файла
file_handler = logging.FileHandler('datastore_debug.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
))

# Добавить в логгер DataStore
ds_logger = logging.getLogger('chdb.datastore')
ds_logger.addHandler(file_handler)

​
Отключение логирования

import logging

# Отключить все журналы DataStore
logging.getLogger('chdb.datastore').setLevel(logging.CRITICAL)

# Или через config
config.set_log_level(logging.CRITICAL)

​
Сценарии отладки

​
Отладка генерации SQL

config.enable_debug()

ds = pd.read_csv("data.csv")
result = ds.filter(ds['age'] > 25).groupby('city').sum()
Вывод логов: 
DEBUG - Creating DataStore from file 'data.csv'
DEBUG - Building filter: age > 25
DEBUG - Building groupby: city
DEBUG - Building aggregation: sum
DEBUG - Generated SQL:
        SELECT city, SUM(*) 
        FROM file('data.csv', 'CSVWithNames')
        WHERE age > 25
        GROUP BY city

​
Отладка выбора движка

config.enable_debug()

result = ds.filter(ds['x'] > 10).apply(custom_func)
Вывод логов: 
DEBUG - filter: selecting engine (eligible: chdb, pandas)
DEBUG - filter: using chdb (SQL-compatible)
DEBUG - apply: selecting engine (eligible: pandas)
DEBUG - apply: using pandas (custom function)

​
Отладка работы кэша

config.enable_debug()

# Первое выполнение
result1 = ds.filter(ds['age'] > 25).to_df()
# DEBUG - Промах кэша для хэша запроса abc123
# DEBUG - Выполнение запроса...
# DEBUG - Кэширование результата (ключ: abc123, размер: 1.2MB)

# Второе выполнение (тот же запрос)
result2 = ds.filter(ds['age'] > 25).to_df()
# DEBUG - Попадание в кэш для хэша запроса abc123
# DEBUG - Возврат кэшированного результата

​
Устранение проблем с производительностью

config.enable_debug()
config.enable_profiling()

# В журнале будет отображаться время выполнения каждой операции
result = (ds
    .filter(ds['amount'] > 100)
    .groupby('region')
    .agg({'amount': 'sum'})
    .to_df()
)
Вывод логов: 
DEBUG - filter: 0.002ms
DEBUG - groupby: 0.001ms
DEBUG - agg: 0.003ms
DEBUG - SQL generation: 0.012ms
DEBUG - SQL execution: 89.456ms  <- Основное время затрачивается здесь
DEBUG - Result conversion: 2.345ms

​
Конфигурация продакшна

import logging
from chdb.datastore.config import config

# Продакшн: минимальное логирование
config.set_log_level(logging.WARNING)
config.set_log_format("simple")
config.set_profiling_enabled(False)

​
Ротация логов

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

# Создать обработчик с ротацией файлов
handler = RotatingFileHandler(
    'datastore.log',
    maxBytes=10*1024*1024,  # 10 МБ
    backupCount=5
)
handler.setLevel(logging.WARNING)

# Добавить в логгер DataStore
logging.getLogger('chdb.datastore').addHandler(handler)

​
Переменные окружения

Вы также можете настроить логирование через переменные окружения: 
# Установить уровень логирования
export CHDB_LOG_LEVEL=DEBUG

# Установить формат логирования
export CHDB_LOG_FORMAT=verbose

import os
import logging

# Чтение из переменных окружения
log_level = os.environ.get('CHDB_LOG_LEVEL', 'WARNING')
config.set_log_level(getattr(logging, log_level))

​
Сводка

ЗадачаКоманда
Включить отладкуconfig.enable_debug()
Установить уровеньconfig.set_log_level(logging.DEBUG)
Установить форматconfig.set_log_format("verbose")
Записывать в файлИспользуйте обработчики логирования в Python
Подавить вывод журналовconfig.set_log_level(logging.CRITICAL)
Последнее изменение 10 июня 2026 г.