chDB

chDB es un motor SQL OLAP rápido que se ejecuta en el mismo proceso y está basado en ClickHouse v25.8.2.1. Puede usarlo cuando quiera aprovechar la potencia de ClickHouse en un lenguaje de programación sin necesidad de conectarse a un servidor de ClickHouse.

• Motor SQL OLAP en el mismo proceso - Con tecnología de ClickHouse, no es necesario instalar ClickHouse server
• Múltiples formatos de datos - Compatibilidad de entrada y salida con Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC y más de 70 formatos
• Copia de datos minimizada - De C++ a Python con python memoryview
• Amplia integración con el ecosistema de Python - Soporte nativo para Pandas, Arrow y DB API 2.0; se integra sin problemas en los flujos de trabajo de ciencia de datos existentes
• Cero dependencias - No requiere instalaciones externas de bases de datos
• DataStore API - API compatible con pandas con optimización SQL, compatible con más de 630 métodos

¡NUEVO! DataStore ofrece una API compatible con pandas que combina la sintaxis familiar de pandas con el rendimiento de ClickHouse.

# Just change your import - your pandas code works unchanged
- import pandas as pd
+ from chdb import datastore as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['salary'].mean()

Benchmarks con 10M de filas

• Más de 630 métodos de API - 209 métodos de pandas DataFrame y más de 185 métodos de accessor
• Evaluación diferida - Las operaciones se compilan en SQL optimizado
• SQL pushdown - Los filtros y las agregaciones se ejecutan en la fuente de datos
• Fuentes de datos universales - Permite leer desde archivos, S3, bases de datos y lagos de datos

Más información: Documentación de DataStore

chDB tiene bindings para los siguientes lenguajes:

• Python - Referencia de la API
• Go
• Rust
• NodeJS
• Bun
• C y C++

• Si usas Go, Rust, NodeJS, Bun o C y C++, consulta la página correspondiente de cada lenguaje.
• Si usas Python, consulta la guía de inicio para desarrolladores o el curso bajo demanda de chDB.

Comience con la DataStore API para obtener una experiencia similar a la de pandas con el rendimiento de ClickHouse:

• Inicio rápido de DataStore - Instalación y migración en una sola línea
• Migración desde pandas - Guía de migración paso a paso
• Recetario de pandas - Patrones comunes
• Diferencias clave - Diferencias importantes con respecto a pandas
• Guía de rendimiento - Consejos de optimización

• Métodos de fábrica - Crear a partir de archivos, bases de datos y almacenamiento en la nube
• Construcción de consultas - Operaciones tipo SQL
• Compatibilidad con pandas - 209 métodos compatibles
• Accesores - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo
• Configuración - motor, logging y profiling
• Depuración - explain(), profiling y logging

• Referencia de la API de Python - Documentación completa de la API SQL
• JupySQL
• Consultas con Pandas
• Consultas con Apache Arrow
• Consulta de datos en S3
• Consulta de archivos Parquet
• Consultas en ClickHouse remoto
• Uso de la base de datos clickhouse-local

Vea una breve introducción a chDB y descubra cómo lleva la potencia de ClickHouse a su entorno de Python:

chDB ofrece un rendimiento excepcional en distintos escenarios:

• ClickBench of embedded engines - Comparación de rendimiento de la API de SQL
• DataFrame Benchmark - Comparación de motores DataFrame
• DataStore vs Pandas - Hasta 20 veces más rápido que pandas en operaciones habituales

• Lee la historia completa del nacimiento del proyecto chDB en el blog
• Lee sobre chDB y sus casos de uso en el Blog
• Haz el curso on-demand de chDB
• Descubre chDB en tu navegador con ejemplos de codapi
• Consulta más ejemplos en (https://github.com/chdb-io/chdb/tree/main/examples)

chDB está disponible bajo la Licencia Apache, versión 2.0. Consulta LICENSE para obtener más información.