chDB

chDB est un moteur SQL OLAP in-process rapide, basé sur ClickHouse v25.8.2.1. Vous pouvez l’utiliser si vous souhaitez bénéficier de la puissance de ClickHouse depuis un langage de programmation, sans avoir à vous connecter à un serveur ClickHouse.

• Moteur SQL OLAP in-process - Propulsé par ClickHouse, inutile d’installer serveur ClickHouse
• Multiples formats de données - Prise en charge en entrée et en sortie de Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC et de 70 formats supplémentaires
• Copie de données réduite au minimum - De C++ vers Python avec memoryview de Python
• Intégration poussée à l’écosystème Python - Prise en charge native de Pandas, Arrow, DB API 2.0, s’intègre parfaitement aux workflows de data science existants
• Zéro dépendance - Aucune installation externe de base de données n’est nécessaire
• DataStore API - API compatible avec Pandas, avec optimisation SQL, prenant en charge plus de 630 méthodes

NOUVEAU ! DataStore propose une API compatible avec pandas qui associe la syntaxe familière de pandas aux performances 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 sur 10 M de lignes

• 630+ méthodes d’API - 209 méthodes de pandas DataFrame, plus de 185 méthodes d’accesseur
• Évaluation différée - Les opérations se compilent en SQL optimisé
• SQL pushdown - Les filtres et les agrégations s’exécutent au niveau de la source de données
• Sources de données universelles - Lecture depuis des fichiers, S3, des bases de données et des lacs de données

Pour en savoir plus : Documentation DataStore

chDB propose les bindings de langage suivants :

• Python - Référence de l’API
• Go
• Rust
• NodeJS
• Bun
• C et C++

• Si vous utilisez Go, Rust, NodeJS, Bun ou C et C++, consultez les pages dédiées à ces langages.
• Si vous utilisez Python, consultez le guide de prise en main pour les développeurs ou le cours à la demande sur chDB.

Commencez par l’API DataStore pour retrouver une expérience proche de pandas avec les performances de ClickHouse :

• Guide de démarrage rapide de DataStore - Installation et migration en une ligne
• Migration depuis pandas - Guide de migration étape par étape
• Livre de recettes pandas - Cas d’usage courants
• Différences clés - Différences importantes par rapport à pandas
• Guide des performances - Conseils d’optimisation

• Méthodes de fabrique - Créer à partir de fichiers, de bases de données et du stockage cloud
• Construction de requêtes - Opérations de type SQL
• Compatibilité Pandas - 209 méthodes compatibles
• Accesseurs - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo
• Configuration - Moteur, journalisation, profilage
• Débogage - explain(), profilage, journalisation

• Référence de l’API Python - Documentation complète de l’API SQL
• JupySQL
• Interroger Pandas
• Interroger Apache Arrow
• Interroger des données sur S3
• Interroger des fichiers Parquet
• Interroger une instance ClickHouse distante
• Utiliser la base de données clickhouse-local

Regardez une brève présentation de chDB et découvrez comment il apporte toute la puissance de ClickHouse à votre environnement Python :

chDB offre des performances exceptionnelles dans divers scénarios :

• ClickBench des moteurs embarqués - Comparaison des performances de l'API SQL
• DataFrame Benchmark - Comparaison des moteurs DataFrame
• DataStore vs Pandas - Jusqu’à 20 fois plus rapide que Pandas pour les opérations courantes

• Lisez toute l'histoire de la naissance du projet chDB sur le blog
• Découvrez chDB et ses cas d'utilisation sur le blog
• Suivez le cours chDB à la demande
• Découvrez chDB dans votre navigateur grâce aux exemples codapi
• Pour plus d'exemples, voir (https://github.com/chdb-io/chdb/tree/main/examples)

chDB est disponible sous la licence Apache, version 2.0. Consultez le fichier LICENSE pour plus d’informations.