DataStore には、ローカルファイル、データベース、Cloud ストレージ、データレイクなど、さまざまなデータソースからインスタンスを作成できるファクトリメソッドが 20 種類以上用意されています。
ユニバーサル URI インターフェイス
uri() メソッドは、ソースの種類を自動検出する推奨の汎用エントリポイントです。
from chdb.datastore import DataStore
# ローカルファイル
ds = DataStore.uri("data.csv")
ds = DataStore.uri("/path/to/data.parquet")
# Cloud ストレージ
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?nosign=true")
ds = DataStore.uri("https://example.com/data.csv")
# データベース
ds = DataStore.uri("mysql://user:pass@host:3306/db/table")
ds = DataStore.uri("postgresql://user:pass@host:5432/db/table")URI 構文リファレンス
| ソースタイプ | URI 形式 | 例 |
|---|---|---|
| ローカルファイル | path/to/file |
data.csv, /abs/path/data.parquet |
| S3 | s3://bucket/path |
s3://mybucket/data.parquet?nosign=true |
| GCS | gs://bucket/path |
gs://mybucket/data.csv |
| Azure | az://container/path |
az://mycontainer/data.parquet |
| HTTP/HTTPS | https://url |
https://example.com/data.csv |
| MySQL | mysql://user:pass@host:port/db/table |
mysql://root:pass@localhost:3306/mydb/users |
| PostgreSQL | postgresql://user:pass@host:port/db/table |
postgresql://postgres:pass@localhost:5432/mydb/users |
| SQLite | sqlite:///path?table=name |
sqlite:///data.db?table=users |
| ClickHouse | clickhouse://host:port/db/table |
clickhouse://localhost:9000/default/hits |
File SOURCES
from_file
ローカルまたはリモートのファイルから、フォーマットを自動検出してDataStoreを作成します。
DataStore.from_file(path, format=None, compression=None, **kwargs)パラメータ:
| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
path |
str | required | ファイルのパス (ローカルまたは URL) |
format |
str | None |
ファイルフォーマット (None の場合は自動検出) |
compression |
str | None |
圧縮方式 (None の場合は自動検出) |
対応フォーマット: CSV, TSV, Parquet, JSON, JSONLines, ORC, Avro, Arrow
例:
from chdb.datastore import DataStore
# 拡張子からフォーマットを自動検出
ds = DataStore.from_file("data.csv")
ds = DataStore.from_file("data.parquet")
ds = DataStore.from_file("data.json")
# フォーマットを明示的に指定
ds = DataStore.from_file("data.txt", format="CSV")
# 圧縮あり
ds = DataStore.from_file("data.csv.gz", compression="gzip")Pandas互換の読み込み関数
from chdb import datastore as pd
# CSVファイル
ds = pd.read_csv("data.csv")
ds = pd.read_csv("data.csv", sep=";", header=0, nrows=1000)
# Parquetファイル(大規模データセットに推奨)
ds = pd.read_parquet("data.parquet")
ds = pd.read_parquet("data.parquet", columns=['col1', 'col2'])
# JSONファイル
ds = pd.read_json("data.json")
ds = pd.read_json("data.jsonl", lines=True)
# Excelファイル
ds = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")Cloud ストレージ
from_s3
Amazon S3からDataStoreを作成します。
DataStore.from_s3(url, access_key_id=None, secret_access_key=None, format=None, **kwargs)パラメータ:
| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
url |
str | 必須 | S3 URL (s3://bucket/path) |
access_key_id |
str | None |
AWSアクセスキー ID |
secret_access_key |
str | None |
AWSシークレットアクセスキー |
format |
str | None |
ファイルフォーマット (自動検出) |
例:
from chdb.datastore import DataStore
# 匿名アクセス(公開バケット)
ds = DataStore.from_s3("s3://bucket/data.parquet")
# 認証情報を使用する場合
ds = DataStore.from_s3(
"s3://bucket/data.parquet",
access_key_id="AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
secret_access_key="wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY"
)
# クエリパラメータ付きのURIを使用する場合
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?nosign=true")
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?access_key_id=KEY&secret_access_key=SECRET")from_gcs
Google Cloud StorageからDataStoreを作成します。
DataStore.from_gcs(url, credentials_path=None, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_gcs("gs://bucket/data.parquet")
ds = DataStore.from_gcs("gs://bucket/data.parquet", credentials_path="/path/to/creds.json")from_azure
Azure Blob StorageからDataStoreを作成します。
DataStore.from_azure(url, account_name=None, account_key=None, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_azure(
"az://container/data.parquet",
account_name="myaccount",
account_key="mykey"
)from_hdfs
HDFS から DataStore を作成します。
DataStore.from_hdfs(url, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_hdfs("hdfs://namenode:8020/path/data.parquet")from_url
HTTP/HTTPS URLからDataStoreを作成します。
DataStore.from_url(url, format=None, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_url("https://example.com/data.csv")
ds = DataStore.from_url("https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/data.parquet")データベース
from_mysql
MySQL データベースから DataStore を作成します。
DataStore.from_mysql(host, database, table, user, password, port=3306, **kwargs)パラメータ:
| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
host |
str | 必須 | MySQL ホスト |
database |
str | 必須 | データベース名 |
table |
str | 必須 | テーブル名 |
user |
str | 必須 | ユーザー名 |
password |
str | 必須 | パスワード |
port |
int | 3306 |
ポート番号 |
例:
ds = DataStore.from_mysql(
host="localhost",
database="mydb",
table="users",
user="root",
password="password"
)
# URIを使用する場合
ds = DataStore.uri("mysql://root:password@localhost:3306/mydb/users")from_postgresql
PostgreSQLデータベースからDataStoreを作成します。
DataStore.from_postgresql(host, database, table, user, password, port=5432, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_postgresql(
host="localhost",
database="mydb",
table="users",
user="postgres",
password="password"
)
# URIを使用する場合
ds = DataStore.uri("postgresql://postgres:password@localhost:5432/mydb/users")from_clickhouse
ClickHouse serverからDataStoreを作成します。
DataStore.from_clickhouse(host, database, table, user=None, password=None, port=9000, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_clickhouse(
host="localhost",
database="default",
table="hits",
user="default",
password=""
)
# 接続レベルモード(データベースを探索)
ds = DataStore.from_clickhouse(
host="analytics.company.com",
user="analyst",
password="secret"
)
ds.databases() # データベース一覧
ds.tables("production") # テーブル一覧
result = ds.sql("SELECT * FROM production.users LIMIT 10")from_mongodb
MongoDBからDataStoreを作成します。
DataStore.from_mongodb(uri, database, collection, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_mongodb(
uri="mongodb://localhost:27017",
database="mydb",
collection="users"
)from_sqlite
SQLiteデータベースからDataStoreを作成します。
DataStore.from_sqlite(database_path, table, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_sqlite("data.db", table="users")
# URIを使用する場合
ds = DataStore.uri("sqlite:///data.db?table=users")データレイク
from_iceberg
Apache Iceberg テーブルから DataStore を作成します。
DataStore.from_iceberg(path, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_iceberg("/path/to/iceberg_table")
ds = DataStore.uri("iceberg://catalog/namespace/table")from_delta
Delta LakeのテーブルからDataStoreを作成します。
DataStore.from_delta(path, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_delta("/path/to/delta_table")
ds = DataStore.uri("deltalake:///path/to/delta_table")from_hudi
Apache HudiテーブルからDataStoreを作成します。
DataStore.from_hudi(path, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_hudi("/path/to/hudi_table")
ds = DataStore.uri("hudi:///path/to/hudi_table")インメモリSOURCES
from_df / from_dataframe
pandasのDataFrameからDataStoreを作成します。
DataStore.from_df(df, name=None)
DataStore.from_dataframe(df, name=None) # エイリアス例:
import pandas
from chdb.datastore import DataStore
pdf = pandas.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})
ds = DataStore.from_df(pdf)DataFrame コンストラクタ
pandasライクなコンストラクタでDataStoreを作成します。
from chdb import datastore as pd
# 辞書から
ds = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob'],
'age': [25, 30]
})
# pandas DataFrameから
import pandas
pdf = pandas.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
ds = pd.DataFrame(pdf)特殊なSOURCES
from_numbers
連続した数値の DataStore を作成します (テストに便利です) 。
DataStore.from_numbers(count, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_numbers(1000000) # 100万行、'number' カラム
result = ds.filter(ds['number'] % 2 == 0).head(10) # 偶数from_random
ランダムデータを使ってDataStoreを作成します。
DataStore.from_random(rows, columns, **kwargs)例:
ds = DataStore.from_random(rows=1000, columns=5)run_sql
Raw SQLクエリからDataStoreを作成します。
DataStore.run_sql(query)例:
ds = DataStore.run_sql("""
SELECT number, number * 2 as doubled
FROM numbers(100)
WHERE number % 10 = 0
""")サマリー表
| Method | ソースの種類 | 例 |
|---|---|---|
uri() |
汎用 | DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet") |
from_file() |
ローカル/リモートファイル | DataStore.from_file("data.csv") |
read_csv() |
CSVファイル | pd.read_csv("data.csv") |
read_parquet() |
Parquetファイル | pd.read_parquet("data.parquet") |
from_s3() |
Amazon S3 | DataStore.from_s3("s3://bucket/path") |
from_gcs() |
Google Cloud ストレージ | DataStore.from_gcs("gs://bucket/path") |
from_azure() |
Azure Blob | DataStore.from_azure("az://container/path") |
from_hdfs() |
HDFS | DataStore.from_hdfs("hdfs://host/path") |
from_url() |
HTTP/HTTPS | DataStore.from_url("https://example.com/data.csv") |
from_mysql() |
MySQL | DataStore.from_mysql(host, db, table, user, pass) |
from_postgresql() |
PostgreSQL | DataStore.from_postgresql(host, db, table, user, pass) |
from_clickhouse() |
ClickHouse | DataStore.from_clickhouse(host, db, table) |
from_mongodb() |
MongoDB | DataStore.from_mongodb(uri, db, collection) |
from_sqlite() |
SQLite | DataStore.from_sqlite("data.db", table) |
from_iceberg() |
Apache Iceberg | DataStore.from_iceberg("/path/to/table") |
from_delta() |
Delta Lake | DataStore.from_delta("/path/to/table") |
from_hudi() |
Apache Hudi | DataStore.from_hudi("/path/to/table") |
from_df() |
pandas DataFrame | DataStore.from_df(pandas_df) |
DataFrame() |
Dictionary/DataFrame | pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}) |
from_numbers() |
連続した数値 | DataStore.from_numbers(1000000) |
from_random() |
ランダムデータ | DataStore.from_random(rows=1000, columns=5) |
run_sql() |
Raw SQL | DataStore.run_sql("SELECT * FROM ...") |