Set up docs MCPClickHouse 25.7 以降、ClickHouse Client と clickhouse-local には、自然言語による説明を SQL クエリに変換する AI 搭載機能 が含まれています。この機能を使うと、必要なデータを平易なテキストで記述でき、システムがそれを対応する SQL ステートメントに変換します。
この機能は、複雑な SQL 構文に不慣れな場合や、探索的データ分析のためのクエリをすばやく生成したい場合に特に便利です。標準的な ClickHouse テーブルで動作し、フィルタリング、集約、JOIN など、一般的なクエリパターンをサポートします。
この機能は、次の組み込みツール/関数を利用して実現されています。
list_databases- ClickHouse インスタンスで利用可能なすべてのデータベースを一覧表示しますlist_tables_in_database- 特定のデータベース内のすべてのテーブルを一覧表示しますget_schema_for_table- 特定のテーブルのCREATE TABLEステートメント (スキーマ) を取得します
前提条件
Anthropic または OpenAI のキーを環境変数として追加する必要があります。
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
export OPENAI_API_KEY=your_api_keyまた、設定ファイルを指定することもできます。
ClickHouse SQL playground への接続
ここでは、ClickHouse SQL playground を使ってこの機能を見ていきます。
次のコマンドで ClickHouse SQL playground に接続できます。
clickhouse client -mn \
--host sql-clickhouse.clickhouse.com \
--secure \
--user demo --password ''自然言語でClickHouseに質問する
では、実際に質問してみましょう。
text to SQL 機能は、実質的に一問一答のクエリ生成ツールです。会話履歴は保持されないため、質問にはできるだけ多くの有用なコンテキストを含めてください。特に、次の点を具体的にしましょう。
期間または日付範囲 必要な分析の種類 (平均、totals、ランキングなど) フィルタ条件
住宅価格が高い市場を見つける
まずは住宅価格について質問してみましょう。SQL playground には英国の住宅価格データセットが含まれており、AI がそれを自動的に見つけます。
?? Can you tell me the most expensive place to buy a house in 2021?;Enterキーを押すと、AIが質問に答えようとする際の思考プロセスが表示されます。
• AIによるSQLクエリ生成をスキーマ検出とともに開始しています...
─────────────────────────────────────────────────
🧠 thinking...[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01QpQd35ZD8HM9QSYFZuQ8Wh
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
🧠 thinking✓ list_databases completed
└─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
✓ list_databases completed
└─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_016DxK8SMVKGrUPfFwi43AzE
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk"}
🧠 thinking.✓ list_tables_in_database completed
└─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk"}
✓ list_tables_in_database completed
└─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🧠 thinking.[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_015giF12wm619beNGC5aTrmw
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
✓ get_schema_for_table completed
└─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid ( `price` UInt...
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
🧠 thinking..✓ get_schema_for_table completed
└─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid ( `price` UInt...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01HxT1HKbaTT3165Wx5bDtY9
─────────────────────────────────────────────────
• ✨ SQLクエリが正常に生成されました！
:) SELECT town, district, county, round(avg(price), 2) as avg_price, count() as total_sales FROM uk.uk_price_paid WHERE date >= '2021-01-01' AND date <= '2021-12-31' GROUP BY town, district, county HAVING total_sales >= 10 ORDER BY avg_price DESC LIMIT 10AI は次の手順で処理します。
- スキーマ検出 - 利用可能なデータベースとテーブルを調べます
- テーブル分析 - 関連するテーブルの構造を確認します
- クエリ生成 - 質問内容と検出したスキーマに基づいて SQL を生成します
uk_price_paid テーブルが見つかり、実行用のクエリが生成されていることがわかります。
そのクエリを実行すると、次の出力が表示されます。
┌─town───────────┬─district───────────────┬─county──────────┬──avg_price─┬─total_sales─┐
│ ILKLEY │ HARROGATE │ NORTH YORKSHIRE │ 4310200 │ 10 │
│ LONDON │ CITY OF LONDON │ GREATER LONDON │ 4008117.32 │ 311 │
│ LONDON │ CITY OF WESTMINSTER │ GREATER LONDON │ 2847409.81 │ 3984 │
│ LONDON │ KENSINGTON AND CHELSEA │ GREATER LONDON │ 2331433.1 │ 2594 │
│ EAST MOLESEY │ RICHMOND UPON THAMES │ GREATER LONDON │ 2244845.83 │ 12 │
│ LEATHERHEAD │ ELMBRIDGE │ SURREY │ 2051836.42 │ 102 │
│ VIRGINIA WATER │ RUNNYMEDE │ SURREY │ 1914137.53 │ 169 │
│ REIGATE │ MOLE VALLEY │ SURREY │ 1715780.89 │ 18 │
│ BROADWAY │ TEWKESBURY │ GLOUCESTERSHIRE │ 1633421.05 │ 19 │
│ OXFORD │ SOUTH OXFORDSHIRE │ OXFORDSHIRE │ 1628319.07 │ 405 │
└────────────────┴────────────────────────┴─────────────────┴────────────┴─────────────┘続けて質問したい場合でも、毎回最初から質問する必要があります。
Greater London の高額物件を探す
この機能では会話履歴が保持されないため、各クエリはそれだけで完結している必要があります。追加で質問する場合は、前のクエリを参照するのではなく、必要な前提情報をすべて含める必要があります。 たとえば、前の結果を見て、Greater London の物件に絞って調べたくなるかもしれません。その場合も、「Greater London はどうですか？」と尋ねるのではなく、必要な前提情報をすべて含める必要があります。
?? Can you tell me the most expensive place to buy a house in Greater London across the years?;AI はこのデータをたった今調べたばかりなのに、同じ発見のプロセスをたどることに注目してください。
• AIによるSQLスキーマ検出を開始しています...
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🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_012m4ayaSHTYtX98gxrDy1rz
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
✓ list_databases completed
└─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🔧 Calling: list_databases [toolu_01...]
🧠 thinking.✓ list_databases completed
└─ Found 37 databases: - amazon - bluesky - country - covid - default - dns - en...
🧠 thinking.[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01KU4SZRrJckutXUzfJ4NQtA
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk"}
🧠 thinking..✓ list_tables_in_database completed
└─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🔧 Calling: list_tables_in_database [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk"}
✓ list_tables_in_database completed
└─ Found 9 tables in database 'uk': - uk_codes - uk_postcode_to_iso - uk_price_p...
🧠 thinking[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01X9CnxoBpbD2xj2UzuRy2is
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
🧠 thinking.✓ get_schema_for_table completed
└─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid ( `price` UInt...
🔧 Calling: get_schema_for_table [toolu_01...]
└─ Args: {"database":"uk","table":"uk_price_paid"}
✓ get_schema_for_table completed
└─ Schema for uk.uk_price_paid: CREATE TABLE uk.uk_price_paid ( `price` UInt...
🧠 thinking...[INFO] Text generation successful - model: claude-3-5-sonnet-latest, response_id: msg_01QTMypS1XuhjgVpDir7N9wD
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• ✨ SQLクエリが正常に生成されました！
:) SELECT district, toYear(date) AS year, round(avg(price), 2) AS avg_price, count() AS total_sales FROM uk.uk_price_paid WHERE county = 'GREATER LONDON' GROUP BY district, year HAVING total_sales >= 10 ORDER BY avg_price DESC LIMIT 10;これにより、Greater London に対象を絞ってフィルタリングし、結果を年ごとに分類する、より的を絞ったクエリが生成されます。 クエリの出力を以下に示します。
┌─district────────────┬─year─┬───avg_price─┬─total_sales─┐
│ CITY OF LONDON │ 2019 │ 14504772.73 │ 299 │
│ CITY OF LONDON │ 2017 │ 6351366.11 │ 367 │
│ CITY OF LONDON │ 2016 │ 5596348.25 │ 243 │
│ CITY OF LONDON │ 2023 │ 5576333.72 │ 252 │
│ CITY OF LONDON │ 2018 │ 4905094.54 │ 523 │
│ CITY OF LONDON │ 2021 │ 4008117.32 │ 311 │
│ CITY OF LONDON │ 2025 │ 3954212.39 │ 56 │
│ CITY OF LONDON │ 2014 │ 3914057.39 │ 416 │
│ CITY OF LONDON │ 2022 │ 3700867.19 │ 290 │
│ CITY OF WESTMINSTER │ 2018 │ 3562457.76 │ 3346 │
└─────────────────────┴──────┴─────────────┴─────────────┘City of London は、一貫して最も高額な地区として表示されています！AI は妥当なクエリを作成していますが、結果は時系列ではなく平均価格順に並んでいることがわかります。前年比で分析するには、結果のグループ化が変わるよう、質問を「各年で最も高額な地区」とより具体的にするとよいでしょう。