chDB

chDB é um mecanismo SQL OLAP em processo rápido, baseado no ClickHouse v25.8.2.1. Você pode usá-lo quando quiser contar com o poder do ClickHouse em uma linguagem de programação, sem precisar se conectar a um servidor ClickHouse.

• Mecanismo SQL OLAP em processo - com tecnologia ClickHouse, não é necessário instalar o servidor ClickHouse
• Diversos formatos de dados - suporte de entrada e saída para Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC e mais de 70 formatos
• Cópia de dados reduzida ao mínimo - De C++ para Python com python memoryview
• Integração robusta com o ecossistema Python - Suporte nativo a Pandas, Arrow, DB API 2.0; integra-se perfeitamente aos fluxos de trabalho de ciência de dados existentes
• Zero dependências - Não é necessário instalar bancos de dados externos
• DataStore API - API compatível com Pandas, com otimização SQL e suporte a 630+ métodos

NOVIDADE! O DataStore oferece uma API compatível com pandas que combina a sintaxe familiar do pandas com o desempenho do 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()

Testes com 10M de linhas

• Mais de 630 métodos de API - 209 métodos do DataFrame do pandas, mais de 185 métodos de accessor
• Avaliação preguiçosa - As operações são compiladas em SQL otimizado
• Pushdown de SQL - Filtros e agregações são executados na fonte de dados
• Fontes de dados universais - Leitura de arquivos, S3, bancos de dados e lagos de dados

Saiba mais: Documentação do DataStore

O chDB tem bindings para as seguintes linguagens:

• Python - Referência da API
• Go
• Rust
• NodeJS
• Bun
• C e C++

• Se você estiver usando Go, Rust, NodeJS, Bun ou C e C++, consulte a página da linguagem correspondente.
• Se você estiver usando Python, consulte o guia de primeiros passos para desenvolvedores ou o curso sob demanda do chDB.

Comece pela DataStore API para ter uma experiência familiar, semelhante à do pandas, com o desempenho do ClickHouse:

• Guia de início rápido do DataStore - Instalação e migração com uma linha
• Migração a partir do pandas - Guia de migração passo a passo
• Livro de receitas do pandas - Padrões comuns
• Principais diferenças - Diferenças importantes em relação ao pandas
• Guia de desempenho - Dicas de otimização

• Métodos de fábrica - Criação a partir de arquivos, bancos de dados e armazenamento em nuvem
• Construção de consultas - Operações no estilo SQL
• Compatibilidade com Pandas - 209 métodos compatíveis
• Acessores - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo
• Configuração - engine, logging, profiling
• Depuração - explain(), profiling, logging

• Referência da API em Python - Documentação completa da API SQL
• JupySQL
• Consultando Pandas
• Consultando Apache Arrow
• Consultando dados no S3
• Consultando arquivos Parquet
• Consultando um ClickHouse remoto
• Usando banco de dados clickhouse-local

Assista a uma breve introdução ao chDB e descubra como ele traz o poder do ClickHouse para o seu ambiente Python:

chDB oferece desempenho excepcional em diversos cenários:

• ClickBench de motores embutidos - Comparação de desempenho de API SQL
• DataFrame Benchmark - Comparação de motores DataFrame
• DataStore vs Pandas - Até 20x mais rápido que pandas em operações comuns

• Leia a história completa sobre o surgimento do projeto chDB no blog
• Leia sobre o chDB e seus casos de uso no blog
• Faça o curso on-demand de chDB
• Conheça o chDB no seu navegador usando exemplos do codapi
• Veja mais exemplos em (https://github.com/chdb-io/chdb/tree/main/examples)

chDB está disponível sob a Licença Apache, Versão 2.0. Consulte a LICENSE para obter mais informações.