Подключите ClickHouse к Deepnote
Deepnote — это совместный ноутбук для работы с данными, созданный для того, чтобы команды могли находить полезные выводы и делиться ими. Помимо совместимости с Jupyter, он работает в облаке и предоставляет единое пространство для совместной работы и эффективного выполнения проектов в области data science.
В этом руководстве предполагается, что у вас уже есть учетная запись Deepnote и работающий экземпляр ClickHouse.
Интерактивный пример
Если вы хотите ознакомиться с интерактивным примером выполнения запросов к ClickHouse в блокнотах данных Deepnote, нажмите кнопку ниже, чтобы запустить шаблонный проект, подключенный к Песочнице ClickHouse.
Подключение к ClickHouse
- В Deepnote откройте раздел «Интеграции» и нажмите плитку ClickHouse.

- Укажите параметры подключения для вашего экземпляра ClickHouse:
Чтобы подключиться к ClickHouse по HTTP(S) вам потребуется следующая информация:
| Параметр(ы) | Описание |
|---|---|
HOST and PORT | Typically, the port is 8443 when using TLS or 8123 when not using TLS. |
DATABASE NAME | Out of the box, there is a database named default, use the name of the database that you want to connect to. |
USERNAME and PASSWORD | Out of the box, the username is default. Use the username appropriate for your use case. |
The details for your ClickHouse Cloud service are available in the ClickHouse Cloud console. Select a service and click Connect:

Choose HTTPS. Connection details are displayed in an example curl command.

If you're using self-managed ClickHouse, the connection details are set by your ClickHouse administrator.

ПРИМЕЧАНИЕ: Если подключение к ClickHouse защищено с помощью IP Access List, вам может потребоваться разрешить IP-адреса Deepnote. Подробнее см. в документации Deepnote.
- Готово! ClickHouse успешно интегрирован в Deepnote.
Использование интеграции ClickHouse.
-
Сначала подключитесь к интеграции ClickHouse справа от вашего ноутбука.

-
Теперь создайте новый блок запросов ClickHouse и выполните запрос к базе данных. Результаты запроса будут сохранены в виде DataFrame и помещены в переменную, указанную в SQL-блоке.
-
Вы также можете преобразовать любой существующий SQL-блок в блок ClickHouse.