D
в смысле в колонку не ходить и не делать проверку для каждой строки? потому что уже проверено прунингом?
аха, если по всем партициям подходит
Size: a a a
2021 January 08
D
разница внезапно есть
DC
ну конечно есть , сейчас даже where 1 не оптимизируется
DC
Всем привет и счастливого Нового года!)
Возможно кто-то сможет подсказать по поводу функции pandas.read_sql.
Я создал таблицу и заполнил ее:
При этом, если будет указано
Возможно кто-то сможет подсказать по поводу функции pandas.read_sql.
Я создал таблицу и заполнил ее:
create table regionsЯ бы хотел получить ее содержимое функцией pandas.read_sql. Для этого я пишу следующий код:
(
date DateTime Default now(),
region String
)
engine = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY tuple()
SETTINGS index_granularity = 8192;
insert into regions (region) values ('Asia'), ('Europe')
import pandas as pdВ ответ получаю такое:
from sqlalchemy import create_engine
uri = 'clickhouse://default:@localhost/default'
engine = create_engine(uri)
query = 'select * from regions'
pd.read_sql(query, engine)
Empty DataFrameШляпа.
Columns: [2021-01-08 09:24:33, Asia]
Index: []
При этом, если будет указано
clickhouse+native
://default:@localhost/default, то ответ будет ожидаемым:
date regionПрошу подсказать, как побороть шляпу
0 2021-01-08 09:24:33 Asia
1 2021-01-08 09:24:33 Europe
так
а просто
clickhouse+native это драйвер https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driverа просто
clickhouse это другой, http драйвер, ну кривой он видимо, зачем он вам?K
Всем привет и счастливого Нового года!)
Возможно кто-то сможет подсказать по поводу функции pandas.read_sql.
Я создал таблицу и заполнил ее:
При этом, если будет указано
Возможно кто-то сможет подсказать по поводу функции pandas.read_sql.
Я создал таблицу и заполнил ее:
create table regionsЯ бы хотел получить ее содержимое функцией pandas.read_sql. Для этого я пишу следующий код:
(
date DateTime Default now(),
region String
)
engine = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY tuple()
SETTINGS index_granularity = 8192;
insert into regions (region) values ('Asia'), ('Europe')
import pandas as pdВ ответ получаю такое:
from sqlalchemy import create_engine
uri = 'clickhouse://default:@localhost/default'
engine = create_engine(uri)
query = 'select * from regions'
pd.read_sql(query, engine)
Empty DataFrameШляпа.
Columns: [2021-01-08 09:24:33, Asia]
Index: []
При этом, если будет указано
clickhouse+native
://default:@localhost/default, то ответ будет ожидаемым:
date regionПрошу подсказать, как побороть шляпу
0 2021-01-08 09:24:33 Asia
1 2021-01-08 09:24:33 Europe
Issue с такой же проблемой на github: https://github.com/xzkostyan/clickhouse-sqlalchemy/issues/10. Но вообще вам правильно сказали. Используйте
clickhouse+nativeVN
господа, а в базе system есть где-то ошибки запросов? если влетели на мемори лимит, то это должно быть видно где-то? вроде в query_log нету
SC
в квери логе всё
SC
мб можно в text_log посмотреть (это лог самого КХ), но эта таблица по-умолчанию выключена
VN
в квери логе всё
спасибо. Что-то сразу тормознул
VN
select top 100 extract(exception, 'Exception: (.*?):') as _exception, *
from system.query_log where exception_code = 241VN
сработало
АА
так
а просто
clickhouse+native это драйвер https://github.com/mymarilyn/clickhouse-driverа просто
clickhouse это другой, http драйвер, ну кривой он видимо, зачем он вам?видимо нативный протокол на сервере не открыт. спасибо
АА
Issue с такой же проблемой на github: https://github.com/xzkostyan/clickhouse-sqlalchemy/issues/10. Но вообще вам правильно сказали. Используйте
clickhouse+nativeдревний issue. спасибо
2021 January 09
n🐈
а подскажите почему
говорит мне unknown function sum ?
select sum(users) summa, case when (retention > 180) then '>180d' ELSE '<180d' END AS ret from default.mau group by summa,ret;
говорит мне unknown function sum ?
n🐈
хочу получить две суммы - у кого retention больше 180 и у кого меньше
DT
а подскажите почему
говорит мне unknown function sum ?
select sum(users) summa, case when (retention > 180) then '>180d' ELSE '<180d' END AS ret from default.mau group by summa,ret;
говорит мне unknown function sum ?
Ну а как делать GROUP BY по агрегатной функции.
А почему кстати не воспользоваться sumIf(users,retention > 180) и тд
А почему кстати не воспользоваться sumIf(users,retention > 180) и тд
n🐈
а саммультииф есть?)
n🐈
ааа мне просто из group by надо было сумму убрать)
И
ааа мне просто из group by надо было сумму убрать)
Почему не два вложенных запроса ?
n🐈
да все я уже смог, я хотел от груп бай чего-то не того:)