Перейти к основному содержимому
Перейти к основному содержимому

Загрузка JSON

Ниже приведены очень простые примеры загрузки структурированных и полуструктурированных данных в формате JSON. Для более сложного JSON, включая вложенные структуры, см. руководство Проектирование схемы JSON.

Загрузка структурированного JSON​

В этом разделе предполагается, что данные находятся в формате NDJSON (Newline delimited JSON — JSON, где объекты разделены переводами строки), который в ClickHouse известен как JSONEachRow, и хорошо структурированы, то есть имена и типы столбцов фиксированы. Формат NDJSON является предпочтительным для загрузки JSON из‑за своей компактности и эффективного использования места, но поддерживаются и другие форматы как для ввода, так и вывода.

Рассмотрим следующий пример JSON, представляющий строку из набора данных Python PyPI:

{
  "date": "2022-11-15",
  "country_code": "ES",
  "project": "clickhouse-connect",
  "type": "bdist_wheel",
  "installer": "pip",
  "python_minor": "3.9",
  "system": "Linux",
  "version": "0.3.0"
}

Чтобы загрузить этот JSON-объект в ClickHouse, необходимо определить схему таблицы.

В этом простом случае наша структура статична, имена столбцов известны, а их типы чётко определены.

Хотя ClickHouse и поддерживает полуструктурированные данные через тип JSON, где имена ключей и их типы могут быть динамическими, здесь в этом нет необходимости.

Предпочитайте статические схемы, когда это возможно

В случаях, когда ваши столбцы имеют фиксированные имена и типы, и не ожидается появление новых столбцов, в продуктивной среде всегда следует предпочитать статически определённую схему.

Тип JSON предпочтителен для очень динамичных данных, где имена и типы столбцов часто меняются. Этот тип также полезен для прототипирования и исследования данных.

Простая схема для этого показана ниже, где ключи JSON сопоставляются с именами столбцов:

CREATE TABLE pypi (
  `date` Date,
  `country_code` String,
  `project` String,
  `type` String,
  `installer` String,
  `python_minor` String,
  `system` String,
  `version` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (project, date)
Ключи сортировки

Здесь мы выбрали ключ сортировки с помощью оператора ORDER BY. Дополнительные сведения о ключах сортировки и о том, как их выбирать, см. здесь.

ClickHouse может загружать JSON-данные в нескольких форматах, автоматически определяя тип по расширению и содержимому. Мы можем читать JSON-файлы для указанной выше таблицы с помощью функции S3:

SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz')
LIMIT 1
┌───────date─┬─country_code─┬─project────────────┬─type────────┬─installer────┬─python_minor─┬─system─┬─version─┐
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8 │
└────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┴────────┴─────────┘

1 row in set. Elapsed: 1.232 sec.

Обратите внимание, что нам не нужно явно указывать формат файла. Вместо этого мы используем glob‑шаблон, чтобы прочитать все файлы *.json.gz в бакете. ClickHouse автоматически определяет, что формат — JSONEachRow (ndjson), по расширению и содержимому файла. Формат можно указать вручную в параметрах функции на случай, если ClickHouse не сможет определить его автоматически.

SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', JSONEachRow)
Сжатые файлы

Указанные выше файлы также сжаты. ClickHouse автоматически определяет и обрабатывает их.

Чтобы загрузить строки из этих файлов, мы можем использовать INSERT INTO SELECT:

INSERT INTO pypi SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz')
Ok.

0 rows in set. Elapsed: 10.445 sec. Processed 19.49 million rows, 35.71 MB (1.87 million rows/s., 3.42 MB/s.)

SELECT * FROM pypi LIMIT 2

┌───────date─┬─country_code─┬─project────────────┬─type──┬─installer────┬─python_minor─┬─system─┬─version─┐
│ 2022-05-26 │ CN           │ clickhouse-connect │ sdist │ bandersnatch │              │        │ 0.0.7 │
│ 2022-05-26 │ CN           │ clickhouse-connect │ sdist │ bandersnatch │              │        │ 0.0.7 │
└────────────┴──────────────┴────────────────────┴───────┴──────────────┴──────────────┴────────┴─────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.005 sec. Processed 8.19 thousand rows, 908.03 KB (1.63 million rows/s., 180.38 MB/s.)

Строки также можно загружать непосредственно в запросе с помощью предложения FORMAT, например:

INSERT INTO pypi
FORMAT JSONEachRow
{"date":"2022-11-15","country_code":"CN","project":"clickhouse-connect","type":"bdist_wheel","installer":"bandersnatch","python_minor":"","system":"","version":"0.2.8"}

В этих примерах предполагается использование формата JSONEachRow. Также поддерживаются другие распространённые форматы JSON, примеры их загрузки приведены здесь.

Загрузка полуструктурированного JSON​

В нашем предыдущем примере загружался JSON, который был статичным, с заранее известными именами ключей и типами. На практике так бывает не всегда — ключи могут добавляться, а их типы меняться. Это типично для сценариев, таких как данные обсервабилити.

ClickHouse обрабатывает такие случаи с помощью специального типа JSON.

Рассмотрим следующий пример из расширенной версии вышеупомянутого набора данных Python PyPI dataset. Здесь мы добавили произвольный столбец tags со случайными парами ключ–значение.

{
  "date": "2022-09-22",
  "country_code": "IN",
  "project": "clickhouse-connect",
  "type": "bdist_wheel",
  "installer": "bandersnatch",
  "python_minor": "",
  "system": "",
  "version": "0.2.8",
  "tags": {
    "5gTux": "f3to*PMvaTYZsz!*rtzX1",
    "nD8CV": "value"
  }
}

Столбец tags здесь непредсказуем и поэтому его невозможно смоделировать в схеме данных. Чтобы загрузить эти данные, мы можем использовать нашу предыдущую схему, но добавить дополнительный столбец tags типа JSON:

SET enable_json_type = 1;

CREATE TABLE pypi_with_tags
(
    `date` Date,
    `country_code` String,
    `project` String,
    `type` String,
    `installer` String,
    `python_minor` String,
    `system` String,
    `version` String,
    `tags` JSON
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (project, date);

Заполним таблицу тем же способом, что и исходный набор данных:

INSERT INTO pypi_with_tags SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/pypi_with_tags/sample.json.gz')

INSERT INTO pypi_with_tags SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/pypi_with_tags/sample.json.gz')

Ok.

0 rows in set. Elapsed: 255.679 sec. Processed 1.00 million rows, 29.00 MB (3.91 thousand rows/s., 113.43 KB/s.)
Peak memory usage: 2.00 GiB.

SELECT *
FROM pypi_with_tags
LIMIT 2

┌───────date─┬─country_code─┬─project────────────┬─type──┬─installer────┬─python_minor─┬─system─┬─version─┬─tags─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2022-05-26 │ CN           │ clickhouse-connect │ sdist │ bandersnatch │              │        │ 0.0.7 │ {"nsBM":"5194603446944555691"}                           │
│ 2022-05-26 │ CN           │ clickhouse-connect │ sdist │ bandersnatch │              │        │ 0.0.7 │ {"4zD5MYQz4JkP1QqsJIS":"0","name":"8881321089124243208"} │
└────────────┴──────────────┴────────────────────┴───────┴──────────────┴──────────────┴────────┴─────────┴──────────────────────────────────────────────────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.149 sec.

Обратите внимание на разницу в производительности при загрузке данных. Для JSON-столбца при вставке требуется определение типов, а также дополнительное место для хранения, если есть столбцы, содержащие значения более чем одного типа. Хотя тип JSON можно настроить (см. Проектирование схемы JSON) так, чтобы его производительность была сопоставима с явным объявлением столбцов, по умолчанию он намеренно остаётся гибким. Однако эта гибкость имеет свою цену.

Когда использовать тип JSON​

Используйте тип JSON, когда ваши данные:

  • Имеют непредсказуемые ключи, которые могут меняться со временем.
  • Содержат значения с различными типами (например, путь может иногда содержать строку, а иногда число).
  • Требуют гибкости схемы, когда строгая типизация невозможна.

Если структура ваших данных известна и стабильна, необходимость в типе JSON возникает редко, даже если ваши данные находятся в формате JSON. В частности, если ваши данные имеют:

  • Плоскую структуру с известными ключами: используйте стандартные типы столбцов, например String.
  • Предсказуемую вложенность: используйте типы Tuple, Array или Nested для таких структур.
  • Предсказуемую структуру с различающимися типами значений: рассмотрите вместо этого использование типов Dynamic или Variant.

Вы также можете комбинировать подходы, как мы сделали в приведённом выше примере, используя статические столбцы для предсказуемых ключей верхнего уровня и один JSON-столбец для динамической части данных.