Npy

Entrada	Salida	Alias
✔	✔

Descripción

El formato Npy está diseñado para cargar un Array de NumPy desde un archivo .npy en ClickHouse. El formato de archivo de NumPy es un formato binario que se utiliza para almacenar Arrays de datos numéricos de forma eficiente. Durante la importación, ClickHouse trata la dimensión de nivel superior como un Array de filas con una sola columna. La siguiente tabla muestra los tipos de datos Npy compatibles y el tipo correspondiente en ClickHouse:

Correspondencia entre tipos de datos

Tipo de dato Npy (`INSERT`)	Tipo de dato de ClickHouse	Tipo de dato Npy (`SELECT`)
`i1`	Int8	`i1`
`i2`	Int16	`i2`
`i4`	Int32	`i4`
`i8`	Int64	`i8`
`u1`, `b1`	UInt8	`u1`
`u2`	UInt16	`u2`
`u4`	UInt32	`u4`
`u8`	UInt64	`u8`
`f2`, `f4`	Float32	`f4`
`f8`	Float64	`f8`
`S`, `U`	String	`S`
	FixedString	`S`

Ejemplo de uso

Guardar un array en formato .npy con Python

import numpy as np
arr = np.array([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
np.save('example_array.npy', arr)

Leer un archivo NumPy en ClickHouse

Query

SELECT *
FROM file('example_array.npy', Npy)

Response

┌─array─────────┐
│ [[1],[2],[3]] │
│ [[4],[5],[6]] │
└───────────────┘

Selección de datos

Puede seleccionar datos de una tabla de ClickHouse y guardarlos en un archivo en formato Npy con el siguiente comando de clickhouse-client:

$ clickhouse-client --query="SELECT {column} FROM {some_table} FORMAT Npy" > {filename.npy}

SQL Reference

Descripción

Correspondencia entre tipos de datos

Ejemplo de uso

Guardar un array en formato .npy con Python

Leer un archivo NumPy en ClickHouse

Selección de datos

Configuración del formato

​Descripción

​Correspondencia entre tipos de datos

​Ejemplo de uso

​Guardar un array en formato .npy con Python

​Leer un archivo NumPy en ClickHouse

​Selección de datos

​Configuración del formato

Descripción

Correspondencia entre tipos de datos

Ejemplo de uso

Guardar un array en formato .npy con Python

Leer un archivo NumPy en ClickHouse

Selección de datos

Configuración del formato