> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-3a82795f.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Google Cloud Storage에서 데이터를 `SELECT`하고 `INSERT`할 수 있는 테이블 형태의 인터페이스를 제공합니다. `Storage Object User` IAM 역할이 필요합니다. # gcs [Google Cloud Storage](https://cloud.google.com/storage/)에서 데이터를 `SELECT`하고 `INSERT`할 수 있는 테이블 형태의 인터페이스를 제공합니다. [`Storage Object User` IAM 역할](https://cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles)이 필요합니다. 이는 [s3 테이블 함수](/ko/reference/functions/table-functions/s3)의 별칭입니다. 클러스터에 여러 레플리카가 있는 경우, GCS에서도 작동하는 [s3Cluster 함수](/ko/reference/functions/table-functions/s3Cluster)를 대신 사용해 삽입을 병렬화할 수 있습니다.
## 구문
```sql theme={null} gcs(url [, NOSIGN | hmac_key, hmac_secret] [,format] [,structure] [,compression_method]) gcs(named_collection[, option=value [,..]]) ``` **GCS** GCS 테이블 함수는 GCS XML API와 HMAC 키를 사용해 Google Cloud Storage와 연동됩니다. endpoint와 HMAC에 대한 자세한 내용은 [Google interoperability docs](https://cloud.google.com/storage/docs/interoperability)를 참조하십시오.
## 인수
| 인수 | 설명 | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `url` | 파일의 버킷 경로입니다. readonly 모드에서는 다음 wildcards를 지원합니다: `*`, `**`, `?`, `{abc,def}`, `{N..M}`. 여기서 `N`, `M`은 숫자이고 `'abc'`, `'def'`는 문자열입니다. | | `NOSIGN` | 이 키워드를 자격 증명 대신 지정하면 모든 요청에 서명하지 않습니다. | | `hmac_key` and `hmac_secret` | 지정된 endpoint와 함께 사용할 자격 증명을 지정하는 키입니다. 선택 사항입니다. | | `format` | 파일의 [포맷](/ko/reference/formats)입니다. | | `structure` | 테이블의 구조입니다. 포맷은 `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`입니다. | | `compression_method` | 이 매개변수는 선택 사항입니다. 지원되는 값은 `none`, `gzip` 또는 `gz`, `brotli` 또는 `br`, `xz` 또는 `LZMA`, `zstd` 또는 `zst`입니다. 기본적으로 파일 확장자를 기준으로 압축 방식을 자동 감지합니다. | **GCS** Google XML API의 endpoint는 JSON API와 다르므로 GCS 경로는 다음 포맷이어야 합니다: ```text theme={null} https://storage.googleapis.com/// ``` ~~[https://storage.cloud.google.com](https://storage.cloud.google.com)~~ 형식은 사용할 수 없습니다. 인수는 [이름이 지정된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)을 사용해 전달할 수도 있습니다. 이 경우 `url`, `format`, `structure`, `compression_method`는 동일하게 동작하며, 몇 가지 추가 매개변수도 지원합니다: | 매개변수 | 설명 | | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `access_key_id` | `hmac_key`입니다. 선택 사항입니다. | | `secret_access_key` | `hmac_secret`입니다. 선택 사항입니다. | | `filename` | 지정하면 `url`에 추가됩니다. | | `use_environment_credentials` | 기본적으로 활성화되어 있으며, 환경 변수 `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`, `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI`, `AWS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN`, `AWS_EC2_METADATA_DISABLED`를 사용해 추가 매개변수를 전달할 수 있습니다. | | `no_sign_request` | 기본적으로 비활성화되어 있습니다. | | `expiration_window_seconds` | 기본값은 120입니다. |
## 반환 값
지정된 파일의 데이터를 읽거나 쓰기 위한, 지정된 구조의 테이블입니다.
## 예시
GCS 파일 `https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/data.csv`의 테이블에서 처음 두 행을 선택하는 예시입니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') LIMIT 2; ``` ```text theme={null} ┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐ │ 1 │ 2 │ 3 │ │ 3 │ 2 │ 1 │ └─────────┴─────────┴─────────┘ ``` `gzip` 압축 방식을 사용하는 파일의 경우도 비슷합니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/data.csv.gz', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32', 'gzip') LIMIT 2; ``` ```text theme={null} ┌─column1─┬─column2─┬─column3─┐ │ 1 │ 2 │ 3 │ │ 3 │ 2 │ 1 │ └─────────┴─────────┴─────────┘ ```
## 사용법
GCS에 다음 URI를 가진 여러 파일이 있다고 가정합니다. * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_1.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_1.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_2.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_2.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_3.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_3.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_4.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/some\_prefix/some\_file\_4.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_1.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_1.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_2.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_2.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_3.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_3.csv\'); * '[https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_4.csv\'](https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/another\_prefix/some\_file\_4.csv\'); 파일명 끝이 1부터 3까지의 숫자인 파일의 행 수를 계산합니다: ```sql theme={null} SELECT count(*) FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/some_file_{1..3}.csv', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') ``` ```text theme={null} ┌─count()─┐ │ 18 │ └─────────┘ ``` 다음 두 디렉터리에 있는 모든 파일의 총 행 수를 계산합니다: ```sql theme={null} SELECT count(*) FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/{some,another}_prefix/*', 'CSV', 'column1 UInt32, column2 UInt32, column3 UInt32') ``` ```text theme={null} ┌─count()─┐ │ 24 │ └─────────┘ ``` 파일 목록에 앞에 0이 붙은 숫자 범위가 포함되어 있으면, 각 자릿수별로 중괄호를 사용하는 구문을 쓰거나 `?`를 사용하십시오. `file-000.csv`, `file-001.csv`, ... , `file-999.csv`라는 이름의 파일에 있는 행 수의 총합을 계산합니다: ```sql theme={null} SELECT count(*) FROM gcs('https://storage.googleapis.com/clickhouse_public_datasets/my-test-bucket-768/big_prefix/file-{000..999}.csv', 'CSV', 'name String, value UInt32'); ``` ```text theme={null} ┌─count()─┐ │ 12 │ └─────────┘ ``` 파일 `test-data.csv.gz`에 데이터를 삽입합니다: ```sql theme={null} INSERT INTO FUNCTION gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') VALUES ('test-data', 1), ('test-data-2', 2); ``` 기존 테이블의 데이터를 파일 `test-data.csv.gz`에 삽입합니다: ```sql theme={null} INSERT INTO FUNCTION gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip') SELECT name, value FROM existing_table; ``` Glob \*\*는 디렉터리를 재귀적으로 순회할 때 사용할 수 있습니다. 아래 예시에서는 `my-test-bucket-768` 디렉터리의 모든 파일을 재귀적으로 가져옵니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/**', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip'); ``` 아래는 `my-test-bucket` 디렉터리 내 모든 폴더에 있는 `test-data.csv.gz` 파일을 재귀적으로 탐색하여 데이터를 가져옵니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM gcs('https://storage.googleapis.com/my-test-bucket-768/**/test-data.csv.gz', 'CSV', 'name String, value UInt32', 'gzip'); ``` 프로덕션 환경에서는 [이름이 지정된 컬렉션](/ko/concepts/features/configuration/server-config/named-collections)을 사용하는 것이 권장됩니다. 다음은 예시입니다: ```sql theme={null} CREATE NAMED COLLECTION creds AS access_key_id = '***', secret_access_key = '***'; SELECT count(*) FROM gcs(creds, url='https://s3-object-url.csv') ```
## 파티션별 쓰기
`GCS` 테이블에 데이터를 삽입할 때 `PARTITION BY` 표현식을 지정하면 각 파티션 값별로 별도의 파일이 생성됩니다. 데이터를 파일별로 분할하면 읽기 작업의 효율을 높이는 데 도움이 됩니다. **예시** 1. 키에 파티션 ID를 사용하면 파일이 각각 따로 생성됩니다: ```sql theme={null} INSERT INTO TABLE FUNCTION gcs('http://bucket.amazonaws.com/my_bucket/file_{_partition_id}.csv', 'CSV', 'a String, b UInt32, c UInt32') PARTITION BY a VALUES ('x', 2, 3), ('x', 4, 5), ('y', 11, 12), ('y', 13, 14), ('z', 21, 22), ('z', 23, 24); ``` 그 결과 데이터는 `file_x.csv`, `file_y.csv`, `file_z.csv`의 3개 파일에 기록됩니다. 2. 버킷 이름에 파티션 ID를 사용하면 파일이 서로 다른 버킷에 생성됩니다: ```sql theme={null} INSERT INTO TABLE FUNCTION gcs('http://bucket.amazonaws.com/my_bucket_{_partition_id}/file.csv', 'CSV', 'a UInt32, b UInt32, c UInt32') PARTITION BY a VALUES (1, 2, 3), (1, 4, 5), (10, 11, 12), (10, 13, 14), (20, 21, 22), (20, 23, 24); ``` 그 결과, 데이터는 서로 다른 3개의 버킷에 있는 `my_bucket_1/file.csv`, `my_bucket_10/file.csv`, `my_bucket_20/file.csv`의 세 파일에 기록됩니다. * [S3 테이블 함수](/ko/reference/functions/table-functions/s3) * [S3 엔진](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/s3)