Справочная документация для pg_clickhouse

Полная справочная документация для pg_clickhouse

​

Описание

pg_clickhouse — это расширение PostgreSQL, которое позволяет выполнять удалённые запросы к базам данных ClickHouse, включая [обёртку для внешних данных]. Оно поддерживает PostgreSQL 13 и выше, а также ClickHouse 23 и выше.

​

Начало работы

Проще всего опробовать pg_clickhouse с помощью [Docker-образа], который содержит стандартный Docker-образ PostgreSQL с расширениями pg_clickhouse и re2:

docker run --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
       -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18
docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres

См. руководство, чтобы начать импортировать таблицы ClickHouse и переносить выполнение запросов на сторону ClickHouse.

​

Использование

CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
       OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');
CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (user 'default');
CREATE SCHEMA taxi;
IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

​

Политика версионирования

pg_clickhouse придерживается Semantic Versioning в своих публичных релизах.

• Основная версия увеличивается при изменениях API
• Минорная версия увеличивается при обратно совместимых изменениях SQL
• Патч-версия увеличивается при изменениях, затрагивающих только бинарный файл

После установки PostgreSQL отслеживает два варианта версии:

• Версия библиотеки (определяемая через PG_MODULE_MAGIC в PostgreSQL 18 и выше) включает полную семантическую версию; ее можно увидеть в выводе функции pgch_version() или функции Postgres pg_get_loaded_modules().
• Версия расширения (определяемая в control-файле) включает только основную и минорную версии; ее можно увидеть в таблице pg_catalog.pg_extension, в выводе функции pg_available_extension_versions() и в \dx pg_clickhouse.

На практике это означает, что релиз, в котором увеличивается патч-версия, например с v0.1.0 до v0.1.1, полезен для всех баз данных, в которых загружена v0.1, и для применения обновления не требуется выполнять ALTER EXTENSION.

С другой стороны, релиз, в котором увеличивается минорная или основная версия, будет сопровождаться SQL-скриптами обновления, и все существующие базы данных, содержащие это расширение, должны выполнить ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE, чтобы применить обновление.

​

Справочник по DDL SQL

В следующих SQL-выражениях DDL используется pg_clickhouse.

​

CREATE EXTENSION

Используйте CREATE EXTENSION, чтобы добавить pg_clickhouse в базу данных:

CREATE EXTENSION pg_clickhouse;

Используйте WITH SCHEMA, чтобы установить расширение в определённую схему (рекомендуется):

CREATE SCHEMA ch;
CREATE EXTENSION pg_clickhouse WITH SCHEMA ch;

​

ALTER EXTENSION

Используйте ALTER EXTENSION, чтобы изменить расширение pg_clickhouse. Примеры:

• После установки новой версии pg_clickhouse используйте предложение UPDATE:

  ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE;
  

• Используйте SET SCHEMA, чтобы переместить расширение в новую схему:

  CREATE SCHEMA ch;
  ALTER EXTENSION pg_clickhouse SET SCHEMA ch;
  

​

DROP EXTENSION

Используйте DROP EXTENSION, чтобы удалить pg_clickhouse из базы данных:

DROP EXTENSION pg_clickhouse;

Эта команда завершится ошибкой, если существуют объекты, зависящие от pg_clickhouse. Используйте предложение CASCADE, чтобы удалить и эти объекты:

DROP EXTENSION pg_clickhouse CASCADE;

​

CREATE SERVER

Используйте CREATE SERVER, чтобы создать внешний сервер для подключения к серверу ClickHouse. Пример:

CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
       OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');

Поддерживаются следующие параметры:

• driver: драйвер подключения ClickHouse: “binary” или “http”. Обязательный параметр.
• dbname: база данных ClickHouse, которую следует использовать при подключении. По умолчанию: “default”.
• fetch_size: примерный размер батча в байтах для потоковой передачи по HTTP. Батчи разделяются по границам строк. По умолчанию 50000000 (50 МБ). 0 отключает потоковую передачу и буферизует весь ответ. Внешние таблицы могут переопределять это значение.
• host: имя хоста сервера ClickHouse. По умолчанию “localhost”;
• port: порт сервера ClickHouse, к которому следует подключаться. Значения по умолчанию следующие:
  • 9440, если driver — “binary” и host — хост ClickHouse Cloud
  • 9004, если driver — “binary” и host — не хост ClickHouse Cloud
  • 8443, если driver — “http” и host — хост ClickHouse Cloud
  • 8123, если driver — “http” и host — не хост ClickHouse Cloud

​

ALTER SERVER

Используйте ALTER SERVER, чтобы изменить определение внешнего сервера. Пример:

ALTER SERVER taxi_srv OPTIONS (SET driver 'http');

Параметры такие же, как для CREATE SERVER.

​

DROP SERVER

Используйте DROP SERVER, чтобы удалить внешний сервер:

DROP SERVER taxi_srv;

Эта команда завершится ошибкой, если от сервера зависят другие объекты. Используйте CASCADE, чтобы также удалить эти зависимые объекты:

DROP SERVER taxi_srv CASCADE;

​

CREATE USER MAPPING

Используйте CREATE USER MAPPING, чтобы сопоставить пользователя PostgreSQL с пользователем ClickHouse. Например, чтобы сопоставить текущего пользователя PostgreSQL с удалённым пользователем ClickHouse при подключении через внешний сервер taxi_srv:

CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (user 'demo');

Поддерживаются следующие параметры:

• user: Имя пользователя ClickHouse. По умолчанию — “default”.
• password: Пароль пользователя ClickHouse.

​

ALTER USER MAPPING

Используйте ALTER USER MAPPING, чтобы изменить определение пользовательского сопоставления:

ALTER USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
       OPTIONS (SET user 'default');

Параметры те же, что и для CREATE USER MAPPING.

​

DROP USER MAPPING

Используйте DROP USER MAPPING, чтобы удалить пользовательское сопоставление:

DROP USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv;

​

IMPORT FOREIGN SCHEMA

Используйте IMPORT FOREIGN SCHEMA, чтобы импортировать все таблицы, определённые в базе данных ClickHouse, в схему PostgreSQL как внешние таблицы:

CREATE SCHEMA taxi;
IMPORT FOREIGN SCHEMA demo FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

Используйте LIMIT TO, чтобы ограничить импорт конкретными таблицами:

IMPORT FOREIGN SCHEMA demo LIMIT TO (trips) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

Используйте EXCEPT, чтобы исключить таблицы:

IMPORT FOREIGN SCHEMA demo EXCEPT (users) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;

pg_clickhouse получит список всех таблиц в указанной базе данных ClickHouse («demo» в примерах выше), получит определения столбцов для каждой из них и выполнит команды CREATE FOREIGN TABLE, чтобы создать внешние таблицы. Столбцы будут определены с использованием поддерживаемых типов данных и, там, где это возможно определить, параметров, поддерживаемых CREATE FOREIGN TABLE.

Сохранение регистра импортированных идентификаторов

IMPORT FOREIGN SCHEMA запускает quote_identifier() для имён таблиц и столбцов, которые импортирует, заключая в двойные кавычки идентификаторы с символами в верхнем регистре или пробелами. Поэтому такие имена таблиц и столбцов в запросах PostgreSQL тоже должны быть заключены в двойные кавычки. Имена, состоящие только из символов нижнего регистра и не содержащие пробелов, заключать в кавычки не нужно.

Например, для такой таблицы ClickHouse:

CREATE OR REPLACE TABLE test
(
    id UInt64,
    Name TEXT,
    updatedAt DateTime DEFAULT now()
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY id;

IMPORT FOREIGN SCHEMA создаёт такую внешнюю таблицу:

CREATE TABLE test
(
    id          BIGINT      NOT NULL,
    "Name"      TEXT        NOT NULL,
    "updatedAt" TIMESTAMPTZ NOT NULL
);

Поэтому в запросах нужно соответствующим образом использовать кавычки, например:

SELECT id, "Name", "updatedAt" FROM test;

Чтобы создавать объекты с другими именами или именами только в нижнем регистре (и, следовательно, регистронезависимыми), используйте CREATE FOREIGN TABLE.

​

CREATE FOREIGN TABLE

Используйте CREATE FOREIGN TABLE, чтобы создать внешнюю таблицу, которая может выполнять запросы к данным из базы данных ClickHouse:

CREATE FOREIGN TABLE acts (
    user_id    bigint NOT NULL,
    page_views int,
    duration   smallint,
    sign       smallint
) SERVER taxi_srv OPTIONS(
    table_name 'acts'
    engine 'CollapsingMergeTree'
);

Поддерживаются следующие параметры таблицы:

• database: Имя удалённой базы данных. По умолчанию используется база данных, заданная для внешнего сервера.
• fetch_size: Примерный размер батча в байтах для потоковой передачи по HTTP. Переопределяет значение fetch_size на уровне сервера. По умолчанию — 50000000 (50 МБ). 0 отключает стриминг и буферизует ответ целиком.
• table_name: Имя удалённой таблицы. По умолчанию используется имя, указанное для внешней таблицы.
• engine: [движок таблицы], используемый таблицей ClickHouse. Для CollapsingMergeTree() и AggregatingMergeTree() pg_clickhouse автоматически применяет параметры к функциональным выражениям, выполняемым для таблицы.

Используйте тип данных, соответствующий удалённому типу данных ClickHouse для каждого столбца. Поддерживаются следующие параметры столбцов:

• column_name: Имя столбца на стороне ClickHouse, которое используется вместо имени атрибута PostgreSQL при обратной генерации запросов и операциях вставки. Это полезно для сопоставления имён столбцов PostgreSQL в нижнем регистре без кавычек со столбцами ClickHouse, чувствительными к регистру, например:

  CREATE FOREIGN TABLE hits (
      watchid    bigint   OPTIONS(column_name 'WatchID'),
      javaenable smallint OPTIONS(column_name 'JavaEnable'),
      title      text     OPTIONS(column_name 'Title')
  ) SERVER taxi_srv OPTIONS(table_name 'hits');
  

• AggregateFunction: Имя агрегатной функции, применяемой к столбцу AggregateFunction Type. Сопоставьте тип данных с типом ClickHouse, передаваемым в функцию, и укажите имя агрегатной функции через соответствующий параметр столбца — pg_clickhouse автоматически добавит Merge к агрегатной функции, вычисляющей этот столбец.

  CREATE FOREIGN TABLE test (
      column1 bigint  OPTIONS(AggregateFunction 'uniq'),
      column2 integer OPTIONS(AggregateFunction 'anyIf'),
      column3 bigint  OPTIONS(AggregateFunction 'quantiles(0.5, 0.9)')
  ) SERVER clickhouse_srv;
  

• SimpleAggregateFunction: Имя агрегатной функции, применяемой к столбцу SimpleAggregateFunction Type. Сопоставьте тип данных с типом ClickHouse, передаваемым в функцию, и укажите имя агрегатной функции через соответствующий параметр столбца.

​

ALTER FOREIGN TABLE

Используйте ALTER FOREIGN TABLE для изменения определения внешней таблицы:

ALTER TABLE table ALTER COLUMN b OPTIONS (SET AggregateFunction 'count');

Поддерживаемые параметры таблицы и столбца те же, что и для CREATE FOREIGN TABLE.

​

DROP FOREIGN TABLE

Используйте DROP FOREIGN TABLE для удаления внешней таблицы:

DROP FOREIGN TABLE acts;

Эта команда завершится ошибкой, если от внешней таблицы зависят какие-либо объекты. Чтобы удалить и их, используйте клаузу CASCADE:

DROP FOREIGN TABLE acts CASCADE;

​

Справочник по SQL DML

В приведённых ниже SQL-выражениях DML может использоваться pg_clickhouse. Примеры основаны на следующих таблицах ClickHouse:

CREATE TABLE logs (
    req_id    Int64 NOT NULL,
    start_at   DateTime64(6, 'UTC') NOT NULL,
    duration  Int32 NOT NULL,
    resource  Text  NOT NULL,
    method    Enum8('GET' = 1, 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'CONNECT', 'OPTIONS', 'TRACE', 'PATCH', 'QUERY') NOT NULL,
    node_id   Int64 NOT NULL,
    response  Int32 NOT NULL
) ENGINE = MergeTree
  ORDER BY start_at;

CREATE TABLE nodes (
    node_id Int64 NOT NULL,
    name    Text  NOT NULL,
    region  Text  NOT NULL,
    arch    Text  NOT NULL,
    os      Text  NOT NULL
) ENGINE = MergeTree
  PRIMARY KEY node_id;

​

EXPLAIN

Команда EXPLAIN работает как ожидается, но параметр VERBOSE приводит к выводу запроса ClickHouse “Remote SQL”:

try=# EXPLAIN (VERBOSE)
       SELECT resource, avg(duration) AS average_duration
         FROM logs
        GROUP BY resource;
                                     QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=64)
   Output: resource, (avg(duration))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT resource, avg(duration) FROM "default".logs GROUP BY resource
(4 rows)

Этот запрос передаётся в ClickHouse как удалённый SQL через узел плана “Foreign Scan”.

​

SELECT

Используйте оператор SELECT, чтобы выполнять запросы к таблицам pg_clickhouse так же, как и к любым другим таблицам:

try=# SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
          start_at          | duration |    resource
----------------------------+----------+----------------
 2025-12-05 15:07:32.944188 |      175 | /widgets/totem
(1 row)

pg_clickhouse старается по возможности переносить выполнение запроса в ClickHouse, включая агрегатные функции. Используйте EXPLAIN, чтобы определить, в какой степени применяется pushdown. Например, для приведённого выше запроса всё выполнение переносится в ClickHouse

try=# EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
       SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
                                             QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan on public.logs
   Output: start_at, duration, resource
   Remote SQL: SELECT start_at, duration, resource FROM "default".logs WHERE ((req_id = 4117909262))
(3 rows)

pg_clickhouse также передаёт выполнение JOIN для таблиц, находящихся на одном и том же удалённом сервере:

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       SELECT name, count(*), round(avg(duration))
         FROM logs
         LEFT JOIN nodes on logs.node_id = nodes.node_id
        GROUP BY name;
                                                                                  QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=72) (actual time=3.201..3.221 rows=8.00 loops=1)
   Output: nodes.name, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
   Relations: Aggregate on ((logs) LEFT JOIN (nodes))
   Remote SQL: SELECT r2.name, count(*), round(avg(r1.duration), 0) FROM  "default".logs r1 ALL LEFT JOIN "default".nodes r2 ON (((r1.node_id = r2.node_id))) GROUP BY r2.name
   FDW Time: 0.086 ms
 Planning Time: 0.335 ms
 Execution Time: 3.261 ms
(7 rows)

JOIN с локальной таблицей без тщательной настройки приведет к менее эффективным запросам. В этом примере мы создаем локальную копию таблицы nodes и используем её в JOIN вместо удаленной таблицы:

try=# CREATE TABLE local_nodes AS SELECT * FROM nodes;
SELECT 8

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       SELECT name, count(*), round(avg(duration))
         FROM logs
         LEFT JOIN local_nodes on logs.node_id = local_nodes.node_id
        GROUP BY name;
                                                             QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 HashAggregate  (cost=147.65..150.65 rows=200 width=72) (actual time=6.215..6.235 rows=8.00 loops=1)
   Output: local_nodes.name, count(*), round(avg(logs.duration), 0)
   Group Key: local_nodes.name
   Batches: 1  Memory Usage: 32kB
   Buffers: shared hit=1
   ->  Hash Left Join  (cost=31.02..129.28 rows=2450 width=36) (actual time=2.202..5.125 rows=1000.00 loops=1)
         Output: local_nodes.name, logs.duration
         Hash Cond: (logs.node_id = local_nodes.node_id)
         Buffers: shared hit=1
         ->  Foreign Scan on public.logs  (cost=10.00..20.00 rows=1000 width=12) (actual time=2.089..3.779 rows=1000.00 loops=1)
               Output: logs.req_id, logs.start_at, logs.duration, logs.resource, logs.method, logs.node_id, logs.response
               Remote SQL: SELECT duration, node_id FROM "default".logs
               FDW Time: 1.447 ms
         ->  Hash  (cost=14.90..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.090..0.091 rows=8.00 loops=1)
               Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
               Buffers: shared hit=1
               ->  Seq Scan on public.local_nodes  (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.069..0.073 rows=8.00 loops=1)
                     Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
                     Buffers: shared hit=1
 Planning:
   Buffers: shared hit=14
 Planning Time: 0.551 ms
 Execution Time: 6.589 ms

В этом случае мы можем перенести большую часть агрегации в ClickHouse, выполнив группировку по node_id вместо локального столбца, а затем сделать JOIN с таблицей соответствий:

try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
       WITH remote AS (
           SELECT node_id, count(*), round(avg(duration))
             FROM logs
            GROUP BY node_id
       )
       SELECT name, remote.count, remote.round
         FROM remote
         JOIN local_nodes
           ON remote.node_id = local_nodes.node_id
        ORDER BY name;
                                                          QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=65.68..66.91 rows=490 width=72) (actual time=4.480..4.484 rows=8.00 loops=1)
   Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
   Sort Key: local_nodes.name
   Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
   Buffers: shared hit=4
   ->  Hash Join  (cost=27.60..43.79 rows=490 width=72) (actual time=4.406..4.422 rows=8.00 loops=1)
         Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
         Inner Unique: true
         Hash Cond: (local_nodes.node_id = remote.node_id)
         Buffers: shared hit=1
         ->  Seq Scan on public.local_nodes  (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.010..0.016 rows=8.00 loops=1)
               Output: local_nodes.node_id, local_nodes.name, local_nodes.region, local_nodes.arch, local_nodes.os
               Buffers: shared hit=1
         ->  Hash  (cost=15.10..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.379..4.381 rows=8.00 loops=1)
               Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
               ->  Subquery Scan on remote  (cost=1.00..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.337..4.360 rows=8.00 loops=1)
                     Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
                     ->  Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.330..4.349 rows=8.00 loops=1)
                           Output: logs.node_id, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
                           Relations: Aggregate on (logs)
                           Remote SQL: SELECT node_id, count(*), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs GROUP BY node_id
                           FDW Time: 0.055 ms
 Planning:
   Buffers: shared hit=5
 Planning Time: 0.319 ms
 Execution Time: 4.562 ms

Узел “Foreign Scan” теперь выполняет агрегацию по node_id на стороне источника, сокращая число строк, которые нужно передать обратно в Postgres, с 1000 (всех их) до всего 8 — по одной на каждый узел.

​

PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE

Начиная с v0.1.2, pg_clickhouse поддерживает параметризованные запросы, которые в основном создаются командой PREPARE:

try=# PREPARE avg_durations_between_dates(date, date) AS
       SELECT date(start_at), round(avg(duration)) AS average_duration
         FROM logs
        WHERE date(start_at) BETWEEN $1 AND $2
        GROUP BY date(start_at)
        ORDER BY date(start_at);
PREPARE

Используйте EXECUTE, как обычно, чтобы выполнить подготовленный оператор:

try=# EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
    date    | average_duration
------------+------------------
 2025-12-09 |              190
 2025-12-10 |              194
 2025-12-11 |              197
 2025-12-12 |              190
 2025-12-13 |              195
(5 строк)

Параметризованное выполнение мешает HTTP-драйверу корректно преобразовывать часовые пояса в значениях DateTime в версиях ClickHouse до 25.8, пока [базовая ошибка] не была [исправлена]. Обратите внимание, что PostgreSQL иногда использует параметризованный план запроса даже без PREPARE. Для запросов, где требуется точное преобразование часового пояса, если обновление до 25.8 или более поздней версии невозможно, используйте вместо этого бинарный драйвер.

pg_clickhouse, как обычно, передаёт выполнение агрегаций, что видно в подробном выводе EXPLAIN:

try=# EXPLAIN (VERBOSE) EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
                                                                                                            QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
   Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= '2025-12-09')) AND ((date(start_at) <= '2025-12-13')) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
(4 rows)

Обратите внимание, что были отправлены полные значения даты, а не плейсхолдеры параметров. Это верно для первых пяти запросов, как описано в PostgreSQL [примечаниях к PREPARE]. При шестом выполнении отправляются параметры запроса ClickHouse в стиле {param:type}: параметры:

                                                                                                         QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Foreign Scan  (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
   Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
   Relations: Aggregate on (logs)
   Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= {p1:Date})) AND ((date(start_at) <= {p2:Date})) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
(4 rows)

Используйте DEALLOCATE, чтобы освободить подготовленный оператор:

try=# DEALLOCATE avg_durations_between_dates;
DEALLOCATE

​

INSERT

Используйте команду INSERT, чтобы вставить значения в удалённую таблицу ClickHouse:

try=# INSERT INTO nodes(node_id, name, region, arch, os)
VALUES (9,  'Augustin Gamarra', 'us-west-2', 'amd64', 'Linux')
     , (10, 'Cerisier', 'us-east-2', 'amd64', 'Linux')
     , (11, 'Dewalt', 'use-central-1', 'arm64', 'macOS')
;
INSERT 0 3

​

COPY

Используйте команду COPY, чтобы вставить батч строк в удалённую таблицу ClickHouse:

try=# COPY logs FROM stdin CSV;
4285871863,2025-12-05 11:13:58.360760,206,/widgets,POST,8,401
4020882978,2025-12-05 11:33:48.248450,199,/users/1321945,HEAD,3,200
3231273177,2025-12-05 12:20:42.158575,220,/search,GET,2,201
\.
>> COPY 3

⚠️ Ограничения батч API

В pg_clickhouse пока не реализована поддержка батч-API вставки PostgreSQL FDW. Поэтому COPY сейчас использует команды INSERT для вставки записей. Это будет исправлено в одном из будущих выпусков.

​

LOAD

Используйте LOAD, чтобы загрузить разделяемую библиотеку pg_clickhouse:

try=# LOAD 'pg_clickhouse';
LOAD

Обычно использовать LOAD не требуется, так как Postgres автоматически загрузит pg_clickhouse при первом использовании какой-либо из его возможностей (функций, внешних таблиц и т. д.).

Единственный случай, когда LOAD pg_clickhouse может быть полезен, — если нужно SET параметры pg_clickhouse перед выполнением запросов, которые от них зависят.

​

SET

Используйте SET для задания пользовательских параметров конфигурации pg_clickhouse.

​

pg_clickhouse.session_settings

Параметр pg_clickhouse.session_settings задаёт [настройки ClickHouse], которые будут применяться к последующим запросам. Пример:

SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_use_nulls 1, final 1';

По умолчанию используется join_use_nulls 1, group_by_use_nulls 1, final 1. Установите пустую строку, чтобы использовать настройки сервера ClickHouse.

SET pg_clickhouse.session_settings = '';

Синтаксис — это список пар ключ/значение, разделённых запятыми и одним или несколькими пробелами. Ключи должны соответствовать [настройкам ClickHouse]. Экранируйте пробелы, запятые и обратные слеши в значениях с помощью обратного слеша:

SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_algorithm grace_hash\,hash';

Или используйте значения в одинарных кавычках, чтобы не экранировать пробелы и запятые; также можно использовать dollar quoting, чтобы не приходилось ставить двойные кавычки:

SET pg_clickhouse.session_settings = $$join_algorithm 'grace_hash,hash'$$;

Если для вас важна читаемость и нужно задать много параметров, используйте несколько строк, например:

SET pg_clickhouse.session_settings TO $$
    connect_timeout 2,
    count_distinct_implementation uniq,
    final 1,
    group_by_use_nulls 1,
    join_algorithm 'prefer_partial_merge',
    join_use_nulls 1,
    log_queries_min_type QUERY_FINISH,
    max_block_size 32768,
    max_execution_time 45,
    max_result_rows 1024,
    metrics_perf_events_list 'this,that',
    network_compression_method ZSTD,
    poll_interval 5,
    totals_mode after_having_auto
$$;

Некоторые настройки будут игнорироваться, если они могут помешать работе самого pg_clickhouse. К ним относятся:

• date_time_output_format: HTTP-драйвер требует, чтобы значение было “iso”
• format_tsv_null_representation: HTTP-драйвер требует значение по умолчанию
• output_format_tsv_crlf_end_of_line HTTP-драйвер требует значение по умолчанию

В остальных случаях pg_clickhouse не проверяет настройки, а передаёт их в ClickHouse для каждого запроса. Таким образом, он поддерживает все настройки каждой версии ClickHouse.

Обратите внимание, что pg_clickhouse должен быть загружен до задания pg_clickhouse.session_settings; либо используйте [предварительную загрузку разделяемой библиотеки], либо просто используйте один из объектов расширения, чтобы гарантировать его загрузку.

​

pg_clickhouse.pushdown_regex

Параметр pg_clickhouse.pushdown_regex определяет, будет ли pg_clickhouse выполнять pushdown функций и операторов регулярных выражений. По умолчанию это поведение включено; установите для этого параметра значение false, чтобы отключить его:

SET pg_clickhouse.pushdown_regex = 'false';

См. Регулярные выражения для получения подробной информации.

​

ALTER ROLE

Используйте команду SET в ALTER ROLE для предварительной загрузки pg_clickhouse и/или задания его параметров для определённых ролей:

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET session_preload_libraries = pg_clickhouse;
ALTER ROLE

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET pg_clickhouse.session_settings = 'final 1';
ALTER ROLE

Используйте команду RESET в ALTER ROLE, чтобы сбросить предварительную загрузку pg_clickhouse и/или параметры:

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET session_preload_libraries;
ALTER ROLE

try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET pg_clickhouse.session_settings;
ALTER ROLE

​

Предварительная загрузка

Если pg_clickhouse нужен почти для каждого подключения к Postgres, рассмотрите [предварительную загрузку разделяемой библиотеки], чтобы он загружался автоматически:

​

session_preload_libraries

Загружает разделяемую библиотеку при каждом новом подключении к PostgreSQL:

session_preload_libraries = pg_clickhouse

Позволяет использовать обновления без перезапуска сервера: достаточно переподключиться. Также может быть задано для отдельных пользователей или ролей через ALTER ROLE.

​

shared_preload_libraries

Загружает разделяемую библиотеку в родительский процесс PostgreSQL при запуске:

shared_preload_libraries = pg_clickhouse

Полезно для экономии памяти и снижения накладных расходов на загрузку для каждого сеанса, но при обновлении библиотеки требуется перезапуск кластера.

​

Типы данных

pg_clickhouse сопоставляет следующие типы данных ClickHouse с типами данных PostgreSQL. IMPORT FOREIGN SCHEMA использует первый тип, указанный для столбца PostgreSQL, при импорте столбцов; дополнительные типы могут использоваться в командах CREATE FOREIGN TABLE:

ClickHouse	PostgreSQL	Примечания
Bool	boolean
Date	date
Date32	date
DateTime	timestamptz
Decimal	numeric
Float32	real
Float64	double precision
IPv4	inet
IPv6	inet
Int16	smallint
Int32	integer
Int64	bigint
Int8	smallint
JSON	jsonb, json
String	text, bytea
UInt16	integer
UInt32	bigint
UInt64	bigint	Ошибка при значениях > BIGINT max
UInt8	smallint
UUID	uuid

Ниже приведены дополнительные примечания и подробности.

​

BYTEA

ClickHouse не предоставляет эквивалента типа PostgreSQL BYTEA, однако позволяет хранить произвольные байты в типе String. В общем случае строки ClickHouse следует сопоставлять с типом PostgreSQL TEXT, но при работе с бинарными данными используйте тип BYTEA. Пример:

-- Создание таблицы ClickHouse со столбцами типа String.
SELECT clickhouse_raw_query($$
    CREATE TABLE bytes (
        c1 Int8, c2 String, c3 String
    ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (c1);
$$);

-- Создание внешней таблицы со столбцами типа BYTEA.
CREATE FOREIGN TABLE bytes (
    c1 int,
    c2 BYTEA,
    c3 BYTEA
) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );

-- Вставка бинарных данных во внешнюю таблицу.
INSERT INTO bytes
SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
  FROM generate_series(1, 4) n;

-- Просмотр результатов.
SELECT * FROM bytes;

Этот последний запрос SELECT выведет:

c1 |                             c2                             |                 c3
----+------------------------------------------------------------+------------------------------------
  1 | \x1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | \xae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | \x5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | \x23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
  3 | \x53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | \x7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | \x4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | \x8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 rows)

Обратите внимание: если в столбцах ClickHouse есть нулевые байты, внешняя таблица, использующая столбцы TEXT, не будет выводить корректные значения:

-- Создать внешнюю таблицу со столбцами TEXT.
CREATE FOREIGN TABLE texts (
    c1 int,
    c2 TEXT,
    c3 TEXT
) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );

-- Закодировать бинарные данные в шестнадцатеричном формате.
SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;

Вывод:

c1 |                          encode                          |              encode
----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
  1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b
  3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331                         | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 rows)

Обратите внимание, что строки два и три содержат усечённые значения. Это объясняется тем, что PostgreSQL использует строки, завершающиеся нулевым байтом, и не поддерживает нулевые байты внутри строк.

Попытка вставить бинарные значения в столбцы TEXT завершится успешно и будет работать как ожидается:

-- Вставка через текстовые столбцы:
TRUNCATE texts;
INSERT INTO texts
SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
  FROM generate_series(1, 4) n;

-- Просмотр данных.
SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;

Текстовые столбцы будут корректными:

 c1 |                          encode                          |              encode
----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
  1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
  2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
  3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
  4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
(4 строки)

Но если читать их как BYTEA, этого не произойдёт:

# SELECT * FROM bytes;
 c1 |                                                           c2                                                           |                                   c3
----+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------
  1 | \x5c783162663766306363383231643331313738363136613535613865306335323637373733353339376364646536663431353361396664336437 | \x5c786165336232386364653032353432663831616363653837383332343534333064
  2 | \x5c783566366539653132636438353932373132653633383031366634623161326537333233306565343064623439386330663062316463383431 | \x5c783233653763366361636238333833663837386164303933623030323764373262
  3 | \x5c783533616332633166613833633866363436303366653935363864383833333331303037643632383164653333306134623565373238663965 | \x5c783765393639313332666336353631343862393762366132656538626338336331
  4 | \x5c783465336332653463623735343261343531373361386461633933396464633462633735323032653334326562633736396230663564613266 | \x5c783865663330663434633635343830643132623635306162366232623034323435
(4 строки)

Как правило, столбцы TEXT следует использовать только для закодированных строк, а столбцы BYTEA — только для двоичных данных; никогда не используйте их взаимозаменяемо.

​

Справочник по Function и операторам

​

Функции

Эти функции служат интерфейсом для выполнения запросов к базе данных ClickHouse.

​

clickhouse_raw_query

SELECT clickhouse_raw_query(
    'CREATE TABLE t1 (x String) ENGINE = Memory',
    'host=localhost port=8123'
);

Подключается к сервису ClickHouse через его HTTP-интерфейс, выполняет один запрос и отключается. Необязательный второй аргумент задает строку подключения, которая по умолчанию имеет значение host=localhost port=8123. Поддерживаемые параметры подключения:

• host: хост для подключения; обязателен.
• port: HTTP-порт для подключения; по умолчанию 8123, если только host не является хостом ClickHouse Cloud, в этом случае по умолчанию используется 8443
• dbname: имя базы данных для подключения.
• username: имя пользователя для подключения; по умолчанию default
• password: пароль, используемый для аутентификации; по умолчанию пароль отсутствует

По умолчанию ни одна роль не имеет доступа EXECUTE к этой функции; предоставляйте доступ через GRANT только тем ролям, которым действительно нужно выполнять ad-hoc запросы ClickHouse, например выделенной роли администратора ClickHouse:

Полезно для запросов, которые не возвращают записей, но запросы, которые все же возвращают значения, будут возвращены как одно текстовое значение:

SELECT clickhouse_raw_query(
    'SELECT schema_name, schema_owner from information_schema.schemata',
    'host=localhost port=8123'
);

      clickhouse_raw_query
---------------------------------
 INFORMATION_SCHEMA      default+
 default default                +
 git     default                +
 information_schema      default+
 system  default                +

(1 row)

​

Pushdown-функции

pg_clickhouse поддерживает pushdown для части встроенных функций PostgreSQL, используемых в условных секциях (HAVING и WHERE). Это подмножество сопоставляется со следующими эквивалентами в ClickHouse:

• abs: abs
• factorial: factorial
• mod (int2/int4/int8/numeric): взятие по модулю
• pow & power (float8/numeric): pow
• round: round
• sin, cos, tan, atan, atan2, sinh, cosh, tanh, asinh, degrees, radians, pi: математические функции ClickHouse с теми же именами. Для asin, acos, atanh, acosh pushdown не поддерживается: PG выдаёт ошибку для входных данных вне допустимого диапазона, тогда как CH возвращает NaN.
• date_part:
  • date_part('day'): toDayOfMonth
  • date_part('doy'): toDayOfYear
  • date_part('dow'): toDayOfWeek
  • date_part('year'): toYear
  • date_part('month'): toMonth
  • date_part('hour'): toHour
  • date_part('minute'): toMinute
  • date_part('second'): toSecond
  • date_part('quarter'): toQuarter
  • date_part('isoyear'): toISOYear
  • date_part('week'): toISOYear
  • date_part('epoch'): toISOYear
• date_trunc:
  • date_trunc('week'): toMonday
  • date_trunc('second'): toStartOfSecond
  • date_trunc('minute'): toStartOfMinute
  • date_trunc('hour'): toStartOfHour
  • date_trunc('day'): toStartOfDay
  • date_trunc('month'): toStartOfMonth
  • date_trunc('quarter'): toStartOfQuarter
  • date_trunc('year'): toStartOfYear
• extract(field FROM source): те же соответствия, что и для date_part
• date(timestamp) & date(timestamptz): toDate (при обратном разборе — псевдоним CH date)
• array_position: indexOf
• array_cat: arrayConcat
• array_append: arrayPushBack
• array_prepend: arrayPushFront
• array_remove: arrayRemove
• array_length & cardinality: длина
• array_to_string: arrayStringConcat
• string_to_array: splitByString
• split_part: splitByString + индексация массива
• trim_array: arrayResize
• array_fill: arrayWithConstant
• array_reverse: arrayReverse
• array_shuffle: arrayShuffle
• array_sample: arrayRandomSample
• array_sort: arraySort / arrayReverseSort
• btrim: trimBoth
• ltrim: ltrim
• rtrim: rtrim
• concat_ws: concatWithSeparator
• lower(text): lowerUTF8
• upper(text): upperUTF8
• substring(text, ...) & substr(text, ...): substringUTF8
• substring(bytea, ...) & substr(bytea, ...): substring
• length(text): lengthUTF8
• length(bytea) & octet_length: length
• reverse(text): reverseUTF8
• reverse(bytea): reverse
• strpos: positionUTF8
• regexp_like: match
• regexp_replace: replaceRegexpOne или replaceRegexpOne, если указан флаг g
• regexp_split_to_array: splitByRegexp
• md5: MD5
• json_extract_path_text: синтаксис подстолбцов
• json_extract_path: toJSONString + синтаксис подстолбцов
• jsonb_extract_path_text: синтаксис обращения к подстолбцам
• jsonb_extract_path: toJSONString + синтаксис подстолбцов
• bit_count(bytea): bitCount
• to_timestamp(float8): fromUnixTimestamp
• to_char(timestamp[tz], fmt): formatDateTime когда fmt — строковая константа, для каждого ключевого слова которой есть точный эквивалент в ClickHouse. Поддерживаемые ключевые слова см. в разделе to_char() в примечаниях по совместимости. В противном случае функция выполняется локально в PostgreSQL.
• statement_timestamp, transaction_timestamp, & clock_timestamp: nowInBlock64 (nowInBlock64(9, $session_timezone))
• CURRENT_DATE: now и toDate (toDate(now($session_timezone)))
• now, CURRENT_TIMESTAMP, & LOCALTIMESTAMP: now64 (now64(9, $session_timezone))
• CURRENT_TIMESTAMP(n) & LOCALTIMESTAMP(n): now64 (now64(n, $session_timezone))
• CURRENT_DATABASE: Передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.
• CURRENT_SCHEMA: Передаётся как значение, возвращаемое функцией PostgreSQL.
• CURRENT_CATALOG: Передаётся как значение из функции PostgreSQL.
• CURRENT_USER: Передаётся в виде значения из функции PostgreSQL.
• USER: Передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.
• CURRENT_ROLE: Передаётся как значение из функции PostgreSQL.
• SESSION_USER: Передаётся в качестве значения из функции PostgreSQL.

​

Операторы pushdown

• Срез массива (arr[L:U]): arraySlice
• @> (массив содержит): hasAll
• <@ (массив содержится в): hasAll
• && (пересечение массивов): hasAny
• ~ (совпадение с регулярным выражением): match
• !~ (отсутствие совпадения с регулярным выражением): match
• ~* (регистронезависимое совпадение с регулярным выражением): match
• !~* (регистронезависимое отсутствие совпадения с регулярным выражением): match
• ->> (извлечение элемента JSON/JSONB в виде текста): синтаксис подстолбцов
• -> (извлечение из JSON/JSONB): toJSONString + синтаксис подстолбцов

​

Пользовательские функции

Эти пользовательские функции, созданные в pg_clickhouse, обеспечивают pushdown внешних запросов для некоторых функций ClickHouse, у которых нет эквивалентов в PostgreSQL. Если какую-либо из этих функций не удастся выполнить через pushdown, будет сгенерировано исключение.

• dictGet

​

Pushdown расширений

pg_clickhouse распознаёт функции из некоторых основных и сторонних расширений и выполняет их pushdown в соответствующие эквиваленты ClickHouse.

​

re2

Все функции re2 extension проталкиваются в ClickHouse один к одному:

• re2match → match
• re2extract → extract
• re2extractall → extractAll
• re2regexpextract → regexpExtract
• re2extractgroups → extractGroups
• re2replaceregexpone → replaceRegexpOne
• re2replaceregexpall → replaceRegexpAll
• re2countmatches → countMatches
• re2countmatchescaseinsensitive → countMatchesCaseInsensitive
• re2multimatchany → multiMatchAny
• re2multimatchanyindex → multiMatchAnyIndex
• re2multimatchallindices → multiMatchAllIndices

​

intarray

Одна функция intarray проталкивается в ClickHouse:

• idx → indexOf

​

fuzzystrmatch

В ClickHouse проталкиваются две функции fuzzystrmatch:

• soundex: soundex
• levenshtein (2-arg): editDistanceUTF8

​

Приведения типов с pushdown

pg_clickhouse выполняет pushdown приведений типов, таких как CAST(x AS bigint), для совместимых типов данных. Для несовместимых типов pushdown завершится ошибкой; если x в этом примере имеет тип ClickHouse UInt64, ClickHouse откажется приводить это значение.

Чтобы выполнять pushdown приведений к несовместимым типам данных, pg_clickhouse предоставляет следующие функции. Они сгенерируют исключение в PostgreSQL, если pushdown не был выполнен.

• toUInt8
• toUInt16
• toUInt32
• toUInt64
• toUInt128

​

Агрегатные функции с pushdown

Для этих агрегатных функций PostgreSQL поддерживается pushdown в ClickHouse.

• array_agg
• avg
• bit_and
• bit_or
• bit_xor
• bool_and / every
• bool_or
• count
• min
• max
• string_agg
• sum

​

Пользовательские агрегатные функции

Эти пользовательские агрегатные функции, созданные в pg_clickhouse, обеспечивают pushdown внешних запросов для некоторых агрегатных функций ClickHouse, у которых нет эквивалентов в PostgreSQL. Если для любой из этих функций pushdown невозможен, будет сгенерировано исключение.

• argMax
• argMin
• uniq
• uniqCombined
• uniqCombined64
• uniqExact
• uniqHLL12
• uniqTheta
• quantile
• quantileExact

​

Pushdown агрегатных функций ordered set

Эти [агрегатные функции ordered set] сопоставляются с [параметрическими агрегатными функциями] ClickHouse: их прямой аргумент передаётся как параметр, а выражения ORDER BY — как аргументы. Например, этот запрос PostgreSQL:

SELECT percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY a) FROM t1;

Преобразуется в следующий запрос к ClickHouse:

SELECT quantile(0.25)(a) FROM t1;

Обратите внимание, что нестандартные суффиксы ORDER BY — DESC и NULLS FIRST — не поддерживаются и приводят к ошибке.

• percentile_cont(double): quantile
• quantile(double): quantile
• quantileExact(double): quantileExact

​

Оконные функции с pushdown

Для этих [оконных функций] PostgreSQL поддерживается pushdown в ClickHouse с секциями OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...), включая спецификации рамки окна там, где это применимо.

• row_number
• rank
• dense_rank
• ntile
• cume_dist
• percent_rank
• lead
• lag
• first_value
• last_value
• nth_value
• min / max (с секцией OVER)

Функции ранжирования (row_number, rank, dense_rank, ntile, cume_dist, percent_rank) при pushdown опускают секцию рамки окна, поскольку ClickHouse не поддерживает спецификации рамки окна для этих функций.

​

Примечания по совместимости

​

Регулярные выражения

Хотя pg_clickhouse выполняет pushdown регулярных выражений в эквивалентные выражения ClickHouse, когда pg_clickhouse.pushdown_regex имеет значение true (по умолчанию), и старается обеспечить базовый уровень совместимости, важно учитывать различия между ними и то, как pg_clickhouse их обрабатывает.

• PostgreSQL поддерживает POSIX Regular Expressions, а ClickHouse — RE2 Regular Expressions. Учитывайте различия в поведении: используйте RE2, когда регулярное выражение будет вычисляться в ClickHouse (например, в clause WHERE), и POSIX, когда оно будет вычисляться в Postgres (например, в clause SELECT).

• pg_clickhouse выполняет pushdown [Regex flags] из Postgres, добавляя их в начало регулярного выражения ClickHouse внутри (?). Например:

  regexp_like(val, '^VAL\d', 'i')
  

  Превращается в

  match(val, concat('(?i-s)', '^VAL\\d'))
  

  Обратите внимание на добавление -s; это приводит поведение в соответствие с регулярными выражениями Postgres, отключая s, который в ClickHouse включён по умолчанию. pg_clickhouse не добавляет -s, если флаги в вызове функции Postgres включают s. К сожалению, из-за этого нарушается совместимость некоторых регулярных выражений в Postgres 24 и более ранних версиях.

• Единственные флаги, которые поддерживаются обеими системами и, следовательно, могут использоваться при вычислении в ClickHouse:

  • i: регистронезависимый
  • m: многострочный режим:
  • s: позволяет . совпадать с \n
  • p: частичное сопоставление с учётом символов новой строки (обрабатывается так же, как s)
  • t: строгий синтаксис (используется по умолчанию, удаляется pg_clickhouse)

  RE2 поддерживает только эти флаги; не используйте никакие другие Postgres flags

• Любые другие флаги, переданные функциям регулярных выражений, приведут к тому, что функция не будет отправлена в ClickHouse.

• Исключение — regexp_replace(), которая также поддерживает флаг g. Когда задан g, pg_clickhouse использует replaceRegexpAll() вместо replaceRegexpOne() и удаляет этот флаг перед добавлением остальных флагов в начало.

• Аргумент замены в Postgres regexp_replace() поддерживает \& для ссылки на всё совпадение, тогда как в ClickHouse для этого используется \0. Обязательно используйте \0, когда функция выполняет pushdown в ClickHouse.

Чтобы полностью избежать неоднозначности, рассмотрите возможность настройки pg_clickhouse.pushdown_regex, чтобы предотвратить pushdown регулярных выражений Postgres в ClickHouse, и использование re2 extension, для которого pg_clickhouse поддерживает direct pushdown совместимых с ClickHouse регулярных выражений RE2.

​

to_char()

PostgreSQL to_char() для timestamp и timestamp with time zone проталкивается в ClickHouse formatDateTime только тогда, когда аргумент формата представляет собой строковую константу, отличную от NULL, и для каждого ключевого слова PostgreSQL в ней есть побайтно идентичный эквивалент в ClickHouse. Если формат задаётся динамически (не Const) или содержит неподдерживаемое ключевое слово либо модификатор, вычисление выполняется локально в PostgreSQL — pushdown никогда не используется с частичным переводом, поэтому вывод остаётся совместимым с PG.

Формы to_char() с двумя аргументами для numeric, interval и других типов, не относящихся к timestamp, никогда не проталкиваются; ClickHouse formatDateTime только форматирует значения даты и времени.

​

Соответствия ключевых слов

PostgreSQL	ClickHouse	Значение
YYYY, yyyy	%Y	4-значный год
YY, yy	%y	2-значный год
MM, mm	%m	месяц с ведущим нулём (01–12)
DD, dd	%d	день месяца с ведущим нулём (01–31)
DDD, ddd	%j	день года с ведущими нулями (001–366)
HH24, hh24	%H	час в 24-часовом формате с ведущим нулём (00–23)
HH, hh, HH12, hh12	%I	час в 12-часовом формате с ведущим нулём (01–12)
MI, mi	%i	минуты с ведущим нулём (00–59)
SS, ss	%S	секунды с ведущим нулём (00–59)
Q, q	%Q	квартал (1–4)
Mon	%b	сокращённое название месяца, напр., Oct
Dy	%a	сокращённое название дня недели, напр., Mon
AM, PM	%p	индикатор времени суток, всегда в верхнем регистре

​

Текст в кавычках и литералы

Текст в "..." передаётся дословно, при этом любой символ % удваивается до %%, чтобы экранировать префикс спецификатора ClickHouse. \" вне кавычек также передаётся как литеральный ". Внутри "..." обратная косая черта экранирует только "; остальные последовательности с обратной косой чертой рассматриваются как литеральный текст.

​

Авторы

David E. Wheeler

​

Авторские права

Авторские права (c) 2025-2026, ClickHouse