DataStore ファクトリーメソッド

DataStore は、ローカルファイル、データベース、クラウドストレージ、データレイクなど、さまざまなデータソースからインスタンスを生成するための 20 種類以上のファクトリーメソッドを提供します。

ユニバーサル URI インターフェイス

uri() メソッドは、ソースの種類を自動判別する、推奨される汎用的なエントリポイントです。

from chdb.datastore import DataStore

# Local files
ds = DataStore.uri("data.csv")
ds = DataStore.uri("/path/to/data.parquet")

# Cloud storage
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?nosign=true")
ds = DataStore.uri("https://example.com/data.csv")

# Databases
ds = DataStore.uri("mysql://user:pass@host:3306/db/table")
ds = DataStore.uri("postgresql://user:pass@host:5432/db/table")

URI 構文リファレンス

ソースタイプ	URI 形式	例
ローカルファイル	`path/to/file`	`data.csv`, `/abs/path/data.parquet`
S3	`s3://bucket/path`	`s3://mybucket/data.parquet?nosign=true`
GCS	`gs://bucket/path`	`gs://mybucket/data.csv`
Azure	`az://container/path`	`az://mycontainer/data.parquet`
HTTP/HTTPS	`https://url`	`https://example.com/data.csv`
MySQL	`mysql://user:pass@host:port/db/table`	`mysql://root:pass@localhost:3306/mydb/users`
PostgreSQL	`postgresql://user:pass@host:port/db/table`	`postgresql://postgres:pass@localhost:5432/mydb/users`
SQLite	`sqlite:///path?table=name`	`sqlite:///data.db?table=users`
ClickHouse	`clickhouse://host:port/db/table`	`clickhouse://localhost:9000/default/hits`

ファイルソース

`from_file`

ローカルまたはリモートのファイルから、フォーマットを自動判別して DataStore を作成します。

DataStore.from_file(path, format=None, compression=None, **kwargs)

パラメータ:

パラメータ	型	デフォルト	説明
`path`	str	required	ファイルパス（ローカルまたは URL）
`format`	str	`None`	ファイル形式（None の場合は自動検出）
`compression`	str	`None`	圧縮形式（None の場合は自動検出）

サポートされている形式: CSV, TSV, Parquet, JSON, JSONLines, ORC, Avro, Arrow

例:

from chdb.datastore import DataStore

# Auto-detect format from extension
ds = DataStore.from_file("data.csv")
ds = DataStore.from_file("data.parquet")
ds = DataStore.from_file("data.json")

# Explicit format
ds = DataStore.from_file("data.txt", format="CSV")

# With compression
ds = DataStore.from_file("data.csv.gz", compression="gzip")

Pandas互換の読み込み関数

from chdb import datastore as pd

# CSV files
ds = pd.read_csv("data.csv")
ds = pd.read_csv("data.csv", sep=";", header=0, nrows=1000)

# Parquet files (recommended for large datasets)
ds = pd.read_parquet("data.parquet")
ds = pd.read_parquet("data.parquet", columns=['col1', 'col2'])

# JSON files
ds = pd.read_json("data.json")
ds = pd.read_json("data.jsonl", lines=True)

# Excel files
ds = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

Cloud ストレージ

`from_s3`

Amazon S3 から DataStore を作成します。

DataStore.from_s3(url, access_key_id=None, secret_access_key=None, format=None, **kwargs)

パラメータ:

パラメータ	型	デフォルト	説明
`url`	str	required	S3 URL（s3://bucket/path）
`access_key_id`	str	`None`	AWS アクセスキー ID
`secret_access_key`	str	`None`	AWS シークレットアクセスキー
`format`	str	`None`	ファイル形式（自動検出）

例:

from chdb.datastore import DataStore

# Anonymous access (public bucket)
ds = DataStore.from_s3("s3://bucket/data.parquet")

# With credentials
ds = DataStore.from_s3(
    "s3://bucket/data.parquet",
    access_key_id="AKIAIOSFODNN7EXAMPLE",
    secret_access_key="wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY"
)

# Using URI with query parameters
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?nosign=true")
ds = DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet?access_key_id=KEY&secret_access_key=SECRET")

`from_gcs`

Google Cloud Storage から DataStore を作成します。

DataStore.from_gcs(url, credentials_path=None, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_gcs("gs://bucket/data.parquet")
ds = DataStore.from_gcs("gs://bucket/data.parquet", credentials_path="/path/to/creds.json")

`from_azure`

Azure Blob Storage から DataStore を作成します。

DataStore.from_azure(url, account_name=None, account_key=None, **kwargs)

例：

ds = DataStore.from_azure(
    "az://container/data.parquet",
    account_name="myaccount",
    account_key="mykey"
)

`from_hdfs`

HDFS から DataStore を作成します。

DataStore.from_hdfs(url, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_hdfs("hdfs://namenode:8020/path/data.parquet")

`from_url`

HTTP/HTTPS の URL から DataStore を作成します。

DataStore.from_url(url, format=None, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_url("https://example.com/data.csv")
ds = DataStore.from_url("https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/data.parquet")

データベース

`from_mysql`

MySQL データベースから DataStore を作成します。

DataStore.from_mysql(host, database, table, user, password, port=3306, **kwargs)

パラメーター:

パラメーター	型	デフォルト	説明
`host`	str	必須	MySQL ホスト名
`database`	str	必須	データベース名
`table`	str	必須	テーブル名
`user`	str	必須	ユーザー名
`password`	str	必須	パスワード
`port`	int	`3306`	ポート番号

使用例:

ds = DataStore.from_mysql(
    host="localhost",
    database="mydb",
    table="users",
    user="root",
    password="password"
)

# Using URI
ds = DataStore.uri("mysql://root:password@localhost:3306/mydb/users")

`from_postgresql`

PostgreSQL データベースから DataStore を作成します。

DataStore.from_postgresql(host, database, table, user, password, port=5432, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_postgresql(
    host="localhost",
    database="mydb",
    table="users",
    user="postgres",
    password="password"
)

# Using URI
ds = DataStore.uri("postgresql://postgres:password@localhost:5432/mydb/users")

`from_clickhouse`

ClickHouse サーバーから DataStore を作成します。

DataStore.from_clickhouse(host, database, table, user=None, password=None, port=9000, **kwargs)

例：

ds = DataStore.from_clickhouse(
    host="localhost",
    database="default",
    table="hits",
    user="default",
    password=""
)

# Connection-level mode (explore databases)
ds = DataStore.from_clickhouse(
    host="analytics.company.com",
    user="analyst",
    password="secret"
)
ds.databases()                  # List databases
ds.tables("production")         # List tables
result = ds.sql("SELECT * FROM production.users LIMIT 10")

`from_mongodb`

MongoDB から DataStore を作成します。

DataStore.from_mongodb(uri, database, collection, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_mongodb(
    uri="mongodb://localhost:27017",
    database="mydb",
    collection="users"
)

`from_sqlite`

SQLite データベースから DataStore を作成します。

DataStore.from_sqlite(database_path, table, **kwargs)

例:

ds = DataStore.from_sqlite("data.db", table="users")

# Using URI
ds = DataStore.uri("sqlite:///data.db?table=users")

データレイク

`from_iceberg`

Apache Iceberg テーブルから DataStore を作成します。

DataStore.from_iceberg(path, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_iceberg("/path/to/iceberg_table")
ds = DataStore.uri("iceberg://catalog/namespace/table")

`from_delta`

Delta Lake のテーブルから DataStore を作成します。

DataStore.from_delta(path, **kwargs)

例:

ds = DataStore.from_delta("/path/to/delta_table")
ds = DataStore.uri("deltalake:///path/to/delta_table")

`from_hudi`

Apache Hudi テーブルから DataStore を作成します。

DataStore.from_hudi(path, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_hudi("/path/to/hudi_table")
ds = DataStore.uri("hudi:///path/to/hudi_table")

インメモリソース

`from_df` / `from_dataframe`

pandas DataFrame から DataStore を作成します。

DataStore.from_df(df, name=None)
DataStore.from_dataframe(df, name=None)  # alias

使用例:

import pandas
from chdb.datastore import DataStore

pdf = pandas.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})
ds = DataStore.from_df(pdf)

`DataFrame` コンストラクタ

pandas 風のコンストラクタを使用して DataStore を作成します。

from chdb import datastore as pd

# From dictionary
ds = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 30]
})

# From pandas DataFrame
import pandas
pdf = pandas.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
ds = pd.DataFrame(pdf)

特殊なデータソース

`from_numbers`

連番の数値を生成する DataStore を作成します（テスト用途に便利です）。

DataStore.from_numbers(count, **kwargs)

使用例:

ds = DataStore.from_numbers(1000000)  # 1M rows with 'number' column
result = ds.filter(ds['number'] % 2 == 0).head(10)  # Even numbers

`from_random`

ランダムデータから DataStore を作成します。

DataStore.from_random(rows, columns, **kwargs)

使用例：

ds = DataStore.from_random(rows=1000, columns=5)

`run_sql`

生の SQL クエリから DataStore を生成します。

DataStore.run_sql(query)

例:

ds = DataStore.run_sql("""
    SELECT number, number * 2 as doubled
    FROM numbers(100)
    WHERE number % 10 = 0
""")

概要表

Method	ソース種別	例
`uri()`	汎用	`DataStore.uri("s3://bucket/data.parquet")`
`from_file()`	ローカル/リモートファイル	`DataStore.from_file("data.csv")`
`read_csv()`	CSVファイル	`pd.read_csv("data.csv")`
`read_parquet()`	Parquetファイル	`pd.read_parquet("data.parquet")`
`from_s3()`	Amazon S3	`DataStore.from_s3("s3://bucket/path")`
`from_gcs()`	Google Cloud Storage	`DataStore.from_gcs("gs://bucket/path")`
`from_azure()`	Azure Blob	`DataStore.from_azure("az://container/path")`
`from_hdfs()`	HDFS	`DataStore.from_hdfs("hdfs://host/path")`
`from_url()`	HTTP/HTTPS	`DataStore.from_url("https://example.com/data.csv")`
`from_mysql()`	MySQL	`DataStore.from_mysql(host, db, table, user, pass)`
`from_postgresql()`	PostgreSQL	`DataStore.from_postgresql(host, db, table, user, pass)`
`from_clickhouse()`	ClickHouse	`DataStore.from_clickhouse(host, db, table)`
`from_mongodb()`	MongoDB	`DataStore.from_mongodb(uri, db, collection)`
`from_sqlite()`	SQLite	`DataStore.from_sqlite("data.db", table)`
`from_iceberg()`	Apache Iceberg	`DataStore.from_iceberg("/path/to/table")`
`from_delta()`	Delta Lake	`DataStore.from_delta("/path/to/table")`
`from_hudi()`	Apache Hudi	`DataStore.from_hudi("/path/to/table")`
`from_df()`	pandas DataFrame	`DataStore.from_df(pandas_df)`
`DataFrame()`	辞書/DataFrame	`pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})`
`from_numbers()`	連番データ	`DataStore.from_numbers(1000000)`
`from_random()`	ランダムデータ	`DataStore.from_random(rows=1000, columns=5)`
`run_sql()`	生のSQL	`DataStore.run_sql("SELECT * FROM ...")`

ユニバーサル URI インターフェイス​

URI 構文リファレンス​

ファイルソース​

from_file​

Pandas互換の読み込み関数​

Cloud ストレージ​

from_s3​

from_gcs​

from_azure​

from_hdfs​

from_url​

データベース​

from_mysql​

from_postgresql​

from_clickhouse​

from_mongodb​

from_sqlite​

データレイク​

from_iceberg​

from_delta​

from_hudi​

インメモリ ソース​

from_df / from_dataframe​

DataFrame コンストラクタ​

特殊なデータソース​

from_numbers​

from_random​

run_sql​

概要表​

ユニバーサル URI インターフェイス

URI 構文リファレンス

ファイルソース

`from_file`

Pandas互換の読み込み関数

Cloud ストレージ

`from_s3`

`from_gcs`

`from_azure`

`from_hdfs`

`from_url`

データベース

`from_mysql`

`from_postgresql`

`from_clickhouse`

`from_mongodb`

`from_sqlite`

データレイク

`from_iceberg`

`from_delta`

`from_hudi`

インメモリソース

`from_df` / `from_dataframe`

`DataFrame` コンストラクタ

特殊なデータソース

`from_numbers`

`from_random`

`run_sql`

概要表