chdb-sql

chdb-sql skill の概要

chdb-sql は何に使うか

chdb-sql は、別のデータベースサーバーを立ち上げずに Python の中で ClickHouse SQL を使いたいときに使う skill です。ローカルファイルをクエリしたい人、外部データソースを結合したい人、あるいは Session を使って状態を持つ SQL パイプラインを、普段どおりの Python ワークフローのまま組みたいアナリストやバックエンド開発者に向いています。

重要な理由

chdb-sql skill の主な価値は、クエリまでの速さと、必要なインフラを減らせることにあります。アドホックなファイル分析、SQL 中心のデータ前処理、そして ClickHouse の構文が適切だが常設の ClickHouse サービスまでは不要、というバックエンド開発タスクにとても相性が良い skill です。

主要な差別化ポイント

この skill は単なる「Python で SQL」ではありません。chdb.query()、DB-API スタイルの接続、状態を持つセッション、パラメータ付きクエリ、file()、s3()、mysql()、postgresql() のような ClickHouse の table function、さらに window function などの高度な SQL 機能までカバーします。pandas 風の変換処理にはあまり向いておらず、そこは別の適性です。

chdb-sql skill の使い方

インストールして動作確認する

skill パッケージはリポジトリのインストールパスを使って追加し、そのあと本番のワークフローで使う前に runtime を確認してください:

npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql
python scripts/verify_install.py

verify スクリプトが役立つのは、導入時の問題が環境起因であることが多いからです。たとえば Python のバージョン、package の不足、あるいは Session のパス不良などです。

まずは適切な API を選ぶ

skill が想定している判断軸に沿って使うのがポイントです。chdb.query() は単発クエリ向き、Session は複数ステップの処理向き、DB-API 2.0 の挙動が必要なら connection object を使います。目的が「CSV、Parquet、MySQL テーブルを結合したい」なら、そのことを明示してください。そうすれば skill は table function を選び、曖昧な SQL の一般論に逃げずに済みます。

先に読むべきファイル

最短で全体像をつかむなら、まず SKILL.md、次に references/api-reference.md、references/table-functions.md、examples/examples.md を読みます。クエリが ClickHouse 固有の構文に依存するなら references/sql-functions.md も確認し、ローカル環境が skill の前提に合っているかは scripts/verify_install.py で確かめてください。この順でたどるほうが、トップページだけを見るより chdb-sql の使い方がずっと掴みやすくなります。

効くプロンプトの書き方

データソース、出力形状、状態を持つ必要があるかを 1 回の依頼でまとめて伝えてください。良い入力例は次のとおりです:

• “Use chdb-sql to query sales.parquet, group by region, and return a DataFrame with revenue totals.”
• “Use chdb-sql for Backend Development: join orders.csv with mysql() data, filter by date, and keep it as a reusable Session.”
• “Write a parametrized chdb.query() example for a date range and country filter.”

弱い入力例:

• “Use chdb-sql on this data.”
  これでは、API の選び方、ソースの種類、結果をストリーミングにするのか表形式にするのか、あるいは状態を持たせるのかが曖昧すぎます。

chdb-sql skill の FAQ

chdb-sql は ClickHouse 上級者だけのものですか？

いいえ。最初から ClickHouse の深い知識は必要ありませんが、SQL の結果を明確に指定する力は必要です。初心者でも、ソースファイル、欲しい列、出力形式をはっきり書ければ十分うまく使えます。

どんなときに chdb-sql を使わないほうがいいですか？

pandas を先に考えるデータ整形や、フルのサーバー側 ClickHouse デプロイに依存するワークフローには使わないでください。主な作業が DataFrame の変形なら、chdb-sql を無理に当てはめるのではなく、chdb-datastore の方を使うべきです。

通常の SQL プロンプトと何が違いますか？

通常のプロンプトだと、単一のクエリだけが返ってくることが多いです。chdb-sql が強いのは、具体的な API の選択、table function の構文、セッション状態、Python との統合などが必要なタスクです。そこが、一般的な「SQL を書いて」という prompt より chdb-sql skill を選ぶ理由です。

バックエンド開発にも役立ちますか？

はい。特に、ファイル、外部ソース、あるいは一時的な分析状態に対して高速に SQL を使いたいバックエンドコードでは効果的です。別のデータベースを立ち上げずに、Python サービス、ETL ジョブ、社内ツールの中で SQL ベースのロジックを動かしたい場合に向いています。

chdb-sql skill を改善するには

ソース、目的、出力形状を明確にする

chdb-sql で良い結果を得るには、入力の契約を最初から具体化するのがコツです。データソース、結合相手、フィルタ、最終的な形式をはっきり伝えてください。たとえば “analyze the file” ではなく、“return a pandas DataFrame with daily totals” のように言います。状態が必要なら、その点も明示して Session を使うようにしてください。一発クエリにされてしまうのを防げます。

SQL 生成に影響する制約を含める

ファイル形式、ソースサイズ、認証の要否、クエリをパラメータ化する必要があるかを伝えてください。こうした情報は実装経路を大きく変えます:

• local Parquet/CSV/JSON → file()
• cloud objects → s3() or gcs()
• relational source → mysql() or postgresql()
• repeated steps → Session

よくある失敗パターンに注意する

もっとも多いのは、DataFrame 風の出力を求めながら SQL の意味論を期待してしまう、またはその逆です。もう一つよくある詰まりどころは、正確なソース形式を省略してしまうことです。その場合、chdb-sql はどの table function と出力形式を選ぶべきかを絞り込みにくくなります。最初の結果が一般的すぎるなら、正確なテーブル名、期待する列、サンプル 1 行、あるいは適用したいルールを追加して絞り込んでください。

具体的な修正で反復する

最初の案を改善するときは、ただ “better” と頼むのではなく、変更点を明確に指定してください。たとえば “convert this to Session,” “parameterize the date range,” “switch to Pretty output,” “use file('...', Parquet) instead of a plain table name.” のようにです。こうした修正は、正しさを左右するワークフローの該当箇所に直接効くため、chdb-sql のガイド品質を高めます。