chdb-sql

chdb-sql 技能概覽

chdb-sql 適合用在什麼情境

當你想在 Python 裡直接使用 ClickHouse SQL，又不想另外跑一個資料庫服務時，就該用 chdb-sql 這個技能。它很適合需要查詢本機檔案、串接外部資料來源，或是在一般 Python 工作流程中，透過 Session 建立有狀態 SQL 管線的分析師與後端開發者。

為什麼它重要

chdb-sql 的主要價值在於更快開始查詢，且基礎架構更少。對於臨時性的檔案分析、重度 SQL 的資料前處理，以及 ClickHouse 語法最合適、但不值得為此架一套持續運作的 ClickHouse 服務的後端工作來說，它都是很強的選擇。

主要差異點

這個技能不只是「在 Python 裡寫 SQL」而已。它涵蓋 chdb.query()、DB-API 風格的連線、有狀態的 session、參數化查詢、ClickHouse 的表函式，例如 file()、s3()、mysql()、postgresql()，以及視窗函式等進階 SQL 能力。相較之下，它不太適合 pandas 風格的轉換；那是另一種更合適的使用情境。

如何使用 chdb-sql 技能

安裝並驗證

先用這個技能套件的 repository 安裝路徑完成安裝，再在實際納入工作流程前先驗證執行環境：

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

verify_install.py 很有用，因為採用失敗通常是環境問題：Python 版本不符、缺少套件，或 Session 路徑壞掉。

先選對 API 再開始

依照這個技能暗示的決策方式來用：一次性查詢用 chdb.query()，多步驟作業用 Session，而當你需要 DB-API 2.0 行為時則用 connection 物件。如果你的目標是「把 CSV、Parquet 檔和 MySQL 表 join 起來」，prompt 就應該直接這樣說，讓技能能選用表函式，避免只給你一個泛用的 SQL 答案。

先讀這些檔案

想最快進入狀況，先看 SKILL.md，再看 references/api-reference.md、references/table-functions.md 和 examples/examples.md。當查詢依賴 ClickHouse 特定語法時，再讀 references/sql-functions.md；同時用 scripts/verify_install.py 確認本機環境符合這個技能的前提。這條路徑比只掃一眼 landing page 更能幫你把 chdb-sql 用到位。

有效的提示詞寫法

一次把資料來源、輸出形狀，以及是否需要狀態保留下來都講清楚。好的輸入例如：

• “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.”

不太好的輸入：

• “Use chdb-sql on this data.”
  這會讓 API 選擇、來源類型，以及結果該是串流、表格式還是有狀態的，都變得太模糊。

chdb-sql 技能 FAQ

chdb-sql 只適合 ClickHouse 專家嗎？

不是。你不需要很深的 ClickHouse 先備知識就能開始，但你需要能清楚說明想要的 SQL 結果。初學者只要講明來源檔案、要哪些欄位，以及輸出格式，通常就能順利使用。

什麼情況下不該用 chdb-sql？

如果你的工作主要是 pandas 優先的資料整理，或者流程依賴完整的伺服器端 ClickHouse 部署，就不要用它。如果任務重點是 DataFrame 變動，應該改走 chdb-datastore，而不是硬套 chdb-sql。

這和一般的 SQL prompt 有什麼不同？

一般的 prompt 通常只會產生一條查詢。當任務需要明確的 API 選擇、表函式語法、session 狀態，或 Python 整合細節時，chdb-sql 會更合適。這也是比起泛用的「寫 SQL」prompt，更應該優先選 chdb-sql 技能的主因。

它對後端開發有用嗎？

有，尤其是後端程式需要對檔案、外部來源或暫時性的分析狀態做快速 SQL 查詢時。當你想把 SQL 驅動的邏輯放進 Python 服務、ETL 工作或內部工具裡，而不想另外架資料庫，這會是很好的選擇。

如何改善 chdb-sql 技能

提供來源、目標與輸出形狀

最好的 chdb-sql 結果，從一個精準的輸入合約開始：資料來源、join 對象、篩選條件，以及最後要什麼格式。舉例來說，應該說「回傳一個包含每日總計的 pandas DataFrame」，而不是只說「分析這個檔案」。如果你需要狀態，請直接講明，讓技能使用 Session，而不是一次性查詢。

補上會影響 SQL 生成的限制條件

請明確說出檔案格式、來源大小、驗證需求，以及查詢是否必須參數化。這些細節會明顯改變實作路徑：

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

注意常見失敗模式

最常見的問題，是你要求的是 DataFrame 風格輸出，卻期待 SQL 語義；反過來也是一樣。另一個常見阻礙，是沒有交代清楚來源格式，導致 chdb-sql 在表函式與輸出格式上不夠精準。如果第一次結果太泛，就用精確的 table name、預期欄位，以及一筆樣本資料或規則來修正。

用具體修正來迭代

在改進第一次產出時，不要只說「更好」。請改成具體要求，例如「把這段改成 Session」、「把日期範圍參數化」、「改成 Pretty 輸出」，或「用 file('...', Parquet)，不要用一般 table name」。這些修改能提升 chdb-sql 指引品質，因為它們直接對準了掌握正確性的工作流程關鍵。