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@@ -23165,6 +24358,19 @@
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+ }
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}
}
diff --git a/i18n/jp/code.json b/i18n/jp/code.json
index 74b4afa66a5..1e7cfdc6688 100644
--- a/i18n/jp/code.json
+++ b/i18n/jp/code.json
@@ -68,8 +68,8 @@
"description": "検索ページ上の検索フィールド用の ARIA ラベル"
},
"theme.SearchPage.algoliaLabel": {
- "message": "Algolia を使って検索",
- "description": "Algolia メンションの ARIA ラベル"
+ "message": "Algolia 提供の検索",
+ "description": "Algoliaメンション用のARIAラベル"
},
"theme.SearchPage.noResultsText": {
"message": "結果が見つかりません",
@@ -84,60 +84,60 @@
"description": "ブログサイドバーの「最近の投稿」用 ARIA ラベル"
},
"theme.DocSidebarItem.toggleCollapsedCategoryAriaLabel": {
- "message": "「{label}」の展開／折りたたみを切り替える",
- "description": "折りたたみ式サイドバーカテゴリの切り替え用 ARIA ラベル"
+ "message": "折りたたみ式サイドバーのカテゴリ「{label}」を開閉する",
+ "description": "折りたたみ式サイドバーカテゴリを切り替えるためのARIAラベル"
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"theme.NavBar.navAriaLabel": {
- "message": "ナビゲーション",
+ "message": "メイン",
"description": "メインナビゲーションの ARIA ラベル"
},
"theme.navbar.mobileLanguageDropdown.label": {
- "message": "その他の言語",
+ "message": "言語",
"description": "モバイル向け言語切り替えドロップダウンのラベル"
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"theme.blog.post.readMore": {
- "message": "詳細を見る",
- "description": "ブログ記事の抜粋部分に表示される、記事全文へのリンク用ラベル"
+ "message": "詳細はこちら",
+ "description": "ブログ記事の抜粋に表示され、記事全文へのリンクとして使われるラベル"
},
"theme.blog.post.readMoreLabel": {
- "message": "{title} の詳細を確認する",
- "description": "抜粋からブログ記事の全文へのリンクに使用する ARIA ラベル"
+ "message": "{title} の詳細はこちら",
+ "description": "抜粋からブログ記事全文へのリンクに使用する ARIA ラベル"
},
"theme.blog.post.readingTime.plurals": {
- "message": "読了時間：約 {readingTime} 分",
- "description": "「{readingTime} 分で読了」というテキストの複数形に対応したラベルです。ご利用の言語でサポートされている複数形の形を、可能な限り多く使用してください（\"|\" で区切ります）。詳しくは https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照してください。"
+ "message": "1分で読めます|{readingTime}分で読めます",
+ "description": "「{readingTime} 分で読める」というラベルの複数形用文字列。使用する言語がサポートしている複数形の種類に応じて（\"|\" で区切って）指定してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
},
"theme.docs.breadcrumbs.home": {
"message": "ホーム",
- "description": "パンくずリスト内のホームリンク用ARIAラベル"
+ "description": "パンくずリスト内のホームページ項目の ARIA ラベル"
},
"theme.docs.sidebar.navAriaLabel": {
"message": "ドキュメントのサイドバー",
"description": "サイドバー ナビゲーションの ARIA ラベル"
},
"theme.docs.sidebar.collapseButtonTitle": {
- "message": "サイドバーを閉じる",
- "description": "ドキュメントサイドバーの折りたたみボタン用の title 属性"
+ "message": "サイドバーを折りたたむ",
+ "description": "ドキュメントサイドバーの折りたたみボタンの title 属性"
},
"theme.docs.sidebar.collapseButtonAriaLabel": {
- "message": "サイドバーを閉じる",
+ "message": "サイドバーを折りたたむ",
"description": "ドキュメントサイドバーの折りたたみボタンの title 属性"
},
"theme.docs.sidebar.closeSidebarButtonAriaLabel": {
- "message": "ナビゲーションを閉じる",
- "description": "モバイルサイドバーの閉じるボタン用のARIAラベル"
+ "message": "ナビゲーションバーを閉じる",
+ "description": "モバイルサイドバーの閉じるボタンの ARIA ラベル"
},
"theme.navbar.mobileSidebarSecondaryMenu.backButtonLabel": {
"message": "← メインメニューへ戻る",
- "description": "モバイルナビバーのサイドバー内にあるセカンダリメニュー（通常はドキュメントサイドバーの表示に使用）からメインメニューに戻るための「戻る」ボタンのラベル"
+ "description": "モバイルナビバー内のサイドバーにあるセカンダリメニュー（主にドキュメントサイドバーの表示に使用）で、メインメニューに戻るための「戻る」ボタンのラベル"
},
"theme.ErrorPageContent.title": {
- "message": "エラーが発生しました",
- "description": "ページがクラッシュしたときに表示される代替ページのタイトル"
+ "message": "このページでエラーが発生しました。",
+ "description": "ページがクラッシュしたときに表示されるフォールバックページのタイトル"
},
"theme.BackToTopButton.buttonAriaLabel": {
- "message": "ページの先頭へ戻る",
- "description": "「先頭に戻る」ボタンの ARIA ラベル"
+ "message": "ページの先頭に戻る",
+ "description": "「ページの先頭に戻る」ボタンの ARIA ラベル"
},
"theme.blog.title": {
"message": "ナレッジベース",
@@ -145,283 +145,282 @@
},
"theme.blog.archive.title": {
"message": "アーカイブ",
- "description": "ブログアーカイブページのページタイトルとヒーロータイトル"
+ "description": "ブログアーカイブページのページタイトルとヒーローセクションのタイトル"
},
"theme.blog.archive.description": {
"message": "アーカイブ",
- "description": "ブログアーカイブページ用のページおよびヒーローの説明文"
+ "description": "ブログアーカイブページのページおよびヒーローの説明文"
},
"theme.blog.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ブログ記事一覧ナビゲーション",
- "description": "ブログページネーション用の ARIA ラベル"
+ "message": "ブログ一覧ページのナビゲーション",
+ "description": "ブログのページネーションのための ARIA ラベル"
},
"theme.blog.paginator.newerEntries": {
- "message": "新規記事",
- "description": "新しいブログ記事ページ（前のページ）に移動するためのラベル"
+ "message": "新しい投稿",
+ "description": "新しいブログ記事のページ（前のページ）に移動するためのラベル"
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"theme.blog.paginator.olderEntries": {
- "message": "以前の記事",
- "description": "古いブログ記事（次のページ）に移動するためのラベル"
+ "message": "以前のエントリー",
+ "description": "古いブログ記事のページ（次ページ）に移動するためのラベル"
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"theme.blog.post.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ブログ記事ナビゲーション",
- "description": "ブログ記事ページネーション用の ARIA ラベル"
+ "message": "ブログ記事ページ内ナビゲーション",
+ "description": "ブログ記事のページネーションの ARIA ラベル"
},
"theme.blog.post.paginator.newerPost": {
"message": "新しい記事",
- "description": "前後のブログ記事に移動するボタンのラベル"
+ "description": "新しい／前のブログ記事に移動するためのボタンラベル"
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"theme.blog.post.paginator.olderPost": {
- "message": "過去の記事",
- "description": "前後のブログ記事に移動するナビゲーションボタンのラベル"
+ "message": "過去の投稿",
+ "description": "前／次のブログ記事へ移動するためのボタンラベル"
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"theme.tags.tagsPageLink": {
"message": "すべてのタグを表示",
- "description": "タグリストページへのリンク用ラベル"
+ "description": "タグ一覧ページへのリンクのラベル"
},
"theme.colorToggle.ariaLabel": {
- "message": "ダークモードを切り替える（現在：{mode}）",
- "description": "ナビゲーションバーのカラーモード切り替えトグル用の ARIA ラベル"
+ "message": "ダーク／ライトモードの切り替え（現在：{mode}）",
+ "description": "ナビバーのカラーモード切り替えボタンの ARIA ラベル"
},
"theme.colorToggle.ariaLabel.mode.dark": {
"message": "ダークモード",
- "description": "ダークモードの名称"
+ "description": "ダークカラーモードの名前"
},
"theme.colorToggle.ariaLabel.mode.light": {
"message": "ライトモード",
- "description": "ライトカラーモード用の名前"
+ "description": "ライトカラーモードの名前"
},
"theme.docs.DocCard.categoryDescription.plurals": {
- "message": "{count} 件",
- "description": "生成されたインデックスでカテゴリカードに表示され、そのカテゴリ内のアイテム数を示すデフォルトの説明文"
+ "message": "1件|{count}件",
+ "description": "生成されたインデックスで、このカテゴリに含まれるアイテム数を説明するカテゴリカードの既定の説明文"
},
"theme.docs.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ドキュメントのページング",
- "description": "ドキュメントのページネーション用 ARIA ラベル"
+ "message": "ドキュメントページ",
+ "description": "ドキュメントのページ送り用 ARIA ラベル"
},
"theme.docs.paginator.previous": {
"message": "前へ",
- "description": "前のドキュメントに移動するためのラベル"
+ "description": "前のドキュメントに移動するためのナビゲーションラベル"
},
"theme.docs.paginator.next": {
"message": "次へ",
"description": "次のドキュメントに移動するためのラベル"
},
"theme.docs.tagDocListPageTitle.nDocsTagged": {
- "message": "{count} 件のタグ付き文書",
- "description": "「{count} docs tagged」の複数形ラベル。使用する言語がサポートしているだけ多くの複数形フォームを \"|\" で区切って指定してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
+ "message": "タグ付けされたドキュメント 1 件|タグ付けされたドキュメント {count} 件",
+ "description": "「{count} docs tagged」というラベルの複数形表現です。対象言語がサポートする限り多くの複数形（「|」で区切って記述）を使用してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
},
"theme.docs.tagDocListPageTitle": {
- "message": "「{tagName}」タグの付いたドキュメント {nDocsTagged} 件",
+ "message": "「{tagName}」のタグが付いた {nDocsTagged}",
"description": "ドキュメントタグのページタイトル"
},
"theme.docs.versions.unreleasedVersionLabel": {
- "message": "これは、{siteTitle} のプレリリース版 {versionLabel} に関するドキュメントです。",
- "description": "ユーザーが未リリース版ドキュメントを閲覧していることを示すラベル"
+ "message": "これは、{siteTitle} {versionLabel} バージョン向けの未公開ドキュメントです。",
+ "description": "ユーザーに、未リリースのドキュメントのバージョンを閲覧中であることを知らせるためのラベル"
},
"theme.docs.versions.unmaintainedVersionLabel": {
- "message": "このドキュメントは {siteTitle} バージョン {versionLabel} 向けのもので、現在は更新されていません。",
- "description": "保守されていないドキュメントのバージョンをユーザーが閲覧しているときに表示されるラベル"
+ "message": "これは、現在はメンテナンスが行われていない {siteTitle} {versionLabel} のドキュメントです。",
+ "description": "ユーザーに、保守されていないドキュメントのバージョンを閲覧していることを知らせるラベル"
},
"theme.docs.versions.latestVersionSuggestionLabel": {
"message": "最新のドキュメントは {latestVersionLink}（{versionLabel}）を参照してください。",
- "description": "ユーザーに対し最新バージョンを確認するよう促すラベル"
+ "description": "ユーザーに最新バージョンの確認を促すためのラベル"
},
"theme.docs.versions.latestVersionLinkLabel": {
"message": "最新バージョン",
- "description": "「最新バージョンを提案」リンクに表示されるラベル"
+ "description": "最新バージョンを提案するリンクに使用されるラベル"
},
"theme.docs.versionBadge.label": {
- "message": "バージョン: {versionLabel}",
- "description": "バージョンラベル"
+ "message": "バージョン: {versionLabel}"
},
"theme.common.editThisPage": {
"message": "このページを編集",
- "description": "現在のページ編集リンクのラベル"
+ "description": "現在のページを編集するリンクのラベル"
},
"theme.common.headingLinkTitle": {
- "message": "{heading} への固定リンク",
- "description": "この見出しへのリンク"
+ "message": "「{heading}」への直接リンク",
+ "description": "見出しへのリンク用タイトル"
},
"theme.lastUpdated.atDate": {
- "message": "{date} に",
- "description": "ページの最終更新日を表示する際に使用されるテキスト"
+ "message": " {date} 時点で",
+ "description": "ページの最終更新日を示す文言"
},
"theme.lastUpdated.byUser": {
- "message": "{user}",
- "description": "ページの最終更新者を示すラベル"
+ "message": " 作成者: {user}",
+ "description": "ページの最終更新者を示す語"
},
"theme.lastUpdated.lastUpdatedAtBy": {
- "message": "最終更新: {atDate}{byUser}",
- "description": "ページの最終更新日時と更新者を示すテキスト"
+ "message": "最終更新{atDate}{byUser}",
+ "description": "ページの最終更新日時と更新者を表示するための文"
},
"theme.tags.tagsListLabel": {
"message": "タグ:",
- "description": "タグリストの横に表示されるラベル"
+ "description": "タグリスト横のラベル"
},
"theme.AnnouncementBar.closeButtonAriaLabel": {
"message": "閉じる",
- "description": "お知らせバーの閉じるボタンの ARIA ラベル"
+ "description": "お知らせバーの閉じるボタン用の ARIA ラベル"
},
"theme.admonition.warning": {
"message": "警告",
- "description": "警告ブロック（:::warning）のデフォルトラベル"
+ "description": "Warning アドモニション（:::warning）に使用されるデフォルトのラベル"
},
"theme.CodeBlock.copied": {
- "message": "コピーしました！",
- "description": "コードブロックの「コピー」ボタンのラベル"
+ "message": "コピー済み",
+ "description": "コードブロック上の「コピーしました」ボタンラベル"
},
"theme.CodeBlock.copyButtonAriaLabel": {
- "message": "コードをコピー",
- "description": "「コードをコピー」ボタンの ARIA ラベル"
+ "message": "コードをクリップボードにコピー",
+ "description": "コードブロックをコピーするボタン用の ARIA ラベル"
},
"theme.CodeBlock.copy": {
"message": "コピー",
- "description": "コードブロックの「コピー」ボタンのラベル"
+ "description": "コードブロック内の「コピー」ボタンのラベル"
},
"theme.CodeBlock.wordWrapToggle": {
"message": "行の折り返しを切り替える",
- "description": "コードブロックの行折り返し切り替えボタンの title 属性"
+ "description": "コードブロックの行の折り返しを切り替えるボタンの title 属性"
},
"theme.DocSidebarItem.expandCategoryAriaLabel": {
- "message": "「{label}」の目次を開く",
+ "message": "「{label}」カテゴリを展開",
"description": "サイドバーのカテゴリを展開するための ARIA ラベル"
},
"theme.DocSidebarItem.collapseCategoryAriaLabel": {
- "message": "{label} の目次を閉じる",
- "description": "サイドバーのカテゴリを折りたたむための ARIA ラベル"
+ "message": "サイドバーの「{label}」カテゴリを折りたたむ",
+ "description": "サイドバーのカテゴリを折りたたむためのARIAラベル"
},
"theme.NotFound.p1": {
- "message": "お探しのページは見つかりませんでした",
+ "message": "お探しのものが見つかりませんでした。",
"description": "404 ページの第1段落"
},
"theme.NotFound.p2": {
- "message": "このページへリンクしているサイトの管理者に、リンクがリンク切れであることをお知らせください。",
- "description": "404ページの第2段落"
+ "message": "元のURLにリンクしていたサイトの管理者に連絡し、そのリンクが切れていることをお知らせください。",
+ "description": "404 ページの 2 番目の段落"
},
"theme.TOCCollapsible.toggleButtonLabel": {
- "message": "このページ内の見出し",
+ "message": "このページの内容",
"description": "折りたたみ式目次コンポーネントのボタンに表示されるラベル"
},
"theme.docs.sidebar.toggleSidebarButtonAriaLabel": {
- "message": "ナビゲーションバーを開く",
- "description": "モバイルナビゲーションのハンバーガーメニューボタンの ARIA ラベル"
+ "message": "ナビゲーションバーの表示を切り替え",
+ "description": "モバイルナビゲーションのハンバーガーメニューボタンに設定する ARIA ラベル"
},
"theme.docs.sidebar.expandButtonTitle": {
"message": "サイドバーを開く",
- "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタン用ARIAラベルとtitle属性"
+ "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタンに使用する ARIA ラベルと title 属性"
},
"theme.docs.sidebar.expandButtonAriaLabel": {
- "message": "サイドバーを開く",
- "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタンで使用される ARIA ラベルと title 属性"
+ "message": "サイドバーを展開",
+ "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタンに使用する ARIA ラベルと title 属性"
},
"theme.SearchBar.label": {
"message": "検索",
"description": "検索ボタンの ARIA ラベルとプレースホルダー"
},
"theme.SearchModal.searchBox.resetButtonTitle": {
- "message": "クリア",
- "description": "検索ボックスのリセットボタンのラベルおよび ARIA ラベル"
+ "message": "クエリをクリア",
+ "description": "検索ボックスのリセットボタン用のラベルと ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.searchBox.cancelButtonText": {
"message": "キャンセル",
"description": "検索ボックスのキャンセルボタンのラベルおよび ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.startScreen.recentSearchesTitle": {
- "message": "最近の検索",
- "description": "最近の検索のタイトル"
+ "message": "最近",
+ "description": "最近の検索の見出し"
},
"theme.SearchModal.startScreen.noRecentSearchesText": {
"message": "最近の検索はありません",
- "description": "最近の検索がない場合に表示されるテキスト"
+ "description": "最近の検索がない場合に表示するテキスト"
},
"theme.SearchModal.startScreen.saveRecentSearchButtonTitle": {
"message": "この検索条件を保存",
- "description": "「最近の検索を保存」ボタンのラベル"
+ "description": "最近の検索を保存するボタンのラベル"
},
"theme.SearchModal.startScreen.removeRecentSearchButtonTitle": {
- "message": "履歴からこの検索を削除",
- "description": "［最近の検索をクリア］ボタンのラベル"
+ "message": "この検索を履歴から削除",
+ "description": "「最近の検索を削除」ボタンのラベル"
},
"theme.SearchModal.startScreen.favoriteSearchesTitle": {
- "message": "保存した検索",
- "description": "お気に入り検索用のタイトル"
+ "message": "お気に入り",
+ "description": "お気に入り検索のタイトル"
},
"theme.SearchModal.startScreen.removeFavoriteSearchButtonTitle": {
- "message": "この検索をお気に入りから削除",
- "description": "「お気に入り検索を削除」ボタンのラベル"
+ "message": "この検索条件をお気に入りから削除",
+ "description": "お気に入り検索を削除するボタンのラベル"
},
"theme.SearchModal.errorScreen.titleText": {
- "message": "検索結果を取得できませんでした",
+ "message": "結果を取得できませんでした",
"description": "検索モーダルのエラー画面用タイトル"
},
"theme.SearchModal.errorScreen.helpText": {
"message": "ネットワーク接続を確認してください。",
- "description": "検索モーダルのエラー画面に表示するヘルプテキスト"
+ "description": "検索モーダルのエラー画面に表示されるヘルプテキスト"
},
"theme.SearchModal.footer.selectText": {
- "message": "選択",
- "description": "Enterキー押下時の動作の説明"
+ "message": "選択する",
+ "description": "Enter キーに割り当てられたアクションの説明テキスト"
},
"theme.SearchModal.footer.selectKeyAriaLabel": {
"message": "Enterキー",
- "description": "選択を確定するための Enter キーボタンの ARIA ラベル"
+ "description": "選択を確定する Enter キー ボタン用の ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.footer.navigateText": {
- "message": "実行",
- "description": "上矢印キーおよび下矢印キーの動作説明テキスト"
+ "message": "移動する",
+ "description": "↑キーおよび↓キーの操作内容を説明するテキスト"
},
"theme.SearchModal.footer.navigateUpKeyAriaLabel": {
- "message": "上矢印キー",
- "description": "ナビゲーション用の上矢印キー ボタンの ARIA ラベル"
+ "message": "上向き矢印",
+ "description": "ナビゲーションを行うための「上向き矢印キー」ボタン用の ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.footer.navigateDownKeyAriaLabel": {
- "message": "下向き矢印キー",
- "description": "ナビゲーションを操作する下向き矢印キー ボタンの ARIA ラベル"
+ "message": "下向きの矢印",
+ "description": "ナビゲーション用の下向き矢印キー ボタンの ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.footer.closeText": {
"message": "閉じる",
- "description": "Esc キー動作の説明"
+ "description": "Escapeキー押下時の動作を説明するテキスト"
},
"theme.SearchModal.footer.closeKeyAriaLabel": {
"message": "Escキー",
- "description": "モーダルを閉じるための Escape キーボタン用の ARIA ラベル"
+ "description": "Escape キーでモーダルを閉じるボタンの ARIA ラベル"
},
"theme.SearchModal.footer.searchByText": {
- "message": "検索",
- "description": "この文章は、検索機能が Algolia によって実現されていることを説明しています。"
+ "message": "検索条件",
+ "description": "このテキストでは、検索が Algolia によって実行されていることを説明しています。"
},
"theme.SearchModal.noResultsScreen.noResultsText": {
- "message": "該当する結果はありません",
- "description": "このテキストは、次の検索に対して結果が見つからなかったことを示しています"
+ "message": "該当する結果がありません",
+ "description": "このテキストは、次の検索に結果がないことを説明しています。"
},
"theme.SearchModal.noResultsScreen.suggestedQueryText": {
- "message": "次の検索を試してください：",
- "description": "以下の検索で結果が見つからなかった場合に表示される、提案検索クエリのテキスト"
+ "message": "検索してみてください",
+ "description": "次の検索で結果が見つからなかった場合に表示する、提案クエリのテキスト"
},
"theme.SearchModal.noResultsScreen.reportMissingResultsText": {
- "message": "もっと良い検索結果はありますか？",
- "description": "ユーザーが一部の結果が抜けていると感じたときに表示されるプロンプト用のテキスト"
+ "message": "このクエリで結果が返るはずだとお考えですか？",
+ "description": "ユーザーが結果が不足していると感じたときの質問文のテキスト"
},
"theme.SearchModal.noResultsScreen.reportMissingResultsLinkText": {
- "message": "レポート",
- "description": "不足している結果を報告するためのリンクのラベル"
+ "message": "ご連絡ください。",
+ "description": "結果が見つからないことを報告するリンク用のテキスト"
},
"theme.SearchModal.placeholder": {
- "message": "ドキュメントを検索",
- "description": "DocSearch ポップアップモーダル内の入力フィールド用プレースホルダーテキスト"
+ "message": "ドキュメント検索",
+ "description": "DocSearch ポップアップモーダルの入力フィールドのプレースホルダー"
},
"theme.blog.post.plurals": {
- "message": "{count} 件",
- "description": "「{count} 件の投稿」に対応する複数形ラベル。言語がサポートする複数形の形をすべて使用し（\"|\" で区切る）、詳細は https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照してください。"
+ "message": "1件の投稿|{count}件の投稿",
+ "description": "「{count} 件の投稿」に対応する複数形ラベルです。使用している言語でサポートされているだけの複数形（\"|\" で区切る）を使用してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
},
"theme.blog.tagTitle": {
- "message": "「{tagName}」タグが付いた投稿が {nPosts} 件あります",
+ "message": "「{tagName}」タグが付いた投稿 {nPosts} 件",
"description": "ブログタグページのタイトル"
},
"theme.blog.author.pageTitle": {
"message": "{authorName} - 投稿 {nPosts}件",
- "description": "ブログ執筆者ページのタイトル"
+ "description": "ブログ著者向けページのタイトル"
},
"theme.blog.authorsList.pageTitle": {
"message": "著者",
@@ -429,35 +428,35 @@
},
"theme.blog.authorsList.viewAll": {
"message": "すべての著者を表示",
- "description": "ブログ執筆者ページへのリンクラベル"
+ "description": "ブログ著者ページへのリンクのラベル"
},
"theme.blog.author.noPosts": {
- "message": "この著者はまだ何も投稿していません。",
- "description": "まだブログ記事を投稿していない著者向けのテキスト"
+ "message": "この著者はまだ投稿を公開していません。",
+ "description": "ブログ記事をまだ投稿していない著者向けのテキスト"
},
"theme.contentVisibility.unlistedBanner.title": {
- "message": "非公開ページ",
+ "message": "非掲載ページ",
"description": "限定公開コンテンツ用バナーのタイトル"
},
"theme.contentVisibility.unlistedBanner.message": {
- "message": "このページは非公開です。検索結果には表示されず、このページへの直接リンクを知っているユーザーのみが閲覧できます。",
- "description": "限定公開コンテンツバナーのメッセージ"
+ "message": "このページは一覧に表示されません。検索エンジンでインデックスされず、直接のリンクを知っているユーザーだけがアクセスできます。",
+ "description": "限定公開コンテンツ用バナー メッセージ"
},
"theme.contentVisibility.draftBanner.title": {
"message": "下書きページ",
- "description": "下書きコンテンツ用バナーのタイトル"
+ "description": "下書きコンテンツのバナータイトル"
},
"theme.contentVisibility.draftBanner.message": {
- "message": "このページはドラフトであり、本番環境で一般公開されているコンテンツには含まれていません。",
- "description": "ドラフトコンテンツのバナーメッセージ"
+ "message": "このページはドラフトです。開発環境でのみ表示され、本番ビルドからは除外されます。",
+ "description": "ドラフトコンテンツバナーのメッセージ"
},
"theme.ErrorPageContent.tryAgain": {
- "message": "再試行してください。",
- "description": "React のエラーバウンダリがエラーを検知した際に、レンダリングを再試行するボタンのラベル"
+ "message": "再試行してください",
+ "description": "React のエラーバウンダリがエラーをキャプチャしたときに、再度レンダリングを試行するためのボタンのラベル"
},
"theme.common.skipToMainContent": {
"message": "メインコンテンツへスキップ",
- "description": "アクセシビリティのために使用される「コンテンツへスキップ」ラベル。キーボードの Tab／Enter による操作で、ユーザーがメインコンテンツへすばやく移動できるようにします"
+ "description": "キーボードの Tab／Enter 操作でメインコンテンツへすばやく移動できるようにする、アクセシビリティ対応の「コンテンツへスキップ」ラベル"
},
"theme.tags.tagsPageTitle": {
"message": "タグ",
@@ -586,20 +585,16 @@
"description": "有用なデータセットとチュートリアル"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Cloud": {
- "message": "クラウド",
- "description": "クラウド"
+ "message": "クラウド"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.description.Cloud": {
- "message": "ClickHouse を最速でデプロイする方法",
- "description": "ClickHouse を最速でデプロイする方法"
+ "message": "ClickHouse を最速でデプロイする方法"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Cloud.Get Started": {
- "message": "はじめに",
- "description": "はじめに"
+ "message": "はじめに"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Cloud.Get Started.description": {
- "message": "今すぐ ClickHouse Cloud を始めましょう",
- "description": "ClickHouse Cloud をすぐに使い始める"
+ "message": "ClickHouse Cloud をすぐに使い始める"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Cloud.Managing Cloud": {
"message": "クラウド管理",
@@ -746,36 +741,28 @@
"description": "ClickHouse の運用・管理に役立つメタデータテーブル"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference": {
- "message": "リファレンス",
- "description": "リファレンス"
+ "message": "リファレンス"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.description.Reference": {
- "message": "ClickHouse 機能のリファレンスドキュメント",
- "description": "ClickHouse 機能リファレンス"
+ "message": "ClickHouse 機能のリファレンスドキュメント"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Introduction": {
- "message": "概要",
- "description": "はじめに"
+ "message": "概要"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Introduction.description": {
- "message": "ClickHouse の構文を学ぶ",
- "description": "ClickHouse の構文を学ぶ"
+ "message": "ClickHouse の構文を学習する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Functions": {
- "message": "関数",
- "description": "関数"
+ "message": "関数"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Functions.description": {
- "message": "データ分析向けの数百種類の組み込み関数",
- "description": "データ分析のための数百の組み込み関数"
+ "message": "データ分析に役立つ数百の組み込み関数"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Engines": {
- "message": "エンジン",
- "description": "エンジン"
+ "message": "エンジン"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Engines.description": {
- "message": "データに最適なテーブルエンジンおよびデータベースエンジンを利用する",
- "description": "データに適したテーブルエンジンとデータベースエンジンを選ぶ"
+ "message": "データに適したテーブルエンジンとデータベースエンジンを選択する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Other Features": {
"message": "追加の機能",
@@ -786,12 +773,10 @@
"description": "ClickHouse のその他の機能を詳しく見る"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations": {
- "message": "連携",
- "description": "連携"
+ "message": "連携"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.description.Integrations": {
- "message": "ClickHouse 用のインテグレーション、クライアント、ドライバー",
- "description": "ClickHouse のインテグレーション、クライアント、およびドライバー"
+ "message": "ClickHouse で利用できるインテグレーション、クライアント、ドライバー"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.All Integrations": {
"message": "すべての連携",
@@ -810,12 +795,10 @@
"description": "お好みのプログラミング言語から ClickHouse を利用する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.ClickPipes": {
- "message": "ClickPipes",
- "description": "ClickPipes"
+ "message": "ClickPipes"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.ClickPipes.description": {
- "message": "ClickHouse へのデータ取り込みを最も簡単に行う方法",
- "description": "ClickHouse にデータを取り込む最も簡単な方法"
+ "message": "ClickHouse へのデータ取り込みを最も簡単に行う方法"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Native Clients & Interfaces": {
"message": "ネイティブクライアントとインターフェース",
@@ -858,20 +841,16 @@
"description": "さまざまな ELT ツールで ClickHouse にデータを取り込む"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB": {
- "message": "chDB",
- "description": "chDB"
+ "message": "chDB"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.description.chDB": {
- "message": "chDB は、ClickHouse の組み込み版です。",
- "description": "chDB は組み込み型 ClickHouse データベースです"
+ "message": "chDB は ClickHouse の組み込み版です"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB.Learn chDB": {
- "message": "chDB について詳しく知る",
- "description": "chDB を学ぶ"
+ "message": "chDB を学ぶ"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB.Learn chDB.description": {
- "message": "chDB の使用方法を学ぶ",
- "description": "chDB を使用する"
+ "message": "chDB の使用方法を学ぶ"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB.Language Integrations": {
"message": "言語インテグレーション",
@@ -882,44 +861,34 @@
"description": "プログラミング言語向けクライアントライブラリを使用して chDB に接続する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB.Guides": {
- "message": "ガイド",
- "description": "ガイド"
+ "message": "ガイド"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.chDB.Guides.description": {
- "message": "chDB の利用ガイド",
- "description": "chDB の利用ガイド"
+ "message": "chDB を活用するためのガイド"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About": {
- "message": "概要",
- "description": "概要"
+ "message": "概要"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.description.About": {
- "message": "ClickHouse の詳細を確認する",
- "description": "ClickHouse についてさらに詳しく知る"
+ "message": "ClickHouse の詳細を確認する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Adopters": {
- "message": "実装例",
- "description": "導入企業"
+ "message": "採用企業"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Adopters.description": {
- "message": "ClickHouse を導入している企業",
- "description": "ClickHouse ユーザー"
+ "message": "ClickHouse 採用企業"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Changelogs": {
- "message": "変更履歴",
- "description": "更新履歴"
+ "message": "変更履歴"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Changelogs.description": {
- "message": "最新の ClickHouse の変更内容を確認",
- "description": "ClickHouse の最近の変更を確認"
+ "message": "ClickHouse の最新の変更内容を表示"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Support": {
- "message": "サポート",
- "description": "サポート"
+ "message": "サポート"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Support.description": {
- "message": "ClickHouse エンジニアによるサポート",
- "description": "ClickHouse エンジニアに相談する"
+ "message": "ClickHouse エンジニアによるサポート"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Development and Contributing": {
"message": "開発と貢献",
@@ -938,408 +907,29 @@
"Report an issue": {
"message": "問題を報告する"
},
- "theme.DocSidebarItem.toggleCollapsedCategoryAriaLabel": {
- "message": "サイドバーの折りたたみカテゴリ「{label}」の表示／非表示を切り替える",
- "description": "折りたたみ式サイドバーカテゴリを切り替えるための ARIA ラベル"
- },
- "theme.NavBar.navAriaLabel": {
- "message": "メイン",
- "description": "メインナビゲーションの ARIA ラベル"
- },
- "theme.navbar.mobileLanguageDropdown.label": {
- "message": "言語",
- "description": "モバイル版の言語切り替えドロップダウンのラベル"
- },
- "theme.NotFound.p1": {
- "message": "お探しの内容が見つかりませんでした。",
- "description": "404 ページの第1段落"
- },
- "theme.NotFound.p2": {
- "message": "元のURLへリンクしていたサイトの管理者に連絡し、そのリンクがリンク切れであることを知らせてください。",
- "description": "404ページの2番目の段落"
- },
- "theme.blog.post.readingTime.plurals": {
- "message": "読了時間1分|読了時間{readingTime}分",
- "description": "「{readingTime} 分で読める」のラベルを複数形にしたものです。あなたの言語がサポートする複数形の形ごとにラベルを用意し、\"|\" で区切って指定してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
- },
- "theme.docs.breadcrumbs.home": {
- "message": "ホームページ",
- "description": "パンくずリスト内のホームページ用の ARIA ラベル"
- },
- "theme.blog.post.readMore": {
- "message": "続きを読む",
- "description": "ブログ記事の抜粋に表示され、完全な記事へのリンクとして使われるラベル"
- },
- "theme.blog.post.readMoreLabel": {
- "message": "{title} について詳しく見る",
- "description": "抜粋からブログ記事の全文へのリンク用の ARIA ラベル"
- },
- "theme.docs.sidebar.collapseButtonTitle": {
- "message": "サイドバーを折りたたむ",
- "description": "ドキュメントサイドバーの折りたたみボタンの title 属性"
- },
- "theme.docs.sidebar.collapseButtonAriaLabel": {
- "message": "サイドバーを閉じる",
- "description": "ドキュメントサイドバーの折りたたみボタンに設定する title 属性"
- },
- "theme.docs.sidebar.navAriaLabel": {
- "message": "ドキュメントのサイドバー",
- "description": "サイドバー ナビゲーションの ARIA ラベル"
- },
- "theme.docs.sidebar.closeSidebarButtonAriaLabel": {
- "message": "ナビゲーションバーを閉じる",
- "description": "モバイルサイドバーの閉じるボタンの ARIA ラベル"
- },
- "theme.navbar.mobileSidebarSecondaryMenu.backButtonLabel": {
- "message": "← メインメニューに戻る",
- "description": "モバイル用ナビバーのサイドバーにあるセカンダリメニュー（主にドキュメントサイドバーの表示に使用）で、メインメニューへ戻るための戻るボタンのラベル"
- },
- "theme.ErrorPageContent.title": {
- "message": "このページでエラーが発生しました。",
- "description": "ページクラッシュ時に表示されるフォールバックページのタイトル"
- },
- "theme.BackToTopButton.buttonAriaLabel": {
- "message": "ページトップに戻る",
- "description": "「ページの先頭に戻る」ボタンのARIAラベル"
- },
- "theme.blog.archive.title": {
- "message": "アーカイブ",
- "description": "ブログアーカイブページのページタイトルおよびヒーロータイトル"
- },
- "theme.blog.archive.description": {
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- },
- "theme.blog.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ブログ一覧ページのナビゲーション",
- "description": "ブログのページネーション用の ARIA ラベル"
- },
- "theme.blog.paginator.newerEntries": {
- "message": "新しい投稿",
- "description": "新しいブログ記事のページ（前のページ）に移動するためのラベル"
- },
- "theme.blog.paginator.olderEntries": {
- "message": "過去のエントリ",
- "description": "古いブログ記事のページ（次のページ）に移動するためのラベル"
- },
- "theme.blog.post.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ブログ記事ページのナビゲーション",
- "description": "ブログ記事のページネーションに使用する ARIA ラベル"
- },
- "theme.blog.post.paginator.newerPost": {
- "message": "新しい記事",
- "description": "新しい／前のブログ記事へ移動するためのボタンラベル"
- },
- "theme.blog.post.paginator.olderPost": {
- "message": "以前の投稿",
- "description": "前/次のブログ記事へ移動するためのボタンラベル"
- },
- "theme.tags.tagsPageLink": {
- "message": "すべてのタグを表示",
- "description": "タグ一覧ページへのリンクのラベル"
- },
- "theme.colorToggle.ariaLabel": {
- "message": "ダークモード／ライトモードを切り替える（現在：{mode}）",
- "description": "ナビゲーションバーのカラーモード切り替えトグル用の ARIA ラベル"
- },
- "theme.colorToggle.ariaLabel.mode.dark": {
- "message": "ダークモード",
- "description": "ダークカラーモードの名称"
- },
- "theme.colorToggle.ariaLabel.mode.light": {
- "message": "ライトモード",
- "description": "ライトカラーモードの名前"
- },
- "theme.docs.DocCard.categoryDescription.plurals": {
- "message": "1 件|{count} 件",
- "description": "自動生成されたインデックスで、このカテゴリに含まれる項目数を示すカテゴリカードの既定の説明文"
- },
- "theme.docs.paginator.navAriaLabel": {
- "message": "ドキュメントページ",
- "description": "ドキュメントページネーション用の ARIA ラベル"
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- "message": "前へ",
- "description": "前のドキュメントに戻るためのラベル"
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- "message": "次へ",
- "description": "次のドキュメントに進むためのラベル"
- },
- "theme.docs.tagDocListPageTitle.nDocsTagged": {
- "message": "1 件のドキュメントにタグ付け済み|{count} 件のドキュメントにタグ付け済み",
- "description": "「{count} docs tagged」というラベルの複数形。使用する言語がサポートする複数形の形の種類だけ、\"|\" で区切って指定してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
- },
- "theme.docs.tagDocListPageTitle": {
- "message": "「{tagName}」タグ付きの{nDocsTagged}",
- "description": "ドキュメントタグのページタイトル"
- },
- "theme.docs.versionBadge.label": {
- "message": "バージョン: {versionLabel}"
- },
- "theme.docs.versions.unreleasedVersionLabel": {
- "message": "これは、{siteTitle} の {versionLabel} バージョンに関する未リリースのドキュメントです。",
- "description": "ユーザーに未リリースのドキュメントバージョンを閲覧中であることを知らせるラベル"
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- "theme.docs.versions.unmaintainedVersionLabel": {
- "message": "これは、{siteTitle} {versionLabel} 向けのドキュメントで、現在は積極的にはメンテナンスされていません。",
- "description": "ユーザーに、閲覧中のドキュメントがメンテナンスされていないバージョンであることを知らせるためのラベル"
- },
- "theme.docs.versions.latestVersionSuggestionLabel": {
- "message": "最新のドキュメントは、{latestVersionLink}（{versionLabel}）を参照してください。",
- "description": "ユーザーに最新バージョンの確認を促すラベル"
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- "theme.docs.versions.latestVersionLinkLabel": {
- "message": "最新バージョン",
- "description": "最新バージョンの提案リンク用のラベル"
- },
- "theme.common.editThisPage": {
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- "description": "現在のページを編集するリンクのラベル"
- },
- "theme.common.headingLinkTitle": {
- "message": "{heading} への直接リンク",
- "description": "見出しリンクのタイトル"
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- "theme.lastUpdated.atDate": {
- "message": " {date} に",
- "description": "ページの最終更新日を示す文言"
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- "theme.lastUpdated.byUser": {
- "message": " 著者: {user}",
- "description": "ページの最終更新者を示す文言"
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- "theme.lastUpdated.lastUpdatedAtBy": {
- "message": "最終更新日時{atDate}{byUser}",
- "description": "ページの最終更新日時と更新者を表示するための文言"
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- "theme.tags.tagsListLabel": {
- "message": "タグ:",
- "description": "タグリストの横にあるラベル"
- },
- "theme.admonition.warning": {
- "message": "警告",
- "description": "Warning アドモニション (:::warning) に使用されるデフォルトのラベル"
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- "theme.AnnouncementBar.closeButtonAriaLabel": {
- "message": "閉じる",
- "description": "お知らせバーの閉じるボタンの ARIA ラベル"
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- "theme.CodeBlock.copied": {
- "message": "コピーしました",
- "description": "コードブロック上の「コピー済み」ボタンのラベル"
- },
- "theme.CodeBlock.copyButtonAriaLabel": {
- "message": "コードをクリップボードにコピー",
- "description": "コードブロックをコピーするボタン用の ARIA ラベル"
- },
- "theme.CodeBlock.copy": {
- "message": "コピー",
- "description": "コードブロックのコピーボタンのラベル"
- },
- "theme.CodeBlock.wordWrapToggle": {
- "message": "行の折り返しを切り替える",
- "description": "コードブロックの行折り返しを切り替えるボタンの title 属性"
- },
- "theme.DocSidebarItem.expandCategoryAriaLabel": {
- "message": "サイドバーの「{label}」カテゴリを展開する",
- "description": "サイドバーのカテゴリを展開するための ARIA ラベル"
- },
- "theme.DocSidebarItem.collapseCategoryAriaLabel": {
- "message": "サイドバーの「{label}」カテゴリを折りたたむ",
- "description": "サイドバーのカテゴリを折りたたむための ARIA ラベル"
- },
- "theme.TOCCollapsible.toggleButtonLabel": {
- "message": "このページの内容",
- "description": "折りたたみ式目次コンポーネントのボタンに表示されるラベル"
- },
- "theme.docs.sidebar.toggleSidebarButtonAriaLabel": {
- "message": "ナビゲーションバーの表示切り替え",
- "description": "モバイルナビゲーションのハンバーガーメニューボタンのARIAラベル"
- },
- "theme.docs.sidebar.expandButtonTitle": {
- "message": "サイドバーを展開",
- "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタンに使用する ARIA ラベルおよび title 属性"
- },
- "theme.docs.sidebar.expandButtonAriaLabel": {
- "message": "サイドバーを展開",
- "description": "ドキュメントサイドバーの展開ボタンに設定する ARIA ラベルおよび title 属性"
- },
- "theme.SearchPage.algoliaLabel": {
- "message": "Algolia による検索",
- "description": "Algolia メンション用の ARIA ラベル"
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- "theme.SearchBar.label": {
- "message": "検索",
- "description": "検索ボタンの ARIA ラベルとプレースホルダー"
- },
- "theme.SearchModal.searchBox.resetButtonTitle": {
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- "description": "検索ボックスのリセットボタンのラベルと ARIA ラベル"
- },
- "theme.SearchModal.searchBox.cancelButtonText": {
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- "description": "検索ボックスのキャンセルボタンのラベルおよび ARIA ラベル"
- },
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- "description": "最近の検索の見出し"
- },
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- "description": "最近の検索がない場合に表示するテキスト"
- },
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- "description": "「最近の検索を保存」ボタンのラベル"
- },
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- "description": "最近の検索の削除ボタンのラベル"
- },
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- "message": "お気に入り",
- "description": "お気に入り検索のタイトル"
- },
- "theme.SearchModal.startScreen.removeFavoriteSearchButtonTitle": {
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- "description": "お気に入り検索の削除ボタンのラベル"
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- "theme.SearchModal.errorScreen.titleText": {
- "message": "結果を取得できませんでした",
- "description": "検索モーダルのエラー画面タイトル"
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- "theme.SearchModal.errorScreen.helpText": {
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- "description": "検索モーダルのエラー画面に表示されるヘルプテキスト"
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- "theme.SearchModal.footer.selectText": {
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- "description": "Enterキー押下時の動作の説明文"
- },
- "theme.SearchModal.footer.selectKeyAriaLabel": {
- "message": "Enterキー",
- "description": "選択を確定する Enter キー ボタンの ARIA ラベル"
- },
- "theme.SearchModal.footer.navigateText": {
- "message": "移動する",
- "description": "↑キーおよび↓キーの操作内容を説明するテキスト"
- },
- "theme.SearchModal.footer.navigateUpKeyAriaLabel": {
- "message": "上矢印",
- "description": "ナビゲーション用の上矢印キー ボタンの ARIA ラベル"
- },
- "theme.SearchModal.footer.navigateDownKeyAriaLabel": {
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- "description": "ナビゲーションを開始する下向き矢印キー ボタンの ARIA ラベル"
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- "theme.SearchModal.footer.closeText": {
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- "description": "Escape キー押下時の動作を説明するテキスト"
- },
- "theme.SearchModal.footer.closeKeyAriaLabel": {
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- "description": "モーダルを閉じるための Esc キーボタンの ARIA ラベル"
- },
- "theme.SearchModal.footer.searchByText": {
- "message": "検索方法",
- "description": "このテキストでは、検索に Algolia を使用していることを説明しています。"
- },
- "theme.SearchModal.noResultsScreen.noResultsText": {
- "message": "の検索結果はありません",
- "description": "このテキストは、次の検索に対する結果が存在しないことを説明しています"
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- "theme.SearchModal.noResultsScreen.suggestedQueryText": {
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- "description": "次の検索で結果が見つからなかった場合に表示する、提案クエリのテキスト"
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- "message": "このクエリで結果が返るはずだとお考えですか？",
- "description": "ユーザーが結果が不足していると感じたときに表示される質問のテキスト"
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- "theme.SearchModal.noResultsScreen.reportMissingResultsLinkText": {
- "message": "ご連絡ください。",
- "description": "不足している結果を報告するためのリンクテキスト"
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- "theme.SearchModal.placeholder": {
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- "theme.blog.post.plurals": {
- "message": "1件の投稿|{count}件の投稿",
- "description": "「{count} 件の投稿」の複数形用ラベルです。使用言語がサポートする複数形のパターンをすべて（\"|\" で区切って）指定してください（https://www.unicode.org/cldr/cldr-aux/charts/34/supplemental/language_plural_rules.html を参照）。"
- },
- "theme.blog.tagTitle": {
- "message": "「{tagName}」タグが付いた投稿 {nPosts} 件",
- "description": "ブログタグ用ページのタイトル"
- },
- "theme.blog.author.pageTitle": {
- "message": "{authorName} - 投稿 {nPosts}件",
- "description": "ブログ著者ページのタイトル"
- },
- "theme.blog.authorsList.pageTitle": {
- "message": "著者",
- "description": "著者ページのタイトル"
- },
- "theme.blog.authorsList.viewAll": {
- "message": "すべての著者を表示",
- "description": "ブログ著者ページへのリンクのラベル"
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- "description": "ブログ投稿が 0 件の著者向けテキスト"
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- "theme.contentVisibility.unlistedBanner.title": {
- "message": "非公開ページ",
- "description": "非公開コンテンツバナーのタイトル"
- },
- "theme.contentVisibility.unlistedBanner.message": {
- "message": "このページは非公開設定になっています。検索エンジンによってインデックスされることはなく、このページへの直接リンクを知っているユーザーだけがアクセスできます。",
- "description": "非公開コンテンツバナーのメッセージ"
- },
- "theme.contentVisibility.draftBanner.title": {
- "message": "下書きページ",
- "description": "下書きコンテンツバナーのタイトル"
- },
- "theme.contentVisibility.draftBanner.message": {
- "message": "このページはドラフトです。開発環境でのみ表示され、本番環境のビルドには含まれません。",
- "description": "下書きコンテンツ用バナーのメッセージ"
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- "description": "React のエラーバウンダリがエラーを捕捉した際に、再レンダリングを試みるボタンのラベル"
- },
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- "message": "メインコンテンツへスキップ",
- "description": "アクセシビリティ向上のために使用される「コンテンツへスキップ」ラベルで、キーボードの Tab／Enter 操作によってメインコンテンツへ素早く移動できるようにします"
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- "theme.tags.tagsPageTitle": {
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- "description": "タグ一覧ページのタイトル"
- },
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- "message": "ClickHouse の使い方を学ぶ"
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+ "message": "概要"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Introduction.description": {
- "message": "ClickHouse の紹介"
+ "message": "ClickHouse の概要"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Concepts": {
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+ "message": "基本概念"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Concepts.description": {
- "message": "知っておくべき中核概念"
+ "message": "理解しておくべき基本概念"
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- "message": "スターターガイド"
+ "message": "入門ガイド"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Starter guides.description": {
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@@ -1348,16 +938,16 @@
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- "message": "マイグレーションガイド"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Migration guides.description": {
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- "message": "ユースケースガイド"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Get started.Use case guides.description": {
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- "message": "ヒントとコミュニティの知恵"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Manage data.Performance and optimizations.description": {
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+ "message": "デプロイメントとスケーリング"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Server admin.Deployments and scaling.description": {
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@@ -1453,16 +1031,16 @@
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- "message": "ツールとユーティリティ"
+ "message": "ツールおよびユーティリティ"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Server admin.Tools and utilities.description": {
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@@ -1471,115 +1049,79 @@
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- "message": "ClickHouse 機能のリファレンスドキュメント"
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- "sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Introduction": {
- "message": "イントロダクション"
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- "sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Introduction.description": {
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- "sidebar.dropdownCategories.category.Reference.Engines.description": {
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- "sidebar.dropdownCategories.category.Integrations": {
- "message": "インテグレーション"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.description.Integrations": {
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.All integrations": {
- "message": "すべてのインテグレーション"
+ "message": "すべての統合"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.All integrations.description": {
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Language clients": {
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+ "message": "各種言語向けクライアント"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Language clients.description": {
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- "sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.ClickPipes": {
- "message": "ClickPipes"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.ClickPipes.description": {
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Native clients & interfaces.description": {
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"message": "データソース"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Data sources.description": {
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+ "message": "データの可視化"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Data formats": {
- "message": "データフォーマット"
+ "message": "データ形式"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Data formats.description": {
- "message": "ClickHouse がサポートするデータフォーマットを探索する"
+ "message": "ClickHouse がサポートするデータ形式"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Data ingestion": {
- "message": "データ取り込み"
+ "message": "データインジェスト"
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"sidebar.dropdownCategories.category.Integrations.Data ingestion.description": {
- "message": "さまざまな ELT ツールで ClickHouse にデータを取り込む"
+ "message": "多様な ELT ツールを活用して ClickHouse にデータを取り込む"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack": {
"message": "ClickStack"
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"sidebar.dropdownCategories.category.description.ClickStack": {
- "message": "ClickStack - ClickHouse 可観測性スタック"
+ "message": "ClickStack - ClickHouse オブザーバビリティ スタック"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Getting started": {
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Getting started.description": {
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"message": "サンプルデータセット"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Sample datasets.description": {
- "message": "サンプルデータセットで ClickStack を学ぶ"
+ "message": "サンプルデータセットを使って ClickStack を学ぶ"
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"message": "アーキテクチャ"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Architecture.description": {
- "message": "ClickStack のアーキテクチャに慣れる"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Deployment.description": {
- "message": "ClickStack のデプロイメントモードを選択する"
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"message": "データの取り込み"
@@ -1588,144 +1130,33 @@
"message": "ClickStack にデータを取り込む"
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- "message": "設定オプション"
+ "message": "構成オプション"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Configuration options.description": {
- "message": "本番環境で ClickStack をデプロイする"
+ "message": "本番環境での ClickStack のデプロイ"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Production": {
"message": "本番環境"
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"sidebar.dropdownCategories.category.ClickStack.Production.description": {
- "message": "本番環境で ClickStack をデプロイする"
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- "message": "インテグレーション例"
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- "message": "chDB の使い方を学ぶ"
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- "message": "採用企業"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.About.Adopters.description": {
- "message": "ClickHouse 採用企業"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.About.Changelogs": {
- "message": "変更履歴"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.About.Changelogs.description": {
- "message": "ClickHouse の最新の変更を確認する"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.About.Support": {
- "message": "サポート"
- },
- "sidebar.dropdownCategories.category.About.Support.description": {
- "message": "ClickHouse エンジニアからサポートを受ける"
+ "message": "プログラミング言語クライアントを使用して chDB に接続する"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Development and contributing": {
- "message": "開発と貢献"
+ "message": "開発および貢献"
},
"sidebar.dropdownCategories.category.About.Development and contributing.description": {
- "message": "ClickHouse に貢献する方法を学ぶ"
- },
- "homepage.hero.description": {
- "message": "ガイド、リファレンスドキュメント、ビデオを通じて ClickHouse の使い方を学ぶ"
- },
- "homepage.hero.quickStart": {
- "message": "クイックスタート"
- },
- "homepage.hero.getStartedCloud": {
- "message": "Cloud を始める"
- },
- "homepage.hero.installLocally": {
- "message": "ローカルにインストール"
- },
- "homepage.hero.getStartedOSS": {
- "message": "OSS を始める"
- },
- "homepage.search.title": {
- "message": "ドキュメントを検索"
- },
- "homepage.connect.title": {
- "message": "ClickHouse に接続"
- },
- "homepage.connect.description": {
- "message": "数分でアプリケーションを ClickHouse に接続"
- },
- "homepage.connect.viewAll": {
- "message": "すべてのクライアントとドライバーを見る"
- },
- "homepage.connect.clickhouseCli": {
- "message": "ClickHouse CLI"
- },
- "homepage.connect.cloudSqlConsole": {
- "message": "Cloud SQL コンソール"
- },
- "homepage.migrate.title": {
- "message": "ClickHouse に移行"
- },
- "homepage.migrate.description": {
- "message": "他のデータベース、データウェアハウス、オブジェクトストレージからデータを読み込む"
- },
- "homepage.migrate.viewAll": {
- "message": "すべての統合を見る"
- },
- "homepage.deploy.title": {
- "message": "ClickHouse をデプロイ"
- },
- "homepage.deploy.description": {
- "message": "ClickHouse をクラウドまたは独自のインフラストラクチャにデプロイ"
- },
- "homepage.deploy.cloud": {
- "message": "Cloud"
- },
- "homepage.deploy.nodeDeployment": {
- "message": "ノードデプロイ"
- },
- "homepage.deploy.clusterDeployment": {
- "message": "クラスターデプロイ"
- },
- "homepage.resources.title": {
- "message": "その他のリソース"
- },
- "homepage.resources.contactSupport": {
- "message": "サポートに連絡"
- },
- "homepage.resources.changelog": {
- "message": "変更履歴"
- },
- "homepage.resources.sampleDatasets": {
- "message": "サンプルデータセット"
+ "message": "ClickHouse への貢献方法を学ぶ"
}
-}
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/avoid_mutations.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/avoid_mutations.md
index 2f09a40b275..cf317c7b8ed 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/avoid_mutations.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/avoid_mutations.md
@@ -8,6 +8,6 @@ keywords: ['ミューテーション']
doc_type: 'guide'
---
-import Content from '@site/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/_snippets/_avoid_mutations.md';
+import Content from '@site/docs/best-practices/_snippets/_avoid_mutations.md';
VIDEO
-
+VIDEO
-## Projections はどのように動作しますか？ {#how-do-projections-work}
+## Projection はどのように動作しますか？ {#how-do-projections-work}
-実務的には、Projection は元のテーブルに対する追加の「非表示テーブル」と考えることができます。Projection は元のテーブルとは異なる行順序を持つことができ、その結果として異なるプライマリインデックスを持つことができ、さらに集約値を自動的かつ段階的に事前計算できます。その結果、Projections を使用すると、クエリ実行を高速化するための 2 つの「チューニング手段」を得られます:
+実際には、Projection は元のテーブルに付随する追加の「不可視なテーブル」のようなものと考えることができます。Projection は元のテーブルとは異なる行の順序を持つことができ、その結果として異なるプライマリインデックスを持つことができ、さらに集約値を自動的かつインクリメンタルに事前計算できます。その結果、Projection を使用すると、クエリ実行を高速化するための 2 つの「チューニング手段」を得られます:
-- **プライマリインデックスを適切に利用する**
-- **集約を事前計算する**
+- **プライマリインデックスを適切に活用すること**
+- **集約を事前計算すること**
-Projections は、複数の行順序を持つテーブルを用意でき、挿入時に集約を事前計算できるという点で [Materialized Views](/materialized-views) と似ています。
-Projections は自動的に更新され、元のテーブルと同期された状態に保たれますが、Materialized Views は明示的に更新する必要があります。クエリが元のテーブルを対象とする場合、
-ClickHouse はプライマリキーを自動的にサンプリングし、同じ正しい結果を生成でき、かつ読み取るデータ量が最も少なくて済むテーブルを選択します。これは次の図に示すとおりです:
+Projection は、複数の行順序を持ち、挿入時に集約を事前計算できるという点で [Materialized Views](/materialized-views)
+（マテリアライズドビュー）と似ています。
+Projection は自動的に更新され、元のテーブルと同期が維持されますが、マテリアライズドビューは明示的に更新する必要があります。クエリが元のテーブルを対象とする場合、
+ClickHouse はプライマリキーを自動的にサンプリングし、同じ正しい結果を生成でき、かつ読み取る必要があるデータ量が最も少ないテーブルを、以下の図のように選択します:
-'
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
```
-### プロジェクションを使用した UK Price Paid クエリの高速化
-プロジェクションを使用してクエリパフォーマンスを高速化できることを示すために、実際のデータセットを用いた例を見ていきます。この例では、チュートリアル [UK Property Price Paid](https://clickhouse.com/docs/getting-started/example-datasets/uk-price-paid) で使用している 3,003 万行のテーブルを使用します。このデータセットは
-[sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com/?query_id=6IDMHK3OMR1C97J6M9EUQS)
-環境内でも利用可能です。
+### プロジェクションを使用してUK不動産価格データのクエリを高速化する
+
+プロジェクションを使用してクエリパフォーマンスを高速化する方法を実証するため、実際のデータセットを使用した例を見ていきます。この例では、3,003万行を含む[UK Property Price Paid](https://clickhouse.com/docs/getting-started/example-datasets/uk-price-paid)チュートリアルのテーブルを使用します。このデータセットは[sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com/?query_id=6IDMHK3OMR1C97J6M9EUQS)環境でも利用可能です。
-テーブルの作成方法とデータの挿入方法を確認したい場合は、
-[「The UK property prices dataset」](/getting-started/example-datasets/uk-price-paid)
-ページを参照してください。
+テーブルの作成方法とデータの挿入方法を確認する場合は、["英国不動産価格データセット"](/getting-started/example-datasets/uk-price-paid)のページを参照してください。
-このデータセットに対して 2 つの簡単なクエリを実行してみます。1 つ目はロンドンにある郡を、支払われた価格が高い順に一覧表示するもので、2 つ目は各郡の平均価格を計算するものです。
+このデータセットに対して2つの簡単なクエリを実行できます。1つ目はロンドンで最も高い支払価格を記録した郡を一覧表示し、2つ目は郡ごとの平均価格を計算します。
```sql runnable
SELECT
@@ -195,7 +195,6 @@ ORDER BY price DESC
LIMIT 3
```
-
```sql runnable
SELECT
county,
@@ -206,7 +205,7 @@ ORDER BY avg(price) DESC
LIMIT 3
```
-クエリ自体は非常に高速ですが、どちらのクエリでも 3,003 万行すべてに対してフルテーブルスキャンが発生している点に注目してください。これは、テーブル作成時の `ORDER BY` 句に `town` と `price` のどちらも含めなかったためです。
+両方のクエリで全3,003万行のフルテーブルスキャンが発生したことに注意してください。非常に高速ではありますが、これはテーブル作成時の ORDER BY 句に`town`も`price`も含まれていなかったためです：
```sql
CREATE TABLE uk.uk_price_paid
@@ -218,16 +217,16 @@ ENGINE = MergeTree
ORDER BY (postcode1, postcode2, addr1, addr2);
```
-プロジェクションを使ってこのクエリを高速化できるか確認してみましょう。
+プロジェクションを使用してこのクエリを高速化できるか見てみましょう。
-元のテーブルと結果を保持するために、新しいテーブルを作成し、`INSERT INTO SELECT` を使ってデータをコピーします。
+元のテーブルと結果を保持するために、新しいテーブルを作成し、`INSERT INTO SELECT`を使用してデータをコピーします:
```sql
CREATE TABLE uk.uk_price_paid_with_projections AS uk_price_paid;
INSERT INTO uk.uk_price_paid_with_projections SELECT * FROM uk.uk_price_paid;
```
-ここでは、町と価格で並べ替えられたプライマリインデックスを持つ追加の（非表示の）テーブルを生成するプロジェクション `prj_oby_town_price` を作成し、データを投入します。これは、特定の町における最高支払額に対する郡の一覧を取得するクエリを最適化するためのものです。
+プロジェクション `prj_oby_town_price` を作成してデータを投入します。これにより、町と価格で順序付けされたプライマリインデックスを持つ追加の（非表示）テーブルが生成され、特定の町で最高価格が支払われた郡を一覧表示するクエリが最適化されます：
```sql
ALTER TABLE uk.uk_price_paid_with_projections
@@ -246,11 +245,9 @@ ALTER TABLE uk.uk_price_paid_with_projections
SETTINGS mutations_sync = 1
```
-[`mutations_sync`](/operations/settings/settings#mutations_sync) 設定は、
-同期実行を強制するために使用します。
+[`mutations_sync`](/operations/settings/settings#mutations_sync)設定を使用して、同期実行を強制します。
-投影 `prj_gby_county` を作成してデータを投入します。これは追加の（非表示の）テーブルで、
-既存の英国 130 郡すべてについて avg(price) 集約値を増分的に前計算します。
+プロジェクション `prj_gby_county` を作成して投入します。これは追加の（非表示の）テーブルであり、既存の英国130郡すべてについて avg(price) 集計値を段階的に事前計算します：
```sql
ALTER TABLE uk.uk_price_paid_with_projections
@@ -270,15 +267,14 @@ SETTINGS mutations_sync = 1
```
:::note
-上記の `prj_gby_county` プロジェクションのように、プロジェクション内で `GROUP BY` 句が使用されている場合、（非表示の）テーブルの基盤となるストレージエンジンは `AggregatingMergeTree` になり、すべての集約関数は `AggregateFunction` に変換されます。これにより、増分集約が適切に行われます。
+上記の `prj_gby_county` プロジェクションのように、プロジェクション内で `GROUP BY` 句が使用されている場合、（隠された）テーブルの基盤となるストレージエンジンは `AggregatingMergeTree` になり、すべての集約関数は `AggregateFunction` に変換されます。これにより、適切な増分データ集約が保証されます。
:::
-以下の図はメインテーブル `uk_price_paid_with_projections`
-と、その 2 つのプロジェクションの可視化です。
+以下の図は、メインテーブル `uk_price_paid_with_projections` とその2つのプロジェクションの視覚化です:
-` を実行して、すべてのサブモジュールを明示的にチェックアウトする（`` は、たとえば `12` に設定してダウンロードを並列化できます）。
+* `git clone` を `--recurse-submodules` なしで実行した場合、`git submodule update --init --jobs ` を実行して、すべてのサブモジュールを明示的にチェックアウトする（`` はダウンロードを並列化するために、例えば `12` に設定できます）。
-* `git clone` を `--recurse-submodules` なしで実行し、不要なファイルや履歴をサブモジュールから省いてディスク使用量を削減するために [sparse](https://github.blog/2020-01-17-bring-your-monorepo-down-to-size-with-sparse-checkout/) および [shallow](https://github.blog/2020-12-21-get-up-to-speed-with-partial-clone-and-shallow-clone/) なサブモジュールチェックアウトを利用したい場合は、`./contrib/update-submodules.sh` を実行します。この方法は CI では使用されていますが、サブモジュールの操作が不便になり遅くもなるため、ローカル開発には推奨されません。
+* `git clone` を `--recurse-submodules` なしで実行し、サブモジュールの履歴を省略して容量を節約するために [shallow](https://github.blog/2020-12-21-get-up-to-speed-with-partial-clone-and-shallow-clone/) なサブモジュールチェックアウトを使用したい場合は、`./contrib/update-submodules.sh` を実行します。この方法は CI では使用されていますが、サブモジュールの操作が不便になり遅くなるため、ローカル開発には推奨されません。
Git サブモジュールのステータスを確認するには、`git submodule status` を実行します。
@@ -70,92 +66,86 @@ fatal: Could not read from remote repository.
およびリポジトリが存在することを確認してください。
```
-GitHub に接続するための SSH キーが見つかりません。
+GitHub に SSH 接続するための SSH キーが存在しません。
これらのキーは通常 `~/.ssh` に保存されています。
-SSH キーを利用できるようにするには、GitHub の設定画面からアップロードする必要があります。
+SSH キーを認証に利用するには、GitHub の設定画面からアップロードしておく必要があります。
-また、HTTPS 経由でリポジトリをクローンすることもできます。
+HTTPS 経由でリポジトリをクローンすることもできます：
```sh
git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
```
-しかし、この方法だけでは変更内容をサーバーにプッシュすることはできません。
-一時的にこのまま利用し、後から SSH キーを追加して、`git remote` コマンドでリポジトリのリモートアドレスを置き換えることもできます。
+ただし、この設定のままでは変更内容をサーバーに送信（プッシュ）することはできません。
+一時的にはこのまま使用し、後から SSH キーを追加して、`git remote` コマンドでリポジトリのリモートアドレスを置き換えることもできます。
-また、オリジナルの ClickHouse リポジトリのアドレスをローカルリポジトリに追加して、そこから更新を取得することもできます。
+また、元の ClickHouse リポジトリのアドレスをローカルリポジトリに追加して、そこから更新を取得することもできます。
```sh
git remote add upstream git@github.com:ClickHouse/ClickHouse.git
```
-このコマンドの実行に成功すると、`git pull upstream master` を実行して、メインの ClickHouse リポジトリから更新を取得できるようになります。
+このコマンドの実行に成功すると、`git pull upstream master` を実行することで、ClickHouse のメインリポジトリから更新を取り込めるようになります。
:::tip
-`git push` をそのまま使用しないでください。誤って間違ったリモートやブランチに push してしまう可能性があります。
+`git push` をそのまま実行しないでください。誤ったリモートやブランチに push してしまう可能性があります。
`git push origin my_branch_name` のように、リモート名とブランチ名を明示的に指定することを推奨します。
:::
-## コードの記述 {#writing-code}
+## コードを書く {#writing-code}
-以下に、ClickHouse 用のコードを書く際に役立つクイックリンクを示します。
+以下は、ClickHouse 向けのコードを記述する際に役立つクイックリンクです。
- [ClickHouse のアーキテクチャ](/development/architecture/).
- [コードスタイルガイド](/development/style/).
- [サードパーティライブラリ](/development/contrib#adding-and-maintaining-third-party-libraries)
-- [テストの記述](/development/tests/)
-- [未解決の Issue](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22)
+- [テストの作成](/development/tests/)
+- [未解決の課題](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22easy+task%22)
### IDE {#ide}
-[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) と [Neovim](https://neovim.io/) は、ClickHouse の開発で実績のある 2 つの選択肢です。VS Code を使用する場合は、IntelliSense の代わりに、はるかに高性能な [clangd 拡張機能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=llvm-vs-code-extensions.vscode-clangd) を使用することを推奨します。
-
-[CLion](https://www.jetbrains.com/clion/) も優れた選択肢です。ただし、ClickHouse のような大規模なプロジェクトでは動作が遅くなる場合があります。CLion を使用する際は、次の点に留意してください。
+[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) と [Neovim](https://neovim.io/) は、ClickHouse の開発環境としてこれまで実績のある 2 つの選択肢です。VS Code を使用する場合は、パフォーマンスが大幅に高いため、IntelliSense の代わりに [clangd extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=llvm-vs-code-extensions.vscode-clangd) を使用することを推奨します。
-- CLion は自動的に `build` ディレクトリを作成し、ビルドタイプとして `debug` を自動選択します
-- ユーザーがインストールしたものではなく、CLion 内で定義されている CMake のバージョンを使用します
-- CLion は、ビルドタスクの実行に `ninja` ではなく `make` を使用します（これは通常の動作です）
-
-使用できるその他の IDE としては、[Sublime Text](https://www.sublimetext.com/)、[Qt Creator](https://www.qt.io/product/development-tools)、[Kate](https://kate-editor.org/) などがあります。
+[CLion](https://www.jetbrains.com/clion/) も優れた選択肢です。ただし、ClickHouse のような大規模なプロジェクトでは動作が遅くなる場合があります。CLion を使用する際の注意点は次のとおりです。
+- CLion は独自に `build` パスを作成し、ビルドタイプとして自動的に `debug` を選択します
+- 使用される CMake のバージョンは、ローカルにインストールしたものではなく、CLion 内で定義されているものです
+- CLion はビルドタスクの実行に `ninja` ではなく `make` を使用します（これは通常の動作です）
+使用可能なその他の IDE としては、[Sublime Text](https://www.sublimetext.com/)、[Qt Creator](https://www.qt.io/product/development-tools)、[Kate](https://kate-editor.org/) があります。
## プルリクエストを作成する {#create-a-pull-request}
-GitHub の UI で自分の fork リポジトリに移動します。
+GitHub の UI で自分の fork リポジトリを開きます。
ブランチで開発している場合は、そのブランチを選択する必要があります。
-画面上に「Pull request」ボタンが表示されます。
-つまり、これは「自分の変更をメインリポジトリに取り込んでもらうようにリクエストを作成する」という意味です。
+画面上に「Pull request」ボタンが表示されているはずです。
+これは要するに、「自分の変更をメインリポジトリに取り込んでもらうためのリクエストを作成する」という意味です。
-作業がまだ完了していなくても、プルリクエストは作成できます。
-この場合、タイトルの先頭に「WIP」（work in progress）を付けてください。後で変更してもかまいません。
-これは、変更内容の共同レビューやディスカッション、および利用可能なすべてのテストを実行するのに役立ちます。
-変更内容について簡潔な説明を記載することが重要です。これは後でリリースの変更履歴（changelog）を生成する際に使用されます。
+作業がまだ完了していなくても、プルリクエストを作成することができます。
+この場合、タイトルの先頭に「WIP」（work in progress）という単語を付けてください。これは後で変更可能です。
+これは、変更内容の共同レビューやディスカッション、および利用可能なすべてのテストの実行に役立ちます。
+変更内容について簡潔な説明を記載することが重要です。これは後にリリースの変更履歴を生成する際に使用されます。
-ClickHouse の担当者があなたの PR に「can be tested」タグを付けると、テストが開始されます。
+ClickHouse のメンバーがあなたのプルリクエスト（PR）に「can be tested」というタグを付けると、テストが開始されます。
最初のいくつかのチェック結果（例: コードスタイル）は数分以内に返ってきます。
ビルドチェックの結果は 30 分以内に届きます。
-主要なテストセットの結果は 1 時間以内に報告されます。
-
-システムは、あなたのプルリクエスト専用の ClickHouse バイナリビルドを用意します。
-これらのビルドを取得するには、チェック一覧の「Builds」項目の横にある「Details」リンクをクリックしてください。
-そこには、ClickHouse のビルド済み .deb パッケージへの直接リンクがあり、必要であれば本番サーバーにデプロイすることもできます。
-
-
-
-## ドキュメントを作成する {#write-documentation}
+メインのテストセットは 1 時間以内に完了します。
-新機能を追加するプルリクエストには、必ず適切なドキュメントを含めてください。
-ドキュメントの変更をプレビューしたい場合は、ドキュメントページをローカルでビルドする手順が、README.md ファイル内の[こちら](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs)に記載されています。
-ClickHouse に新しい関数を追加する際は、以下のテンプレートをガイドとして使用できます。
+システムは、あなたのプルリクエスト専用の ClickHouse バイナリビルドを準備します。
+これらのビルドを取得するには、チェック一覧で「Builds」項目の横にある「Details」リンクをクリックします。
+そこから ClickHouse のビルド済み .deb パッケージへの直接リンクにアクセスでき、それらは（問題なければ）本番サーバーにそのままデプロイすることもできます。
+## ドキュメントを作成する
+新機能を追加するプルリクエストには、必ずそれに対応するドキュメントを含めてください。
+ドキュメントの変更内容をプレビューしたい場合は、ドキュメントページをローカルでビルドする手順が README.md ファイル内の[こちら](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs)に記載されています。
+ClickHouse に新しい関数を追加する際は、以下のテンプレートをガイドとして利用できます。
````markdown
# newFunctionName
-関数の簡単な説明をここに記載します。この関数が何を行うか、および典型的な使用例を簡潔に説明してください。
+関数の簡潔な説明をここに記載します。関数の機能と典型的な使用例を簡潔に説明してください。
**構文**
@@ -165,17 +155,17 @@ newFunctionName(arg1, arg2[, arg3])
**引数**
-- `arg1` — 引数の説明。 [DataType](../data-types/float.md)
-- `arg2` — 引数の説明。 [DataType](../data-types/float.md)
-- `arg3` — オプション引数の説明（省略可能）。 [DataType](../data-types/float.md)
+- `arg1` — 引数の説明。[DataType](../data-types/float.md)
+- `arg2` — 引数の説明。[DataType](../data-types/float.md)
+- `arg3` — オプション引数の説明（省略可能）。[DataType](../data-types/float.md)
**実装の詳細**
-関連する場合、実装の詳細についての説明を記載します。
+関連する実装の詳細についての説明。
**戻り値**
-- {関数が返す内容をここに挿入}を返します。 [DataType](../data-types/float.md)
+- {関数が返す内容をここに記載}を返します。[DataType](../data-types/float.md)
**例**
@@ -185,7 +175,7 @@ newFunctionName(arg1, arg2[, arg3])
SELECT 'write your example query here';
\```
-結果:
+レスポンス:
\```response
┌───────────────────────────────────┐
@@ -195,12 +185,12 @@ SELECT 'write your example query here';
````
-## テストデータの使用
+## テストデータの利用
-ClickHouse の開発にあたっては、実際の利用状況に近いデータセットを読み込む必要があることがよくあります。
-これは特にパフォーマンス テストにおいて重要です。
-そのために、Web アナリティクスの匿名化データを特別に用意しています。
-これを利用するには、追加で約 3 GB の空きディスク容量が必要です。
+ClickHouse の開発では、実運用に近いデータセットを読み込む必要があります。
+これは特にパフォーマンステストにおいて重要です。
+そのために、匿名化されたウェブアナリティクスのデータセットを特別に用意しています。
+これには、追加で約 3GB の空きディスク容量が必要です。
```sh
sudo apt install wget xz-utils
@@ -214,24 +204,20 @@ ClickHouse の開発にあたっては、実際の利用状況に近いデータ
clickhouse-client
```
-clickhouse-client で実行します：
+clickhouse-client で実行:
+
```sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;
-```
-
CREATE TABLE test.hits ( WatchID UInt64, JavaEnable UInt8, Title String, GoodEvent Int16, EventTime DateTime, EventDate Date, CounterID UInt32, ClientIP UInt32, ClientIP6 FixedString(16), RegionID UInt32, UserID UInt64, CounterClass Int8, OS UInt8, UserAgent UInt8, URL String, Referer String, URLDomain String, RefererDomain String, Refresh UInt8, IsRobot UInt8, RefererCategories Array(UInt16), URLCategories Array(UInt16), URLRegions Array(UInt32), RefererRegions Array(UInt32), ResolutionWidth UInt16, ResolutionHeight UInt16, ResolutionDepth UInt8, FlashMajor UInt8, FlashMinor UInt8, FlashMinor2 String, NetMajor UInt8, NetMinor UInt8, UserAgentMajor UInt16, UserAgentMinor FixedString(2), CookieEnable UInt8, JavascriptEnable UInt8, IsMobile UInt8, MobilePhone UInt8, MobilePhoneModel String, Params String, IPNetworkID UInt32, TraficSourceID Int8, SearchEngineID UInt16, SearchPhrase String, AdvEngineID UInt8, IsArtifical UInt8, WindowClientWidth UInt16, WindowClientHeight UInt16, ClientTimeZone Int16, ClientEventTime DateTime, SilverlightVersion1 UInt8, SilverlightVersion2 UInt8, SilverlightVersion3 UInt32, SilverlightVersion4 UInt16, PageCharset String, CodeVersion UInt32, IsLink UInt8, IsDownload UInt8, IsNotBounce UInt8, FUniqID UInt64, HID UInt32, IsOldCounter UInt8, IsEvent UInt8, IsParameter UInt8, DontCountHits UInt8, WithHash UInt8, HitColor FixedString(1), UTCEventTime DateTime, Age UInt8, Sex UInt8, Income UInt8, Interests UInt16, Robotness UInt8, GeneralInterests Array(UInt16), RemoteIP UInt32, RemoteIP6 FixedString(16), WindowName Int32, OpenerName Int32, HistoryLength Int16, BrowserLanguage FixedString(2), BrowserCountry FixedString(2), SocialNetwork String, SocialAction String, HTTPError UInt16, SendTiming Int32, DNSTiming Int32, ConnectTiming Int32, ResponseStartTiming Int32, ResponseEndTiming Int32, FetchTiming Int32, RedirectTiming Int32, DOMInteractiveTiming Int32, DOMContentLoadedTiming Int32, DOMCompleteTiming Int32, LoadEventStartTiming Int32, LoadEventEndTiming Int32, NSToDOMContentLoadedTiming Int32, FirstPaintTiming Int32, RedirectCount Int8, SocialSourceNetworkID UInt8, SocialSourcePage String, ParamPrice Int64, ParamOrderID String, ParamCurrency FixedString(3), ParamCurrencyID UInt16, GoalsReached Array(UInt32), OpenstatServiceName String, OpenstatCampaignID String, OpenstatAdID String, OpenstatSourceID String, UTMSource String, UTMMedium String, UTMCampaign String, UTMContent String, UTMTerm String, FromTag String, HasGCLID UInt8, RefererHash UInt64, URLHash UInt64, CLID UInt32, YCLID UInt64, ShareService String, ShareURL String, ShareTitle String, `ParsedParams.Key1` Array(String), `ParsedParams.Key2` Array(String), `ParsedParams.Key3` Array(String), `ParsedParams.Key4` Array(String), `ParsedParams.Key5` Array(String), `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64), IslandID FixedString(16), RequestNum UInt32, RequestTry UInt8) ENGINE = MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID), EventTime);
+CREATE TABLE test.visits ( CounterID UInt32, StartDate Date, Sign Int8, IsNew UInt8, VisitID UInt64, UserID UInt64, StartTime DateTime, Duration UInt32, UTCStartTime DateTime, PageViews Int32, Hits Int32, IsBounce UInt8, Referer String, StartURL String, RefererDomain String, StartURLDomain String, EndURL String, LinkURL String, IsDownload UInt8, TraficSourceID Int8, SearchEngineID UInt16, SearchPhrase String, AdvEngineID UInt8, PlaceID Int32, RefererCategories Array(UInt16), URLCategories Array(UInt16), URLRegions Array(UInt32), RefererRegions Array(UInt32), IsYandex UInt8, GoalReachesDepth Int32, GoalReachesURL Int32, GoalReachesAny Int32, SocialSourceNetworkID UInt8, SocialSourcePage String, MobilePhoneModel String, ClientEventTime DateTime, RegionID UInt32, ClientIP UInt32, ClientIP6 FixedString(16), RemoteIP UInt32, RemoteIP6 FixedString(16), IPNetworkID UInt32, SilverlightVersion3 UInt32, CodeVersion UInt32, ResolutionWidth UInt16, ResolutionHeight UInt16, UserAgentMajor UInt16, UserAgentMinor UInt16, WindowClientWidth UInt16, WindowClientHeight UInt16, SilverlightVersion2 UInt8, SilverlightVersion4 UInt16, FlashVersion3 UInt16, FlashVersion4 UInt16, ClientTimeZone Int16, OS UInt8, UserAgent UInt8, ResolutionDepth UInt8, FlashMajor UInt8, FlashMinor UInt8, NetMajor UInt8, NetMinor UInt8, MobilePhone UInt8, SilverlightVersion1 UInt8, Age UInt8, Sex UInt8, Income UInt8, JavaEnable UInt8, CookieEnable UInt8, JavascriptEnable UInt8, IsMobile UInt8, BrowserLanguage UInt16, BrowserCountry UInt16, Interests UInt16, Robotness UInt8, GeneralInterests Array(UInt16), Params Array(String), `Goals.ID` Array(UInt32), `Goals.Serial` Array(UInt32), `Goals.EventTime` Array(DateTime), `Goals.Price` Array(Int64), `Goals.OrderID` Array(String), `Goals.CurrencyID` Array(UInt32), WatchIDs Array(UInt64), ParamSumPrice Int64, ParamCurrency FixedString(3), ParamCurrencyID UInt16, ClickLogID UInt64, ClickEventID Int32, ClickGoodEvent Int32, ClickEventTime DateTime, ClickPriorityID Int32, ClickPhraseID Int32, ClickPageID Int32, ClickPlaceID Int32, ClickTypeID Int32, ClickResourceID Int32, ClickCost UInt32, ClickClientIP UInt32, ClickDomainID UInt32, ClickURL String, ClickAttempt UInt8, ClickOrderID UInt32, ClickBannerID UInt32, ClickMarketCategoryID UInt32, ClickMarketPP UInt32, ClickMarketCategoryName String, ClickMarketPPName String, ClickAWAPSCampaignName String, ClickPageName String, ClickTargetType UInt16, ClickTargetPhraseID UInt64, ClickContextType UInt8, ClickSelectType Int8, ClickOptions String, ClickGroupBannerID Int32, OpenstatServiceName String, OpenstatCampaignID String, OpenstatAdID String, OpenstatSourceID String, UTMSource String, UTMMedium String, UTMCampaign String, UTMContent String, UTMTerm String, FromTag String, HasGCLID UInt8, FirstVisit DateTime, PredLastVisit Date, LastVisit Date, TotalVisits UInt32, `TraficSource.ID` Array(Int8), `TraficSource.SearchEngineID` Array(UInt16), `TraficSource.AdvEngineID` Array(UInt8), `TraficSource.PlaceID` Array(UInt16), `TraficSource.SocialSourceNetworkID` Array(UInt8), `TraficSource.Domain` Array(String), `TraficSource.SearchPhrase` Array(String), `TraficSource.SocialSourcePage` Array(String), Attendance FixedString(16), CLID UInt32, YCLID UInt64, NormalizedRefererHash UInt64, SearchPhraseHash UInt64, RefererDomainHash UInt64, NormalizedStartURLHash UInt64, StartURLDomainHash UInt64, NormalizedEndURLHash UInt64, TopLevelDomain UInt64, URLScheme UInt64, OpenstatServiceNameHash UInt64, OpenstatCampaignIDHash UInt64, OpenstatAdIDHash UInt64, OpenstatSourceIDHash UInt64, UTMSourceHash UInt64, UTMMediumHash UInt64, UTMCampaignHash UInt64, UTMContentHash UInt64, UTMTermHash UInt64, FromHash UInt64, WebVisorEnabled UInt8, WebVisorActivity UInt32, `ParsedParams.Key1` Array(String), `ParsedParams.Key2` Array(String), `ParsedParams.Key3` Array(String), `ParsedParams.Key4` Array(String), `ParsedParams.Key5` Array(String), `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64), `Market.Type` Array(UInt8), `Market.GoalID` Array(UInt32), `Market.OrderID` Array(String), `Market.OrderPrice` Array(Int64), `Market.PP` Array(UInt32), `Market.DirectPlaceID` Array(UInt32), `Market.DirectOrderID` Array(UInt32), `Market.DirectBannerID` Array(UInt32), `Market.GoodID` Array(String), `Market.GoodName` Array(String), `Market.GoodQuantity` Array(Int32), `Market.GoodPrice` Array(Int64), IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID);
+```
-
-CREATE TABLE test.visits ( CounterID UInt32, StartDate Date, Sign Int8, IsNew UInt8, VisitID UInt64, UserID UInt64, StartTime DateTime, Duration UInt32, UTCStartTime DateTime, PageViews Int32, Hits Int32, IsBounce UInt8, Referer String, StartURL String, RefererDomain String, StartURLDomain String, EndURL String, LinkURL String, IsDownload UInt8, TraficSourceID Int8, SearchEngineID UInt16, SearchPhrase String, AdvEngineID UInt8, PlaceID Int32, RefererCategories Array(UInt16), URLCategories Array(UInt16), URLRegions Array(UInt32), RefererRegions Array(UInt32), IsYandex UInt8, GoalReachesDepth Int32, GoalReachesURL Int32, GoalReachesAny Int32, SocialSourceNetworkID UInt8, SocialSourcePage String, MobilePhoneModel String, ClientEventTime DateTime, RegionID UInt32, ClientIP UInt32, ClientIP6 FixedString(16), RemoteIP UInt32, RemoteIP6 FixedString(16), IPNetworkID UInt32, SilverlightVersion3 UInt32, CodeVersion UInt32, ResolutionWidth UInt16, ResolutionHeight UInt16, UserAgentMajor UInt16, UserAgentMinor UInt16, WindowClientWidth UInt16, WindowClientHeight UInt16, SilverlightVersion2 UInt8, SilverlightVersion4 UInt16, FlashVersion3 UInt16, FlashVersion4 UInt16, ClientTimeZone Int16, OS UInt8, UserAgent UInt8, ResolutionDepth UInt8, FlashMajor UInt8, FlashMinor UInt8, NetMajor UInt8, NetMinor UInt8, MobilePhone UInt8, SilverlightVersion1 UInt8, Age UInt8, Sex UInt8, Income UInt8, JavaEnable UInt8, CookieEnable UInt8, JavascriptEnable UInt8, IsMobile UInt8, BrowserLanguage UInt16, BrowserCountry UInt16, Interests UInt16, Robotness UInt8, GeneralInterests Array(UInt16), Params Array(String), `Goals.ID` Array(UInt32), `Goals.Serial` Array(UInt32), `Goals.EventTime` Array(DateTime), `Goals.Price` Array(Int64), `Goals.OrderID` Array(String), `Goals.CurrencyID` Array(UInt32), WatchIDs Array(UInt64), ParamSumPrice Int64, ParamCurrency FixedString(3), ParamCurrencyID UInt16, ClickLogID UInt64, ClickEventID Int32, ClickGoodEvent Int32, ClickEventTime DateTime, ClickPriorityID Int32, ClickPhraseID Int32, ClickPageID Int32, ClickPlaceID Int32, ClickTypeID Int32, ClickResourceID Int32, ClickCost UInt32, ClickClientIP UInt32, ClickDomainID UInt32, ClickURL String, ClickAttempt UInt8, ClickOrderID UInt32, ClickBannerID UInt32, ClickMarketCategoryID UInt32, ClickMarketPP UInt32, ClickMarketCategoryName String, ClickMarketPPName String, ClickAWAPSCampaignName String, ClickPageName String, ClickTargetType UInt16, ClickTargetPhraseID UInt64, ClickContextType UInt8, ClickSelectType Int8, ClickOptions String, ClickGroupBannerID Int32, OpenstatServiceName String, OpenstatCampaignID String, OpenstatAdID String, OpenstatSourceID String, UTMSource String, UTMMedium String, UTMCampaign String, UTMContent String, UTMTerm String, FromTag String, HasGCLID UInt8, FirstVisit DateTime, PredLastVisit Date, LastVisit Date, TotalVisits UInt32, `TraficSource.ID` Array(Int8), `TraficSource.SearchEngineID` Array(UInt16), `TraficSource.AdvEngineID` Array(UInt8), `TraficSource.PlaceID` Array(UInt16), `TraficSource.SocialSourceNetworkID` Array(UInt8), `TraficSource.Domain` Array(String), `TraficSource.SearchPhrase` Array(String), `TraficSource.SocialSourcePage` Array(String), Attendance FixedString(16), CLID UInt32, YCLID UInt64, NormalizedRefererHash UInt64, SearchPhraseHash UInt64, RefererDomainHash UInt64, NormalizedStartURLHash UInt64, StartURLDomainHash UInt64, NormalizedEndURLHash UInt64, TopLevelDomain UInt64, URLScheme UInt64, OpenstatServiceNameHash UInt64, OpenstatCampaignIDHash UInt64, OpenstatAdIDHash UInt64, OpenstatSourceIDHash UInt64, UTMSourceHash UInt64, UTMMediumHash UInt64, UTMCampaignHash UInt64, UTMContentHash UInt64, UTMTermHash UInt64, FromHash UInt64, WebVisorEnabled UInt8, WebVisorActivity UInt32, `ParsedParams.Key1` Array(String), `ParsedParams.Key2` Array(String), `ParsedParams.Key3` Array(String), `ParsedParams.Key4` Array(String), `ParsedParams.Key5` Array(String), `ParsedParams.ValueDouble` Array(Float64), `Market.Type` Array(UInt8), `Market.GoalID` Array(UInt32), `Market.OrderID` Array(String), `Market.OrderPrice` Array(Int64), `Market.PP` Array(UInt32), `Market.DirectPlaceID` Array(UInt32), `Market.DirectOrderID` Array(UInt32), `Market.DirectBannerID` Array(UInt32), `Market.GoodID` Array(String), `Market.GoodName` Array(String), `Market.GoodQuantity` Array(Int32), `Market.GoodPrice` Array(Int64), IslandID FixedString(16)) ENGINE = CollapsingMergeTree(Sign) PARTITION BY toYYYYMM(StartDate) SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, StartDate, intHash32(UserID), VisitID);
-
-````
-
-データをインポートします:
+データをインポートする：
```bash
clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.hits FORMAT TSV" < hits_v1.tsv
clickhouse-client --max_insert_block_size 100000 --query "INSERT INTO test.visits FORMAT TSV" < visits_v1.tsv
-````
+```
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/index.md
index 4ad8d48567c..1a404581152 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/index.md
@@ -1,40 +1,20 @@
---
-description: '開発と貢献のインデックスページ'
+description: "開発とコントリビューションのインデックスページ"
slug: /development/
-title: '開発と貢献'
-doc_type: 'landing-page'
+title: "開発とコントリビューション"
+doc_type: "landing-page"
---
-このセクションには、次のページが含まれます。
+このセクションでは、以下のページをご覧いただけます：
-{/* 以下の目次は、YAML フロントマターの title、description、slug フィールドから、
- 次のスクリプトによって自動生成されています:
+
-{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-
-| Page | Description |
-| ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
-| [Developer Prerequisites](/development/developer-instruction) | ClickHouse 開発の前提条件とセットアップ手順 |
-| [How to Build ClickHouse on Linux](/development/build) | Linux システム上で ClickHouse をソースからビルドするためのステップバイステップガイド |
-| [Build on macOS for macOS](/development/build-osx) | macOS システム上で ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [Build on Linux for macOS](/development/build-cross-osx) | Linux 上で macOS 向けに ClickHouse をクロスコンパイルするためのガイド |
-| [How to Build ClickHouse on Linux for AARCH64](/development/build-cross-arm) | AARCH64 アーキテクチャ向けに ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [How to Build ClickHouse on Linux for RISC-V 64](/development/build-cross-riscv) | RISC-V 64 アーキテクチャ向けに ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [Build on Linux for s390x (zLinux)](/development/build-cross-s390x) | s390x アーキテクチャ向けに ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [Build on Linux for E2K](/development/build-e2k) | E2K アーキテクチャ向けに ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [Build on Linux for LoongArch64](/development/build-cross-loongarch) | LoongArch64 アーキテクチャ向けに ClickHouse をソースからビルドするためのガイド |
-| [Testing ClickHouse](/development/tests) | ClickHouse のテスト実行およびテストスイートの実行方法に関するガイド |
-| [Architecture Overview](/development/architecture) | ClickHouse のアーキテクチャとカラム指向設計に関する包括的な概要 |
-| [Continuous Integration (CI)](/development/continuous-integration) | ClickHouse の継続的インテグレーション (CI) システムの概要 |
-| [Third-Party Libraries](/development/contrib) | ClickHouse におけるサードパーティライブラリの利用方法、およびライブラリの追加と保守方法を説明するページ |
-| [C++ Style Guide](/development/style) | ClickHouse の C++ 開発におけるコーディングスタイルガイドライン |
-| [Build Clickhouse with DEFLATE_QPL](/development/building_and_benchmarking_deflate_qpl) | ClickHouse を DEFLATE_QPL コーデック付きでビルドし、ベンチマークを実行する方法 |
-| [Integrating Rust Libraries](/development/integrating_rust_libraries) | Rust ライブラリを ClickHouse に統合するためのガイド |
-
-{/*AUTOGENERATED_END*/ }
+
+
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/index.md
index b6421800e80..309487af08e 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/index.md
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: 'データベースエンジンに関するドキュメント'
+description: 'データベースエンジンのドキュメント'
slug: /engines/database-engines/
toc_folder_title: 'データベースエンジン'
toc_priority: 27
@@ -12,30 +12,16 @@ doc_type: 'landing-page'
# データベースエンジン
-データベースエンジンは、テーブルを操作するための仕組みです。デフォルトでは、ClickHouse は [Atomic](../../engines/database-engines/atomic.md) データベースエンジンを使用しており、これにより設定可能な[テーブルエンジン](../../engines/table-engines/index.md)と [SQL の方言](../../sql-reference/syntax.md)が提供されます。
+データベースエンジンを使用することで、テーブルを操作できます。デフォルトでは、ClickHouseは[Atomic](../../engines/database-engines/atomic.md)データベースエンジンを使用しており、設定可能な[テーブルエンジン](../../engines/table-engines/index.md)と[SQL方言](../../sql-reference/syntax.md)を提供します。
-利用可能なデータベースエンジンの一覧は次のとおりです。詳細については、各リンクを参照してください。
+以下は、利用可能なデータベースエンジンの完全なリストです。詳細については、リンク先を参照してください:
-{/* このページの目次は、YAML フロントマターのフィールド slug、description、title から
- https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
- によって自動生成されています。
+
-{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-
-| Page | Description |
-| --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [Shared](/engines/database-engines/shared) | ClickHouse Cloud で利用可能な `Shared` データベースエンジンについて説明します。 |
-| [Atomic](/engines/database-engines/atomic) | `Atomic` エンジンは、ブロックしない `DROP TABLE` および `RENAME TABLE` クエリと、アトミックな `EXCHANGE TABLES` クエリをサポートします。`Atomic` データベースエンジンはデフォルトで使用されます。 |
-| [Lazy](/engines/database-engines/lazy) | 最終アクセスから `expiration_time_in_seconds` 秒間のみテーブルを RAM に保持します。Log 型テーブルでのみ使用できます。 |
-| [Replicated](/engines/database-engines/replicated) | このエンジンは Atomic エンジンを基盤としています。ZooKeeper に書き込まれる DDL ログを介してメタデータのレプリケーションをサポートし、対象データベースのすべてのレプリカで実行されます。 |
-| [PostgreSQL](/engines/database-engines/postgresql) | リモートの PostgreSQL サーバー上のデータベースに接続できます。 |
-| [MySQL](/engines/database-engines/mysql) | リモートの MySQL サーバー上のデータベースに接続し、ClickHouse と MySQL 間でデータを交換するために `INSERT` および `SELECT` クエリを実行できます。 |
-| [SQLite](/engines/database-engines/sqlite) | SQLite データベースに接続し、ClickHouse と SQLite 間でデータを交換するために `INSERT` および `SELECT` クエリを実行できます。 |
-| [MaterializedPostgreSQL](/engines/database-engines/materialized-postgresql) | PostgreSQL データベース内のテーブルを用いて ClickHouse データベースを作成します。 |
-| [Backup](/engines/database-engines/backup) | バックアップからテーブル／データベースを読み取り専用モードで即座にアタッチできます。 |
-| [DataLakeCatalog](/engines/database-engines/datalakecatalog) | DataLakeCatalog データベースエンジンを使用すると、ClickHouse を外部データカタログに接続し、オープンテーブル形式のデータをクエリできます。 |
-
-{/*AUTOGENERATED_END*/ }
+
+
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/azure-queue.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/azure-queue.md
index 1fe1381f930..b991faddb36 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/azure-queue.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/azure-queue.md
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: 'このエンジンは Azure Blob Storage エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングデータの取り込みを可能にします。'
+description: 'このエンジンは Azure Blob Storage エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングデータのインポートを可能にします。'
sidebar_label: 'AzureQueue'
sidebar_position: 181
slug: /engines/table-engines/integrations/azure-queue
@@ -7,15 +7,11 @@ title: 'AzureQueue テーブルエンジン'
doc_type: 'reference'
---
-
-
# AzureQueue テーブルエンジン
-このエンジンは [Azure Blob Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/blobs) エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングデータの取り込みを可能にします。
-
-
+このエンジンは [Azure Blob Storage](https://azure.microsoft.com/en-us/products/storage/blobs) エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングデータのインポートを可能にします。
-## テーブルの作成 {#creating-a-table}
+## テーブルの作成
```sql
CREATE TABLE test (name String, value UInt32)
@@ -29,9 +25,9 @@ CREATE TABLE test (name String, value UInt32)
**エンジンパラメータ**
-`AzureQueue`のパラメータは`AzureBlobStorage`テーブルエンジンと同じです。パラメータの詳細については[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage.md)を参照してください。
+`AzureQueue` のパラメータは、`AzureBlobStorage` テーブルエンジンでサポートされるものと同一です。パラメータについては[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage.md)を参照してください。
-[AzureBlobStorage](/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage)テーブルエンジンと同様に、ローカルでのAzure Storage開発にはAzuriteエミュレータを使用できます。詳細については[こちら](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-use-azurite?tabs=docker-hub%2Cblob-storage)を参照してください。
+[AzureBlobStorage](/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage) テーブルエンジンと同様に、ローカル環境での Azure Storage 開発には Azurite エミュレーターを利用できます。詳細は[こちら](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-use-azurite?tabs=docker-hub%2Cblob-storage)を参照してください。
**例**
@@ -46,21 +42,59 @@ SETTINGS mode = 'unordered'
```
-## 設定 {#settings}
+## Settings \{#settings\}
+
+サポートされている設定項目は、ほとんどが `S3Queue` テーブルエンジンと同じですが、`s3queue_` プレフィックスは付きません。[設定の全リスト](../../../engines/table-engines/integrations/s3queue.md#settings)を参照してください。
+テーブルに対して構成されている設定の一覧を取得するには、`system.azure_queue_settings` テーブルを使用します。`24.10` 以降で利用可能です。
+
+以下は、AzureQueue にのみ対応し、S3Queue には適用されない設定です。
+
+### `after_processing_move_connection_string` \{#after_processing_move_connection_string\}
+
+宛先が別の Azure コンテナーである場合に、正常に処理されたファイルを移動するための Azure Blob Storage 接続文字列。
+
+指定可能な値:
+
+- 文字列。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `after_processing_move_container`
+
+移動先が別の Azure コンテナである場合に、正常に処理されたファイルを移動する移動先コンテナ名。
+
+指定可能な値:
-サポートされている設定は`S3Queue`テーブルエンジンと同じですが、`s3queue_`プレフィックスは付きません。[設定の完全なリスト](../../../engines/table-engines/integrations/s3queue.md#settings)を参照してください。
-テーブルに設定されている設定のリストを取得するには、`system.azure_queue_settings`テーブルを使用します。`24.10`から利用可能です。
+* 文字列。
+デフォルト値: 空文字列。
+
+例:
+
+```sql
+CREATE TABLE azure_queue_engine_table
+(
+ `key` UInt64,
+ `data` String
+)
+ENGINE = AzureQueue('DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;', 'testcontainer', '*', 'CSV')
+SETTINGS
+ mode = 'unordered',
+ after_processing = 'move',
+ after_processing_move_connection_string = 'DefaultEndpointsProtocol=http;AccountName=devstoreaccount1;AccountKey=Eby8vdM02xNOcqFlqUwJPLlmEtlCDXJ1OUzFT50uSRZ6IFsuFq2UVErCz4I6tq/K1SZFPTOtr/KBHBeksoGMGw==;BlobEndpoint=http://azurite1:10000/devstoreaccount1/;',
+ after_processing_move_container = 'dst-container';
+```
-## Description {#description}
-`SELECT`はストリーミングインポートにはあまり有用ではありません(デバッグを除く)。各ファイルは一度しかインポートできないためです。[マテリアライズドビュー](../../../sql-reference/statements/create/view.md)を使用してリアルタイム処理を作成する方が実用的です。これを行うには:
+## 説明
-1. エンジンを使用してS3の指定されたパスから読み取るテーブルを作成し、それをデータストリームとして扱います。
-2. 必要な構造を持つテーブルを作成します。
-3. エンジンからデータを変換し、事前に作成したテーブルに格納するマテリアライズドビューを作成します。
+`SELECT` は、各ファイルを 1 回しかインポートできないため（デバッグ用途を除き）ストリーミングインポートにはあまり有用ではありません。代わりに、[マテリアライズドビュー](../../../sql-reference/statements/create/view.md) を使用してリアルタイム処理フローを作成する方が実用的です。これを行うには、次のようにします。
-`MATERIALIZED VIEW`がエンジンに接続されると、バックグラウンドでデータの収集が開始されます。
+1. エンジンを使用して、S3 内の指定パスからデータを取り込むテーブルを作成し、それをデータストリームとみなします。
+2. 目的の構造を持つテーブルを作成します。
+3. エンジンからのデータを変換し、事前に作成したテーブルに格納するマテリアライズドビューを作成します。
+
+`MATERIALIZED VIEW` をエンジンと関連付けると、バックグラウンドでデータの取り込みを開始します。
例:
@@ -80,60 +114,59 @@ SELECT * FROM stats ORDER BY key;
```
-## 仮想カラム {#virtual-columns}
-
-- `_path` — ファイルへのパス
-- `_file` — ファイル名
+## 仮想カラム \{#virtual-columns\}
-仮想カラムの詳細については、[こちら](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)を参照してください。
+- `_path` — ファイルパス。
+- `_file` — ファイル名。
+仮想カラムの詳細については[こちら](../../../engines/table-engines/index.md#table_engines-virtual_columns)を参照してください。
-## イントロスペクション {#introspection}
+## イントロスペクション
-テーブル設定 `enable_logging_to_queue_log=1` でテーブルのログ記録を有効にします。
+テーブル設定 `enable_logging_to_queue_log=1` を有効にして、テーブルに対するログ記録を有効化します。
-イントロスペクション機能は [S3Queueテーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/s3queue#introspection) と同じですが、いくつかの相違点があります:
+イントロスペクション機能は [S3Queue テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/s3queue#introspection) と同じですが、いくつか明確な違いがあります：
-1. サーババージョン >= 25.1 では、キューのインメモリ状態に `system.azure_queue` を使用します。それ以前のバージョンでは `system.s3queue` を使用します(`azure` テーブルの情報も含まれます)。
-2. メインのClickHouse設定で `system.azure_queue_log` を有効にします。例:
+1. サーバーバージョンが >= 25.1 の場合、キューのインメモリ状態には `system.azure_queue` を使用します。古いバージョンでは `system.s3queue` を使用します（こちらにも `azure` テーブルに関する情報が含まれます）。
+2. メインの ClickHouse 設定で `system.azure_queue_log` を有効化します。例：
```xml
-
- system
-
-
+
+ system
+
+
```
-この永続テーブルは `system.s3queue` と同じ情報を持ちますが、処理済みおよび失敗したファイルに関するものです。
+この永続テーブルは、`system.s3queue` と同様の情報を保持しますが、対象は処理済みおよび失敗したファイルです。
-テーブルは以下の構造を持ちます:
+このテーブルの構造は次のとおりです。
```sql
CREATE TABLE system.azure_queue_log
(
`hostname` LowCardinality(String) COMMENT 'ホスト名',
- `event_date` Date COMMENT 'このログ行を書き込んだイベント日付',
- `event_time` DateTime COMMENT 'このログ行を書き込んだイベント時刻',
- `database` String COMMENT '現在のS3Queueテーブルが存在するデータベースの名前',
- `table` String COMMENT 'S3Queueテーブルの名前',
+ `event_date` Date COMMENT 'このログ行の書き込みイベント日付',
+ `event_time` DateTime COMMENT 'このログ行の書き込みイベント時刻',
+ `database` String COMMENT '現在のS3Queueテーブルが存在するデータベース名。',
+ `table` String COMMENT 'S3Queueテーブル名。',
`uuid` String COMMENT 'S3QueueテーブルのUUID',
- `file_name` String COMMENT '処理ファイルのファイル名',
+ `file_name` String COMMENT '処理対象ファイルのファイル名',
`rows_processed` UInt64 COMMENT '処理された行数',
- `status` Enum8('Processed' = 0, 'Failed' = 1) COMMENT '処理ファイルのステータス',
+ `status` Enum8('Processed' = 0, 'Failed' = 1) COMMENT 'ファイル処理のステータス',
`processing_start_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'ファイル処理の開始時刻',
`processing_end_time` Nullable(DateTime) COMMENT 'ファイル処理の終了時刻',
- `exception` String COMMENT '発生した例外メッセージ'
+ `exception` String COMMENT '例外が発生した場合の例外メッセージ'
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, event_time)
SETTINGS index_granularity = 8192
-COMMENT 'S3Queueエンジンによって処理されたファイルの情報を含むログエントリを格納します。'
+COMMENT 'S3Queueエンジンによって処理されるファイルの情報を含むログエントリを格納する。'
```
-例:
+例：
```sql
SELECT *
@@ -141,7 +174,7 @@ FROM system.azure_queue_log
LIMIT 1
FORMAT Vertical
-Row 1:
+行 1:
──────
hostname: clickhouse
event_date: 2024-12-16
@@ -156,6 +189,6 @@ processing_start_time: 2024-12-16 13:42:47
processing_end_time: 2024-12-16 13:42:47
exception:
-1 row in set. Elapsed: 0.002 sec.
+1行が結果セットに含まれています。経過時間: 0.002秒。
```
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/index.md
index 1723df5a009..aefa374c57f 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/index.md
@@ -1,54 +1,24 @@
---
-description: '統合向けテーブルエンジンのドキュメント'
-sidebar_label: '統合'
+description: 'インテグレーション向けテーブルエンジンのドキュメント'
+sidebar_label: 'インテグレーション'
sidebar_position: 40
slug: /engines/table-engines/integrations/
-title: '統合向けテーブルエンジン'
+title: 'インテグレーション向けテーブルエンジン'
doc_type: 'reference'
---
-# 連携向けテーブルエンジン
+# 統合用テーブルエンジン
-ClickHouse は、テーブルエンジンを含むさまざまな手段で外部システムと連携できます。他のすべてのテーブルエンジンと同様に、設定は `CREATE TABLE` または `ALTER TABLE` クエリを使って行います。ユーザーの視点から見ると、設定された連携は通常のテーブルのように見えますが、そのテーブルへのクエリは外部システムにプロキシされます。この透過的なクエリ実行は、辞書やテーブル関数のような代替的な連携方法に比べた、このアプローチの主な利点の 1 つです。代替方法では、利用のたびにカスタムクエリ手法を用いる必要があります。
+ClickHouseは、テーブルエンジンを含む外部システムとの統合のための様々な手段を提供しています。他のすべてのテーブルエンジンと同様に、設定は`CREATE TABLE`または`ALTER TABLE`クエリを使用して行われます。ユーザーの観点からは、設定された統合は通常のテーブルのように見えますが、それに対するクエリは外部システムにプロキシされます。この透過的なクエリ実行は、使用するたびにカスタムクエリメソッドを必要とする辞書やテーブル関数のような代替統合方法に対する、このアプローチの主要な利点の1つです。
-{/* このページの目次テーブルは、YAML フロントマターのフィールド slug、description、title から
- https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
- によって自動生成されます。
+
-
-{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-
-| ページ | 概要 |
-| ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| [AzureBlobStorage テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/azureBlobStorage) | このエンジンは、Azure Blob Storage エコシステムとの統合機能を提供します。 |
-| [DeltaLake テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/deltalake) | このエンジンにより、Amazon S3 上の既存の Delta Lake テーブルと読み取り専用で連携できます。 |
-| [EmbeddedRocksDB テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/embedded-rocksdb) | このエンジンを使用すると、ClickHouse と RocksDB を統合できます |
-| [ExternalDistributed テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/ExternalDistributed) | `ExternalDistributed` エンジンを使用すると、リモートサーバー上の MySQL または PostgreSQL に格納されたデータに対して `SELECT` クエリを実行できます。MySQL または PostgreSQL エンジンを引数として受け取るため、シャーディングが可能です。 |
-| [TimeSeries テーブルエンジン](/engines/table-engines/special/time_series) | タイムスタンプおよびタグ（またはラベル）に関連付けられた値の集合としての時系列データを格納するテーブルエンジン。 |
-| [HDFS テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/hdfs) | このエンジンは、ClickHouse 経由で HDFS 上のデータを管理できるようにすることで、Apache Hadoop エコシステムとの統合を実現します。このエンジンは File エンジンおよび URL エンジンに類似していますが、Hadoop 固有の機能を提供します。 |
-| [Hive テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/hive) | Hive エンジンを使用すると、HDFS 上の Hive テーブルに対して `SELECT` クエリを実行できます。 |
-| [Hudi テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/hudi) | このエンジンは、Amazon S3 上の既存の Apache Hudi テーブルとの読み取り専用統合を提供します。 |
-| [Iceberg テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/iceberg) | このエンジンは、Amazon S3、Azure、HDFS およびローカルに保存された既存の Apache Iceberg テーブルと読み取り専用で連携します。 |
-| [JDBC テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/jdbc) | ClickHouse が JDBC を介して外部データベースに接続できるようにします。 |
-| [Kafka テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/kafka) | Kafka Table Engine は Apache Kafka と連携して使用でき、データフローの公開および購読、耐障害性のあるストレージの構成、そしてストリームが利用可能になり次第その処理を行うことができます。 |
-| [MaterializedPostgreSQL テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/materialized-postgresql) | PostgreSQL テーブルのデータを初期ダンプして ClickHouse テーブルを作成し、レプリケーションを開始します。 |
-| [MongoDB テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/mongodb) | MongoDB エンジンは、リモートのコレクションからデータを読み出すための読み取り専用テーブルエンジンです。 |
-| [MySQL テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/mysql) | MySQL テーブルエンジンに関するドキュメント |
-| [NATS テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/nats) | このエンジンを使用すると、ClickHouse を NATS と連携させてメッセージのサブジェクトを公開・購読し、新着メッセージを利用可能になり次第処理できます。 |
-| [ODBC テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/odbc) | ClickHouse が ODBC 経由で外部データベースに接続できるようにします。 |
-| [PostgreSQL テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/postgresql) | PostgreSQL エンジンを使用すると、リモートの PostgreSQL サーバー上に保存されたデータに対して `SELECT` および `INSERT` クエリを実行できます。 |
-| [RabbitMQ テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/rabbitmq) | このエンジンを使用すると、ClickHouse を RabbitMQ と統合できます。 |
-| [Redis テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/redis) | このエンジンを使用すると、ClickHouse を Redis と統合できます。 |
-| [S3 テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/s3) | このエンジンは Amazon S3 エコシステムとの統合を提供します。HDFS エンジンに似ていますが、S3 に特化した機能も備えています。 |
-| [S3Queue テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/s3queue) | このエンジンは Amazon S3 エコシステムと統合されており、ストリーミングによるインポートをサポートします。Kafka や RabbitMQ エンジンと同様ですが、S3 固有の機能を備えています。 |
-| [AzureQueue テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/azure-queue) | このエンジンは Azure Blob Storage エコシステムと統合されており、ストリーミングによるデータ取り込みをサポートします。 |
-| [YTsaurus テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/ytsaurus) | YTsaurus クラスターからデータをインポートするためのテーブルエンジン。 |
-| [SQLite テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/sqlite) | このエンジンでは、SQLite との間でデータのインポートおよびエクスポートを行え、ClickHouse から SQLite のテーブルに対して直接クエリを実行できます。 |
-| [ArrowFlight テーブルエンジン](/engines/table-engines/integrations/arrowflight) | このエンジンは、Apache Arrow Flight を介してリモートデータセットに対してクエリを実行できます。 |
-
-{/*AUTOGENERATED_END*/ }
+
+
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/s3queue.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/s3queue.md
index 7c2d73bb4c7..9cd619aed07 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/s3queue.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/integrations/s3queue.md
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: 'このエンジンは Amazon S3 エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングによるインポートを可能にします。Kafka エンジンや RabbitMQ エンジンと類似していますが、S3 固有の機能も備えています。'
+description: 'このエンジンは Amazon S3 エコシステムとの統合機能を提供し、ストリーミングインポートを可能にします。Kafka エンジンおよび RabbitMQ エンジンと同様ですが、S3 固有の機能を提供します。'
sidebar_label: 'S3Queue'
sidebar_position: 181
slug: /engines/table-engines/integrations/s3queue
@@ -12,13 +12,11 @@ import ScalePlanFeatureBadge from '@theme/badges/ScalePlanFeatureBadge'
# S3Queue テーブルエンジン
-このエンジンは [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングによるインポートを可能にします。このエンジンは [Kafka](../../../engines/table-engines/integrations/kafka.md)、[RabbitMQ](../../../engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md) エンジンに似ていますが、S3 固有の機能を備えています。
+このエンジンは [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/) エコシステムとの統合を提供し、ストリーミングインポートを可能にします。このエンジンは [Kafka](../../../engines/table-engines/integrations/kafka.md)、[RabbitMQ](../../../engines/table-engines/integrations/rabbitmq.md) エンジンと類似していますが、S3 固有の機能を提供します。
-[S3Queue 実装の元となった PR](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49086/files#diff-e1106769c9c8fbe48dd84f18310ef1a250f2c248800fde97586b3104e9cd6af8R183) にある次の注意事項を理解しておくことが重要です。`MATERIALIZED VIEW` がこのエンジンに紐付けられると、S3Queue テーブルエンジンはバックグラウンドでデータの収集を開始します。
+[S3Queue 実装の元となった PR](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/49086/files#diff-e1106769c9c8fbe48dd84f18310ef1a250f2c248800fde97586b3104e9cd6af8R183) に記載されている次の注意点を理解しておくことが重要です。`MATERIALIZED VIEW` がこのエンジンに接続されると、S3Queue テーブルエンジンはバックグラウンドでデータの収集を開始します。
-
-
-## テーブルの作成 {#creating-a-table}
+## テーブルを作成する
```sql
CREATE TABLE s3_queue_engine_table (name String, value UInt32)
@@ -49,12 +47,12 @@ CREATE TABLE s3_queue_engine_table (name String, value UInt32)
```
:::warning
-`24.7`より前では、`mode`、`after_processing`、`keeper_path`以外のすべての設定に`s3queue_`プレフィックスを使用する必要があります。
+`24.7` より前のバージョンでは、`mode`、`after_processing`、`keeper_path` を除くすべての設定項目で `s3queue_` プレフィックスを使用する必要があります。
:::
**エンジンパラメータ**
-`S3Queue`のパラメータは`S3`テーブルエンジンがサポートするものと同じです。パラメータセクションは[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/s3.md#parameters)を参照してください。
+`S3Queue` のパラメータは、`S3` テーブルエンジンがサポートしているものと同一です。パラメータについては[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/s3.md#parameters)を参照してください。
**例**
@@ -65,7 +63,7 @@ SETTINGS
mode = 'unordered';
```
-名前付きコレクションの使用:
+名前付きコレクションの使用：
```xml
@@ -87,93 +85,190 @@ SETTINGS
```
-## 設定 {#settings}
+## 設定 \{#settings\}
-テーブルに設定された設定のリストを取得するには、`system.s3_queue_settings`テーブルを使用します。`24.10`から利用可能です。
+テーブルに対して構成された設定の一覧を取得するには、`system.s3_queue_settings` テーブルを使用します。`24.10` 以降で利用可能です。
-### モード {#mode}
+### Mode \{#mode\}
-指定可能な値:
+指定可能な値：
-- unordered — 順序なしモードでは、すでに処理されたすべてのファイルのセットがZooKeeper内の永続ノードで追跡されます。
-- ordered — 順序ありモードでは、ファイルは辞書順で処理されます。これは、'BBB'という名前のファイルがある時点で処理され、その後'AA'という名前のファイルがバケットに追加された場合、それは無視されることを意味します。正常に処理されたファイルの最大名(辞書順)と、読み込み失敗後に再試行されるファイルの名前のみがZooKeeperに保存されます。
+- unordered — `unordered` モードでは、すでに処理されたすべてのファイルの集合が ZooKeeper 内の永続ノードとして管理されます。
+- ordered — `ordered` モードでは、ファイルは辞書順で処理されます。つまり、ファイル名 `BBB` のファイルがある時点で処理され、その後にファイル名 `AA` のファイルがバケットに追加された場合、そのファイルは無視されます。ZooKeeper には、正常に取り込まれたファイル名のうち最大のもの（辞書順での最大値）と、読み込みに失敗して再試行対象となるファイル名のみが保存されます。
-デフォルト値: 24.6より前のバージョンでは`ordered`。24.6以降はデフォルト値がなく、手動で指定する必要があります。以前のバージョンで作成されたテーブルについては、互換性のためデフォルト値は`Ordered`のままとなります。
+デフォルト値: バージョン 24.6 より前は `ordered`。24.6 以降ではデフォルト値は存在せず、この設定は手動で指定する必要があります。以前のバージョンで作成されたテーブルについては、互換性のためデフォルト値は引き続き `Ordered` のままです。
-### `after_processing` {#after_processing}
+### `after_processing`
+
+ファイルの処理が正常に完了した後の扱い方法。
-処理が正常に完了した後、ファイルを削除するか保持するかを指定します。
指定可能な値:
-- keep。
-- delete。
+* keep。
+* delete。
+* move。
+* tag。
デフォルト値: `keep`。
-### `keeper_path` {#keeper_path}
+move を使用するには追加の設定が必要です。同一バケット内で移動する場合は、新しいパスプレフィックスを `after_processing_move_prefix` として指定する必要があります。
+
+別の S3 バケットへ移動する場合は、移動先バケットの URI を `after_processing_move_uri` として、S3 クレデンシャルを `after_processing_move_access_key_id` および `after_processing_move_secret_access_key` として指定する必要があります。
+
+例:
+
+```sql
+CREATE TABLE s3queue_engine_table (name String, value UInt32)
+ENGINE=S3Queue('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/my-test-bucket-768/*', 'CSV', 'gzip')
+SETTINGS
+ mode = 'unordered',
+ after_processing = 'move',
+ after_processing_retries = 20,
+ after_processing_move_prefix = 'dst_prefix',
+ after_processing_move_uri = 'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/dst-bucket',
+ after_processing_move_access_key_id = 'test',
+ after_processing_move_secret_access_key = 'test';
+```
+
+Azure コンテナから別の Azure コンテナに移動するには、Blob Storage の接続文字列を `after_processing_move_connection_string` に、コンテナ名を `after_processing_move_container` に指定します。詳しくは [AzureQueue の設定](../../../engines/table-engines/integrations/azure-queue.md#settings) を参照してください。
+
+タグ付けを行うには、タグキーと値をそれぞれ `after_processing_tag_key` および `after_processing_tag_value` として指定します。
+
+
+### `after_processing_retries` \{#after_processing_retries\}
+
+要求された後処理アクションに対して、処理を中止するまでに行う再試行回数。
+
+設定可能な値:
+
+- 0 以上の整数。
+
+デフォルト値: `10`。
+
+### `after_processing_move_access_key_id` \{#after_processing_move_access_key_id\}
+
+移動先が別の S3 バケットである場合に、正常に処理されたファイルをそのバケットへ移動するための Access Key ID。
+
+設定可能な値:
+
+- 文字列。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `after_processing_move_prefix` \{#after_processing_move_prefix\}
+
+正常に処理されたファイルを移動する先のパスプレフィックスです。同一バケット内での移動と、別のバケットへの移動の両方で有効です。
-ZooKeeper内のパスは、テーブルエンジンの設定として指定するか、グローバル設定で提供されるパスとテーブルUUIDから形成されるデフォルトパスを使用できます。
指定可能な値:
+- String。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `after_processing_move_secret_access_key` \{#after_processing_move_secret_access_key\}
+
+移動先が別の S3 バケットである場合に、正常に処理されたファイルをそのバケットへ移動するための Secret Access Key。
+
+設定可能な値:
+
- 文字列。
-デフォルト値: `/`。
+デフォルト値: 空文字列。
-### `s3queue_loading_retries` {#loading_retries}
+### `after_processing_move_uri` \{#after_processing_move_uri\}
+
+宛先が別の S3 バケットである場合に、正常に処理されたファイルを移動する先となる S3 バケットの URI。
+
+取りうる値:
+
+- 文字列。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `after_processing_tag_key` \{#after_processing_tag_key\}
+
+`after_processing='tag'` の場合に、正常に処理されたファイルへタグ付けを行うためのタグキー。
+
+指定可能な値:
+
+- 文字列。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `after_processing_tag_value` \{#after_processing_tag_value\}
+
+`after_processing` が `tag` の場合に、正常に処理されたファイルに付与するタグ値。
-指定された回数までファイルの読み込みを再試行します。デフォルトでは再試行は行われません。
指定可能な値:
+- 文字列。
+
+デフォルト値: 空文字列。
+
+### `keeper_path` \{#keeper_path\}
+
+ZooKeeper 内のパスはテーブルエンジンの設定として指定するか、グローバル設定で指定されたパスとテーブル UUID から既定パスを生成できます。
+取りうる値:
+
+- 文字列。
+
+既定値: `/`。
+
+### `s3queue_loading_retries` \{#loading_retries\}
+
+指定された回数までファイルの読み込みを再試行します。デフォルトでは再試行は行われません。
+取りうる値:
+
- 正の整数。
デフォルト値: `0`。
-### `s3queue_processing_threads_num` {#processing_threads_num}
+### `s3queue_processing_threads_num` \{#processing_threads_num\}
-処理を実行するスレッド数。`Unordered`モードにのみ適用されます。
+処理を実行するスレッド数。`Unordered` モードでのみ適用されます。
-デフォルト値: CPUの数または16。
+デフォルト値: CPU の数または 16。
-### `s3queue_parallel_inserts` {#parallel_inserts}
+### `s3queue_parallel_inserts` \{#parallel_inserts\}
-デフォルトでは、`processing_threads_num`は1つの`INSERT`を生成するため、複数のスレッドでファイルのダウンロードと解析のみを行います。
-しかし、これは並列性を制限するため、より高いスループットを得るには`parallel_inserts=true`を使用してください。これによりデータを並列に挿入できます(ただし、MergeTreeファミリーでは生成されるデータパーツの数が増加することに注意してください)。
+デフォルトでは、`processing_threads_num` は 1 つの `INSERT` しか生成されないため、複数スレッドで実行されるのはファイルのダウンロードとパース処理だけです。
+しかし、これは並列度を制限するため、スループットを向上させるには `parallel_inserts=true` を使用してください。これによりデータを並列に挿入できるようになります（ただし、その結果として MergeTree ファミリーのテーブルに対して生成されるデータパーツの数が増加する点に注意してください）。
:::note
-`INSERT`は`max_process*_before_commit`設定に従って生成されます。
+`INSERT` は `max_process*_before_commit` 設定を考慮して生成されます。
:::
デフォルト値: `false`。
-### `s3queue_enable_logging_to_s3queue_log` {#enable_logging_to_s3queue_log}
+### `s3queue_enable_logging_to_s3queue_log` \{#enable_logging_to_s3queue_log\}
-`system.s3queue_log`へのログ記録を有効にします。
+`system.s3queue_log` へのログ記録を有効にします。
デフォルト値: `0`。
-### `s3queue_polling_min_timeout_ms` {#polling_min_timeout_ms}
+### `s3queue_polling_min_timeout_ms` \{#polling_min_timeout_ms\}
-次のポーリング試行を行う前にClickHouseが待機する最小時間をミリ秒単位で指定します。
+ClickHouse が次のポーリングを実行する前に待機する最小時間をミリ秒単位で指定します。
-指定可能な値:
+設定可能な値:
- 正の整数。
デフォルト値: `1000`。
-### `s3queue_polling_max_timeout_ms` {#polling_max_timeout_ms}
+### `s3queue_polling_max_timeout_ms` \{#polling_max_timeout_ms\}
-次のポーリング試行を開始する前にClickHouseが待機する最大時間をミリ秒単位で定義します。
+ClickHouse が次のポーリング試行を開始するまでに待機する最大時間を、ミリ秒単位で定義します。
-指定可能な値:
+可能な値:
- 正の整数。
-デフォルト値: `10000`。
+デフォルト値: `10000`.
-### `s3queue_polling_backoff_ms` {#polling_backoff_ms}
+### `s3queue_polling_backoff_ms` \{#polling_backoff_ms\}
-新しいファイルが見つからない場合に、前回のポーリング間隔に追加される待機時間を決定します。次のポーリングは、前回の間隔とこのバックオフ値の合計、または最大間隔のいずれか小さい方の後に実行されます。
+新しいファイルが見つからなかった場合に、前回のポーリング間隔に追加される待機時間を決定します。次回のポーリングは、前回の間隔にこのバックオフ値を加えた値と最大間隔のうち、短い方の時間が経過した後に行われます。
指定可能な値:
@@ -181,69 +276,66 @@ ZooKeeper内のパスは、テーブルエンジンの設定として指定す
デフォルト値: `0`。
-### `s3queue_tracked_files_limit` {#tracked_files_limit}
+### `s3queue_tracked_files_limit` \{#tracked_files_limit\}
-'unordered'モードが使用されている場合にZooKeeperノードの数を制限できます。'ordered'モードでは何も行いません。
-制限に達すると、最も古い処理済みファイルがZooKeeperノードから削除され、再度処理されます。
+`unordered` モードが使用されている場合に、ZooKeeper ノードの数に上限を設けるための設定です。`ordered` モードでは何も行いません。
+上限に達した場合、最も古く処理されたファイルが ZooKeeper ノードから削除され、再度処理されます。
-指定可能な値:
+取り得る値:
- 正の整数。
デフォルト値: `1000`。
-### `s3queue_tracked_file_ttl_sec` {#tracked_file_ttl_sec}
+### `s3queue_tracked_file_ttl_sec` \{#tracked_file_ttl_sec\}
-'unordered'モードにおいて、処理済みファイルをZooKeeperノードに保存する最大秒数(デフォルトでは永続的に保存)。'ordered'モードでは何も行いません。
-指定された秒数が経過すると、ファイルは再インポートされます。
+`unordered` モードにおいて、処理済みファイルを ZooKeeper のノードに保持しておく最大秒数（デフォルトでは無期限に保存）を指定します。`ordered` モードでは何もしません。
+指定された秒数が経過すると、そのファイルは再インポートされます。
-指定可能な値:
+設定可能な値:
-- 正の整数。
+- 正の整数
デフォルト値: `0`。
-### `s3queue_cleanup_interval_min_ms` {#cleanup_interval_min_ms}
+### `s3queue_cleanup_interval_min_ms` \{#cleanup_interval_min_ms\}
-'Ordered'モード用。追跡ファイルのTTLと最大追跡ファイルセットの維持を担当するバックグラウンドタスクの再スケジュール間隔の最小境界を定義します。
+'Ordered' モード用。追跡対象ファイルの TTL および追跡対象ファイル集合の最大数を維持するバックグラウンドタスクについて、その再スケジュールの間隔の下限値を定義します。
デフォルト値: `10000`。
-### `s3queue_cleanup_interval_max_ms` {#cleanup_interval_max_ms}
+### `s3queue_cleanup_interval_max_ms` \{#cleanup_interval_max_ms\}
-
-'Ordered'モード用。追跡ファイルのTTLと追跡ファイル数の上限を管理するバックグラウンドタスクの再スケジュール間隔の最大値を定義します。
+「Ordered」モード用。追跡対象ファイルの TTL と、追跡対象ファイル集合の最大数を維持するバックグラウンドタスクの再スケジュール間隔に対する上限値を定義します。
デフォルト値: `30000`。
-### `s3queue_buckets` {#buckets}
-
-'Ordered'モード用。`24.6`以降で利用可能。S3Queueテーブルの複数のレプリカが存在し、それぞれがkeeperの同じメタデータディレクトリで動作している場合、`s3queue_buckets`の値は少なくともレプリカ数以上である必要があります。`s3queue_processing_threads`設定も併用する場合は、`s3queue_buckets`設定の値をさらに増やすことが推奨されます。これは`S3Queue`処理の実際の並列度を定義するためです。
+### `s3queue_buckets` \{#buckets\}
-### `use_persistent_processing_nodes` {#use_persistent_processing_nodes}
+「Ordered」モードで使用します。`24.6` から利用可能です。S3Queue テーブルのレプリカが複数あり、それぞれが keeper 内の同一のメタデータディレクトリを使用している場合、`s3queue_buckets` の値はレプリカ数以上に設定する必要があります。`s3queue_processing_threads` 設定も併用している場合は、`S3Queue` の処理における実際の並列度を決定するため、`s3queue_buckets` 設定の値をさらに大きくすることが推奨されます。
-デフォルトでは、S3Queueテーブルは常にエフェメラル処理ノードを使用しています。これにより、S3Queueが処理を開始した後、処理済みファイルをzookeeperにコミットする前にzookeeperセッションが期限切れになった場合、データの重複が発生する可能性があります。この設定により、keeperセッションが期限切れになった場合でも重複の可能性を排除します。
+### `use_persistent_processing_nodes` \{#use_persistent_processing_nodes\}
-### `persistent_processing_nodes_ttl_seconds` {#persistent_processing_nodes_ttl_seconds}
+デフォルトでは、S3Queue テーブルは常に一時的な処理ノードを使用しており、ZooKeeper セッションが、S3Queue が処理済みファイルを ZooKeeper にコミットする前に期限切れになり、かつ処理は開始されていた場合、データが重複する可能性がありました。この設定は、keeper セッションの期限切れに起因する重複が発生しないよう、サーバーに強制します。
-サーバーが正常終了しなかった場合、`use_persistent_processing_nodes`が有効になっていると、削除されていない処理ノードが残る可能性があります。この設定は、これらの処理ノードを安全にクリーンアップできる期間を定義します。
+### `persistent_processing_nodes_ttl_seconds` \{#persistent_processing_nodes_ttl_seconds\}
-デフォルト値: `3600`(1時間)。
+サーバーが正常終了しなかった場合、`use_persistent_processing_nodes` が有効になっていると、処理ノードが削除されずに残る可能性があります。この設定は、それらの処理ノードを安全にクリーンアップできる猶予時間を定義します。
+デフォルト値: `3600`（1時間）。
-## S3関連の設定 {#s3-settings}
+## S3 に関連する設定 \{#s3-settings\}
-このエンジンはすべてのS3関連設定をサポートしています。S3設定の詳細については、[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/s3.md)を参照してください。
+このエンジンでは、すべての S3 関連設定が利用できます。S3 設定の詳細は[こちら](../../../engines/table-engines/integrations/s3.md)を参照してください。
+## S3 ロールベースアクセス
-## S3ロールベースアクセス {#s3-role-based-access}
+
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
index 75251b18fea..75c8d47a378 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/index.md
@@ -9,40 +9,24 @@ doc_type: 'reference'
-# MergeTree エンジンファミリー
+# MergeTreeエンジンファミリー
-MergeTree ファミリーに属するテーブルエンジンは、ClickHouse のデータストレージ機能の中核となります。これらは、カラム型ストレージ、カスタムパーティショニング、疎なプライマリインデックス、セカンダリのデータスキップインデックスなど、耐障害性と高性能なデータ取得のためのほとんどの機能を提供します。
+MergeTreeファミリーのテーブルエンジンは、ClickHouseのデータストレージ機能の中核です。耐障害性と高性能なデータ取得のための主要な機能を提供します：カラムナストレージ、カスタムパーティショニング、スパースプライマリインデックス、セカンダリデータスキッピングインデックスなど。
-ベースとなる [MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) テーブルエンジンは、単一ノードの ClickHouse インスタンスにおけるデフォルトのテーブルエンジンとみなすことができます。汎用性が高く、幅広いユースケースに対して実用的だからです。
+基本的な[MergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)テーブルエンジンは、シングルノードのClickHouseインスタンスにおけるデフォルトのテーブルエンジンと考えることができます。幅広いユースケースに対して汎用性が高く実用的であるためです。
-本番環境での利用には [ReplicatedMergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) を使うのが一般的です。通常の MergeTree エンジンのすべての機能に高可用性が追加されるためです。さらに、データのインジェスト時に自動的な重複排除が行われるため、挿入中にネットワークの問題が発生しても、ソフトウェア側で安全にリトライできます。
+本番環境では、[ReplicatedMergeTree](../../../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md)の使用を推奨します。通常のMergeTreeエンジンのすべての機能に高可用性を追加するためです。さらに、データ取り込み時の自動重複排除機能により、挿入中にネットワークの問題が発生した場合でも、安全に再試行できます。
-MergeTree ファミリーのその他すべてのエンジンは、特定のユースケース向けに追加機能を提供します。通常、これはバックグラウンドでの追加のデータ操作として実装されます。
+MergeTreeファミリーの他のエンジンは、特定のユースケースに対して追加機能を提供します。通常、これらはバックグラウンドでの追加的なデータ操作として実装されています。
-MergeTree エンジンの主な欠点は、比較的ヘビーウェイトであることです。そのため、典型的なパターンとしては、それほど多くのテーブルを作成しない構成になります。多くの小さなテーブル（たとえば一時データ用）が必要な場合は、[Log エンジンファミリー](../../../engines/table-engines/log-family/index.md) の利用を検討してください。
+MergeTreeエンジンの主な欠点は、比較的重量級であることです。そのため、一般的なパターンとしては、多数のテーブルを作成しないようにします。一時データなど、多数の小さなテーブルが必要な場合は、[Logエンジンファミリー](../../../engines/table-engines/log-family/index.md)の使用を検討してください。
-{/* このページの目次は、
- https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
- によって、YAML フロントマターのフィールド（slug、description、title）から自動生成されています。
+
-{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-
-| Page | Description |
-| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [MergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree) | `MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、高いデータ取り込みレートと大規模なデータ量に対応するよう設計されています。 |
-| [Replicated* テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/replication) | ClickHouse における Replicated* ファミリーのテーブルエンジンを用いたデータレプリケーションの概要です。 |
-| [カスタムパーティションキー](/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key) | MergeTree テーブルにカスタムパーティションキーを追加する方法を説明します。 |
-| [ReplacingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/replacingmergetree) | MergeTree と異なり、同じソートキー値（`ORDER BY` 句で指定される列であり、`PRIMARY KEY` ではありません）を持つ重複したエントリを削除します。 |
-| [CoalescingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/coalescingmergetree) | CoalescingMergeTree は MergeTree エンジンを継承しています。主な特徴は、パーツのマージ時に各列の最後の非 NULL 値を自動的に保存できることです。 |
-| [SummingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree) | SummingMergeTree は MergeTree エンジンを継承しています。主な特徴は、パーツのマージ時に数値データを自動的に集計（合計）できることです。 |
-| [AggregatingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree) | 同じプライマリキー（より正確には、同じ [ソートキー](../../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)）を持つすべての行を、集約関数の状態を組み合わせて保存した 1 行（単一のデータパーツ内）に置き換えます。 |
-| [CollapsingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree) | MergeTree を継承していますが、マージ処理中に行を折りたたむロジックが追加されています。 |
-| [VersionedCollapsingMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/versionedcollapsingmergetree) | 継続的に変化するオブジェクトの状態を高速に書き込み、古いオブジェクト状態をバックグラウンドで削除できるようにします。 |
-| [GraphiteMergeTree テーブルエンジン](/engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree) | Graphite データの間引きおよび集約・平均化（ロールアップ）のために設計されています。 |
-| [Exact および Approximate Vector Search](/engines/table-engines/mergetree-family/annindexes) | Exact および Approximate Vector Search についてのドキュメントです。 |
-| [テキストインデックスを使用した全文検索](/engines/table-engines/mergetree-family/invertedindexes) | テキスト内から検索語句を高速に見つけます。 |
-
-{/*AUTOGENERATED_END*/ }
+
+
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
index a1f7a01e209..cb224663bc3 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md
@@ -1,8 +1,8 @@
---
-description: '`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、高いデータ取り込み速度と大量のデータを扱うために設計されています。'
+description: '`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、高速なデータ取り込みと膨大なデータ量に対応するよう設計されています。'
sidebar_label: 'MergeTree'
sidebar_position: 11
-slug: /engines/table-engines/mergetree-family/mergetree
+slug: /engines/table-engines/mergetree-family/mergettree
title: 'MergeTree テーブルエンジン'
doc_type: 'reference'
---
@@ -13,28 +13,26 @@ import CloudNotSupportedBadge from '@theme/badges/CloudNotSupportedBadge';
# MergeTree テーブルエンジン
-`MergeTree` エンジンおよび `ReplacingMergeTree`、`AggregatingMergeTree` などの `MergeTree` ファミリーの他のエンジンは、ClickHouse で最も一般的に使用され、最も堅牢なテーブルエンジンです。
+`MergeTree` エンジンおよび `MergeTree` ファミリーの他のエンジン（例: `ReplacingMergeTree`、`AggregatingMergeTree`）は、ClickHouse で最も一般的に使用され、最も堅牢なテーブルエンジンです。
-`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、高いデータ取り込みレートと膨大なデータ量を扱えるように設計されています。
-INSERT 操作によりテーブルパーツが作成され、それらはバックグラウンドプロセスによって他のテーブルパーツとマージされます。
+`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、高いデータ取り込みレートと巨大なデータ量を扱えるように設計されています。
+`INSERT` 操作によりテーブルパーツが作成され、バックグラウンドプロセスによって他のテーブルパーツとマージされます。
-`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンの主な特長:
+`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンの主な特徴は次のとおりです。
-- テーブルの主キーは、各テーブルパーツ内のソート順（クラスタ化インデックス）を決定します。主キーは個々の行ではなく、グラニュールと呼ばれる 8192 行のブロックを参照します。これにより、巨大なデータセットの主キーであっても主メモリに常駐できる程度に小さく保たれつつ、ディスク上のデータへの高速アクセスが可能になります。
+- テーブルの主キーは、各テーブルパーツ内でのソート順（クラスタ化インデックス）を決定します。主キーは個々の行ではなく、グラニュールと呼ばれる 8192 行のブロックを参照します。これにより、巨大なデータセットに対しても主キーをメインメモリに常駐できる程度の小ささに保ちながら、ディスク上のデータへ高速にアクセスできます。
-- テーブルは任意のパーティション式を用いてパーティション分割できます。パーティションプルーニングにより、クエリが許す場合は読み取り対象からパーティションが除外されます。
+- テーブルは任意のパーティション式でパーティション分割できます。パーティションプルーニングにより、クエリ条件に応じて読み取り対象からパーティションを除外できます。
-- 高可用性、フェイルオーバー、およびゼロダウンタイムでのアップグレードのために、複数のクラスタノード間でデータをレプリケートできます。詳細は [Data replication](/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) を参照してください。
+- 可用性の向上、フェイルオーバー、およびゼロダウンタイムでのアップグレードのために、データを複数のクラスタノード間でレプリケートできます。詳しくは [Data replication](/engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) を参照してください。
-- `MergeTree` テーブルエンジンは、クエリ最適化を支援するために、さまざまな統計情報の種類とサンプリング手法をサポートします。
+- `MergeTree` テーブルエンジンは、クエリ最適化に役立つさまざまな種類の統計情報とサンプリング手法をサポートします。
:::note
名前は似ていますが、[Merge](/engines/table-engines/special/merge) エンジンは `*MergeTree` エンジンとは異なります。
:::
-
-
-## テーブルの作成 {#table_engine-mergetree-creating-a-table}
+## テーブルの作成
```sql
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
@@ -59,197 +57,196 @@ ORDER BY expr
[SETTINGS name = value, ...]
```
-パラメータの詳細については、[CREATE TABLE](/sql-reference/statements/create/table.md)文を参照してください。
+パラメータの詳細については、[CREATE TABLE](/sql-reference/statements/create/table.md) ステートメントを参照してください。
-### クエリ句 {#mergetree-query-clauses}
-#### ENGINE {#engine}
+### クエリ構文 \{#mergetree-query-clauses\}
-`ENGINE` — エンジンの名前とパラメータ。`ENGINE = MergeTree()`。`MergeTree`エンジンにはパラメータがありません。
+#### ENGINE \{#engine\}
-#### ORDER BY {#order_by}
+`ENGINE` — エンジンの名前とパラメータを指定します。`ENGINE = MergeTree()`。`MergeTree` エンジンにはパラメータがありません。
-`ORDER BY` — ソートキー。
+#### ORDER BY \{#order_by\}
-カラム名または任意の式のタプル。例: `ORDER BY (CounterID + 1, EventDate)`。
+`ORDER BY` — ソートキーです。
-プライマリキーが定義されていない場合（つまり`PRIMARY KEY`が指定されていない場合）、ClickHouseはソートキーをプライマリキーとして使用します。
+カラム名または任意の式のタプルを指定します。例: `ORDER BY (CounterID + 1, EventDate)`。
-ソートが不要な場合は、`ORDER BY tuple()`という構文を使用できます。
-または、設定`create_table_empty_primary_key_by_default`が有効になっている場合、`ORDER BY ()`が`CREATE TABLE`文に暗黙的に追加されます。[プライマリキーの選択](#selecting-a-primary-key)を参照してください。
+`PRIMARY KEY` が定義されていない場合（つまり `PRIMARY KEY` が指定されていない場合）、ClickHouse はそのソートキーをプライマリキーとして使用します。
-#### PARTITION BY {#partition-by}
+ソートが不要な場合は、`ORDER BY tuple()` 構文を使用できます。
+また、設定 `create_table_empty_primary_key_by_default` が有効な場合、`ORDER BY ()` が `CREATE TABLE` 文に暗黙的に追加されます。[プライマリキーの選択](#selecting-a-primary-key) を参照してください。
-`PARTITION BY` — [パーティショニングキー](/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md)。オプション。ほとんどの場合、パーティションキーは不要です。パーティション分割が必要な場合でも、通常は月単位よりも細かいパーティションキーは必要ありません。パーティション分割はクエリを高速化しません（ORDER BY式とは対照的です）。過度に細かいパーティション分割は決して使用しないでください。クライアント識別子や名前でデータをパーティション分割しないでください（代わりに、クライアント識別子や名前をORDER BY式の最初のカラムにしてください）。
+#### PARTITION BY \{#partition-by\}
-月単位でパーティション分割するには、`toYYYYMM(date_column)`式を使用します。ここで`date_column`は[Date](/sql-reference/data-types/date.md)型の日付を持つカラムです。この場合のパーティション名は`"YYYYMM"`形式になります。
+`PARTITION BY` — [パーティションキー](/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md)。省略可能です。ほとんどの場合、パーティションキーは不要であり、パーティション分割が必要な場合でも、通常は月単位より細かい粒度のパーティションキーは必要ありません。パーティション分割は（ORDER BY 式とは対照的に）クエリを高速化しません。パーティションは決して細かくしすぎないでください。データをクライアント識別子や名前でパーティション分割しないでください（その代わりに、クライアント識別子または名前を ORDER BY 式の先頭のカラムにしてください）。
-#### PRIMARY KEY {#primary-key}
+月単位でパーティション分割するには、`toYYYYMM(date_column)` 式を使用します。ここで、`date_column` は [Date](/sql-reference/data-types/date.md) 型の日付を保持するカラムです。この場合のパーティション名は `"YYYYMM"` 形式になります。
-`PRIMARY KEY` — [ソートキーと異なる](#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key)場合のプライマリキー。オプション。
+#### PRIMARY KEY \{#primary-key\}
-ソートキーを指定すると（`ORDER BY`句を使用）、暗黙的にプライマリキーが指定されます。
-通常、ソートキーに加えてプライマリキーを指定する必要はありません。
+`PRIMARY KEY` — [ソートキーと異なる場合](#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key)に指定するプライマリキーです。省略可能です。
-#### SAMPLE BY {#sample-by}
+ソートキー（`ORDER BY` 句）を指定すると、暗黙的にプライマリキーも指定されます。
+通常、ソートキーとは別にプライマリキーを指定する必要はありません。
-`SAMPLE BY` — サンプリング式。オプション。
+#### SAMPLE BY \{#sample-by\}
-指定する場合は、プライマリキーに含まれている必要があります。
-サンプリング式は符号なし整数を返す必要があります。
+`SAMPLE BY` — サンプリング用の式です。省略可能です。
-例: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`。
+指定する場合は、主キーに含まれている必要があります。
+サンプリング式は符号なし整数値を返さなければなりません。
-#### TTL {#ttl}
+例: `SAMPLE BY intHash32(UserID) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))`.
-`TTL` — 行の保存期間と[ディスクとボリューム間](#table_engine-mergetree-multiple-volumes)での自動パーツ移動のロジックを指定するルールのリスト。オプション。
+#### TTL \{#ttl\}
-式は`Date`または`DateTime`を返す必要があります。例: `TTL date + INTERVAL 1 DAY`。
+`TTL` — 行の保存期間と、[ディスクおよびボリューム間](#table_engine-mergetree-multiple-volumes)の自動的なパーツ移動ロジックを指定するルールのリストです。省略可能です。
+式は `Date` または `DateTime` 型の値を返す必要があります。例: `TTL date + INTERVAL 1 DAY`。
-ルール `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'|GROUP BY` のタイプは、式が満たされた場合(現在時刻に達した場合)にパートに対して実行されるアクションを指定します:期限切れ行の削除、パートの移動(パート内のすべての行で式が満たされた場合)を指定されたディスク(`TO DISK 'xxx'`)またはボリューム(`TO VOLUME 'xxx'`)へ、または期限切れ行の値の集約です。ルールのデフォルトタイプは削除(`DELETE`)です。複数のルールのリストを指定できますが、`DELETE` ルールは1つまでです。
+ルール種別 `DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'|GROUP BY` は、式が満たされた（現在時刻に達した）ときにそのパーツに対して実行されるアクションを指定します。具体的には、有効期限切れの行の削除、パーツ内のすべての行に対して式が満たされている場合にそのパーツを指定したディスク（`TO DISK 'xxx'`）またはボリューム（`TO VOLUME 'xxx'`）へ移動すること、あるいは有効期限切れの行の値を集約することです。ルールのデフォルト種別は削除（`DELETE`）です。複数のルールを指定できますが、`DELETE` ルールは 1 つまでにする必要があります。
-詳細については、[カラムとテーブルのTTL](#table_engine-mergetree-ttl)を参照してください。
+詳細については、[カラムおよびテーブルの TTL](#table_engine-mergetree-ttl) を参照してください。
-#### SETTINGS {#settings}
+#### 設定
-[MergeTree設定](../../../operations/settings/merge-tree-settings.md)を参照してください。
+[MergeTree Settings](../../../operations/settings/merge-tree-settings.md) を参照してください。
-**セクション設定の例**
+**Sections 設定の例**
```sql
ENGINE MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(EventDate) ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)) SAMPLE BY intHash32(UserID) SETTINGS index_granularity=8192
```
-この例では、月ごとのパーティショニングを設定しています。
+この例では、パーティションを月単位で設定しています。
-また、ユーザーIDによるハッシュとしてサンプリング用の式を設定しています。これにより、各`CounterID`と`EventDate`に対してテーブル内のデータを疑似ランダム化できます。データを選択する際に[SAMPLE](/sql-reference/statements/select/sample)句を定義すると、ClickHouseはユーザーのサブセットに対して均等に疑似ランダムなデータサンプルを返します。
+また、ユーザー ID をハッシュ化したものをサンプリング用の式として設定しています。これにより、テーブル内のデータを各 `CounterID` と `EventDate` ごとに擬似乱数的に分散させることができます。データを選択する際に [SAMPLE](/sql-reference/statements/select/sample) 句を指定すると、ClickHouse はユーザーのサブセットに対して偏りの少ない擬似乱数サンプルデータを返します。
-`index_granularity`設定は、8192がデフォルト値であるため省略できます。
+`index_granularity` 設定は省略できます。デフォルト値が 8192 のためです。
+ テーブル作成の非推奨メソッド
-非推奨のテーブル作成方法
+ :::note
+ 新しいプロジェクトではこの方法を使用しないでください。可能であれば、既存のプロジェクトも上記で説明した方法に切り替えてください。
+ :::
-:::note
-新しいプロジェクトではこの方法を使用しないでください。可能であれば、古いプロジェクトを上記の方法に切り替えてください。
-:::
+ ```sql
+ CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
+ (
+ name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
+ name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
+ ...
+ ) ENGINE [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
+ ```
-```sql
-CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
-(
- name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1],
- name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2],
- ...
-) ENGINE [=] MergeTree(date-column [, sampling_expression], (primary, key), index_granularity)
-```
-
-**MergeTree()パラメータ**
+ **MergeTree() のパラメータ**
-- `date-column` — [Date](/sql-reference/data-types/date.md)型のカラムの名前。ClickHouseはこのカラムに基づいて月ごとのパーティションを自動的に作成します。パーティション名は`"YYYYMM"`形式です。
-- `sampling_expression` — サンプリング用の式。
-- `(primary, key)` — プライマリキー。型: [Tuple()](/sql-reference/data-types/tuple.md)
-- `index_granularity` — インデックスの粒度。インデックスの「マーク」間のデータ行数。ほとんどのタスクでは8192の値が適切です。
+ * `date-column` — [Date](/sql-reference/data-types/date.md) 型のカラム名。ClickHouse はこのカラムに基づいて自動的に月ごとのパーティションを作成します。パーティション名は `"YYYYMM"` 形式になります。
+ * `sampling_expression` — サンプリング用の式。
+ * `(primary, key)` — 主キー。型: [Tuple()](/sql-reference/data-types/tuple.md)
+ * `index_granularity` — インデックスの粒度。インデックスの「マーク」間のデータ行数。8192 という値はほとんどのユースケースに適しています。
-**例**
+ **例**
-```sql
-MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
-```
-
-`MergeTree`エンジンは、メインエンジン設定方法の上記の例と同じ方法で設定されます。
+ ```sql
+ MergeTree(EventDate, intHash32(UserID), (CounterID, EventDate, intHash32(UserID)), 8192)
+ ```
+ `MergeTree` エンジンは、メインのエンジン構成方法について上記の例と同様に設定されます。
-## データストレージ {#mergetree-data-storage}
-
-テーブルは、プライマリキーでソートされたデータパートで構成されます。
+## データストレージ \{#mergetree-data-storage\}
-テーブルにデータが挿入されると、個別のデータパートが作成され、それぞれがプライマリキーで辞書順にソートされます。例えば、プライマリキーが`(CounterID, Date)`の場合、パート内のデータは`CounterID`でソートされ、各`CounterID`内では`Date`で順序付けられます。
+テーブルは、主キーでソートされたデータパーツから構成されます。
-異なるパーティションに属するデータは、異なるパートに分離されます。ClickHouseはバックグラウンドで、より効率的なストレージのためにデータパートをマージします。異なるパーティションに属するパートはマージされません。マージメカニズムは、同じプライマリキーを持つすべての行が同じデータパートに存在することを保証しません。
+テーブルにデータが挿入されると、個別のデータパーツが作成され、それぞれが主キーに従って辞書順でソートされます。たとえば、主キーが `(CounterID, Date)` の場合、そのパーツ内のデータはまず `CounterID` でソートされ、各 `CounterID` の範囲内では `Date` の順に並びます。
-データパートは`Wide`または`Compact`形式で保存できます。`Wide`形式では、各カラムがファイルシステム内の個別のファイルに保存され、`Compact`形式ではすべてのカラムが1つのファイルに保存されます。`Compact`形式は、小規模で頻繁な挿入のパフォーマンスを向上させるために使用できます。
+異なるパーティションに属するデータは、異なるパーツに分離されます。バックグラウンドで ClickHouse は、より効率的に保存できるようにデータパーツをマージします。異なるパーティションに属するパーツはマージされません。マージの仕組みは、同じ主キーを持つすべての行が同じデータパーツ内に配置されることを保証しません。
-データ保存形式は、テーブルエンジンの`min_bytes_for_wide_part`および`min_rows_for_wide_part`設定によって制御されます。データパート内のバイト数または行数が対応する設定値より少ない場合、パートは`Compact`形式で保存されます。それ以外の場合は`Wide`形式で保存されます。これらの設定がいずれも設定されていない場合、データパートは`Wide`形式で保存されます。
+データパーツは `Wide` または `Compact` フォーマットで保存できます。`Wide` フォーマットでは各カラムがファイルシステム上の別々のファイルに保存され、`Compact` フォーマットではすべてのカラムが 1 つのファイルに保存されます。`Compact` フォーマットは、小さなデータの頻繁な挿入時のパフォーマンス向上に利用できます。
-各データパートは論理的にグラニュールに分割されます。グラニュールは、ClickHouseがデータを選択する際に読み取る最小の不可分なデータセットです。ClickHouseは行や値を分割しないため、各グラニュールには常に整数個の行が含まれます。グラニュールの最初の行には、その行のプライマリキーの値がマークされます。各データパートに対して、ClickHouseはマークを保存するインデックスファイルを作成します。各カラムについて、プライマリキーに含まれるかどうかに関わらず、ClickHouseは同じマークを保存します。これらのマークにより、カラムファイル内のデータを直接検索できます。
+データの保存形式は、テーブルエンジンの `min_bytes_for_wide_part` および `min_rows_for_wide_part` 設定によって制御されます。データパーツ内のバイト数または行数が対応する設定値より小さい場合、そのパーツは `Compact` フォーマットで保存されます。そうでない場合は `Wide` フォーマットで保存されます。これらの設定がどちらも指定されていない場合、データパーツは `Wide` フォーマットで保存されます。
-グラニュールのサイズは、テーブルエンジンの`index_granularity`および`index_granularity_bytes`設定によって制限されます。グラニュール内の行数は、行のサイズに応じて`[1, index_granularity]`の範囲内にあります。単一行のサイズが設定値より大きい場合、グラニュールのサイズは`index_granularity_bytes`を超えることがあります。この場合、グラニュールのサイズは行のサイズと等しくなります。
+各データパーツは論理的にグラニュールに分割されます。グラニュールは、ClickHouse がデータを選択する際に読み取る最小の不可分なデータ集合です。ClickHouse は行や値を分割しないため、各グラニュールは常に整数個の行を含みます。グラニュールの先頭行には、その行の主キーの値によってマークが付けられます。各データパーツごとに、ClickHouse はこれらのマークを保存するインデックスファイルを作成します。各カラムに対して、主キーに含まれるかどうかに関わらず、ClickHouse は同じマークも保存します。これらのマークによって、カラムファイル内のデータを直接特定できます。
+グラニュールサイズは、テーブルエンジンの `index_granularity` および `index_granularity_bytes` 設定によって制限されます。グラニュール内の行数は、行のサイズに応じて `[1, index_granularity]` の範囲になります。単一行のサイズが設定値より大きい場合、グラニュールのサイズは `index_granularity_bytes` を超えることがあります。この場合、グラニュールのサイズはその行のサイズと等しくなります。
-## クエリにおける主キーとインデックス {#primary-keys-and-indexes-in-queries}
+## クエリにおける主キーとインデックス
-`(CounterID, Date)` という主キーを例に取ります。この場合、ソートとインデックスは次のように図示できます:
+例として、主キー `(CounterID, Date)` を取り上げます。この場合、並び順とインデックスは次のように示されます。
```text
-Whole data: [---------------------------------------------]
+全データ: [---------------------------------------------]
CounterID: [aaaaaaaaaaaaaaaaaabbbbcdeeeeeeeeeeeeefgggggggghhhhhhhhhiiiiiiiiikllllllll]
Date: [1111111222222233331233211111222222333211111112122222223111112223311122333]
-Marks: | | | | | | | | | | |
+マーク: | | | | | | | | | | |
a,1 a,2 a,3 b,3 e,2 e,3 g,1 h,2 i,1 i,3 l,3
-Marks numbers: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
+マーク番号: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
```
-データクエリが次のように指定された場合:
+データクエリが次のように指定されている場合:
+
+* `CounterID in ('a', 'h')` の場合、サーバーはマーク範囲 `[0, 3)` および `[6, 8)` のデータを読み込みます。
+* `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3` の場合、サーバーはマーク範囲 `[1, 3)` および `[7, 8)` のデータを読み込みます。
+* `Date = 3` の場合、サーバーはマーク範囲 `[1, 10]` のデータを読み込みます。
-- `CounterID in ('a', 'h')` の場合、サーバーはマーク `[0, 3)` および `[6, 8)` の範囲のデータを読み取ります。
-- `CounterID IN ('a', 'h') AND Date = 3` の場合、サーバーはマーク `[1, 3)` および `[7, 8)` の範囲のデータを読み取ります。
-- `Date = 3` の場合、サーバーはマーク `[1, 10]` の範囲のデータを読み取ります。
+上記の例から、常にフルスキャンよりもインデックスを使用する方が効率的であることがわかります。
-上記の例は、フルスキャンよりもインデックスを使用する方が常に効果的であることを示しています。
+疎なインデックスでは、追加のデータが読み込まれることがあります。主キーの単一の範囲を読み込む場合、各データブロックで最大 `index_granularity * 2` 行まで余分な行が読み込まれる可能性があります。
-スパースインデックスでは、余分なデータが読み取られることがあります。主キーの単一範囲を読み取る際、各データブロックで最大 `index_granularity * 2` 行の余分な行が読み取られる可能性があります。
+疎なインデックスを使用すると、非常に多くのテーブル行を扱うことができます。ほとんどの場合、このようなインデックスはコンピュータの RAM に収まるためです。
-スパースインデックスを使用すると、非常に多数のテーブル行を扱うことができます。これは、ほとんどの場合、このようなインデックスがコンピュータのRAMに収まるためです。
+ClickHouse では、一意なプライマリキーは不要です。同じプライマリキーを持つ複数の行を挿入できます。
-ClickHouseは一意な主キーを必要としません。同じ主キーを持つ複数の行を挿入できます。
+`PRIMARY KEY` および `ORDER BY` 句では `Nullable` 型の式を使用できますが、これは強く非推奨です。この機能を許可するには、[allow_nullable_key](/operations/settings/merge-tree-settings/#allow_nullable_key) 設定を有効にします。`ORDER BY` 句での `NULL` 値には、[NULLS_LAST](/sql-reference/statements/select/order-by.md/#sorting-of-special-values) の原則が適用されます。
-`PRIMARY KEY` および `ORDER BY` 句で `Nullable` 型の式を使用できますが、強く非推奨です。この機能を有効にするには、[allow_nullable_key](/operations/settings/merge-tree-settings/#allow_nullable_key) 設定をオンにしてください。`ORDER BY` 句における `NULL` 値には [NULLS_LAST](/sql-reference/statements/select/order-by.md/#sorting-of-special-values) の原則が適用されます。
-### 主キーの選択 {#selecting-a-primary-key}
+### 主キーの選択 \{#selecting-a-primary-key\}
-主キーの列数に明示的な制限はありません。データ構造に応じて、主キーに含める列を増減できます。これにより次のような効果が得られる可能性があります:
+主キーに含める列数には明確な制限はありません。データ構造に応じて、主キーに含める列を増やしたり減らしたりできます。これにより次の効果が得られる可能性があります。
-- インデックスのパフォーマンスを向上させる。
+- インデックスのパフォーマンスが向上する。
- 主キーが `(a, b)` の場合、次の条件が満たされていれば、別の列 `c` を追加することでパフォーマンスが向上します:
- - 列 `c` に対する条件を持つクエリが存在する。
- - `(a, b)` の値が同一である長いデータ範囲(`index_granularity` の数倍の長さ)が一般的である。言い換えれば、別の列を追加することで、かなり長いデータ範囲をスキップできる場合。
+ 主キーが `(a, b)` の場合に、さらに列 `c` を追加すると、次の条件が満たされるときにパフォーマンスが向上します。
-- データ圧縮を向上させる。
+ - 列 `c` に条件を持つクエリが存在する。
+ - `(a, b)` の値が同一である長いデータ範囲（`index_granularity` の数倍の長さ）がよく現れる。言い換えると、列を追加することで、かなり長いデータ範囲をスキップできる場合です。
- ClickHouseは主キーでデータをソートするため、一貫性が高いほど圧縮率が向上します。
+- データ圧縮が向上する。
-- [CollapsingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree) および [SummingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md) エンジンでデータパーツをマージする際に追加のロジックを提供する。
+ ClickHouse はデータを主キーでソートして保存するため、データの並びの一貫性が高いほど圧縮率が向上します。
- この場合、主キーとは異なる_ソートキー_を指定することが理にかなっています。
+- [CollapsingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/collapsingmergetree) および [SummingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md) エンジンでデータパーツをマージする際に、追加のロジックを提供できる。
-長い主キーは挿入パフォーマンスとメモリ消費に悪影響を及ぼしますが、主キーの余分な列は `SELECT` クエリ実行時のClickHouseのパフォーマンスには影響しません。
+ この場合、主キーとは異なる *sorting key* を指定することが有効です。
-`ORDER BY tuple()` 構文を使用して、主キーなしでテーブルを作成できます。この場合、ClickHouseはデータを挿入順に格納します。`INSERT ... SELECT` クエリでデータを挿入する際にデータの順序を保持したい場合は、[max_insert_threads = 1](/operations/settings/settings#max_insert_threads) を設定してください。
+長い主キーは挿入パフォーマンスやメモリ消費に悪影響を及ぼしますが、主キーに余分な列があっても、`SELECT` クエリ時の ClickHouse のパフォーマンスには影響しません。
-初期順序でデータを選択するには、[シングルスレッド](/operations/settings/settings.md/#max_threads)の `SELECT` クエリを使用してください。
+`ORDER BY tuple()` 構文を使うことで、主キーなしのテーブルを作成できます。この場合、ClickHouse はデータを挿入順に保存します。`INSERT ... SELECT` クエリで挿入時のデータ順序を保持したい場合は、[max_insert_threads = 1](/operations/settings/settings#max_insert_threads) を設定してください。
-### ソートキーとは異なる主キーの選択 {#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key}
+挿入時の順序でデータを取得するには、[single-threaded](/operations/settings/settings.md/#max_threads) な `SELECT` クエリを使用します。
+### 並べ替えキーと異なる主キーを選択する \{#choosing-a-primary-key-that-differs-from-the-sorting-key\}
-プライマリキー(各マークに対してインデックスファイルに書き込まれる値の式)を、ソートキー(データパート内の行をソートするための式)とは異なるものとして指定することができます。この場合、プライマリキー式のタプルは、ソートキー式のタプルの接頭辞である必要があります。
+主キー（各マークごとのインデックスファイルに書き込まれる値を持つ式）は、並べ替えキー（データパーツ内の行を並べ替えるための式）とは異なるものを指定できます。この場合、主キーの式タプルは、並べ替えキーの式タプルのプレフィックスでなければなりません。
-この機能は、[SummingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md)および[AggregatingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md)テーブルエンジンを使用する際に有用です。これらのエンジンを使用する一般的なケースでは、テーブルには2種類のカラムがあります:_ディメンション_と_メジャー_です。典型的なクエリは、任意の`GROUP BY`でメジャーカラムの値を集計し、ディメンションでフィルタリングします。SummingMergeTreeとAggregatingMergeTreeは、ソートキーの値が同じ行を集計するため、すべてのディメンションをソートキーに追加することが自然です。その結果、キー式は長いカラムのリストで構成され、このリストは新しく追加されるディメンションで頻繁に更新する必要があります。
+この機能は [SummingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/summingmergetree.md) および
+[AggregatingMergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/aggregatingmergetree.md) テーブルエンジンを使用する際に有用です。これらのエンジンを利用する一般的なケースでは、テーブルには 2 種類のカラム、つまり *dimensions* と *measures* があります。典型的なクエリでは、任意の `GROUP BY` を用いて measure カラムの値を集約し、dimensions でフィルタリングします。SummingMergeTree と AggregatingMergeTree は並べ替えキーの値が同一の行を集約するため、すべての dimensions を並べ替えキーに含めるのが自然です。その結果、キー式は多数のカラムから成る長いリストとなり、新たな dimensions を追加するたびにこのリストを頻繁に更新しなければなりません。
-この場合、効率的な範囲スキャンを提供する少数のカラムのみをプライマリキーに残し、残りのディメンションカラムをソートキーのタプルに追加することが合理的です。
+このような場合、効率的なレンジスキャンを行うために必要な少数のカラムだけを主キーに残し、残りの dimension カラムを並べ替えキーのタプルに追加するのが理にかなっています。
-ソートキーの[ALTER](/sql-reference/statements/alter/index.md)は軽量な操作です。新しいカラムがテーブルとソートキーに同時に追加される際、既存のデータパートを変更する必要がないためです。古いソートキーが新しいソートキーの接頭辞であり、新しく追加されたカラムにはデータが存在しないため、テーブル変更の時点でデータは古いソートキーと新しいソートキーの両方でソートされています。
+並べ替えキーの [ALTER](/sql-reference/statements/alter/index.md) は軽量な操作です。新しいカラムがテーブルおよび並べ替えキーに同時に追加される場合、既存のデータパーツを変更する必要がないためです。古い並べ替えキーが新しい並べ替えキーのプレフィックスであり、新しく追加されたカラムにはデータが存在しないので、テーブルを変更した時点では、データは古い並べ替えキーと新しい並べ替えキーの両方に従って並べ替えられていることになります。
-### クエリにおけるインデックスとパーティションの使用 {#use-of-indexes-and-partitions-in-queries}
+### クエリにおけるインデックスとパーティションの利用
-`SELECT`クエリに対して、ClickHouseはインデックスが使用可能かどうかを分析します。`WHERE/PREWHERE`句に、等価または不等価比較演算を表す式(結合要素の1つとして、または全体として)がある場合、またはプライマリキーまたはパーティショニングキーに含まれるカラムや式、あるいはこれらのカラムの特定の部分的反復関数、またはこれらの式の論理関係に対して、固定接頭辞を持つ`IN`または`LIKE`がある場合、インデックスを使用できます。
+`SELECT` クエリに対して、ClickHouse はインデックスを利用できるかどうかを解析して判断します。`WHERE/PREWHERE` 句に、等価比較または不等価比較の演算（連言要素の 1 つ、もしくは式全体）を表す式が含まれている場合、あるいは、プライマリキーまたはパーティションキーに含まれる列や式、それらの列に対する特定の部分的に反復的な関数、さらにそれらの式同士の論理関係に対して、固定プレフィックスを伴う `IN` または `LIKE` が含まれている場合、インデックスを使用できます。
-したがって、プライマリキーの1つまたは複数の範囲に対してクエリを高速に実行することができます。この例では、特定のトラッキングタグ、特定のタグと日付範囲、特定のタグと日付、日付範囲を持つ複数のタグなどに対してクエリを実行する場合に高速になります。
+そのため、プライマリキーの 1 つまたは複数の範囲に対してクエリを高速に実行できます。この例では、特定のトラッキングタグ、特定のタグと日付範囲、特定のタグと特定の日付、複数のタグと日付範囲などに対するクエリは高速に実行されます。
-次のように設定されたエンジンを見てみましょう:
+次のように設定されたエンジンを見てみましょう。
```sql
ENGINE MergeTree()
@@ -258,7 +255,7 @@ ORDER BY (CounterID, EventDate)
SETTINGS index_granularity=8192
```
-この場合、以下のクエリにおいて:
+この場合、クエリは次のようになります：
```sql
SELECT count() FROM table
@@ -276,42 +273,42 @@ AND CounterID IN (101500, 731962, 160656)
AND (CounterID = 101500 OR EventDate != toDate('2014-05-01'))
```
-ClickHouseは、プライマリキーインデックスを使用して不適切なデータを削減し、月次パーティショニングキーを使用して不適切な日付範囲のパーティションを削減します。
+ClickHouse は、プライマリキーインデックスを使用して不適切なデータを除外し、月単位のパーティショニングキーを使用して不適切な日付範囲にあるパーティションを除外します。
-上記のクエリは、複雑な式に対してもインデックスが使用されることを示しています。テーブルからの読み取りは、インデックスの使用がフルスキャンよりも遅くならないように構成されています。
+上記のクエリは、複雑な式に対してもインデックスが使用されることを示しています。テーブルからの読み取り処理は、インデックスを使用してもフルスキャンより遅くならないように設計されています。
-以下の例では、インデックスを使用できません。
+次の例では、インデックスを利用できません。
```sql
SELECT count() FROM table WHERE CounterID = 34 OR URL LIKE '%upyachka%'
```
-クエリ実行時にClickHouseがインデックスを使用できるかどうかを確認するには、[force_index_by_date](/operations/settings/settings.md/#force_index_by_date)および[force_primary_key](/operations/settings/settings#force_primary_key)設定を使用してください。
+クエリ実行時に ClickHouse がインデックスを利用できるかどうかを確認するには、設定 [force_index_by_date](/operations/settings/settings.md/#force_index_by_date) と [force_primary_key](/operations/settings/settings#force_primary_key) を使用します。
-月次パーティショニングのキーにより、適切な範囲の日付を含むデータブロックのみを読み取ることができます。この場合、データブロックには多数の日付(最大で1か月全体)のデータが含まれる可能性があります。ブロック内では、データはプライマリキーでソートされており、プライマリキーの最初のカラムに日付が含まれていない場合があります。このため、プライマリキーの接頭辞を指定しない日付条件のみを使用するクエリでは、単一の日付に対するよりも多くのデータが読み取られることになります。
+月単位のパーティションキーは、指定した範囲に含まれる日付を持つデータブロックだけを読み取れるようにします。この場合、データブロックには多数の日付（最大で 1 か月分）に対応するデータが含まれている可能性があります。ブロック内ではデータは主キーでソートされていますが、主キーの先頭の列として日付が含まれていない場合があります。そのため、主キーのプレフィックスを指定せずに日付条件のみを含むクエリを使用すると、単一の日付だけを対象とする場合よりも多くのデータを読み取ることになります。
-### 部分的に単調なプライマリキーに対するインデックスの使用 {#use-of-index-for-partially-monotonic-primary-keys}
+### 部分的に単調な主キーに対するインデックスの利用 \{#use-of-index-for-partially-monotonic-primary-keys\}
-例えば、月の日付を考えてみましょう。これらは1か月の間は[単調数列](https://en.wikipedia.org/wiki/Monotonic_function)を形成しますが、より長い期間では単調ではありません。これは部分的単調数列です。ユーザーが部分的単調プライマリキーを持つテーブルを作成すると、ClickHouseは通常通りスパースインデックスを作成します。ユーザーがこの種のテーブルからデータを選択すると、ClickHouseはクエリ条件を分析します。ユーザーがインデックスの2つのマーク間のデータを取得したい場合で、両方のマークが1か月以内に収まる場合、ClickHouseはこの特定のケースでインデックスを使用できます。これは、クエリのパラメータとインデックスマーク間の距離を計算できるためです。
+例として、月の日付を考えてみます。1 か月の中では [単調な数列](https://en.wikipedia.org/wiki/Monotonic_function) を形成しますが、より長い期間では単調ではありません。これは部分的に単調な数列です。ユーザーが部分的に単調な主キーでテーブルを作成した場合、ClickHouse は通常どおりスパースインデックスを作成します。ユーザーがこの種のテーブルからデータを `SELECT` する際、ClickHouse はクエリ条件を解析します。ユーザーがインデックスの 2 つのマークの間のデータを取得しようとしており、その両方のマークが同じ 1 か月の範囲内に収まる場合、ClickHouse はこの特定のケースではインデックスを利用できます。これは、クエリパラメータとインデックスマークとの距離を計算できるためです。
-クエリパラメータ範囲内のプライマリキーの値が単調数列を表さない場合、ClickHouseはインデックスを使用できません。この場合、ClickHouseはフルスキャン方式を使用します。
+クエリのパラメータ範囲内に含まれる主キーの値が単調な数列を表さない場合、ClickHouse はインデックスを利用できません。この場合、ClickHouse はフルスキャンを行います。
-ClickHouseはこのロジックを月の日付の数列だけでなく、部分的単調数列を表すあらゆるプライマリキーに対して使用します。
+ClickHouse は、このロジックを月の日付の数列に対してだけでなく、部分的に単調な数列を表すあらゆる主キーに対しても適用します。
-### データスキップインデックス {#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes}
+### データスキップインデックス
-インデックス宣言は`CREATE`クエリのカラムセクションに記述します。
+インデックスの宣言は、`CREATE` クエリのカラム定義セクション内に記述します。
```sql
INDEX index_name expr TYPE type(...) [GRANULARITY granularity_value]
```
-`*MergeTree`ファミリーのテーブルでは、データスキップインデックスを指定できます。
+`*MergeTree` ファミリーのテーブルでは、データスキップインデックスを指定できます。
-これらのインデックスは、`granularity_value`個のグラニュール(グラニュールのサイズはテーブルエンジンの`index_granularity`設定で指定されます)で構成されるブロック上の指定された式に関する情報を集約します。その後、これらの集約は`SELECT`クエリで使用され、`where`句を満たさない大きなデータブロックをスキップすることで、ディスクから読み取るデータ量を削減します。
+これらのインデックスは、ブロック上で指定された式に関する情報の一部を集約します。ブロックは `granularity_value` 個のグラニュールから構成されます（グラニュールのサイズはテーブルエンジンの `index_granularity` 設定で指定します）。その後、これらの集約値は `SELECT` クエリの実行時に使用され、`WHERE` 句の条件を満たし得ない大きなデータブロックをスキップすることで、ディスクから読み取るデータ量を削減します。
-`GRANULARITY`句は省略可能で、`granularity_value`のデフォルト値は1です。
+`GRANULARITY` 句は省略可能であり、`granularity_value` のデフォルト値は 1 です。
**例**
@@ -329,7 +326,7 @@ CREATE TABLE table_name
...
```
-この例のインデックスは、以下のクエリでディスクから読み取るデータ量を削減するためにClickHouseで使用できます:
+サンプルで定義したインデックスは、以下のクエリでは ClickHouse がディスクから読み取るデータ量を減らすために利用できます。
```sql
SELECT count() FROM table WHERE u64 == 10;
@@ -337,7 +334,7 @@ SELECT count() FROM table WHERE u64 * i32 >= 1234
SELECT count() FROM table WHERE u64 * length(s) == 1234
```
-データスキップインデックスは複合カラムに対しても作成できます:
+データスキップインデックスは複合列にも作成できます：
```sql
-- Map型のカラムに対して:
@@ -353,90 +350,93 @@ INDEX nested_1_index col.nested_col1 TYPE bloom_filter
INDEX nested_2_index col.nested_col2 TYPE bloom_filter
```
-### スキップインデックスの種類 {#skip-index-types}
-`MergeTree`テーブルエンジンは以下の種類のスキップインデックスをサポートしています。
-スキップインデックスをパフォーマンス最適化に使用する方法の詳細については、
-["ClickHouseデータスキップインデックスの理解"](/optimize/skipping-indexes)を参照してください。
+### スキップインデックスの種類 \{#skip-index-types\}
-- [`MinMax`](#minmax)インデックス
-- [`Set`](#set)インデックス
-- [`bloom_filter`](#bloom-filter)インデックス
-- [`ngrambf_v1`](#n-gram-bloom-filter)インデックス
-- [`tokenbf_v1`](#token-bloom-filter)インデックス
+`MergeTree` テーブルエンジンは、次の種類のスキップインデックスをサポートします。
+スキップインデックスをパフォーマンス最適化にどのように利用できるかについては、
+["ClickHouse のデータスキッピングインデックスを理解する"](/optimize/skipping-indexes) を参照してください。
-#### MinMaxスキップインデックス {#minmax}
+- [`MinMax`](#minmax) インデックス
+- [`Set`](#set) インデックス
+- [`bloom_filter`](#bloom-filter) インデックス
+- [`ngrambf_v1`](#n-gram-bloom-filter) インデックス
+- [`tokenbf_v1`](#token-bloom-filter) インデックス
-各インデックスグラニュールに対して、式の最小値と最大値が格納されます。
-(式が`tuple`型の場合、各タプル要素の最小値と最大値が格納されます。)
+#### MinMax スキップインデックス
-```text title="構文"
+各インデックスグラニュールごとに、式の最小値と最大値が格納されます。
+（式の型が `tuple` の場合は、各タプル要素ごとに最小値と最大値が格納されます。）
+
+```text title="Syntax"
minmax
```
-#### Set {#set}
-各インデックスグラニュールに対して、指定された式の最大`max_rows`個のユニークな値が格納されます。
-`max_rows = 0`は「すべてのユニークな値を格納する」ことを意味します。
+#### Set
+
+各インデックスグラニュールごとに、指定された式のユニークな値が最大 `max_rows` 個まで保存されます。
+`max_rows = 0` の場合は「すべてのユニークな値を保存する」ことを意味します。
-```text title="構文"
+```text title="Syntax"
set(max_rows)
```
-#### Bloomフィルタ {#bloom-filter}
-各インデックスグラニュールに対して、指定されたカラムの[Bloomフィルタ](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter)を格納します。
+#### ブルームフィルタ
+
+各インデックスグラニュールは、指定された列に対して [Bloom filter](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) を保持します。
-```text title="構文"
+```text title="Syntax"
bloom_filter([false_positive_rate])
```
-`false_positive_rate`パラメータは0から1の間の値を取ることができ(デフォルト: `0.025`)、偽陽性を生成する確率を指定します(これにより読み取るデータ量が増加します)。
-
-
-以下のデータ型がサポートされています:
-
-- `(U)Int*`
-- `Float*`
-- `Enum`
-- `Date`
-- `DateTime`
-- `String`
-- `FixedString`
-- `Array`
-- `LowCardinality`
-- `Nullable`
-- `UUID`
-- `Map`
-
-:::note Mapデータ型: キーまたは値を使用したインデックス作成の指定
-`Map`データ型の場合、[`mapKeys`](/sql-reference/functions/tuple-map-functions.md/#mapkeys)または[`mapValues`](/sql-reference/functions/tuple-map-functions.md/#mapvalues)関数を使用して、キーまたは値のどちらに対してインデックスを作成するかを指定できます。
+`false_positive_rate` パラメータには 0 から 1 の値を指定できます（既定値: `0.025`）。このパラメータは、偽陽性が発生する確率（これにより読み取られるデータ量が増加します）を指定します。
+
+次のデータ型がサポートされています。
+
+* `(U)Int*`
+* `Float*`
+* `Enum`
+* `Date`
+* `DateTime`
+* `String`
+* `FixedString`
+* `Array`
+* `LowCardinality`
+* `Nullable`
+* `UUID`
+* `Map`
+
+:::note Map データ型: キーまたは値に対するインデックス作成の指定
+`Map` データ型では、クライアントは [`mapKeys`](/sql-reference/functions/tuple-map-functions.md/#mapkeys) または [`mapValues`](/sql-reference/functions/tuple-map-functions.md/#mapvalues) 関数を使用して、キーに対してインデックスを作成するか、値に対してインデックスを作成するかを指定できます。
:::
-#### N-gramブルームフィルタ {#n-gram-bloom-filter}
-各インデックスグラニュールに対して、指定されたカラムの[n-gram](https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram)用の[ブルームフィルタ](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter)を格納します。
+#### N-gram ブルームフィルタ
+
+各インデックスグラニュールには、指定された列の [n-gram](https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram) に対する [bloom filter](https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter) が格納されます。
-```text title="構文"
+```text title="Syntax"
ngrambf_v1(n, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)
```
-| パラメータ | 説明 |
-| ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `n` | ngramのサイズ |
-| `size_of_bloom_filter_in_bytes` | ブルームフィルタのサイズ(バイト単位)。圧縮効率が高いため、例えば`256`や`512`などの大きな値を使用できます。 |
-| `number_of_hash_functions` | ブルームフィルタで使用されるハッシュ関数の数。 |
-| `random_seed` | ブルームフィルタのハッシュ関数用のシード値。 |
+| Parameter | Description |
+| ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
+| `n` | n-gram のサイズ |
+| `size_of_bloom_filter_in_bytes` | Bloom フィルタのサイズ（バイト単位）。ここには `256` や `512` などの大きな値を指定できます。Bloom フィルタは高い圧縮率で格納できます。 |
+| `number_of_hash_functions` | Bloom フィルタで使用されるハッシュ関数の数。 |
+| `random_seed` | Bloom フィルタのハッシュ関数に使用するシード値。 |
-このインデックスは以下のデータ型でのみ動作します:
+このインデックスが利用できるデータ型は次のとおりです。
-- [`String`](/sql-reference/data-types/string.md)
-- [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring.md)
-- [`Map`](/sql-reference/data-types/map.md)
+* [`String`](/sql-reference/data-types/string.md)
+* [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring.md)
+* [`Map`](/sql-reference/data-types/map.md)
-`ngrambf_v1`のパラメータを推定するには、以下の[ユーザー定義関数(UDF)](/sql-reference/statements/create/function.md)を使用できます。
+`ngrambf_v1` のパラメータを見積もるには、次の [ユーザー定義関数 (UDF)](/sql-reference/statements/create/function.md) を使用できます。
-```sql title="ngrambf_v1用のUDF"
+```sql title="UDFs for ngrambf_v1"
CREATE FUNCTION bfEstimateFunctions [ON CLUSTER cluster]
AS
(total_number_of_all_grams, size_of_bloom_filter_in_bits) -> round((size_of_bloom_filter_in_bits / total_number_of_all_grams) * log(2));
@@ -454,16 +454,16 @@ AS
(number_of_hash_functions, probability_of_false_positives, size_of_bloom_filter_in_bytes) -> ceil(size_of_bloom_filter_in_bytes / (-number_of_hash_functions / log(1 - exp(log(probability_of_false_positives) / number_of_hash_functions))))
```
-これらの関数を使用するには、少なくとも以下の2つのパラメータを指定する必要があります:
+これらの関数を使用するには、少なくとも次の 2 つのパラメータを指定する必要があります。
-- `total_number_of_all_grams`
-- `probability_of_false_positives`
+* `total_number_of_all_grams`
+* `probability_of_false_positives`
-例えば、グラニュールに`4300`個のngramがあり、偽陽性率を`0.0001`未満にしたい場合、
-以下のクエリを実行することで他のパラメータを推定できます:
+たとえば、ある granule に `4300` 個の ngram があり、偽陽性の確率を `0.0001` 未満にしたいとします。
+この場合、他のパラメータは次のクエリを実行することで推定できます。
```sql
---- フィルタのビット数を推定
+--- フィルタ内のビット数を推定
SELECT bfEstimateBmSize(4300, 0.0001) / 8 AS size_of_bloom_filter_in_bytes;
┌─size_of_bloom_filter_in_bytes─┐
@@ -478,88 +478,87 @@ SELECT bfEstimateFunctions(4300, bfEstimateBmSize(4300, 0.0001)) as number_of_ha
└──────────────────────────┘
```
-もちろん、これらの関数を使用して他の条件に対するパラメータを推定することもできます。
-上記の関数は[こちら](https://hur.st/bloomfilter)のブルームフィルタ計算機を参照しています。
+もちろん、これらの関数は他の条件のパラメータを見積もるためにも使用できます。
+上記の関数は、ブルームフィルター計算ツール[こちら](https://hur.st/bloomfilter)を参照しています。
+
-#### トークンブルームフィルタ {#token-bloom-filter}
+#### トークンブルームフィルター
-トークンブルームフィルタは`ngrambf_v1`と同じですが、ngramの代わりにトークン(英数字以外の文字で区切られたシーケンス)を格納します。
+トークンブルームフィルターは `ngrambf_v1` と同様ですが、n-gram ではなく、英数字以外の文字で区切られたトークン（文字列のまとまり）を保存します。
-```text title="構文"
-tokenbf_v1(size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)
+```text title="Syntax"
+tokenbf_v1(ブルームフィルタのサイズ（バイト）, ハッシュ関数の数, ランダムシード)
```
-#### スパースグラムブルームフィルター {#sparse-grams-bloom-filter}
+#### スパースグラム Bloom フィルター
-スパースグラムブルームフィルターは`ngrambf_v1`と類似していますが、nグラムの代わりに[スパースグラムトークン](/sql-reference/functions/string-functions.md/#sparseGrams)を使用します。
+スパースグラム Bloom フィルターは `ngrambf_v1` と似ていますが、n-gram の代わりに [スパースグラムトークン](/sql-reference/functions/string-functions.md/#sparseGrams) を使用します。
-```text title="構文"
+```text title="Syntax"
sparse_grams(min_ngram_length, max_ngram_length, min_cutoff_length, size_of_bloom_filter_in_bytes, number_of_hash_functions, random_seed)
```
-### テキストインデックス {#text}
-全文検索をサポートしています。詳細は[こちら](invertedindexes.md)を参照してください。
+### テキストインデックス \{#text\}
-#### ベクトル類似度 {#vector-similarity}
+全文検索をサポートします。詳細は[こちら](invertedindexes.md)を参照してください。
-近似最近傍探索をサポートしています。詳細は[こちら](annindexes.md)を参照してください。
+#### ベクトル類似性 \{#vector-similarity\}
-### 関数のサポート {#functions-support}
+近似最近傍検索をサポートしています。詳細は[こちら](annindexes.md)をご覧ください。
-`WHERE`句の条件には、カラムを操作する関数の呼び出しが含まれます。カラムがインデックスの一部である場合、ClickHouseは関数を実行する際にこのインデックスの使用を試みます。ClickHouseは、インデックスを使用するための異なる関数のサブセットをサポートしています。
+### 関数のサポート \{#functions-support\}
-`set`型のインデックスはすべての関数で利用できます。その他のインデックス型は以下のようにサポートされています:
+`WHERE` 句の条件式には、カラムを操作する関数呼び出しが含まれます。カラムがインデックスの一部である場合、ClickHouse は関数を評価する際にそのインデックスを利用しようとします。ClickHouse では、インデックスで利用できる関数のサブセットがインデックスタイプごとに異なります。
+`set` 型のインデックスは、あらゆる関数で利用できます。その他のインデックスタイプは次のようにサポートされます。
-| 関数（演算子）／インデックス | 主キー | minmax | ngrambf_v1 | tokenbf_v1 | bloom_filter | text | sparse_grams |
-| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --- | ------ | -------------- | -------------- | ---------------- | ---- | ---------------- |
-| [equals（=, ==）](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#equals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
-| [notEquals(!=, <>)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#notEquals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
-| [like](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#like) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
-| [notLike](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#notLike) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
-| [match](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#match) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
-| [startsWith](/sql-reference/functions/string-functions.md/#startsWith) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
-| [endsWith](/sql-reference/functions/string-functions.md/#endsWith) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
-| [multiSearchAny](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#multiSearchAny) | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [in](/sql-reference/functions/in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
-| [notIn](/sql-reference/functions/in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
-| [より小さい (`<`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#less) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [大なり (`>`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#greater) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [lessOrEquals (`<=`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#lessOrEquals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [greaterOrEquals (`>=`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#greaterOrEquals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [empty](/sql-reference/functions/array-functions/#empty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [notEmpty](/sql-reference/functions/array-functions/#notEmpty) | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ |
-| [has](/sql-reference/functions/array-functions#has) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
-| [hasAny](/sql-reference/functions/array-functions#hasAny) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ |
-| [hasAll](/sql-reference/functions/array-functions#hasAll) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ |
-| [hasToken](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasToken) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✔ | ✗ |
-| [hasTokenOrNull](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenOrNull) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✔ | ✗ |
-| [hasTokenCaseInsensitive (`*`)](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenCaseInsensitive) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [hasTokenCaseInsensitiveOrNull (`*`)](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenCaseInsensitiveOrNull) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
-| [hasAnyTokens](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasAnyTokens) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
-| [hasAllTokens](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasAllTokens) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
-| [mapContains](/sql-reference/functions/tuple-map-functions#mapcontains) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
+| 関数（演算子）/ 索引 | 主キー | minmax | ngrambf_v1 | tokenbf_v1 | bloom_filter | sparse_grams | テキスト |
+| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --- | ------ | -------------- | -------------- | ---------------- | ---------------- | ---- |
+| [equals (=, ==)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#equals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
+| [notEquals(!=, <>)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#notEquals) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
+| [like](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#like) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
+| [notLike](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#notLike) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
+| [match](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#match) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
+| [startsWith](/sql-reference/functions/string-functions.md/#startsWith) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
+| [endsWith](/sql-reference/functions/string-functions.md/#endsWith) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✗ | ✔ | ✔ |
+| [multiSearchAny](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#multiSearchAny) | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [in](/sql-reference/functions/in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
+| [notIn](/sql-reference/functions/in-functions) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
+| [less（`<`）](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#less) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [greater（`>`）](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#greater) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [以下 (`<=`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#lessOrEquals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [greaterOrEquals (`>=`)](/sql-reference/functions/comparison-functions.md/#greaterOrEquals) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [empty](/sql-reference/functions/array-functions/#empty) | ✔ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [notEmpty](/sql-reference/functions/array-functions/#notEmpty) | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ |
+| [has](/sql-reference/functions/array-functions#has) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
+| [hasAny](/sql-reference/functions/array-functions#hasAny) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ |
+| [hasAll](/sql-reference/functions/array-functions#hasAll) | ✗ | ✗ | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ | ✗ |
+| [hasToken](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasToken) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✔ |
+| [hasTokenOrNull](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenOrNull) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✔ |
+| [hasTokenCaseInsensitive (`*`)](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenCaseInsensitive) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [hasTokenCaseInsensitiveOrNull (`*`)](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasTokenCaseInsensitiveOrNull) | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ | ✗ | ✗ | ✗ |
+| [hasAnyTokens](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasAnyTokens) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ |
+| [hasAllTokens](/sql-reference/functions/string-search-functions.md/#hasAllTokens) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ |
+| [mapContains](/sql-reference/functions/tuple-map-functions#mapcontains) | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✔ |
+`ngrambf_v1` によるクエリ最適化では、定数引数の値が ngram サイズより小さい関数は使用できません。
-
-`ngrambf_v1` では、定数引数が ngram のサイズより小さい関数はクエリ最適化に使用できません。
-
-(*) `hasTokenCaseInsensitive` および `hasTokenCaseInsensitiveOrNull` を効果的に機能させるには、`tokenbf_v1` インデックスを小文字化したデータに対して作成する必要があります。例えば `INDEX idx (lower(str_col)) TYPE tokenbf_v1(512, 3, 0)` のようにします。
+(*) `hasTokenCaseInsensitive` および `hasTokenCaseInsensitiveOrNull` を効果的に機能させるには、`tokenbf_v1` インデックスを小文字化されたデータ上に作成する必要があります。たとえば `INDEX idx (lower(str_col)) TYPE tokenbf_v1(512, 3, 0)` のように指定します。
:::note
-Bloom filter には偽陽性が発生する可能性があるため、`ngrambf_v1`、`tokenbf_v1`、`sparse_grams`、および `bloom_filter` インデックスは、関数の結果が false であることが期待されるクエリの最適化には使用できません。
+Bloom filter では偽陽性が発生し得るため、`ngrambf_v1`、`tokenbf_v1`、`sparse_grams`、`bloom_filter` 各インデックスは、関数の結果が false になることを前提としてクエリを最適化する目的には使用できません。
-例えば:
+例:
-- 最適化できるもの:
+- 最適化可能:
- `s LIKE '%test%'`
- `NOT s NOT LIKE '%test%'`
- `s = 1`
- `NOT s != 1`
- `startsWith(s, 'test')`
-- 最適化できないもの:
+- 最適化不可能:
- `NOT s LIKE '%test%'`
- `s NOT LIKE '%test%'`
- `NOT s = 1`
@@ -567,80 +566,78 @@ Bloom filter には偽陽性が発生する可能性があるため、`ngrambf_v
- `NOT startsWith(s, 'test')`
:::
+## プロジェクション \{#projections\}
-
-## プロジェクション {#projections}
-
-プロジェクションは[マテリアライズドビュー](/sql-reference/statements/create/view)に似ていますが、パートレベルで定義されます。クエリでの自動使用とともに一貫性を保証します。
+プロジェクションは [マテリアライズドビュー](/sql-reference/statements/create/view) に似ていますが、パーツレベルで定義されます。クエリで自動的に利用されることに加えて、一貫性を保証します。
:::note
-プロジェクションを実装する際は、[force_optimize_projection](/operations/settings/settings#force_optimize_projection)設定も考慮してください。
+プロジェクションを実装する際には、[force_optimize_projection](/operations/settings/settings#force_optimize_projection) の設定も併せて検討する必要があります。
:::
-プロジェクションは[FINAL](/sql-reference/statements/select/from#final-modifier)修飾子を使用した`SELECT`文ではサポートされていません。
+プロジェクションは、[FINAL](/sql-reference/statements/select/from#final-modifier) 修飾子付きの `SELECT` ステートメントではサポートされていません。
-### プロジェクションクエリ {#projection-query}
+### プロジェクションクエリ
-プロジェクションクエリはプロジェクションを定義するものです。親テーブルから暗黙的にデータを選択します。
+プロジェクションクエリは、プロジェクションを定義するクエリです。親テーブルからデータを暗黙的に選択します。
**構文**
```sql
SELECT [GROUP BY] [ORDER BY]
```
-プロジェクションは[ALTER](/sql-reference/statements/alter/projection.md)文で変更または削除できます。
+プロジェクションは [ALTER](/sql-reference/statements/alter/projection.md) 文で変更または削除できます。
-### プロジェクションストレージ {#projection-storage}
-プロジェクションはパートディレクトリ内に保存されます。インデックスに似ていますが、匿名の`MergeTree`テーブルのパートを保存するサブディレクトリを含みます。テーブルはプロジェクションの定義クエリによって生成されます。`GROUP BY`句がある場合、基盤となるストレージエンジンは[AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md)となり、すべての集約関数は`AggregateFunction`に変換されます。`ORDER BY`句がある場合、`MergeTree`テーブルはそれをプライマリキー式として使用します。マージプロセス中、プロジェクションパートはそのストレージのマージルーチンを介してマージされます。親テーブルのパートのチェックサムはプロジェクションのパートと結合されます。その他のメンテナンス作業はスキップインデックスと同様です。
+### プロジェクションのストレージ \{#projection-storage\}
-### クエリ解析 {#projection-query-analysis}
+プロジェクションはパーツディレクトリ内に保存されます。インデックスに似ていますが、匿名の `MergeTree` テーブルのパーツを保存するサブディレクトリを含みます。このテーブルは、プロジェクションの定義クエリに基づいて定義されます。`GROUP BY` 句がある場合、下層のストレージエンジンは [AggregatingMergeTree](aggregatingmergetree.md) になり、すべての集約関数は `AggregateFunction` に変換されます。`ORDER BY` 句がある場合、`MergeTree` テーブルはそれを主キー式として使用します。マージ処理中、プロジェクションのパーツは、そのストレージのマージルーチンによってマージされます。親テーブルのパーツのチェックサムは、プロジェクションのパーツと組み合わされます。その他のメンテナンス処理はスキップインデックスと同様です。
-1. プロジェクションが指定されたクエリに応答するために使用できるかどうか、つまりベーステーブルへのクエリと同じ結果を生成するかどうかを確認します。
-2. 読み取るグラニュールが最も少ない、最適な実行可能な一致を選択します。
-3. プロジェクションを使用するクエリパイプラインは、元のパートを使用するものとは異なります。一部のパートでプロジェクションが存在しない場合、その場で「プロジェクト」するパイプラインを追加できます。
+### クエリ解析 \{#projection-query-analysis\}
+1. プロジェクションがベーステーブルに対するクエリと同じ結果を生成し、与えられたクエリに対する回答として利用できるかを確認します。
+2. 読み取る必要があるグラニュール数が最も少ない、実行可能な最適な一致を選択します。
+3. プロジェクションを利用するクエリパイプラインは、元のパーツを利用するものとは異なります。あるパーツにプロジェクションが存在しない場合、その場で「投影」するためのパイプラインを追加できます。
-## 同時データアクセス {#concurrent-data-access}
+## 同時データアクセス \{#concurrent-data-access\}
-テーブルへの同時アクセスには、マルチバージョニングを使用しています。つまり、テーブルの読み取りと更新が同時に行われる場合、データはクエリ実行時点で最新のパーツセットから読み取られます。長時間のロックは発生しません。挿入操作が読み取り操作を妨げることはありません。
+テーブルへの同時アクセスにはマルチバージョン方式を使用します。つまり、テーブルで読み取りと更新が同時に行われている場合でも、クエリ時点で有効なパーツの集合からデータが読み取られます。長時間にわたるロックは発生しません。挿入処理が読み取り操作の妨げになることもありません。
テーブルからの読み取りは自動的に並列化されます。
+## 列およびテーブルの TTL
-## カラムとテーブルのTTL {#table_engine-mergetree-ttl}
-
-値の有効期間を決定します。
+値の有効期間（time-to-live）を決定します。
-`TTL`句は、テーブル全体および個々のカラムに対して設定できます。テーブルレベルの`TTL`では、ディスクとボリューム間でのデータの自動移動や、すべてのデータが期限切れになったパーツの再圧縮のロジックを指定することもできます。
+`TTL` 句はテーブル全体にも、各列ごとにも設定できます。テーブルレベルの `TTL` では、ディスクやボリューム間でデータを自動的に移動するロジックや、すべてのデータが期限切れになったパーツを再圧縮するロジックも指定できます。
-式は[Date](/sql-reference/data-types/date.md)、[Date32](/sql-reference/data-types/date32.md)、[DateTime](/sql-reference/data-types/datetime.md)、または[DateTime64](/sql-reference/data-types/datetime64.md)データ型として評価される必要があります。
+式は [Date](/sql-reference/data-types/date.md)、[Date32](/sql-reference/data-types/date32.md)、[DateTime](/sql-reference/data-types/datetime.md)、または [DateTime64](/sql-reference/data-types/datetime64.md) 型として評価されなければなりません。
**構文**
-カラムの有効期間を設定する:
+列の TTL を設定する場合:
```sql
TTL time_column
TTL time_column + interval
```
-`interval`を定義するには、[時間間隔](/sql-reference/operators#operators-for-working-with-dates-and-times)演算子を使用します。例:
+`interval` を定義するには、[time interval](/sql-reference/operators#operators-for-working-with-dates-and-times) 演算子を使用します。たとえば、次のようにします。
```sql
TTL date_time + INTERVAL 1 MONTH
TTL date_time + INTERVAL 15 HOUR
```
-### カラムTTL {#mergetree-column-ttl}
-カラム内の値が期限切れになると、ClickHouseはそれらをカラムデータ型のデフォルト値で置き換えます。データパート内のすべてのカラム値が期限切れになった場合、ClickHouseはファイルシステム内のデータパートからこのカラムを削除します。
+### カラム TTL \{#mergetree-column-ttl\}
-`TTL`句はキーカラムには使用できません。
+カラム内の値の有効期限が切れると、ClickHouse はそれらをカラムのデータ型におけるデフォルト値に置き換えます。データパート内のそのカラムの値がすべて有効期限切れになった場合、ClickHouse はファイルシステム上のそのデータパートからこのカラムを削除します。
+
+`TTL` 句はキー列には使用できません。
**例**
-#### `TTL`を使用したテーブルの作成: {#creating-a-table-with-ttl}
+#### `TTL` を設定したテーブルの作成:
```sql
CREATE TABLE tab
@@ -655,7 +652,8 @@ PARTITION BY toYYYYMM(d)
ORDER BY d;
```
-#### 既存テーブルのカラムにTTLを追加する {#adding-ttl-to-a-column-of-an-existing-table}
+
+#### 既存のテーブルの列に TTL を追加する
```sql
ALTER TABLE tab
@@ -663,7 +661,8 @@ ALTER TABLE tab
c String TTL d + INTERVAL 1 DAY;
```
-#### カラムのTTLを変更する {#altering-ttl-of-the-column}
+
+#### 列のTTLを変更する
```sql
ALTER TABLE tab
@@ -671,9 +670,10 @@ ALTER TABLE tab
c String TTL d + INTERVAL 1 MONTH;
```
-### テーブルTTL {#mergetree-table-ttl}
-テーブルには、期限切れ行を削除するための式と、[ディスクまたはボリューム](#table_engine-mergetree-multiple-volumes)間でパーツを自動的に移動するための複数の式を設定できます。テーブル内の行が期限切れになると、ClickHouseは対応するすべての行を削除します。パーツの移動または再圧縮の場合、パーツのすべての行が`TTL`式の条件を満たす必要があります。
+### テーブルの TTL
+
+テーブルには、有効期限が切れた行を削除するための式と、[ディスクまたはボリューム](#table_engine-mergetree-multiple-volumes)間でパーツを自動的に移動するための複数の式を定義できます。テーブル内の行が有効期限切れになると、ClickHouse は対応する行をすべて削除します。パーツの移動または再圧縮が行われるためには、そのパーツ内のすべての行が `TTL` 式の条件を満たしている必要があります。
```sql
TTL expr
@@ -682,27 +682,28 @@ TTL expr
[GROUP BY key_expr [SET v1 = aggr_func(v1) [, v2 = aggr_func(v2) ...]] ]
```
-TTLルールのタイプは各TTL式の後に指定できます。これは、式が満たされた(現在時刻に達した)ときに実行されるアクションを決定します:
+TTL ルールの種類は、それぞれの TTL 式の後に続けて指定できます。これは、式が満たされた（現在時刻に達した）ときに実行されるアクションを決定します:
-- `DELETE` - 期限切れ行を削除する(デフォルトアクション)
-- `RECOMPRESS codec_name` - `codec_name`でデータパーツを再圧縮する
-- `TO DISK 'aaa'` - パーツをディスク`aaa`に移動する
-- `TO VOLUME 'bbb'` - パーツをボリューム`bbb`に移動する
-- `GROUP BY` - 期限切れ行を集約する
+* `DELETE` - 期限切れの行を削除します（デフォルトのアクション）;
+* `RECOMPRESS codec_name` - データパートを `codec_name` で再圧縮します;
+* `TO DISK 'aaa'` - パートをディスク `aaa` に移動します;
+* `TO VOLUME 'bbb'` - パートをボリューム `bbb` に移動します;
+* `GROUP BY` - 期限切れの行を集約します。
-`DELETE`アクションは`WHERE`句と組み合わせて使用でき、フィルタリング条件に基づいて期限切れ行の一部のみを削除できます:
+`DELETE` アクションは `WHERE` 句と組み合わせて使用でき、フィルタリング条件に基づいて期限切れの行の一部のみを削除できます:
```sql
TTL time_column + INTERVAL 1 MONTH DELETE WHERE column = 'value'
```
-`GROUP BY`式は、テーブルのプライマリキーの接頭辞である必要があります。
+`GROUP BY` 式はテーブルの主キーの先頭部分でなければなりません。
-カラムが`GROUP BY`式の一部ではなく、`SET`句で明示的に設定されていない場合、結果行にはグループ化された行からの任意の値が含まれます(集約関数`any`が適用されたかのように)。
+ある列が `GROUP BY` 式の一部ではなく、かつ `SET` 句で明示的に設定されていない場合、その列の値には、結果行でグループ化された行のいずれか 1 つからの値が入ります（あたかも集約関数 `any` が適用されたかのように振る舞います）。
**例**
-#### `TTL`を使用したテーブルの作成: {#creating-a-table-with-ttl-1}
+
+#### `TTL` を指定したテーブルの作成:
```sql
CREATE TABLE tab
@@ -718,15 +719,15 @@ TTL d + INTERVAL 1 MONTH DELETE,
d + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb';
```
-#### テーブルの`TTL`を変更する: {#altering-ttl-of-the-table}
+
+#### テーブルの `TTL` を変更する:
```sql
ALTER TABLE tab
MODIFY TTL d + INTERVAL 1 DAY;
```
-
-1ヶ月後に行の有効期限が切れるテーブルを作成します。日付が月曜日である期限切れの行は削除されます:
+行が 1 か月後に期限切れとなるテーブルを作成します。期限切れとなった行のうち、日付が月曜日であるものが削除されます。
```sql
CREATE TABLE table_with_where
@@ -740,7 +741,8 @@ ORDER BY d
TTL d + INTERVAL 1 MONTH DELETE WHERE toDayOfWeek(d) = 1;
```
-#### 期限切れの行が再圧縮されるテーブルの作成: {#creating-a-table-where-expired-rows-are-recompressed}
+
+#### 期限切れの行が再圧縮されるテーブルの作成:
```sql
CREATE TABLE table_for_recompression
@@ -755,7 +757,7 @@ TTL d + INTERVAL 1 MONTH RECOMPRESS CODEC(ZSTD(17)), d + INTERVAL 1 YEAR RECOMPR
SETTINGS min_rows_for_wide_part = 0, min_bytes_for_wide_part = 0;
```
-期限切れの行が集約されるテーブルを作成します。結果の行では、`x`はグループ化された行全体の最大値、`y`は最小値、`d`はグループ化された行からの任意の値を含みます。
+有効期限切れの行を集約するテーブルを作成します。結果の行では、`x` にはグループ化された行全体での最大値が、`y` には最小値が、`d` にはグループ化された行からのいずれか 1 つの値が含まれます。
```sql
CREATE TABLE table_for_aggregation
@@ -771,65 +773,64 @@ ORDER BY (k1, k2)
TTL d + INTERVAL 1 MONTH GROUP BY k1, k2 SET x = max(x), y = min(y);
```
-### 期限切れデータの削除 {#mergetree-removing-expired-data}
-
-`TTL`が期限切れとなったデータは、ClickHouseがデータパートをマージする際に削除されます。
-ClickHouseがデータの期限切れを検出すると、スケジュール外のマージを実行します。このようなマージの頻度を制御するには、`merge_with_ttl_timeout`を設定できます。値が低すぎると、多くのリソースを消費する可能性のあるスケジュール外のマージが頻繁に実行されます。
+### 期限切れデータの削除 \{#mergetree-removing-expired-data\}
-マージの間に`SELECT`クエリを実行すると、期限切れのデータが取得される可能性があります。これを回避するには、`SELECT`の前に[OPTIMIZE](/sql-reference/statements/optimize.md)クエリを使用してください。
+`TTL` が期限切れになったデータは、ClickHouse がデータパーツをマージする際に削除されます。
-**関連項目**
+ClickHouse がデータの期限切れを検出すると、スケジュール外のマージを実行します。このようなマージの頻度を制御するには、`merge_with_ttl_timeout` を設定できます。値を低くしすぎると、多数のスケジュール外マージが実行され、多くのリソースを消費する可能性があります。
-- [ttl_only_drop_parts](/operations/settings/merge-tree-settings#ttl_only_drop_parts)設定
+マージとマージの間に `SELECT` クエリを実行すると、期限切れデータが返される場合があります。これを避けるには、`SELECT` の前に [OPTIMIZE](/sql-reference/statements/optimize.md) クエリを実行してください。
+**関連項目**
-## ディスクタイプ {#disk-types}
+- [ttl_only_drop_parts](/operations/settings/merge-tree-settings#ttl_only_drop_parts) 設定
-ローカルブロックデバイスに加えて、ClickHouseは以下のストレージタイプをサポートしています：
+## ディスクの種類 \{#disk-types\}
-- [`s3` S3およびMinIO向け](#table_engine-mergetree-s3)
-- [`gcs` GCS向け](/integrations/data-ingestion/gcs/index.md/#creating-a-disk)
-- [`blob_storage_disk` Azure Blob Storage向け](/operations/storing-data#azure-blob-storage)
-- [`hdfs` HDFS向け](/engines/table-engines/integrations/hdfs)
-- [`web` Webからの読み取り専用アクセス向け](/operations/storing-data#web-storage)
-- [`cache` ローカルキャッシュ向け](/operations/storing-data#using-local-cache)
-- [`s3_plain` S3へのバックアップ向け](/operations/backup#backuprestore-using-an-s3-disk)
-- [`s3_plain_rewritable` S3上の不変・非レプリケートテーブル向け](/operations/storing-data.md#s3-plain-rewritable-storage)
+ローカルブロックデバイスに加えて、ClickHouse は次のストレージタイプをサポートします：
+- [`s3` — S3 および MinIO 用](#table_engine-mergetree-s3)
+- [`gcs` — GCS 用](/integrations/data-ingestion/gcs/index.md/#creating-a-disk)
+- [`blob_storage_disk` — Azure Blob Storage 用](/operations/storing-data#azure-blob-storage)
+- [`hdfs` — HDFS 用](/engines/table-engines/integrations/hdfs)
+- [`web` — Web からの読み取り専用](/operations/storing-data#web-storage)
+- [`cache` — ローカルキャッシュ用](/operations/storing-data#using-local-cache)
+- [`s3_plain` — S3 へのバックアップ用](/operations/backup#backuprestore-using-an-s3-disk)
+- [`s3_plain_rewritable` — S3 上の変更不可な非レプリケートテーブル用](/operations/storing-data.md#s3-plain-rewritable-storage)
-## データ保存のための複数のブロックデバイスを使用する {#table_engine-mergetree-multiple-volumes}
+## データストレージで複数のブロックデバイスを利用する \{#table_engine-mergetree-multiple-volumes\}
-### はじめに {#introduction}
+### はじめに \{#introduction\}
-`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、複数のブロックデバイスにデータを格納できます。例えば、あるテーブルのデータが「ホット」と「コールド」に暗黙のうちに分けられる場合に有用です。最近のデータは頻繁にアクセスされますが、必要なストレージ容量は少量です。一方、ファットテールの古い履歴データはアクセス頻度が低いです。複数のディスクが利用可能な場合、「ホット」データは高速ディスク（例: NVMe SSD やメモリ内）に、「コールド」データは比較的低速なディスク（例: HDD）に配置できます。
+`MergeTree` ファミリーのテーブルエンジンは、複数のブロックデバイス上にデータを保存できます。たとえば、特定のテーブルのデータが事実上「ホット」と「コールド」に分割されている場合に有用です。最新のデータは頻繁に参照されますが、必要な容量は小さくて済みます。対照的に、裾の重い履歴データはまれにしか参照されません。複数のディスクが利用可能な場合、「ホット」データは高速なディスク（たとえば NVMe SSD やメモリ上）に配置し、「コールド」データは比較的低速なディスク（たとえば HDD）上に配置できます。
-データパーツは、`MergeTree` エンジンのテーブルにおける最小の移動単位です。一つのパーツに属するデータは一つのディスクに格納されます。データパーツは、バックグラウンドで（ユーザー設定に基づいて）ディスク間で移動でき、また [ALTER](/sql-reference/statements/alter/partition) クエリによっても移動可能です。
+データパーツは、`MergeTree` エンジンのテーブルにおける最小の移動可能な単位です。1 つのパーツに属するデータは 1 台のディスク上に保存されます。データパーツは、バックグラウンドでユーザー設定に従ってディスク間を移動できるほか、[ALTER](/sql-reference/statements/alter/partition) クエリを使用して移動することもできます。
-### 用語 {#terms}
+### 用語 \{#terms\}
-- Disk — ファイルシステムにマウントされたブロックデバイス。
-- Default disk — [path](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#path) サーバー設定で指定されたパスにデータを格納するディスク。
-- Volume — 同一のディスクからなる順序付き集合（[JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures) に類似）。
-- Storage policy — ボリュームの集合と、それら間でデータを移動するためのルール。
+- ディスク — ファイルシステムにマウントされたブロックデバイス。
+- デフォルトディスク — [path](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#path) サーバー設定で指定されたパス上にデータを保存するディスク。
+- ボリューム — 同一条件のディスクを順序付きで並べた集合（[JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures) に類似）。
+- ストレージポリシー — ボリュームの集合と、それらの間でデータを移動するためのルール。
-記述されたエンティティの名前は、システムテーブル [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) および [system.disks](/operations/system-tables/disks) で確認できます。構成済みのストレージポリシーのうちの一つをテーブルに適用するには、`MergeTree` エンジンファミリーテーブルの `storage_policy` 設定を使用します。
+ここで説明した各エンティティの名称は、システムテーブル [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) および [system.disks](/operations/system-tables/disks) で確認できます。テーブルに対して設定済みのストレージポリシーのいずれかを適用するには、`MergeTree` エンジンファミリーのテーブルで `storage_policy` 設定を使用します。
-### 設定 {#table_engine-mergetree-multiple-volumes_configure}
+### 設定
-ディスク、ボリューム、およびストレージポリシーは、`config.d` ディレクトリのファイル内の `` タグで宣言します。
+ディスク、ボリューム、およびストレージポリシーは、`config.d` ディレクトリ内のファイルにある `` タグ内で宣言する必要があります。
:::tip
-ディスクはクエリの `SETTINGS` セクションで宣言することも可能です。これは、例えば URL でホストされたディスクを一時的にアタッチするアドホック分析に便利です。
-詳細は [dynamic storage](/operations/storing-data#dynamic-configuration) を参照してください。
+ディスクはクエリの `SETTINGS` セクション内で宣言することもできます。これは、例えば URL で公開されているディスクを一時的にアタッチしてアドホックな分析を行う場合に便利です。
+詳細については、[dynamic storage](/operations/storing-data#dynamic-configuration) を参照してください。
:::
-設定構造:
+設定の構造:
```xml
-
+
/mnt/fast_ssd/clickhouse/
@@ -850,13 +851,13 @@ ClickHouseがデータの期限切れを検出すると、スケジュール外
タグ:
-- `` — ディスク名。すべてのディスクで名前は一意でなければなりません。
-- `path` — サーバーがデータを格納するパス（`data` および `shadow` フォルダ）、末尾に '/' を付ける必要があります。
-- `keep_free_space_bytes` — 予約する空きディスク容量の量。
+* `` — ディスク名。すべてのディスクで名前が重複しないようにする必要があります。
+* `path` — サーバーがデータ（`data` および `shadow` フォルダ）を保存するパス。末尾は '/' で終わる必要があります。
+* `keep_free_space_bytes` — 予約しておく空きディスク容量のバイト数。
-ディスクの定義順序は重要ではありません。
+ディスク定義の順序は重要ではありません。
-ストレージポリシーの設定マークアップ:
+ストレージポリシー構成のマークアップ:
```xml
@@ -870,17 +871,17 @@ ClickHouseがデータの期限切れを検出すると、スケジュール外
round_robin
-
+
-
+
0.2
-
+
-
+
...
@@ -889,22 +890,22 @@ ClickHouseがデータの期限切れを検出すると、スケジュール外
タグ:
-* `policy_name_N` — ポリシー名。ポリシー名は一意でなければなりません。
-* `volume_name_N` — ボリューム名。ボリューム名は一意でなければなりません。
+* `policy_name_N` — ポリシー名。ポリシー名は一意である必要があります。
+* `volume_name_N` — ボリューム名。ボリューム名は一意である必要があります。
* `disk` — ボリューム内のディスク。
-* `max_data_part_size_bytes` — そのボリューム内のいずれのディスク上にも保存できるパーツの最大サイズ。マージ後のパーツサイズが `max_data_part_size_bytes` より大きくなると見積もられた場合、そのパーツは次のボリュームに書き込まれます。基本的にこの機能により、新しい/小さいパーツをホット（SSD）ボリュームに保持し、大きなサイズに達したときにコールド（HDD）ボリュームへ移動できます。ポリシーにボリュームが 1 つしかない場合は、この設定を使用しないでください。
-* `move_factor` — 利用可能な空き容量がこの係数より小さくなったとき、自動的にデータを次のボリューム（存在する場合）へ移動し始めます（デフォルトは 0.1）。ClickHouse は既存のパーツをサイズ順に大きいものから小さいものへ（降順で）ソートし、`move_factor` 条件を満たすのに十分な合計サイズとなるようにパーツを選択します。全パーツの合計サイズが不十分な場合は、すべてのパーツが移動されます。
-* `perform_ttl_move_on_insert` — データパーツ INSERT 時の TTL による移動を無効にします。デフォルト（有効な場合）では、TTL move ルールですでに期限切れとなっているデータパーツを挿入すると、直ちに移動ルールで指定されたボリューム/ディスクへ移動されます。宛先のボリューム/ディスクが低速（例：S3 のようなリモートストレージ）の場合、これは INSERT を大幅に遅くする可能性があります。無効にした場合、すでに期限切れのデータパーツはいったんデフォルトボリュームに書き込まれ、その直後に TTL ボリュームへ移動されます。
-* `load_balancing` - ディスクバランシングのポリシー。`round_robin` または `least_used`。
-* `least_used_ttl_ms` - すべてのディスクの利用可能な空き容量を更新するためのタイムアウト（ミリ秒単位）を設定します（`0` - 常に更新、`-1` - 決して更新しない、デフォルトは `60000`）。なお、そのディスクが ClickHouse のみで使用され、オンラインでのファイルシステムのサイズ変更（拡張/縮小）の対象とならない場合は `-1` を使用できます。それ以外のケースでは推奨されません。時間の経過とともに空き容量の把握が不正確になり、容量分布が偏る原因となるためです。
-* `prefer_not_to_merge` — この設定は使用しないでください。このボリューム上のデータパーツのマージを無効にします（有害であり、パフォーマンス低下を招きます）。この設定が有効な場合（有効にしないでください）、このボリューム上でのマージは許可されません（これは望ましくありません）。これにより（ただし、その必要はありません）、ClickHouse が低速ディスクをどのように扱うかを制御できますが（何かを制御したくなる時点で誤りです）、ClickHouse の方が適切に扱うため、この設定は使用しないでください。
-* `volume_priority` — ボリュームがどの優先度（順序）で埋められるかを定義します。値が小さいほど優先度が高くなります。パラメータ値は自然数でなければならず、1 から N（与えられた中で最も低い優先度）までの範囲を欠番なしで網羅する必要があります。
- * *すべての* ボリュームがタグ付けされている場合、それらは指定された順序で優先されます。
- * 一部のボリュームのみがタグ付けされている場合、タグのないボリュームは最も優先度が低く、設定ファイル内で定義された順序で優先されます。
- * *一つも* ボリュームがタグ付けされていない場合、その優先度は設定ファイル内で宣言された順序に対応して設定されます。
- * 2 つのボリュームが同じ優先度値を持つことはできません。
-
-Configuration examples:
+* `max_data_part_size_bytes` — いずれのボリューム上のディスクにも保存可能なパーツの最大サイズ。マージされたパーツのサイズが `max_data_part_size_bytes` より大きくなると見積もられた場合、そのパーツは次のボリュームに書き込まれます。この機能により、新規/小さいパーツをホット (SSD) ボリュームに保持し、サイズが大きくなったときにコールド (HDD) ボリュームへ移動できます。ポリシーにボリュームが 1 つしかない場合、この設定は使用しないでください。
+* `move_factor` — 空き容量がこの係数より小さくなったとき、自動的にデータを次のボリュームに移動し始めます (既定値は 0.1)。ClickHouse は既存のパーツをサイズの大きい順 (降順) にソートし、`move_factor` 条件を満たすのに十分な合計サイズとなるようにパーツを選択します。すべてのパーツの合計サイズが不十分な場合は、すべてのパーツが移動されます。
+* `perform_ttl_move_on_insert` — データパーツの INSERT 時の TTL move を無効化します。既定では (有効な場合)、挿入するデータパーツが TTL move ルールによりすでに期限切れとなっている場合、そのパーツは直ちに move ルールで指定されたボリューム/ディスクに配置されます。宛先ボリューム/ディスクが遅い場合 (例: S3)、これは INSERT を大幅に遅くする可能性があります。無効にした場合、すでに期限切れのデータパーツはいったんデフォルトボリュームに書き込まれ、その直後に TTL ボリュームへ移動されます。
+* `load_balancing` — ディスクのバランシングポリシー。`round_robin` または `least_used`。
+* `least_used_ttl_ms` — すべてのディスク上の空き容量情報を更新するためのタイムアウト (ミリ秒単位) を設定します (`0` - 常に更新、`-1` - 更新しない、既定値は `60000`)。注意: ディスクが ClickHouse 専用であり、オンラインのファイルシステムのリサイズ/縮小の対象にならない場合は `-1` を使用できますが、それ以外のケースでは推奨されません。最終的に空き容量の不適切な分散を招くためです。
+* `prefer_not_to_merge` — この設定は使用しないでください。このボリューム上のデータパーツのマージを無効化します (これは有害であり、パフォーマンス低下につながります)。この設定が有効な場合 (有効にしないでください)、このボリューム上でのマージは許可されません (これは望ましくありません)。これは (必要ありませんが) ClickHouse が遅いディスクをどのように扱うかを制御することを可能にします (しかし、何かを制御しようとしている時点で誤りであり、ClickHouse の方が賢いので、この設定は使用しないでください)。
+* `volume_priority` — ボリュームが埋められる優先度 (順序) を定義します。値が小さいほど優先度が高くなります。このパラメータの値は自然数とし、1 から N (最も低い優先度の値) までの範囲を欠番なくすべて網羅する必要があります。
+ * *すべての* ボリュームにタグが付いている場合、指定された順序で優先されます。
+ * 一部のボリュームのみにタグが付いている場合、タグのないボリュームは最も低い優先度となり、設定ファイル内で定義された順に優先されます。
+ * ボリュームに *まったく* タグが付いていない場合、設定ファイル内で宣言された順序に対応して優先度が設定されます。
+ * 2 つのボリュームが同じ優先度の値を持つことはできません。
+
+構成例:
```xml
@@ -948,15 +949,15 @@ Configuration examples:
```
-この例では、`hdd_in_order` ポリシーは [ラウンドロビン](https://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling) 方式を実装しています。このポリシーは1つのボリューム（`single`）のみを定義し、データパーツはすべてのディスクに循環順序で格納されます。このようなポリシーは、複数の類似したディスクがシステムにマウントされているが RAID が構成されていない場合に非常に有用です。個々のディスクドライブは信頼性が高くないため、レプリケーション係数を3以上にして補う必要があることに留意してください。
+この例では、`hdd_in_order` ポリシーは [round-robin](https://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling) 方式を実装しています。そのため、このポリシーは 1 つのボリューム（`single`）のみを定義し、そのすべてのディスク上にデータパーツをラウンドロビンで保存します。RAID を構成していないものの、同種のディスクが複数台システムにマウントされている場合、このようなポリシーは非常に有用です。各ディスクドライブ単体は信頼性が高くないことに注意し、レプリケーション係数を 3 以上にして補償することを検討してください。
-システムに異なる種類のディスクが利用可能な場合は、代わりに `moving_from_ssd_to_hdd` ポリシーを使用できます。ボリューム `hot` は SSD ディスク（`fast_ssd`）で構成され、このボリュームに格納できるパーツの最大サイズは 1GB です。1GB より大きいサイズのパーツはすべて、HDD ディスク `disk1` を含む `cold` ボリュームに直接格納されます。
-また、ディスク `fast_ssd` が 80% 以上満たされると、バックグラウンドプロセスによってデータが `disk1` に転送されます。
+システムに異なる種類のディスクが存在する場合は、代わりに `moving_from_ssd_to_hdd` ポリシーを使用できます。`hot` ボリュームは SSD ディスク（`fast_ssd`）で構成されており、このボリュームに保存できる 1 パートの最大サイズは 1GB です。サイズが 1GB を超えるすべてのパーツは、HDD ディスク `disk1` を含む `cold` ボリュームに直接保存されます。
+また、ディスク `fast_ssd` の使用率が 80% を超えると、バックグラウンドプロセスによってデータが `disk1` に転送されます。
-ストレージポリシー内のボリューム列挙の順序は、リストされたボリュームの少なくとも1つに明示的な `volume_priority` パラメータがない場合に重要です。
-ボリュームが満杯になると、データは次のボリュームに移動されます。ディスク列挙の順序も重要です。なぜなら、データは順番にディスクに格納されるためです。
+ストレージポリシー内でのボリュームの列挙順序は、列挙されたボリュームのうち少なくとも 1 つに明示的な `volume_priority` パラメータが設定されていない場合に重要です。
+あるボリュームが満杯になると、データは次のボリュームへ移動されます。ディスクの列挙順も同様に重要であり、データはそれらに順番に保存されます。
-テーブルを作成する際、構成されたストレージポリシーの1つを適用できます：
+テーブルを作成する際、そのテーブルに対して設定済みストレージポリシーのいずれかを適用できます。
```sql
CREATE TABLE table_with_non_default_policy (
@@ -970,47 +971,45 @@ PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
```
-`default` ストレージポリシーは、`` で指定された1つのディスクのみで構成される1つのボリュームのみを使用することを意味します。
-テーブル作成後に [ALTER TABLE ... MODIFY SETTING] クエリでストレージポリシーを変更できますが、新しいポリシーには同じ名前のすべての古いディスクとボリュームを含める必要があります。
-
-データパーツのバックグラウンド移動を実行するスレッド数は、[background_move_pool_size](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#background_move_pool_size) 設定で変更できます。
+`default` ストレージポリシーは、`` で指定された 1 つのディスクのみから構成される 1 つのボリュームだけを使用することを意味します。
+テーブル作成後でも [ALTER TABLE ... MODIFY SETTING] クエリを使用してストレージポリシーを変更できますが、新しいポリシーには、同じ名前を持つすべての既存ディスクおよびボリュームを含める必要があります。
-### 詳細 {#details}
+データパーツのバックグラウンド移動を実行するスレッド数は、[background_move_pool_size](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#background_move_pool_size) 設定で変更できます。
-`MergeTree` テーブルの場合、データは以下のさまざまな方法でディスクに書き込まれます：
-- 挿入の結果として（`INSERT` クエリ）。
-- バックグラウンドマージおよび [ミューテーション](/sql-reference/statements/alter#mutations) 中。
-- 別のレプリカからダウンロードする際。
-- パーティションフリーズの結果として [ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION](/sql-reference/statements/alter/partition#freeze-partition)。
+### 詳細 \{#details\}
-ミューテーションとパーティションフリーズを除くこれらすべてのケースにおいて、パーツは指定されたストレージポリシーに従ってボリュームとディスクに格納されます：
+`MergeTree` テーブルの場合、データは次のようなさまざまな方法でディスクに書き込まれます。
-1. パーツを格納するのに十分なディスク容量（`unreserved_space > current_part_size`）があり、指定されたサイズのパーツの格納を許可する（`max_data_part_size_bytes > current_part_size`）最初のボリューム（定義順）が選択されます。
-2. このボリューム内で、前のデータチャンクの格納に使用されたディスクの次のディスクであり、パーツサイズより大きい空き容量（`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`）を持つディスクが選択されます。
+- 挿入（`INSERT` クエリ）の結果として。
+- バックグラウンドでのマージおよび[ミューテーション](/sql-reference/statements/alter#mutations)の実行中。
+- 別のレプリカからのダウンロード時。
+- パーティションのフリーズ [ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION](/sql-reference/statements/alter/partition#freeze-partition) の結果として。
-内部的には、ミューテーションとパーティションフリーズは [ハードリンク](https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link) を使用します。異なるディスク間のハードリンクはサポートされていないため、このような場合、結果のパーツは初期のパーツと同じディスクに格納されます。
+ミューテーションとパーティションのフリーズを除くすべての場合において、パーツは指定されたストレージポリシーに従ってボリュームおよびディスク上に保存されます。
-バックグラウンドでは、構成ファイルでボリュームが宣言された順序に従って、空き容量（`move_factor` パラメータ）に基づいてパーツがボリューム間で移動されます。
-データは最後のボリュームから最初のボリュームに転送されることはありません。バックグラウンド移動を監視するには、システムテーブル [system.part_log](/operations/system-tables/part_log)（フィールド `type = MOVE_PART`）および [system.parts](/operations/system-tables/parts.md)（フィールド `path` および `disk`）を使用できます。また、詳細情報はサーバーログで確認できます。
+1. パーツを保存するのに十分な空きディスク容量があり（`unreserved_space > current_part_size`）、かつ指定サイズのパーツの保存が許可されている（`max_data_part_size_bytes > current_part_size`）最初のボリューム（定義順）が選択されます。
+2. このボリューム内では、直前のデータチャンクを保存していたディスクの次のディスクであって、かつその空き容量がパーツサイズを上回るもの（`unreserved_space - keep_free_space_bytes > current_part_size`）が選択されます。
-ユーザーは、クエリ [ALTER TABLE ... MOVE PART\|PARTITION ... TO VOLUME\|DISK ...](/sql-reference/statements/alter/partition) を使用して、パーツまたはパーティションをあるボリュームから別のボリュームに強制的に移動できます。バックグラウンド操作のすべての制限が考慮されます。このクエリは独自に移動を開始し、バックグラウンド操作の完了を待ちません。十分な空き容量がない場合、または必要な条件のいずれかが満たされていない場合、ユーザーはエラーメッセージを受け取ります。
+内部的には、ミューテーションとパーティションのフリーズは[ハードリンク](https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link)を利用します。異なるディスク間のハードリンクはサポートされないため、このような場合には結果として生成されるパーツは元のパーツと同じディスク上に保存されます。
-データの移動はデータレプリケーションに干渉しません。したがって、異なるレプリカ上の同じテーブルに対して異なるストレージポリシーを指定できます。
+バックグラウンドでは、設定ファイル内で宣言されたボリュームの順序に従い、空き容量（`move_factor` パラメータ）に基づいてパーツがボリューム間で移動されます。
+最後のボリュームから他のボリュームへの移動および他のボリュームから最初のボリュームへの移動は行われません。バックグラウンドでの移動は、システムテーブル [system.part_log](/operations/system-tables/part_log)（フィールド `type = MOVE_PART`）および [system.parts](/operations/system-tables/parts.md)（フィールド `path` と `disk`）を使用して監視できます。より詳細な情報はサーバーログで確認できます。
+ユーザーは、クエリ [ALTER TABLE ... MOVE PART\|PARTITION ... TO VOLUME\|DISK ...](/sql-reference/statements/alter/partition) を使用して、パーツまたはパーティションをあるボリュームから別のボリュームへ強制的に移動できます。バックグラウンド操作に対するすべての制約が考慮されます。このクエリは独自に移動処理を開始し、バックグラウンド操作の完了を待ちません。必要な空き容量が不足している場合や、必要条件のいずれかが満たされていない場合、ユーザーにはエラーメッセージが返されます。
-バックグラウンドで実行されるマージおよびミューテーションが完了した後、古いパーツは、一定時間（`old_parts_lifetime`）が経過してから削除されます。
-この間、それらは他のボリュームやディスクに移動されません。したがって、パーツが最終的に削除されるまでは、ディスク使用量の算出に引き続き含まれます。
+データの移動はデータレプリケーションの動作を妨げません。そのため、同じテーブルに対しても、レプリカごとに異なるストレージポリシーを指定できます。
-ユーザーは、[min_bytes_to_rebalance_partition_over_jbod](/operations/settings/merge-tree-settings.md/#min_bytes_to_rebalance_partition_over_jbod) 設定を使用することで、新しい大きなパーツを [JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures) ボリューム内の複数ディスクにバランス良く割り当てることができます。
+バックグラウンドでのマージおよびミューテーションが完了した後、古いパーツは一定時間（`old_parts_lifetime`）経過してから削除されます。
+この期間中、それらのパーツは他のボリュームやディスクには移動されません。したがってパーツが最終的に削除されるまでは、使用中ディスク容量の計算に引き続き含まれます。
+ユーザーは、[JBOD](https://en.wikipedia.org/wiki/Non-RAID_drive_architectures) ボリュームの複数ディスクに新しい大きなパーツをバランス良く割り当てるために、設定 [min_bytes_to_rebalance_partition_over_jbod](/operations/settings/merge-tree-settings.md/#min_bytes_to_rebalance_partition_over_jbod) を使用できます。
+## データの保存に外部ストレージを使用する
-## 外部ストレージを使用したデータ保存 {#table_engine-mergetree-s3}
+[MergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) ファミリーのテーブルエンジンは、それぞれ `s3`、`azure_blob_storage`、`hdfs` タイプのディスクを使用して、データを `S3`、`AzureBlobStorage`、`HDFS` に保存できます。詳細は、[外部ストレージオプションの設定](/operations/storing-data.md/#configuring-external-storage)を参照してください。
-[MergeTree](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md)ファミリーのテーブルエンジンは、`s3`、`azure_blob_storage`、`hdfs`のディスクタイプを使用して、それぞれ`S3`、`AzureBlobStorage`、`HDFS`にデータを保存できます。詳細については、[外部ストレージオプションの設定](/operations/storing-data.md/#configuring-external-storage)を参照してください。
-
-`s3`タイプのディスクを使用した外部ストレージとしての[S3](https://aws.amazon.com/s3/)の例を以下に示します。
+ディスクタイプ `s3` を使用して [S3](https://aws.amazon.com/s3/) を外部ストレージとして利用する例を以下に示します。
設定マークアップ:
@@ -1056,33 +1055,33 @@ SETTINGS storage_policy = 'moving_from_ssd_to_hdd'
[外部ストレージオプションの設定](/operations/storing-data.md/#configuring-external-storage)も参照してください。
:::note キャッシュ設定
-ClickHouseバージョン22.3から22.7では異なるキャッシュ設定を使用します。これらのバージョンを使用している場合は、[ローカルキャッシュの使用](/operations/storing-data.md/#using-local-cache)を参照してください。
+ClickHouse バージョン 22.3 から 22.7 までは異なるキャッシュ設定が使用されています。これらのバージョンのいずれかを使用している場合は、[ローカルキャッシュの使用](/operations/storing-data.md/#using-local-cache)を参照してください。
:::
-## 仮想カラム {#virtual-columns}
-
-- `_part` — パートの名前。
-- `_part_index` — クエリ結果内のパートの連番インデックス。
-- `_part_starting_offset` — クエリ結果内のパートの累積開始行。
-- `_part_offset` — パート内の行番号。
-- `_part_granule_offset` — パート内のグラニュール番号。
-- `_partition_id` — パーティションの名前。
-- `_part_uuid` — 一意のパート識別子(MergeTree設定`assign_part_uuids`が有効な場合)。
-- `_part_data_version` — パートのデータバージョン(最小ブロック番号またはミューテーションバージョンのいずれか)。
-- `_partition_value` — `partition by`式の値(タプル)。
-- `_sample_factor` — サンプリング係数(クエリより)。
-- `_block_number` — 挿入時に割り当てられた行の元のブロック番号。設定`enable_block_number_column`が有効な場合、マージ時に保持される。
-- `_block_offset` — 挿入時に割り当てられたブロック内の元の行番号。設定`enable_block_offset_column`が有効な場合、マージ時に保持される。
-- `_disk_name` — ストレージに使用されるディスク名。
+## 仮想カラム \{#virtual-columns\}
+- `_part` — パーツ名。
+- `_part_index` — クエリ結果内でのパーツの連番インデックス番号。
+- `_part_starting_offset` — クエリ結果内でのパーツの累積開始行番号。
+- `_part_offset` — パーツ内での行番号。
+- `_part_granule_offset` — パーツ内でのグラニュール番号。
+- `_partition_id` — パーティション名。
+- `_part_uuid` — 一意のパーツ識別子（MergeTree 設定 `assign_part_uuids` が有効な場合）。
+- `_part_data_version` — パーツのデータバージョン（最小ブロック番号またはミューテーションバージョンのいずれか）。
+- `_partition_value` — `partition by` 式の値（タプル）。
+- `_sample_factor` — クエリで指定されたサンプル係数。
+- `_block_number` — 行に挿入時に割り当てられた元のブロック番号で、`enable_block_number_column` 設定が有効な場合はマージ時も保持される。
+- `_block_offset` — ブロック内の行に挿入時に割り当てられた元の行番号で、`enable_block_offset_column` 設定が有効な場合はマージ時も保持される。
+- `_disk_name` — ストレージで使用されるディスク名。
-## カラム統計 {#column-statistics}
+## カラム統計
debパッケージをインストールする旧ディストリビューション方式
+```
+
```bash
# 前提パッケージのインストール
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates dirmngr
+```
+
# パッケージの認証に使用する ClickHouse の GPG キーを追加する
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 8919F6BD2B48D754
+
+
# APT のソースリストに ClickHouse リポジトリを追加する
echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee \
/etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
+
+
# apt パッケージリストを更新
sudo apt-get update
+
+
# ClickHouse サーバーおよびクライアントのパッケージをインストールする
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
+
+
# ClickHouse サーバーのサービスを起動する
sudo service clickhouse-server start
+
+
# ClickHouse コマンドラインクライアントを起動する
-clickhouse-client # パスワードを設定している場合は "clickhouse-client --password" を使用します。
+
+clickhouse-client # パスワードを設定している場合は "clickhouse-client --password" を使用します。
+
```
+```
## ClickHouse サーバーとクライアントのインストール
@@ -131,7 +160,6 @@ sudo systemctl status clickhouse-keeper
| `clickhouse-keeper` | 専用の ClickHouse Keeper ノードに ClickHouse Keeper をインストールするために使用します。ClickHouse server と同じサーバー上で ClickHouse Keeper を実行している場合、このパッケージをインストールする必要はありません。ClickHouse Keeper 本体とデフォルトの ClickHouse Keeper 設定ファイルをインストールします。 |
- org.apache.beam
- beam-sdks-java-io-clickhouse
- ${beam.version}
-
-```
-
-:::important 推奨される Beam バージョン
-`ClickHouseIO` コネクタは、Apache Beam バージョン `2.59.0` 以降での使用を推奨しています。
-それ以前のバージョンでは、コネクタの機能を完全にサポートしていない可能性があります。
-:::
-
-アーティファクトは[公式 Maven リポジトリ](https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.beam/beam-sdks-java-io-clickhouse)で見つけることができます。
-
-### コード例 {#code-example}
-
-次の例では、`input.csv` という名前の CSV ファイルを `PCollection` として読み込み、それを（定義されたスキーマを使用して）Row オブジェクトに変換し、`ClickHouseIO` を使用してローカルの ClickHouse インスタンスに挿入します:
-
-```java
-
-package org.example;
-
-import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
-import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
-import org.apache.beam.sdk.io.clickhouse.ClickHouseIO;
-import org.apache.beam.sdk.schemas.Schema;
-import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
-import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
-import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
-import org.apache.beam.sdk.values.Row;
-import org.joda.time.DateTime;
-
-public class Main {
-
- public static void main(String[] args) {
- // Create a Pipeline object.
- Pipeline p = Pipeline.create();
-
- Schema SCHEMA =
- Schema.builder()
- .addField(Schema.Field.of("name", Schema.FieldType.STRING).withNullable(true))
- .addField(Schema.Field.of("age", Schema.FieldType.INT16).withNullable(true))
- .addField(Schema.Field.of("insertion_time", Schema.FieldType.DATETIME).withNullable(false))
- .build();
-
- // Apply transforms to the pipeline.
- PCollection lines = p.apply("ReadLines", TextIO.read().from("src/main/resources/input.csv"));
-
- PCollection rows = lines.apply("ConvertToRow", ParDo.of(new DoFn() {
- @ProcessElement
- public void processElement(@Element String line, OutputReceiver out) {
-
- String[] values = line.split(",");
- Row row = Row.withSchema(SCHEMA)
- .addValues(values[0], Short.parseShort(values[1]), DateTime.now())
- .build();
- out.output(row);
- }
- })).setRowSchema(SCHEMA);
-
- rows.apply("Write to ClickHouse",
- ClickHouseIO.write("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default?user=default&password=******", "test_table"));
-
- // Run the pipeline.
- p.run().waitUntilFinish();
- }
-}
-
-```
-
-## サポートされているデータ型 {#supported-data-types}
-
-| ClickHouse | Apache Beam | サポート状況 | 備考 |
-|------------------------------------|----------------------------|--------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `TableSchema.TypeName.FLOAT32` | `Schema.TypeName#FLOAT` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.FLOAT64` | `Schema.TypeName#DOUBLE` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.INT8` | `Schema.TypeName#BYTE` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.INT16` | `Schema.TypeName#INT16` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.INT32` | `Schema.TypeName#INT32` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.INT64` | `Schema.TypeName#INT64` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.STRING` | `Schema.TypeName#STRING` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.UINT8` | `Schema.TypeName#INT16` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.UINT16` | `Schema.TypeName#INT32` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.UINT32` | `Schema.TypeName#INT64` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.UINT64` | `Schema.TypeName#INT64` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.DATE` | `Schema.TypeName#DATETIME` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.DATETIME` | `Schema.TypeName#DATETIME` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.ARRAY` | `Schema.TypeName#ARRAY` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.ENUM8` | `Schema.TypeName#STRING` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.ENUM16` | `Schema.TypeName#STRING` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.BOOL` | `Schema.TypeName#BOOLEAN` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.TUPLE` | `Schema.TypeName#ROW` | ✅ | |
-| `TableSchema.TypeName.FIXEDSTRING` | `FixedBytes` | ✅ | `FixedBytes` は、/trips.bin', 'Native');
```
+
```sql
INSERT INTO trips_dest
SELECT
@@ -464,27 +478,28 @@ SELECT * FROM trips_dest LIMIT 5;
└────────────┴─────────────┴─────────────────────┴─────────────────────┴────────────┴──────────────┘
```
-Note that rows can only be inserted into new files. There are no merge cycles or file split operations. Once a file is written, subsequent inserts will fail. Users have two options here:
+行は新しいファイルにしか挿入できないことに注意してください。マージサイクルやファイル分割処理はありません。いったんファイルに書き込まれると、その後の挿入は失敗します。ユーザーには次の 2 つの選択肢があります。
-* Specify the setting `s3_create_new_file_on_insert=1`. This will cause the creation of new files on each insert. A numeric suffix will be appended to the end of each file that will monotonically increase for each insert operation. For the above example, a subsequent insert would cause the creation of a trips_1.bin file.
-* Specify the setting `s3_truncate_on_insert=1`. This will cause a truncation of the file, i.e. it will only contain the newly inserted rows once complete.
+* 設定 `s3_create_new_file_on_insert=1` を指定します。これにより、挿入ごとに新しいファイルが作成されます。各ファイルの末尾には数値のサフィックスが付加され、挿入操作ごとに単調増加します。上記の例では、後続の挿入を行うと trips_1.bin ファイルが作成されます。
+* 設定 `s3_truncate_on_insert=1` を指定します。これによりファイルが切り詰められ、完了時には新たに挿入された行のみを含むようになります。
-Both of these settings default to 0 - thus forcing the user to set one of them. `s3_truncate_on_insert` will take precedence if both are set.
+これら 2 つの設定のデフォルト値はいずれも 0 であるため、どちらか一方をユーザーが設定する必要があります。両方が設定されている場合は `s3_truncate_on_insert` が優先されます。
-Some notes about the `S3` table engine:
+`S3` テーブルエンジンについての注意点:
-- Unlike a traditional `MergeTree` family table, dropping an `S3` table will not delete the underlying data.
-- Full settings for this table type can be found [here](/engines/table-engines/integrations/s3.md/#settings).
-- Be aware of the following caveats when using this engine:
- * ALTER queries are not supported
- * SAMPLE operations are not supported
- * There is no notion of indexes, i.e. primary or skip.
+* 従来の `MergeTree` ファミリのテーブルとは異なり、`S3` テーブルを DROP しても、基盤となるデータは削除されません。
+* このテーブルタイプの完全な設定一覧は、[こちら](/engines/table-engines/integrations/s3.md/#settings)にあります。
+* このエンジンを使用する際は、次の点に注意してください:
+ * ALTER クエリはサポートされません。
+ * SAMPLE 操作はサポートされません。
+ * 主キーやスキップインデックスといったインデックスの概念はありません。
-## Managing credentials {#managing-credentials}
-In the previous examples, we have passed credentials in the `s3` function or `S3` table definition. While this may be acceptable for occasional usage, users require less explicit authentication mechanisms in production. To address this, ClickHouse has several options:
+## 認証情報の管理 {#managing-credentials}
-* Specify the connection details in the **config.xml** or an equivalent configuration file under **conf.d**. The contents of an example file are shown below, assuming installation using the debian package.
+前の例では、`s3` 関数または `S3` テーブル定義の中で認証情報を渡してきました。これは単発の利用であれば許容できる場合もありますが、本番環境では、ユーザーは認証情報を明示的に記述しなくてもよい認証メカニズムを必要とします。これに対応するため、ClickHouse にはいくつかの選択肢があります。
+
+* 接続情報を **config.xml** または **conf.d** 配下の同等の設定ファイルに指定します。以下に、Debian パッケージを用いてインストールしたことを前提とした例ファイルの内容を示します。
```xml
ubuntu@single-node-clickhouse:/etc/clickhouse-server/config.d$ cat s3.xml
@@ -501,9 +516,9 @@ In the previous examples, we have passed credentials in the `s3` function or `S3
```
- These credentials will be used for any requests where the endpoint above is an exact prefix match for the requested URL. Also, note the ability in this example to declare an authorization header as an alternative to access and secret keys. A complete list of supported settings can be found [here](/engines/table-engines/integrations/s3.md/#settings).
+ これらの認証情報は、上記のエンドポイントが要求された URL の先頭部分と完全に一致するリクエストに対して使用されます。また、この例ではアクセスキーおよびシークレットキーの代わりに、認可ヘッダーを指定できることにも注目してください。サポートされている設定の完全な一覧は[こちら](/engines/table-engines/integrations/s3.md/#settings)にあります。
-* The example above highlights the availability of the configuration parameter `use_environment_credentials`. This configuration parameter can also be set globally at the `s3` level:
+* 上の例では、設定パラメータ `use_environment_credentials` を利用できることを示しています。この設定パラメータは、`s3` レベルでグローバルに設定することもできます。
```xml
@@ -513,38 +528,42 @@ In the previous examples, we have passed credentials in the `s3` function or `S3
```
- This setting turns on an attempt to retrieve S3 credentials from the environment, thus allowing access through IAM roles. Specifically, the following order of retrieval is performed:
+ この設定を有効にすると、環境から S3 の認証情報を取得しようと試みるようになり、IAM ロールを通じてアクセスできるようになります。具体的には、次の順序で認証情報の取得が行われます。
+
+ * 環境変数 `AWS_ACCESS_KEY_ID`、`AWS_SECRET_ACCESS_KEY` および `AWS_SESSION_TOKEN` の参照
+ * **$HOME/.aws** の確認
+ * AWS Security Token Service 経由で取得した一時的な認証情報（[`AssumeRole`](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_AssumeRole.html) API 経由）
+ * ECS 環境変数 `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI` または `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI` および `AWS_ECS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN` に対する認証情報の確認
+ * [AWS_EC2_METADATA_DISABLED](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-envvars.html#envvars-list-AWS_EC2_METADATA_DISABLED) が true に設定されていない場合に、[Amazon EC2 インスタンスメタデータ](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-metadata.html) 経由で認証情報を取得
+ * これらと同じ設定は、同じプレフィックスマッチング規則を用いて特定のエンドポイントに対しても設定できます。
- * A lookup for the environment variables `AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` and `AWS_SESSION_TOKEN`
- * Check performed in **$HOME/.aws**
- * Temporary credentials obtained via the AWS Security Token Service - i.e. via [`AssumeRole`](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_AssumeRole.html) API
- * Checks for credentials in the ECS environment variables `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI` or `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI` and `AWS_ECS_CONTAINER_AUTHORIZATION_TOKEN`.
- * Obtains the credentials via [Amazon EC2 instance metadata](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-metadata.html) provided [AWS_EC2_METADATA_DISABLED](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-envvars.html#envvars-list-AWS_EC2_METADATA_DISABLED) is not set to true.
- * These same settings can also be set for a specific endpoint, using the same prefix matching rule.
-## Optimizing for performance {#s3-optimizing-performance}
-For how to optimize reading and inserting using the S3 function, see the [dedicated performance guide](./performance.md).
+## パフォーマンス最適化 {#s3-optimizing-performance}
-### S3 storage tuning {#s3-storage-tuning}
+S3 関数を使用した読み取りおよび挿入の最適化方法については、[専用のパフォーマンスガイド](./performance.md)を参照してください。
-Internally, the ClickHouse merge tree uses two primary storage formats: [`Wide` and `Compact`](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#mergetree-data-storage). While the current implementation uses the default behavior of ClickHouse (controlled through the settings `min_bytes_for_wide_part` and `min_rows_for_wide_part`), we expect behavior to diverge for S3 in the future releases, e.g., a larger default value of `min_bytes_for_wide_part` encouraging a more `Compact` format and thus fewer files. Users may now wish to tune these settings when using exclusively S3 storage.
+### S3 ストレージのチューニング {#s3-storage-tuning}
-## S3 backed MergeTree {#s3-backed-mergetree}
+内部的には、ClickHouse の MergeTree は 2 つの主要なストレージ形式（[`Wide` と `Compact`](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#mergetree-data-storage)）を使用します。現在の実装では、ClickHouse のデフォルトの動作（`min_bytes_for_wide_part` および `min_rows_for_wide_part` 設定によって制御）に準拠していますが、今後のリリースでは S3 向けに動作が変化すると予想されます。例えば、`min_bytes_for_wide_part` のデフォルト値を大きくすることで、より `Compact` な形式が推奨され、その結果としてファイル数が減少します。S3 ストレージのみを使用する場合は、これらの設定の調整を検討してください。
-The `s3` functions and associated table engine allow us to query data in S3 using familiar ClickHouse syntax. However, concerning data management features and performance, they are limited. There is no support for primary indexes, no-cache support, and files inserts need to be managed by the user.
-ClickHouse recognizes that S3 represents an attractive storage solution, especially where query performance on "colder" data is less critical, and users seek to separate storage and compute. To help achieve this, support is provided for using S3 as the storage for a MergeTree engine. This will enable users to exploit the scalability and cost benefits of S3, and the insert and query performance of the MergeTree engine.
-### Storage Tiers {#storage-tiers}
+## S3 バックエンドの MergeTree
-ClickHouse storage volumes allow physical disks to be abstracted from the MergeTree table engine. Any single volume can be composed of an ordered set of disks. Whilst principally allowing multiple block devices to be potentially used for data storage, this abstraction also allows other storage types, including S3. ClickHouse data parts can be moved between volumes and fill rates according to storage policies, thus creating the concept of storage tiers.
+`s3` 関数と関連するテーブルエンジンを使用すると、なじみのある ClickHouse の構文で S3 上のデータをクエリできます。ただし、データ管理機能およびパフォーマンスの観点からは制限があります。プライマリインデックスのサポートがなく、キャッシュ機構のサポートもありません。また、ファイルの挿入（書き込み）はユーザーが管理する必要があります。
-Storage tiers unlock hot-cold architectures where the most recent data, which is typically also the most queried, requires only a small amount of space on high-performing storage, e.g., NVMe SSDs. As the data ages, SLAs for query times increase, as does query frequency. This fat tail of data can be stored on slower, less performant storage such as HDD or object storage such as S3.
+ClickHouse は、特に「コールド」データに対するクエリ性能がそれほど重要ではなく、ストレージとコンピュートを分離したい場合に、S3 が魅力的なストレージソリューションであることを認識しています。これを実現するために、MergeTree エンジンのストレージとして S3 を使用するためのサポートが提供されています。これにより、ユーザーは S3 のスケーラビリティとコストメリット、および MergeTree エンジンの挿入とクエリのパフォーマンスを活用できるようになります。
-### Creating a disk {#creating-a-disk}
+### ストレージ階層
-To utilize an S3 bucket as a disk, we must first declare it within the ClickHouse configuration file. Either extend config.xml or preferably provide a new file under conf.d. An example of an S3 disk declaration is shown below:
+ClickHouse のストレージボリューム機能により、物理ディスクを MergeTree テーブルエンジンから抽象化できます。単一のボリュームは、順序付けられたディスクの集合で構成できます。これは主に複数のブロックデバイスをデータストレージに利用できるようにするためのものですが、この抽象化により S3 を含む他のストレージタイプも利用可能になります。ClickHouse のデータパーツは、ストレージポリシーに従ってボリューム間を移動したり、使用率に応じて移動したりできるため、ストレージ階層という概念が生まれます。
+
+ストレージ階層によりホット・コールド アーキテクチャが可能になります。もっとも新しいデータは、通常もっとも頻繁にクエリされるため、高性能ストレージ（例: NVMe SSD）の比較的小さな容量のみを必要とします。データが古くなるにつれて、SLA で許容されるクエリ時間は長くなり、クエリ頻度も下がります。この裾野の広いロングテールのデータは、HDD のような低速で性能の低いストレージや、S3 のようなオブジェクトストレージに保存できます。
+
+### ディスクの作成
+
+S3 バケットをディスクとして利用するには、まず ClickHouse の設定ファイル内で宣言する必要があります。`config.xml` を拡張するか、望ましくは `conf.d` 配下に新しいファイルを用意します。S3 ディスクの定義例を次に示します。
```xml
@@ -572,11 +591,11 @@ To utilize an S3 bucket as a disk, we must first declare it within the ClickHous
```
-A complete list of settings relevant to this disk declaration can be found [here](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#table_engine-mergetree-s3). Note that credentials can be managed here using the same approaches described in [Managing credentials](#managing-credentials), i.e., the use_environment_credentials can be set to true in the above settings block to use IAM roles.
+このディスク宣言に関連する設定の完全な一覧は[こちら](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#table_engine-mergetree-s3)にあります。クレデンシャルは、[Managing credentials](#managing-credentials) で説明したのと同じ手法を用いてここで管理できます。たとえば、上記の設定ブロックで use_environment_credentials を true に設定することで、IAM ロールを使用できます。
-### Creating a storage policy {#creating-a-storage-policy}
+### ストレージポリシーの作成
-Once configured, this "disk" can be used by a storage volume declared within a policy. For the example below, we assume s3 is our only storage. This ignores more complex hot-cold architectures where data can be relocated based on TTLs and fill rates.
+一度設定すると、この「ディスク」はポリシー内で宣言されたストレージボリュームで使用できます。以下の例では、s3 が唯一のストレージであると仮定します。これは、TTL や使用率に基づいてデータを再配置できる、より複雑なホット・コールド構成は考慮していません。
```xml
@@ -602,9 +621,10 @@ Once configured, this "disk" can be used by a storage volume declared within a p
```
-### Creating a table {#creating-a-table}
+### テーブルの作成
+
+書き込み権限を持つバケットを使用するようにディスクを構成していると仮定すると、以下の例のようなテーブルを作成できるはずです。説明を簡潔にするため、NYC タクシー・データセットのカラムの一部のみを使用し、データを S3 をバックエンドとするテーブルへ直接ストリーミングします。
-Assuming you have configured your disk to use a bucket with write access, you should be able to create a table such as in the example below. For purposes of brevity, we use a subset of the NYC taxi columns and stream data directly to the s3 backed table:
```sql
CREATE TABLE trips_s3
@@ -633,15 +653,15 @@ SETTINGS storage_policy='s3_main'
INSERT INTO trips_s3 SELECT trip_id, pickup_date, pickup_datetime, dropoff_datetime, pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude, passenger_count, trip_distance, tip_amount, total_amount, payment_type FROM s3('https://ch-nyc-taxi.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tsv/trips_{0..9}.tsv.gz', 'TabSeparatedWithNames') LIMIT 1000000;
```
-Depending on the hardware, this latter insert of 1m rows may take a few minutes to execute. You can confirm the progress via the system.processes table. Feel free to adjust the row count up to the limit of 10m and explore some sample queries.
+ハードウェアによっては、この後の 100 万行の挿入の実行に数分かかる場合があります。`system.processes` テーブルで進行状況を確認できます。行数は最大 1,000 万行まで調整し、いくつかのサンプルクエリを試してみてください。
```sql
SELECT passenger_count, avg(tip_amount) AS avg_tip, avg(total_amount) AS avg_amount FROM trips_s3 GROUP BY passenger_count;
```
-### Modifying a table {#modifying-a-table}
+### テーブルの変更
-Occasionally users may need to modify the storage policy of a specific table. Whilst this is possible, it comes with limitations. The new target policy must contain all of the disks and volumes of the previous policy, i.e., data will not be migrated to satisfy a policy change. When validating these constraints, volumes and disks will be identified by their name, with attempts to violate resulting in an error. However, assuming you use the previous examples, the following changes are valid.
+特定のテーブルのストレージポリシーを変更する必要が生じることがあります。これは可能ですが、いくつか制限があります。新しいターゲットポリシーには、以前のポリシーに含まれていたすべてのディスクおよびボリュームが含まれていなければなりません。つまり、ポリシー変更に合わせてデータが移動されることはありません。これらの制約を検証する際には、ボリュームとディスクは名前によって識別され、これに反する変更を行おうとするとエラーになります。ただし、前述の例を使用している場合、次の変更は許可されます。
```xml
@@ -670,34 +690,41 @@ Occasionally users may need to modify the storage policy of a specific table. Wh
ALTER TABLE trips_s3 MODIFY SETTING storage_policy='s3_tiered'
```
-Here we reuse the main volume in our new s3_tiered policy and introduce a new hot volume. This uses the default disk, which consists of only one disk configured via the parameter ``. Note that our volume names and disks do not change. New inserts to our table will reside on the default disk until this reaches move_factor * disk_size - at which data will be relocated to S3.
+ここでは、新しい `s3_tiered` ポリシーで既存のメインボリュームを再利用し、新しいホットボリュームを導入します。これはデフォルトディスクを使用しており、このデフォルトディスクはパラメータ `` で設定された 1 つのディスクのみで構成されています。ボリューム名とディスクが変わらない点に注意してください。テーブルへの新規挿入データは、`move_factor * disk_size` に到達するまではデフォルトディスク上に保持され、その時点でデータは S3 に移動されます。
+
+### レプリケーションの処理
-### Handling replication {#handling-replication}
+S3 ディスクを用いたレプリケーションは、`ReplicatedMergeTree` テーブルエンジンを使用することで実現できます。詳細については、[S3 Object Storage を使用して 2 つの AWS リージョン間で単一シャードをレプリケートする](#s3-multi-region) ガイドを参照してください。
-Replication with S3 disks can be accomplished by using the `ReplicatedMergeTree` table engine. See the [replicating a single shard across two AWS regions using S3 Object Storage](#s3-multi-region) guide for details.
+### 読み取りと書き込み
-### Read & writes {#read--writes}
+以下の注意事項では、ClickHouse における S3 との連携実装について説明します。多くは参考情報レベルですが、[パフォーマンス最適化](#s3-optimizing-performance) を行う際の助けとなる場合があります。
-The following notes cover the implementation of S3 interactions with ClickHouse. Whilst generally only informative, it may help the readers when [Optimizing for Performance](#s3-optimizing-performance):
-* By default, the maximum number of query processing threads used by any stage of the query processing pipeline is equal to the number of cores. Some stages are more parallelizable than others, so this value provides an upper bound. Multiple query stages may execute at once since data is streamed from the disk. The exact number of threads used for a query may thus exceed this. Modify through the setting [max_threads](/operations/settings/settings#max_threads).
-* Reads on S3 are asynchronous by default. This behavior is determined by setting `remote_filesystem_read_method`, set to the value `threadpool` by default. When serving a request, ClickHouse reads granules in stripes. Each of these stripes potentially contain many columns. A thread will read the columns for their granules one by one. Rather than doing this synchronously, a prefetch is made for all columns before waiting for the data. This offers significant performance improvements over synchronous waits on each column. Users will not need to change this setting in most cases - see [Optimizing for Performance](#s3-optimizing-performance).
-* Writes are performed in parallel, with a maximum of 100 concurrent file writing threads. `max_insert_delayed_streams_for_parallel_write`, which has a default value of 1000, controls the number of S3 blobs written in parallel. Since a buffer is required for each file being written (~1MB), this effectively limits the memory consumption of an INSERT. It may be appropriate to lower this value in low server memory scenarios.
+* デフォルトでは、クエリ処理パイプラインの任意のステージで使用されるクエリ処理用スレッドの最大数は、コア数と同じになります。ステージによって並列化のしやすさが異なるため、この値が上限として機能します。ディスクからデータがストリーミングされるため、複数のクエリステージが同時に実行される場合があります。そのため、クエリで実際に使用されるスレッド数がこの値を超えることもあります。この動作は設定 [max_threads](/operations/settings/settings#max_threads) で変更できます。
+* S3 上での読み取りは、デフォルトでは非同期で行われます。この挙動は `remote_filesystem_read_method` 設定によって決まり、デフォルト値は `threadpool` です。リクエストを処理する際、ClickHouse はストライプ単位でグラニュールを読み取ります。各ストライプには多くのカラムが含まれる可能性があります。1 本のスレッドが、そのグラニュールに対応するカラムを一つずつ読み取ります。これを同期的に行う代わりに、データを待つ前にすべてのカラムに対して先読み（prefetch）を行います。この方式により、各カラムを同期的に待機する場合と比べて大きな性能向上が得られます。多くのケースでは、この設定を変更する必要はありません。詳細は [パフォーマンス最適化](#s3-optimizing-performance) を参照してください。
+* 書き込みは並列で実行され、最大 100 本のファイル書き込みスレッドが同時に動作します。`max_insert_delayed_streams_for_parallel_write` はデフォルト値 1000 で、並列に書き込まれる S3 の BLOB オブジェクトの数を制御します。書き込み中の各ファイルごとにバッファ（約 1MB）が必要になるため、これは実質的に INSERT のメモリ消費量の上限を制約します。サーバーのメモリが少ない環境では、この値を下げることが適切な場合があります。
-## Use S3 object storage as a ClickHouse disk {#configuring-s3-for-clickhouse-use}
-If you need step-by-step instructions to create buckets and an IAM role, then expand **Create S3 buckets and an IAM role** and follow along:
+
+## S3 オブジェクトストレージを ClickHouse のディスクとして使用する
+
+バケットと IAM ロールを作成するためのステップバイステップの手順が必要な場合は、**Create S3 buckets and an IAM role** を展開して、手順に従ってください。
@@ -730,30 +757,37 @@ vim /etc/clickhouse-server/config.d/storage_config.xml
```
:::note
-The tags `s3_disk` and `s3_cache` within the `` tag are arbitrary labels. These can be set to something else but the same label must be used in the `` tab under the `` tab to reference the disk.
-The `` tag is also arbitrary and is the name of the policy which will be used as the identifier storage target when creating resources in ClickHouse.
+`` タグ内の `s3_disk` および `s3_cache` は任意のラベルです。これらは別の名前に設定できますが、そのディスクを参照するために、同じラベルを `` タグ配下の `` タグでも使用する必要があります。
+`` タグも任意であり、ClickHouse 内でリソースを作成する際に、ストレージターゲットを識別するために使用されるポリシー名です。
-The configuration shown above is for ClickHouse version 22.8 or higher, if you are using an older version please see the [storing data](/operations/storing-data.md/#using-local-cache) docs.
+上記の設定は ClickHouse バージョン 22.8 以降向けです。以前のバージョンを使用している場合は、[storing data](/operations/storing-data.md/#using-local-cache) ドキュメントを参照してください。
-For more information about using S3:
+S3 の利用に関する詳細については、次を参照してください:
Integrations Guide: [S3 Backed MergeTree](#s3-backed-mergetree)
:::
-3. Update the owner of the file to the `clickhouse` user and group
+3. ファイルの所有者を `clickhouse` ユーザーおよびグループに変更します
+
```bash
chown clickhouse:clickhouse /etc/clickhouse-server/config.d/storage_config.xml
```
-4. Restart the ClickHouse instance to have the changes take effect.
+
+4. 変更を有効にするために ClickHouse インスタンスを再起動します。
+
```bash
service clickhouse-server restart
```
-### Testing {#testing}
-1. Log in with the ClickHouse client, something like the following
+### テスト
+
+1. 次のようなコマンドを使用して ClickHouse クライアントにログインします
+
```bash
clickhouse-client --user default --password ClickHouse123!
```
-2. Create a table specifying the new S3 storage policy
+
+2. 新しい S3 ストレージポリシーを指定したテーブルを作成する
+
```sql
CREATE TABLE s3_table1
(
@@ -765,10 +799,12 @@ CREATE TABLE s3_table1
SETTINGS storage_policy = 's3_main';
```
-3. Show that the table was created with the correct policy
+3. テーブルが適切なポリシーで作成されていることを確認します
+
```sql
SHOW CREATE TABLE s3_table1;
```
+
```response
┌─statement────────────────────────────────────────────────────
│ CREATE TABLE default.s3_table1
@@ -782,7 +818,8 @@ SETTINGS storage_policy = 's3_main', index_granularity = 8192
└──────────────────────────────────────────────────────────────
```
-4. Insert test rows into the table
+4. テーブルにテスト用の行を挿入する
+
```sql
INSERT INTO s3_table1
(id, column1)
@@ -790,6 +827,7 @@ INSERT INTO s3_table1
(1, 'abc'),
(2, 'xyz');
```
+
```response
INSERT INTO s3_table1 (id, column1) FORMAT Values
@@ -799,60 +837,70 @@ Ok.
2 rows in set. Elapsed: 0.337 sec.
```
-5. View the rows
+
+5. 行を確認する
+
```sql
SELECT * FROM s3_table1;
```
+
```response
┌─id─┬─column1─┐
│ 1 │ abc │
│ 2 │ xyz │
└────┴─────────┘
+```
+
+
+2 行が結果に含まれます。経過時間: 0.284 秒。
-2 rows in set. Elapsed: 0.284 sec.
```
-6. In the AWS console, navigate to the buckets, and select the new one and the folder.
-You should see something like the following:
+6. AWSコンソールで、バケットに移動し、新しく作成したバケットとフォルダを選択します。
+以下のような表示が確認できます。
+
+
@@ -887,15 +935,17 @@ The configuration files will then be placed in `/etc/clickhouse-server/config.d/
```
+
:::note
-Many of the steps in this guide will ask you to place a configuration file in `/etc/clickhouse-server/config.d/`. This is the default location on Linux systems for configuration override files. When you put these files into that directory ClickHouse will use the content to override the default configuration. By placing these files in the override directory you will avoid losing your configuration during an upgrade.
+このガイドの多くの手順では、設定ファイルを `/etc/clickhouse-server/config.d/` に配置するよう指示されます。これは、Linux システムにおける設定上書き用ファイルのデフォルトの場所です。これらのファイルをそのディレクトリに配置すると、ClickHouse はその内容を使用してデフォルト設定を上書きします。これらのファイルをオーバーライド用ディレクトリに配置しておくことで、アップグレード時に設定が失われるのを防ぐことができます。
:::
-### Configure ClickHouse Keeper {#configure-clickhouse-keeper}
+### ClickHouse Keeper を設定する
+
+ClickHouse Keeper を単体で（ClickHouse サーバーとは別に）実行する場合、設定は 1 つの XML ファイルで構成されます。このチュートリアルでは、そのファイルは `/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml` です。3 台すべての Keeper サーバーは同じ設定を使用しますが、1 か所だけ異なる設定があります。それが `` です。
-When running ClickHouse Keeper standalone (separate from ClickHouse server) the configuration is a single XML file. In this tutorial, the file is `/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml`. All three Keeper servers use the same configuration with one setting different; ``.
-`server_id` indicates the ID to be assigned to the host where the configuration files is used. In the example below, the `server_id` is `3`, and if you look further down in the file in the `` section, you will see that server 3 has the hostname `keepernode3`. This is how the ClickHouse Keeper process knows which other servers to connect to when choosing a leader and all other activities.
+`server_id` は、その設定ファイルを使用するホストに割り当てられる ID を示します。以下の例では、`server_id` は `3` であり、ファイル内のさらに下にある `` セクションを見ると、サーバー 3 のホスト名が `keepernode3` となっていることがわかります。ClickHouse Keeper プロセスは、この情報を基に、リーダーの選出やその他の処理全般を行う際に、どのサーバーへ接続すべきかを認識します。
```xml title="/etc/clickhouse-keeper/keeper_config.xml"
@@ -943,17 +993,18 @@ When running ClickHouse Keeper standalone (separate from ClickHouse server) the
```
-Copy the configuration file for ClickHouse Keeper in place (remembering to set the ``):
+ClickHouse Keeper の設定ファイルを所定の場所にコピーします（`` を必ず設定してください）:
+
```bash
sudo -u clickhouse \
cp keeper.xml /etc/clickhouse-keeper/keeper.xml
```
-### Configure ClickHouse server {#configure-clickhouse-server}
+### ClickHouse サーバーの設定
-#### Define a cluster {#define-a-cluster}
+#### クラスターの定義
-ClickHouse cluster(s) are defined in the `` section of the configuration. In this sample one cluster, `cluster_1S_2R`, is defined and it consists of a single shard with two replicas. The replicas are located on the hosts `chnode1` and `chnode2`.
+ClickHouse のクラスターは設定の `` セクション内で定義します。この例では `cluster_1S_2R` という 1 つのクラスターが定義されており、単一のシャードと 2 つのレプリカで構成されています。レプリカはそれぞれ `chnode1` と `chnode2` のホスト上に配置されています。
```xml title="/etc/clickhouse-server/config.d/remote-servers.xml"
@@ -974,7 +1025,7 @@ ClickHouse cluster(s) are defined in the `` section of the confi
```
-When working with clusters it is handy to define macros that populate DDL queries with the cluster, shard, and replica settings. This sample allows you to specify the use of a replicated table engine without providing `shard` and `replica` details. When you create a table you can see how the `shard` and `replica` macros are used by querying `system.tables`.
+クラスタを扱う場合、クラスタ、シャード、レプリカの設定を DDL クエリに埋め込むマクロを定義しておくと便利です。このサンプルでは、`shard` と `replica` を個別に指定しなくても、レプリケーション対応テーブルエンジンを利用できるようにしています。テーブルを作成したら、`system.tables` をクエリすることで、`shard` と `replica` のマクロがどのように展開されているかを確認できます。
```xml title="/etc/clickhouse-server/config.d/macros.xml"
@@ -988,15 +1039,17 @@ When working with clusters it is handy to define macros that populate DDL querie
```
+
:::note
-The above macros are for `chnode1`, on `chnode2` set `replica` to `replica_2`.
+上記のマクロは `chnode1` 向けです。`chnode2` では `replica` を `replica_2` に設定してください。
:::
-#### Disable zero-copy replication {#disable-zero-copy-replication}
+#### ゼロコピー レプリケーションを無効化する
-In ClickHouse versions 22.7 and lower the setting `allow_remote_fs_zero_copy_replication` is set to `true` by default for S3 and HDFS disks. This setting should be set to `false` for this disaster recovery scenario, and in version 22.8 and higher it is set to `false` by default.
-This setting should be false for two reasons: 1) this feature is not production ready; 2) in a disaster recovery scenario both the data and metadata need to be stored in multiple regions. Set `allow_remote_fs_zero_copy_replication` to `false`.
+ClickHouse バージョン 22.7 以前では、`allow_remote_fs_zero_copy_replication` 設定は S3 および HDFS ディスクに対してデフォルトで `true` に設定されています。このディザスタリカバリのシナリオでは、この設定を `false` にする必要があり、バージョン 22.8 以降ではデフォルトで `false` に設定されています。
+
+この設定は次の 2 つの理由から `false` にする必要があります。1) この機能はまだ本番環境での利用に十分な成熟度に達していないこと、2) ディザスタリカバリシナリオでは、データとメタデータの両方を複数のリージョンに保存する必要があることです。`allow_remote_fs_zero_copy_replication` を `false` に設定してください。
```xml title="/etc/clickhouse-server/config.d/remote-servers.xml"
@@ -1006,7 +1059,7 @@ This setting should be false for two reasons: 1) this feature is not production
```
-ClickHouse Keeper is responsible for coordinating the replication of data across the ClickHouse nodes. To inform ClickHouse about the ClickHouse Keeper nodes add a configuration file to each of the ClickHouse nodes.
+ClickHouse Keeper は、ClickHouse ノード間でのデータレプリケーションを調整する役割を担います。ClickHouse に ClickHouse Keeper ノードを認識させるには、各 ClickHouse ノードに設定ファイルを追加します。
```xml title="/etc/clickhouse-server/config.d/use_keeper.xml"
@@ -1027,11 +1080,11 @@ ClickHouse Keeper is responsible for coordinating the replication of data across
```
-### Configure networking {#configure-networking}
+### ネットワークの設定
-See the [network ports](../../../guides/sre/network-ports.md) list when you configure the security settings in AWS so that your servers can communicate with each other, and you can communicate with them.
+サーバー同士、また利用者がサーバーと通信できるようにするために、AWS のセキュリティ設定を行う際は、[ネットワークポート](../../../guides/sre/network-ports.md)の一覧を参照してください。
-All three servers must listen for network connections so that they can communicate between the servers and with S3. By default, ClickHouse listens only on the loopback address, so this must be changed. This is configured in `/etc/clickhouse-server/config.d/`. Here is a sample that configures ClickHouse and ClickHouse Keeper to listen on all IP v4 interfaces. see the documentation or the default configuration file `/etc/clickhouse/config.xml` for more information.
+3 台すべてのサーバーが、サーバー間および S3 との通信を行えるように、ネットワーク接続を待ち受けるよう構成する必要があります。デフォルトでは ClickHouse はループバックアドレスでのみ待ち受けるため、これを変更する必要があります。これは `/etc/clickhouse-server/config.d/` で設定します。以下は、ClickHouse および ClickHouse Keeper がすべての IPv4 インターフェイスで待ち受けるように構成するサンプルです。詳細については、ドキュメントまたはデフォルトの設定ファイル `/etc/clickhouse/config.xml` を参照してください。
```xml title="/etc/clickhouse-server/config.d/networking.xml"
@@ -1039,11 +1092,11 @@ All three servers must listen for network connections so that they can communica
```
-### Start the servers {#start-the-servers}
+### サーバーを起動する
-#### Run ClickHouse Keeper {#run-clickhouse-keeper}
+#### ClickHouse Keeper を起動する
-On each Keeper server run the commands for your operating system, for example:
+各 Keeper サーバーで、使用しているオペレーティングシステムに応じたコマンドを実行します。例えば:
```bash
sudo systemctl enable clickhouse-keeper
@@ -1051,13 +1104,15 @@ sudo systemctl start clickhouse-keeper
sudo systemctl status clickhouse-keeper
```
-#### Check ClickHouse Keeper status {#check-clickhouse-keeper-status}
+#### ClickHouse Keeper の状態を確認する
+
+`netcat` を使って ClickHouse Keeper にコマンドを送信します。たとえば、`mntr` は ClickHouse Keeper クラスターの状態を返します。各 Keeper ノードでこのコマンドを実行すると、1 つがリーダーで、残り 2 つがフォロワーであることを確認できます。
-Send commands to the ClickHouse Keeper with `netcat`. For example, `mntr` returns the state of the ClickHouse Keeper cluster. If you run the command on each of the Keeper nodes you will see that one is a leader, and the other two are followers:
```bash
echo mntr | nc localhost 9181
```
+
```response
zk_version v22.7.2.15-stable-f843089624e8dd3ff7927b8a125cf3a7a769c069
zk_avg_latency 0
@@ -1084,18 +1139,19 @@ zk_synced_followers 2
# highlight-end
```
-#### Run ClickHouse server {#run-clickhouse-server}
+#### ClickHouse サーバーを起動する
-On each ClickHouse server run
+各 ClickHouse サーバーで次を実行します。
```bash
sudo service clickhouse-server start
```
-#### Verify ClickHouse server {#verify-clickhouse-server}
+#### ClickHouse サーバーを検証する
-When you added the [cluster configuration](#define-a-cluster) a single shard replicated across the two ClickHouse nodes was defined. In this verification step you will check that the cluster was built when ClickHouse was started, and you will create a replicated table using that cluster.
-- Verify that the cluster exists:
+[クラスタ設定](#define-a-cluster)を追加したとき、2 つの ClickHouse ノード間でレプリケートされる 1 つのシャードが定義されました。この検証ステップでは、ClickHouse の起動時にクラスタが構築されていることを確認し、そのクラスタを使用してレプリケートされたテーブルを作成します。
+
+* クラスタが存在することを確認します:
```sql
show clusters
```
@@ -1107,7 +1163,7 @@ When you added the [cluster configuration](#define-a-cluster) a single shard rep
1 row in set. Elapsed: 0.009 sec. `
```
-- Create a table in the cluster using the `ReplicatedMergeTree` table engine:
+* `ReplicatedMergeTree` テーブルエンジンを使用してクラスタ内にテーブルを作成します:
```sql
create table trips on cluster 'cluster_1S_2R' (
`trip_id` UInt32,
@@ -1134,56 +1190,66 @@ When you added the [cluster configuration](#define-a-cluster) a single shard rep
│ chnode2 │ 9000 │ 0 │ │ 0 │ 0 │
└─────────┴──────┴────────┴───────┴─────────────────────┴──────────────────┘
```
-- Understand the use of the macros defined earlier
- The macros `shard`, and `replica` were [defined earlier](#define-a-cluster), and in the highlighted line below you can see where the values are substituted on each ClickHouse node. Additionally, the value `uuid` is used; `uuid` is not defined in the macros as it is generated by the system.
+* 先ほど定義したマクロの使われ方を確認する
+
+ マクロ `shard` と `replica` は[前に定義しました](#define-a-cluster)。下のハイライトされた行では、各 ClickHouse ノードでそれぞれの値がどのように置き換えられているかを確認できます。さらに `uuid` という値も使用されています。`uuid` はシステムによって生成されるため、マクロ内では定義されていません。
+
```sql
SELECT create_table_query
FROM system.tables
WHERE name = 'trips'
FORMAT Vertical
```
+
```response
Query id: 4d326b66-0402-4c14-9c2f-212bedd282c0
+ ```
- Row 1:
- ──────
- create_table_query: CREATE TABLE default.trips (`trip_id` UInt32, `pickup_date` Date, `pickup_datetime` DateTime, `dropoff_datetime` DateTime, `pickup_longitude` Float64, `pickup_latitude` Float64, `dropoff_longitude` Float64, `dropoff_latitude` Float64, `passenger_count` UInt8, `trip_distance` Float64, `tip_amount` Float32, `total_amount` Float32, `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4))
- # highlight-next-line
- ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}', '{replica}')
- PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date) ORDER BY pickup_datetime SETTINGS storage_policy = 's3_main'
- 1 row in set. Elapsed: 0.012 sec.
- ```
- :::note
- You can customize the zookeeper path `'clickhouse/tables/{uuid}/{shard}` shown above by setting `default_replica_path` and `default_replica_name`. The docs are [here](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#default_replica_path).
- :::
+1 行目:
+──────
+create_table_query: CREATE TABLE default.trips (`trip_id` UInt32, `pickup_date` Date, `pickup_datetime` DateTime, `dropoff_datetime` DateTime, `pickup_longitude` Float64, `pickup_latitude` Float64, `dropoff_longitude` Float64, `dropoff_latitude` Float64, `passenger_count` UInt8, `trip_distance` Float64, `tip_amount` Float32, `total_amount` Float32, `payment_type` Enum8('UNK' = 0, 'CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4))
-### Testing {#testing-1}
+# highlight-next-line
-These tests will verify that data is being replicated across the two servers, and that it is stored in the S3 Buckets and not on local disk.
+ENGINE = ReplicatedMergeTree('/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}', '{replica}')
+PARTITION BY toYYYYMM(pickup_date) ORDER BY pickup_datetime SETTINGS storage_policy = 's3_main'
-- Add data from the New York City taxi dataset:
- ```sql
- INSERT INTO trips
- SELECT trip_id,
- pickup_date,
- pickup_datetime,
- dropoff_datetime,
- pickup_longitude,
- pickup_latitude,
- dropoff_longitude,
- dropoff_latitude,
- passenger_count,
- trip_distance,
- tip_amount,
- total_amount,
- payment_type
- FROM s3('https://ch-nyc-taxi.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tsv/trips_{0..9}.tsv.gz', 'TabSeparatedWithNames') LIMIT 1000000;
- ```
-- Verify that data is stored in S3.
+1 行がセットに含まれています。経過時間: 0.012 秒。
+
+````
+:::note
+上記のzookeeperパス `'clickhouse/tables/{uuid}/{shard}` は、`default_replica_path` と `default_replica_name` を設定することでカスタマイズできます。ドキュメントは[こちら](/operations/server-configuration-parameters/settings.md/#default_replica_path)をご参照ください。
+:::
+
+### テスト {#testing-1}
+
+以下のテストでは、データが2つのサーバー間でレプリケーションされていること、およびローカルディスクではなくS3バケットに保存されていることを検証します。
+
+- New York Cityタクシーデータセットからデータを追加します:
+```sql
+INSERT INTO trips
+SELECT trip_id,
+ pickup_date,
+ pickup_datetime,
+ dropoff_datetime,
+ pickup_longitude,
+ pickup_latitude,
+ dropoff_longitude,
+ dropoff_latitude,
+ passenger_count,
+ trip_distance,
+ tip_amount,
+ total_amount,
+ payment_type
+ FROM s3('https://ch-nyc-taxi.s3.eu-west-3.amazonaws.com/tsv/trips_{0..9}.tsv.gz', 'TabSeparatedWithNames') LIMIT 1000000;
+````
+
+* データが S3 に保存されていることを確認します。
+
+ このクエリは、ディスク上のデータサイズと、どのディスクが使用されるかを決定するために使用されているストレージポリシーを表示します。
- This query shows the size of the data on disk, and the policy used to determine which disk is used.
```sql
SELECT
engine,
@@ -1195,6 +1261,7 @@ These tests will verify that data is being replicated across the two servers, an
WHERE name = 'trips'
FORMAT Vertical
```
+
```response
Query id: af7a3d1b-7730-49e0-9314-cc51c4cf053c
@@ -1209,39 +1276,41 @@ These tests will verify that data is being replicated across the two servers, an
1 row in set. Elapsed: 0.009 sec.
```
- Check the size of data on the local disk. From above, the size on disk for the millions of rows stored is 36.42 MiB. This should be on S3, and not the local disk. The query above also tells us where on local disk data and metadata is stored. Check the local data:
+ ローカルディスク上のデータサイズを確認します。上の結果から、保存されている数百万行のディスク上のサイズは 36.42 MiB です。これはローカルディスクではなく S3 上にあるはずです。上記のクエリからは、ローカルディスク上のデータとメタデータの保存場所も分かります。ローカル側のデータを確認します:
+
```response
root@chnode1:~# du -sh /var/lib/clickhouse/disks/s3_disk/store/551
536K /var/lib/clickhouse/disks/s3_disk/store/551
```
- Check the S3 data in each S3 Bucket (the totals are not shown, but both buckets have approximately 36 MiB stored after the inserts):
+ 各 S3 バケット内のデータを確認します（合計は表示されていませんが、両方のバケットにはインサート後に約 36 MiB が保存されています）:
-
@@ -1264,9 +1333,9 @@ Storage configuration is the same as for ordinary S3 and for example might look
```
-And then create a table on the new storage:
+次に、新しいストレージ上にテーブルを作成します。
-``` sql
+```sql
CREATE TABLE t
(
a UInt64,
@@ -1277,17 +1346,17 @@ ORDER BY a
SETTINGS storage_policy = 's3_express';
```
-### S3 storage {#s3-storage}
+### S3 ストレージ
-S3 storage is also supported but only for `Object URL` paths. Example:
+S3 ストレージもサポートされていますが、`Object URL` 形式のパスに対してのみ利用できます。例：
-``` sql
+```sql
SELECT * FROM s3('https://test-bucket--eun1-az1--x-s3.s3express-eun1-az1.eu-north-1.amazonaws.com/file.csv', ...)
```
-it also requires specifying bucket region in the config:
+また、設定でバケットのリージョンを指定する必要もあります：
-``` xml
+```xml
https://test-bucket--eun1-az1--x-s3.s3express-eun1-az1.eu-north-1.amazonaws.com
@@ -1296,11 +1365,11 @@ it also requires specifying bucket region in the config:
```
-### Backups {#backups}
+### バックアップ
-It is possible to store a backup on the disk we created above:
+上で作成したディスクにバックアップを保存できます。
-``` sql
+```sql
BACKUP TABLE t TO Disk('s3_express', 't.zip')
┌─id───────────────────────────────────┬─status─────────┐
@@ -1308,7 +1377,7 @@ BACKUP TABLE t TO Disk('s3_express', 't.zip')
└──────────────────────────────────────┴────────────────┘
```
-``` sql
+```sql
RESTORE TABLE t AS t_restored FROM Disk('s3_express', 't.zip')
┌─id───────────────────────────────────┬─status───┐
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/s3/performance.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/s3/performance.md
index f93cf1601da..823a99a38a0 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/s3/performance.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/s3/performance.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
slug: /integrations/s3/performance
sidebar_position: 2
-sidebar_label: 'パフォーマンスの最適化'
-title: 'S3 の挿入および読み取りパフォーマンスの最適化'
-description: 'S3 の読み取りと挿入のパフォーマンスを最適化する'
+sidebar_label: 'パフォーマンス最適化'
+title: 'S3 の書き込みおよび読み取りパフォーマンスの最適化'
+description: 'S3 の読み取りおよび書き込みパフォーマンスの最適化'
doc_type: 'guide'
keywords: ['s3', 'performance', 'optimization', 'object storage', 'data loading']
---
@@ -17,145 +17,158 @@ import InsertThreads from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/s3/in
import S3Cluster from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/s3/s3Cluster.png';
import HardwareSize from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/s3/hardware_size.png';
-このセクションでは、[s3 テーブル関数](/sql-reference/table-functions/s3)を使用して S3 からデータを読み取りおよび挿入する際のパフォーマンス最適化に焦点を当てています。
+このセクションでは、[s3 テーブル関数](/sql-reference/table-functions/s3) を使用して S3 からデータを読み取りおよび挿入する際のパフォーマンス最適化に焦点を当てます。
:::info
-**このガイドで説明されているレッスンは、[GCS](/sql-reference/table-functions/gcs) や [Azure Blob storage](/sql-reference/table-functions/azureBlobStorage) などの専用テーブル関数を持つ他のオブジェクトストレージ実装にも適用できます。**
+**本ガイドで説明する手法は、[GCS](/sql-reference/table-functions/gcs) や [Azure Blob storage](/sql-reference/table-functions/azureBlobStorage) など、独自の専用テーブル関数を持つ他のオブジェクトストレージ実装にも適用できます。**
:::
-スレッドとブロックサイズを調整して挿入パフォーマンスを向上させる前に、S3 挿入のメカニクスを理解することをお勧めします。挿入メカニクスに精通している場合、またはクイックヒントだけが必要な場合は、[以下](/integrations/s3/performance#example-dataset)の例にスキップしてください。
+挿入パフォーマンスを向上させるためにスレッド数やブロックサイズをチューニングする前に、まずは S3 への INSERT の仕組みを理解することをお勧めします。すでに INSERT の仕組みに慣れている場合や、すぐに役立つヒントだけを知りたい場合は、以下の[サンプルデータセット](/integrations/s3/performance#example-dataset)に進んでください。
-## 挿入メカニクス（単一ノード） {#insert-mechanics-single-node}
-ハードウェアサイズに加えて、ClickHouse のデータ挿入メカニクス（単一ノード用）のパフォーマンスとリソース使用量に影響を与える主な要因は 2 つあります: **挿入ブロックサイズ** と **挿入並列性** です。
+## 挿入メカニズム（単一ノード）
-### 挿入ブロックサイズ {#insert-block-size}
+ハードウェアの規模に加えて、ClickHouse のデータ挿入メカニズム（単一ノード）のパフォーマンスとリソース使用量に影響を与える主な要因は 2 つあります。**挿入ブロックサイズ** と **挿入の並列度** です。
-` | 設定ファイルであらかじめ定義された接続設定の名前。[接続認証情報](#connection-credentials) を参照してください。 | - |
-| `-d [ --database ] ` | この接続でデフォルトとして使用するデータベースを選択します。 | サーバー設定での現在のデータベース（デフォルトでは `default`） |
-| `-h [ --host ] ` | 接続先の ClickHouse サーバーのホスト名。ホスト名、IPv4 アドレス、IPv6 アドレスのいずれかを指定できます。複数のホストは、複数回の引数指定で渡すことができます。 | `localhost` |
-| `--jwt ` | 認証に JSON Web Token (JWT) を使用します。` | データベースユーザーのパスワード。接続用のパスワードは設定ファイル内で指定することもできます。パスワードを指定しない場合、クライアントが入力を求めます。 | - |
-| `--port ` | サーバーが接続を受け付けるポート。デフォルトのポートは 9440（TLS）と 9000（TLS なし）です。` | サーバーへの認証に使用する SSH 秘密鍵を含むファイル。 | - |
+| `--connection ` | 設定ファイルで事前設定されている接続設定の名前。[Connection credentials](#connection-credentials) を参照してください。 | - |
+| `-d [ --database ] ` | この接続でデフォルトとして使用するデータベースを選択します。 | サーバー設定で現在有効なデータベース（デフォルトでは `default`） |
+| `-h [ --host ] ` | 接続先の ClickHouse サーバーのホスト名。ホスト名、IPv4 アドレス、または IPv6 アドレスを指定できます。複数のホストを指定する場合は、このオプションを複数回指定します。 | `localhost` |
+| `--jwt ` | 認証に JSON Web Token (JWT) を使用します。` | データベースユーザーのパスワード。接続用パスワードは設定ファイルでも指定できます。パスワードを指定しない場合、クライアントが入力を求めます。 | - |
+| `--port ` | サーバーが接続を受け付けるポート番号。デフォルトのポートは 9440 (TLS) と 9000 (非 TLS) です。` | サーバーに対して認証を行うための SSH 秘密鍵を格納したファイル。 | - |
| `--ssh-key-passphrase ` | `--ssh-key-file` で指定した SSH 秘密鍵のパスフレーズ。 | - |
-| `-u [ --user ] ` | 接続時に使用するデータベースユーザー。 | `default` |
+| `-u [ --user ] ` | 接続時に使用するデータベースユーザー。 | `default` |
:::note
-`--host`、`--port`、`--user`、`--password` オプションの代わりに、クライアントは [接続文字列](#connection_string) もサポートしています。
+`--host`、`--port`、`--user`、`--password` オプションの代わりに、クライアントは [connection strings](#connection_string)（接続文字列）もサポートしています。
:::
### クエリオプション {#command-line-options-query}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/interfaces/formats/Prometheus.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/interfaces/formats/Prometheus.md
index 6ce5a749eac..55f1db62127 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/interfaces/formats/Prometheus.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/interfaces/formats/Prometheus.md
@@ -70,6 +70,8 @@ http_request_duration_seconds_bucket{le="1"} 133988
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 144320
http_request_duration_seconds_sum 53423
http_request_duration_seconds_count 144320
+```
+
# HELP http_requests_total HTTPリクエストの総数
# TYPE http_requests_total counter
@@ -78,17 +80,23 @@ http_requests_total{code="400",method="post"} 3 1395066363000
metric_without_timestamp_and_labels 12.47
-# HELP rpc_duration_seconds RPC の処理時間（秒）のサマリー。
-# TYPE rpc_duration_seconds summary
-rpc_duration_seconds{quantile="0.01"} 3102
-rpc_duration_seconds{quantile="0.05"} 3272
-rpc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4773
-rpc_duration_seconds{quantile="0.9"} 9001
-rpc_duration_seconds{quantile="0.99"} 76656
-rpc_duration_seconds_sum 17560473
-rpc_duration_seconds_count 2693
-
-something_weird{problem="ゼロによる除算"} +Inf -3982045
+
+
+# HELP rpc_duration_seconds RPC の処理時間（秒）のサマリー。
+
+# TYPE rpc_duration_seconds summary
+
+rpc_duration_seconds{quantile="0.01"} 3102
+rpc_duration_seconds{quantile="0.05"} 3272
+rpc_duration_seconds{quantile="0.5"} 4773
+rpc_duration_seconds{quantile="0.9"} 9001
+rpc_duration_seconds{quantile="0.99"} 76656
+rpc_duration_seconds_sum 17560473
+rpc_duration_seconds_count 2693
+
+something_weird{problem="ゼロによる除算"} +Inf -3982045
+
+```
```
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/managing-data/core-concepts/primary-indexes.mdx b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/managing-data/core-concepts/primary-indexes.mdx
index 6f9c8d9fab9..3170c67395b 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/managing-data/core-concepts/primary-indexes.mdx
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/managing-data/core-concepts/primary-indexes.mdx
@@ -19,17 +19,17 @@ import Image from '@theme/IdealImage';
:::
-## ClickHouse におけるスパース主キーインデックスはどのように機能しますか？ \{#how-does-the-sparse-primary-index-work-in-clickHouse\}
+## ClickHouse におけるスパースなプライマリインデックスの仕組み \{#how-does-the-sparse-primary-index-work-in-clickHouse\}
-
+
10000
-
+
100
-
+
```
-クエリの結果をキャッシュ対象とするために、そのクエリが少なくともどの程度の時間実行されている必要があるかを指定するには、設定
+クエリ結果をキャッシュ対象とするための最小実行時間を定義するには、設定
[query_cache_min_query_duration](/operations/settings/settings#query_cache_min_query_duration) を使用できます。たとえば、次のクエリの結果は
```sql
@@ -115,67 +119,74 @@ FROM table
SETTINGS use_query_cache = true, query_cache_min_query_duration = 5000;
```
-は、クエリの実行時間が 5 秒を超えた場合にのみキャッシュされます。クエリの結果がキャッシュされるまでに、そのクエリを何回実行する必要があるかを指定することもできます。その場合は、設定 [query_cache_min_query_runs](/operations/settings/settings#query_cache_min_query_runs) を使用します。
+クエリ結果は、クエリの実行時間が 5 秒より長い場合にのみキャッシュされます。クエリの結果がキャッシュされるまでに、そのクエリを何回実行する必要があるかも指定できます。その場合は設定 [query_cache_min_query_runs](/operations/settings/settings#query_cache_min_query_runs) を使用します。
-クエリキャッシュ内のエントリは、一定時間が経過すると期限切れ（stale）になります（TTL: time-to-live）。デフォルトでは、この期間は 60 秒ですが、設定 [query_cache_ttl](/operations/settings/settings#query_cache_ttl) を使用して、セッション、プロファイル、またはクエリ単位で異なる値を指定できます。クエリキャッシュはエントリを「遅延（lazy）」方式で削除します。つまり、エントリが期限切れになっても、すぐにはキャッシュから削除されません。代わりに、新しいエントリをクエリキャッシュに挿入しようとしたとき、データベースは新しいエントリ用の空き容量がキャッシュに十分あるかどうかを確認します。十分でない場合、データベースはすべての期限切れエントリを削除しようとします。それでもキャッシュに十分な空き容量がない場合、新しいエントリは挿入されません。
+クエリキャッシュ内のエントリは、一定時間が経過すると古くなります（time-to-live）。デフォルトではこの期間は 60 秒ですが、[query_cache_ttl](/operations/settings/settings#query_cache_ttl) 設定を使って、セッション、プロファイル、またはクエリ単位で別の値を指定できます。クエリキャッシュはエントリを「遅延的に」追い出します。つまり、エントリが古くなっても、キャッシュから即座には削除されません。代わりに、新しいエントリをクエリキャッシュに挿入しようとしたとき、データベースは新しいエントリ用の空き領域がキャッシュ内に十分あるかどうかを確認します。そうでない場合、データベースはすべての古いエントリを削除しようとします。それでもキャッシュに十分な空き領域がない場合は、新しいエントリは挿入されません。
-クエリキャッシュ内のエントリは、デフォルトで圧縮されます。これにより、クエリキャッシュ全体のメモリ消費量が削減されますが、その代わりにクエリキャッシュへの書き込み／読み出しは遅くなります。圧縮を無効にするには、設定 [query_cache_compress_entries](/operations/settings/settings#query_cache_compress_entries) を使用します。
+クエリが HTTP 経由で実行される場合、ClickHouse はキャッシュされたエントリの経過時間（秒単位）と有効期限のタイムスタンプを示す `Age` および `Expires` ヘッダーを設定します。
-同じクエリに対して複数の結果をキャッシュしておきたい場合があります。これは、クエリキャッシュエントリのラベル（または名前空間）のように機能する設定 [query_cache_tag](/operations/settings/settings#query_cache_tag) を使用することで実現できます。クエリキャッシュは、同じクエリであってもタグが異なる結果は別物として扱います。
+クエリキャッシュ内のエントリは、デフォルトで圧縮されます。これは、クエリキャッシュへの書き込み／読み取りが遅くなる代わりに、全体的なメモリ使用量を削減するためです。圧縮を無効にするには、設定 [query_cache_compress_entries](/operations/settings/settings#query_cache_compress_entries) を使用します。
+
+同じクエリに対して複数の結果をキャッシュしておきたい場合があります。これは、クエリキャッシュエントリのラベル（またはネームスペース）の役割を果たす設定 [query_cache_tag](/operations/settings/settings#query_cache_tag) を使用することで実現できます。クエリキャッシュは、同じクエリでもタグが異なれば、結果を別物として扱います。
同じクエリに対して 3 つの異なるクエリキャッシュエントリを作成する例:
```sql
-SELECT 1 SETTINGS use_query_cache = true; -- query_cache_tagは暗黙的に''(空文字列)です
+SELECT 1 SETTINGS use_query_cache = true; -- query_cache_tag は暗黙的に ''（空文字列）になります
SELECT 1 SETTINGS use_query_cache = true, query_cache_tag = 'tag 1';
SELECT 1 SETTINGS use_query_cache = true, query_cache_tag = 'tag 2';
```
-クエリキャッシュからタグ `tag` の付いたエントリだけを削除するには、`SYSTEM DROP QUERY CACHE TAG 'tag'` ステートメントを使用できます。
+クエリキャッシュからタグ `tag` が付いたエントリのみを削除するには、`SYSTEM DROP QUERY CACHE TAG 'tag'` 文を使用します。
+
+ClickHouse は、テーブルデータを [max_block_size](/operations/settings/settings#max_block_size) 行のブロック単位で読み取ります。フィルタリングや集約などにより、
+結果ブロックは通常は `max_block_size` よりかなり小さくなりますが、逆にそれより大きくなる場合もあります。
+[query_cache_squash_partial_results](/operations/settings/settings#query_cache_squash_partial_results)（デフォルトで有効）を設定すると、
+クエリ結果キャッシュへの挿入前に、結果ブロックが（非常に小さい場合は）まとめられ、（大きい場合は）`max_block_size` の大きさのブロックに分割されるかどうかを制御できます。
+これによりクエリキャッシュへの書き込み性能は低下しますが、キャッシュエントリの圧縮率が向上し、
+後でクエリキャッシュからクエリ結果を提供する際に、より自然なブロック粒度が得られます。
-ClickHouse はテーブルデータを [max_block_size](/operations/settings/settings#max_block_size) 行のブロック単位で読み込みます。フィルタリングや集約などにより、
-結果ブロックは通常は `max_block_size` よりかなり小さくなりますが、場合によってはそれよりも大きくなることもあります。
-[query_cache_squash_partial_results](/operations/settings/settings#query_cache_squash_partial_results)（デフォルトで有効）は、結果ブロックがクエリ結果
-キャッシュに挿入される前に、ブロックが非常に小さい場合にはまとめ、大きい場合には `max_block_size` のサイズのブロックに分割するかどうかを制御します。
-これによりクエリキャッシュへの書き込み性能は低下しますが、キャッシュエントリの圧縮率が向上し、後でクエリキャッシュからクエリ結果を返す際の
-ブロック粒度がより自然になります。
+その結果として、クエリキャッシュは各クエリに対して複数の（部分）結果ブロックを保存します。
+この挙動は有用なデフォルトですが、設定
+[query_cache_squash_partial_results](/operations/settings/settings#query_cache_squash_partial_results) によって無効化できます。
-その結果、クエリキャッシュは各クエリに対して複数の（部分的な）結果ブロックを保存します。この挙動はデフォルトとしては有用ですが、設定
-[query_cache_squash_partial_results](/operations/settings/settings#query_cache_squash_partial_results) を用いて抑制できます。
+また、非決定的関数を含むクエリの結果は、デフォルトではキャッシュされません。これらの関数には次のようなものが含まれます。
-また、非決定的関数を含むクエリの結果はデフォルトではキャッシュされません。そのような関数には次のものが含まれます。
-- 辞書へのアクセス用関数: [`dictGet()`](/sql-reference/functions/ext-dict-functions#dictget-dictgetordefault-dictgetornull) など
-- XML 定義内にタグ `true ` を持たない [ユーザー定義関数](../sql-reference/statements/create/function.md)
-- 現在の日付や時刻を返す関数: [`now()`](../sql-reference/functions/date-time-functions.md#now),
+- 辞書にアクセスする関数（[`dictGet()`](/sql-reference/functions/ext-dict-functions#dictget-dictgetordefault-dictgetornull) など）
+- XML 定義内にタグ `true ` を持たない
+ [ユーザー定義関数](../sql-reference/statements/create/function.md)
+- 現在の日付または時刻を返す関数:
+ [`now()`](../sql-reference/functions/date-time-functions.md#now),
[`today()`](../sql-reference/functions/date-time-functions.md#today),
[`yesterday()`](../sql-reference/functions/date-time-functions.md#yesterday) など
-- ランダムな値を返す関数: [`randomString()`](../sql-reference/functions/random-functions.md#randomString),
+- ランダムな値を返す関数:
+ [`randomString()`](../sql-reference/functions/random-functions.md#randomString),
[`fuzzBits()`](../sql-reference/functions/random-functions.md#fuzzBits) など
-- クエリ処理に用いられる内部チャンクのサイズや順序に結果が依存する関数:
+- クエリ処理に使用される内部チャンクのサイズと順序に応じて結果が変化する関数:
[`nowInBlock()`](../sql-reference/functions/date-time-functions.md#nowInBlock) など、
[`rowNumberInBlock()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#rowNumberInBlock),
[`runningDifference()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#runningDifference),
[`blockSize()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#blockSize) など
-- 環境に依存する関数: [`currentUser()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#currentUser),
+- 実行環境に依存する関数:
+ [`currentUser()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#currentUser),
[`queryID()`](/sql-reference/functions/other-functions#queryID),
[`getMacro()`](../sql-reference/functions/other-functions.md#getMacro) など。
-非決定的関数を含むクエリの結果を、デフォルト設定に関係なく強制的にキャッシュしたい場合は、
-[query_cache_nondeterministic_function_handling](/operations/settings/settings#query_cache_nondeterministic_function_handling) 設定を使用します。
+非決定的関数を含むクエリの結果であっても強制的にキャッシュしたい場合は、
+[query_cache_nondeterministic_function_handling](/operations/settings/settings#query_cache_nondeterministic_function_handling) を設定します。
system テーブル（例: [system.processes](system-tables/processes.md) や
[information_schema.tables](system-tables/information_schema.md)）を含むクエリの結果は、デフォルトではキャッシュされません。
system テーブルを含むクエリの結果を強制的にキャッシュしたい場合は、
-[query_cache_system_table_handling](/operations/settings/settings#query_cache_system_table_handling) 設定を使用します。
-
-最後に、セキュリティ上の理由から、クエリキャッシュ内のエントリはユーザー間で共有されません。例えば、ユーザー A が、行ポリシーが存在しない別の
-ユーザー B と同じクエリを実行することで、あるテーブル上の行ポリシーを回避できてはなりません。しかし、必要であれば、
-[query_cache_share_between_users](/operations/settings/settings#query_cache_share_between_users) 設定を指定することで、キャッシュエントリを他のユーザー
-からアクセス可能（すなわち共有）としてマークできます。
-
+[query_cache_system_table_handling](/operations/settings/settings#query_cache_system_table_handling) を設定します。
+最後に、セキュリティ上の理由から、クエリキャッシュ内のエントリはユーザー間で共有されません。たとえば、ユーザー A は、
+ユーザー B（そのようなポリシーが存在しないユーザー）と同じクエリを実行することで、テーブルに対する行ポリシーを回避できてはなりません。
+ただし、必要に応じて、設定
+[query_cache_share_between_users](/operations/settings/settings#query_cache_share_between_users) を指定することで、
+キャッシュエントリを他のユーザーからアクセス可能（すなわち共有）としてマークできます。
-## 関連コンテンツ {#related-content}
+## 関連コンテンツ \{#related-content\}
-- ブログ: [ClickHouseクエリキャッシュの紹介](https://clickhouse.com/blog/introduction-to-the-clickhouse-query-cache-and-design)
+- ブログ記事: [Introducing the ClickHouse Query Cache](https://clickhouse.com/blog/introduction-to-the-clickhouse-query-cache-and-design)
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index 445d6b228f2..240c2837cac 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -1,6 +1,6 @@
---
-description: 'このセクションでは、サーバー設定、すなわちセッションレベルやクエリレベルでは変更できない設定について説明します。'
-keywords: ['グローバルサーバー設定']
+description: 'このセクションでは、セッション単位やクエリ単位では変更できないサーバー設定について説明します。'
+keywords: ['グローバルなサーバー設定']
sidebar_label: 'サーバー設定'
sidebar_position: 57
slug: /operations/server-configuration-parameters/settings
@@ -8,5131 +8,6 @@ title: 'サーバー設定'
doc_type: 'reference'
---
-import Tabs from '@theme/Tabs';
-import TabItem from '@theme/TabItem';
-import SystemLogParameters from '@site/docs/operations/server-configuration-parameters/_snippets/_system-log-parameters.md';
-import SettingsInfoBlock from '@theme/SettingsInfoBlock/SettingsInfoBlock';
-
-
-# サーバー設定
-
-このセクションでは、サーバー設定について説明します。これらはセッションやクエリ単位では変更できない設定です。
-
-ClickHouse における設定ファイルの詳細については、[「Configuration Files」](/operations/configuration-files) を参照してください。
-
-その他の設定については、「[Settings](/operations/settings/overview)」セクションで説明しています。
-設定について理解する前に、[Configuration files](/operations/configuration-files) セクションを読み、置換（`incl` および `optional` 属性）の使い方に注意することを推奨します。
-
-
-
-## abort_on_logical_error {#abort_on_logical_error}
-
-` を実行する際に、権限が必要かどうか、また任意のユーザーが実行できるかどうかを設定します。true に設定した場合、このクエリには `system` 以外のテーブルと同様に `GRANT SELECT ON system.` が必要です。例外として、いくつかの `system` テーブル（`tables`、`columns`、`databases`、および `one`、`contributors` のような一部の定数テーブル）は引き続き全ユーザーが参照可能です。また、`SHOW` 権限（例: `SHOW USERS`）が付与されている場合、対応する `system` テーブル（つまり `system.users`）にはアクセスできます。 | `true` |
-| `select_from_information_schema_requires_grant` | `SELECT * FROM information_schema.` を実行する際に、権限が必要かどうか、また任意のユーザーが実行できるかどうかを設定します。true に設定した場合、このクエリには通常のテーブルと同様に `GRANT SELECT ON information_schema.` が必要です。 | `true` |
-| `settings_constraints_replace_previous` | ある設定に対する設定プロファイル内の制約が、その設定に対して以前に定義された制約（他のプロファイル内で定義されたもの）の動作を、新しい制約で値が設定されていないフィールドも含めて打ち消すかどうかを設定します。また、`changeable_in_readonly` 制約タイプを有効にします。 | `true` |
-| `table_engines_require_grant` | 特定のテーブルエンジンを用いてテーブルを作成する際に、権限が必要かどうかを設定します。 | `false` |
-| `role_cache_expiration_time_seconds` | 最終アクセスからの経過秒数として、ロールが `Role Cache` に保持される時間を設定します。 | `600` |
-
-Example:
-
-```xml
-
- true
- true
- true
- true
- true
- false
- 600
-
-```
-
-
-## access_control_path {#access_control_path}
-
-ClickHouse サーバーが、SQL コマンドで作成されたユーザーおよびロールの設定を格納するディレクトリへのパス。
-
-**関連項目**
-
-- [アクセス制御とアカウント管理](/operations/access-rights#access-control-usage)
-
-
-
-## aggregate_function_group_array_action_when_limit_is_reached {#aggregate_function_group_array_action_when_limit_is_reached}
-
-1
-```
-
-
-## allow_no_password
-
-安全ではないパスワード種別である no_password を許可するかどうかを設定します。
-
-```xml
-1
-```
-
-
-## allow_plaintext_password
-
-プレーンテキストのパスワード方式（安全ではない）を許可するかどうかを設定します。
-
-```xml
-1
-```
-
-
-## allow_use_jemalloc_memory {#allow_use_jemalloc_memory}
-
-true
-```
-
-
-## async_load_system_database
-
-true
-```
-
-
-## asynchronous_heavy_metrics_update_period_s {#asynchronous_heavy_metrics_update_period_s}
-
-
-
- system
-
- 7500
- toYYYYMM(event_date)
- 1048576
- 8192
- 524288
- false
-
-
-
-```
-
-
-## asynchronous_metric_log
-
-ClickHouse Cloud のデプロイメントでは、デフォルトで有効になっています。
-
-お使いの環境でこの設定がデフォルトで有効になっていない場合は、ClickHouse のインストール方法に応じて、以下の手順に従って設定を有効化または無効化できます。
-
-**有効化**
-
-非同期メトリックログ履歴の収集 [`system.asynchronous_metric_log`](../../operations/system-tables/asynchronous_metric_log.md) を手動で有効にするには、次の内容で `/etc/clickhouse-server/config.d/asynchronous_metric_log.xml` を作成します。
-
-```xml
-
-
- system
-
- 7500
- 1000
- 1048576
- 8192
- 524288
- false
-
-
-```
-
-**無効化**
-
-`asynchronous_metric_log` 設定を無効にするには、次の内容のファイル `/etc/clickhouse-server/config.d/disable_asynchronous_metric_log.xml` を作成します：
-
-```xml
-16
-```
-
-
-## background_schedule_pool_max_parallel_tasks_per_type_ratio {#background_schedule_pool_max_parallel_tasks_per_type_ratio}
-
-
-
- system
-
- 1000
- toYYYYMM(event_date)
- 1048576
- 8192
- 524288
- false
-
-
-
-```
-
-
-## backup_threads {#backup_threads}
-
-
- ....
-
-```
-
-
-## backups_io_thread_pool_queue_size {#backups_io_thread_pool_queue_size}
-
-12
-```
-
-:::warning
-認証処理を頻繁に行うアプリケーションでは、
-高いワークファクター設定時の bcrypt の計算コストを考慮し、
-別の認証方式の利用を検討してください。
-:::
-
-
-## blob_storage_log
-
-[`blob_storage_log`](../system-tables/blob_storage_log.md) システムテーブルに関する設定です。
-
-
- system blob_storage_log
toYYYYMM(event_date)
- 7500 event_date + INTERVAL 30 DAY
-
-```
-
-
-## builtin_dictionaries_reload_interval
-
-組み込みディクショナリを再読み込みするまでの間隔を秒単位で指定します。
-
-ClickHouse は、組み込みディクショナリを x 秒ごとに再読み込みします。これにより、サーバーを再起動することなくディクショナリを即時に編集できます。
-
-**例**
-
-```xml
-3600
-```
-
-
-## cache_size_to_ram_max_ratio {#cache_size_to_ram_max_ratio}
-
-
-
- ...
- ...
- ...
- ...
-
- ...
-
-```
-
-**`` フィールド**:
-
-* `min_part_size` – データパートの最小サイズ。
-* `min_part_size_ratio` – データパートサイズとテーブルサイズの比率。
-* `method` – 圧縮方式。指定可能な値: `lz4`, `lz4hc`, `zstd`, `deflate_qpl`。
-* `level` – 圧縮レベル。[Codecs](/sql-reference/statements/create/table#general-purpose-codecs) を参照。
-
-:::note
-複数の `` セクションを設定できます。
-:::
-
-**条件が満たされたときの動作**:
-
-* データパートがいずれかの条件セットに一致した場合、ClickHouse は指定された圧縮方式を使用します。
-* データパートが複数の条件セットに一致した場合、ClickHouse は最初に一致した条件セットを使用します。
-
-:::note
-データパートに対していずれの条件も満たされない場合、ClickHouse は `lz4` 圧縮を使用します。
-:::
-
-**例**
-
-```xml
-
-
- 10000000000
- 0.01
- zstd
- 1
-
-
-```
-
-
-## concurrent_threads_scheduler {#concurrent_threads_scheduler}
-
-
- 1073741824
-
-```
-
-
-## cpu_slot_preemption
-
-true
-```
-
-**関連項目**
-
-* [Workload Scheduling](/operations/workload-scheduling.md)
-
-
-## cpu_slot_preemption_timeout_ms
-
-1000
-```
-
-**関連項目**
-
-* [Workload Scheduling](/operations/workload-scheduling.md)
-
-
-## cpu_slot_quantum_ns
-
-10000000
-```
-
-**関連項目**
-
-* [ワークロードのスケジューリング](/operations/workload-scheduling.md)
-
-
-## crash_log
-
-[crash_log](../../operations/system-tables/crash_log.md) システムテーブルの動作に関する設定です。
-
-以下の設定はサブタグで構成できます。
-
-| Setting | Description | Default | Note |
-| ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
-| `database` | データベース名。 | | |
-| `table` | システムテーブル名。 | | |
-| `engine` | システムテーブル用の [MergeTree エンジン定義](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#table_engine-mergetree-creating-a-table)。 | | `partition_by` または `order_by` が定義されている場合は使用できません。指定しない場合、デフォルトで `MergeTree` が選択されます |
-| `partition_by` | システムテーブル用の [カスタムパーティショニングキー](/engines/table-engines/mergetree-family/custom-partitioning-key.md)。 | | システムテーブルに対して `engine` を指定する場合、`partition_by` パラメータは直接 `engine` 内で指定する必要があります |
-| `ttl` | テーブルの [TTL](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#table_engine-mergetree-ttl) を指定します。 | | システムテーブルに対して `engine` を指定する場合、`ttl` パラメータは直接 `engine` 内で指定する必要があります |
-| `order_by` | システムテーブル用の [カスタムソートキー](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#order_by)。`engine` が定義されている場合は使用できません。 | | システムテーブルに対して `engine` を指定する場合、`order_by` パラメータは直接 `engine` 内で指定する必要があります |
-| `storage_policy` | テーブルに使用するストレージポリシー名（任意）。 | | システムテーブルに対して `engine` を指定する場合、`storage_policy` パラメータは直接 `engine` 内で指定する必要があります |
-| `settings` | MergeTree の動作を制御する [追加パラメータ](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#settings)（任意）。 | | システムテーブルに対して `engine` を指定する場合、`settings` パラメータは直接 `engine` 内で指定する必要があります |
-| `flush_interval_milliseconds` | メモリ上のバッファからテーブルへデータをフラッシュする間隔。 | `7500` | |
-| `max_size_rows` | ログの最大行数。未フラッシュのログ数が `max_size_rows` に達すると、ログがディスクにダンプされます。 | `1024` | |
-| `reserved_size_rows` | ログ用に事前に確保しておくメモリサイズ（行数）。 | `1024` | |
-| `buffer_size_rows_flush_threshold` | 行数に対するしきい値。このしきい値に達すると、バックグラウンドでログのディスクへのフラッシュが実行されます。 | `max_size_rows / 2` | |
-| `flush_on_crash` | クラッシュ時にログをディスクへダンプするかどうかを設定します。 | `false` | |
-
-デフォルトのサーバー設定ファイル `config.xml` には、次の設定セクションが含まれています。
-
-```xml
-
- system
-
- toYYYYMM(event_date)
- 7500
- 1024
- 1024
- 512
- false
-
-```
-
-
-## custom_cached_disks_base_directory
-
-この設定は、カスタム（SQL から作成された）キャッシュディスクのキャッシュパスを指定します。
-`custom_cached_disks_base_directory` はカスタムディスクに対して `filesystem_caches_path`（`filesystem_caches_path.xml` 内にあります）よりも高い優先度を持ち、
-前者が存在しない場合に後者が使用されます。
-ファイルシステムキャッシュのパスは必ずこのディレクトリ配下でなければなりません。
-そうでない場合は、ディスクの作成を防ぐために例外がスローされます。
-
-:::note
-これは、サーバーのアップグレード前に古いバージョンで作成されたディスクには影響しません。
-この場合、サーバーが正常に起動できるように、例外はスローされません。
-:::
-
-例:
-
-```xml
-/var/lib/clickhouse/caches/
-```
-
-
-## custom_settings_prefixes
-
-[カスタム設定](/operations/settings/query-level#custom_settings)用のプレフィックスの一覧です。複数指定する場合はカンマ区切りで指定します。
-
-**例**
-
-```xml
-custom_
-```
-
-**関連項目**
-
-* [カスタム設定](/operations/settings/query-level#custom_settings)
-
-
-## database_atomic_delay_before_drop_table_sec {#database_atomic_delay_before_drop_table_sec}
-
-
- system
-
- toYYYYMM(event_date)
- 7500
-
-```
-
-
-## default_database {#default_database}
-
-sha256_password
-```
-
-
-## default_profile
-
-既定の設定プロファイルです。設定プロファイルは、設定 `user_config` で指定されたファイルに定義されています。
-
-**例**
-
-```xml
-default
-```
-
-
-## default_replica_name
-
-{replica}
-```
-
-
-## default_replica_path
-
-/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}
-```
-
-
-## default_session_timeout
-
-セッションのデフォルトタイムアウト時間（秒単位）。
-
-```xml
-60
-```
-
-
-## dictionaries_config
-
-ディクショナリ設定ファイルへのパス。
-
-パス:
-
-* 絶対パス、またはサーバー設定ファイルからの相対パスを指定します。
-* パスにはワイルドカードの * や ? を含めることができます。
-
-関連項目:
-
-* "[Dictionaries](../../sql-reference/dictionaries/index.md)"。
-
-**例**
-
-```xml
-*_dictionary.xml
-```
-
-
-## dictionaries_lazy_load
-
-true
-```
-
-
-## dictionary_background_reconnect_interval {#dictionary_background_reconnect_interval}
-
-` 句の中で、environment resolver では環境変数として設定できます。
-IP アドレス、ドメイン、サブドメインに加え、完全にバイパスするためのワイルドカード `'*'` をサポートします。curl と同様に、先頭のドットは取り除かれます。
-
-**Example**
-
-次の設定では、`clickhouse.cloud` およびそのすべてのサブドメイン（例: `auth.clickhouse.cloud`）へのリクエストはプロキシを経由しません。
-GitLab に対しても同様で、先頭にドットが付いていても同じ挙動になります。`gitlab.com` と `about.gitlab.com` の両方がプロキシをバイパスします。
-
-```xml
-
- clickhouse.cloud,.gitlab.com
-
- http://proxy1
- http://proxy2:3128
-
-
- http://proxy1:3128
-
-
-```
-
-
-## disk_connections_soft_limit {#disk_connections_soft_limit}
-
-` 内で設定可能な項目は次のとおりです。
-
-| Setting | Description | Default Value |
-| ---------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------- |
-| `path` | DDL クエリ用の `task_queue` に対応する Keeper 上のパス | |
-| `profile` | DDL クエリの実行に使用されるプロファイル | |
-| `pool_size` | 同時に実行できる `ON CLUSTER` クエリの数 | |
-| `max_tasks_in_queue` | キュー内に保持できるタスクの最大数 | `1,000` |
-| `task_max_lifetime` | ノードの存続時間がこの値を超えた場合に、そのノードを削除します。 | `7 * 24 * 60 * 60`（秒換算で 1 週間） |
-| `cleanup_delay_period` | 直近のクリーンアップが `cleanup_delay_period` 秒よりも前に実行されている場合に、新しいノードイベントを受信した後でクリーンアップを開始します。 | `60` 秒 |
-
-**例**
-
-```xml
-
-
- /clickhouse/task_queue/ddl
-
-
- default
-
-
- 1
-
-
-
-
- 604800
-
-
- 60
-
-
- 1000
-
-```
-
-
-## distributed_ddl_use_initial_user_and_roles {#distributed_ddl_use_initial_user_and_roles}
-
-
-
- 1234567812345678
-
-
-```
-
-:::note
-キーを設定ファイルに保存することは推奨されません。安全ではないためです。キーは安全なディスク上の別の設定ファイルに移動し、その設定ファイルへのシンボリックリンクを `config.d/` フォルダに配置できます。
-:::
-
-キーが16進数表現である場合の、設定ファイルからの読み込み:
-
-```xml
-
-
- 00112233445566778899aabbccddeeff
-
-
-```
-
-環境変数からキーを読み込む:
-
-```xml
-
-
-
-
-```
-
-ここでは `current_key_id` で暗号化に使用する現在のキーを指定し、指定したすべてのキーを復号に使用できます。
-
-これらの各手法は、複数のキーに対して適用できます。
-
-```xml
-
-
- 00112233445566778899aabbccddeeff
- 1
-
-
-```
-
-ここで `current_key_id` は、暗号化に使用されている現在のキーを示します。
-
-また、ユーザーは長さ 12 バイトの nonce を追加できます（デフォルトでは、暗号化および復号処理では、すべてゼロバイトの nonce が使用されます）:
-
-```xml
-
-
- 012345678910
-
-
-```
-
-または 16進数で指定できます：
-
-```xml
-
-
- abcdefabcdef
-
-
-```
-
-:::note
-上記で説明した内容は、`aes_256_gcm_siv` にもすべて適用できます（ただしキーは 32 バイトである必要があります）。
-:::
-
-
-## error_log
-
-デフォルトでは無効になっています。
-
-**有効化**
-
-エラー履歴の収集 [`system.error_log`](../../operations/system-tables/error_log.md) を手動で有効にするには、次の内容で `/etc/clickhouse-server/config.d/error_log.xml` を作成します。
-
-```xml
-
-
- system
-
- 7500
- 1000
- 1048576
- 8192
- 524288
- false
-
-
-```
-
-**無効化**
-
-`error_log` 設定を無効化するには、次の内容で `/etc/clickhouse-server/config.d/disable_error_log.xml` ファイルを作成します。
-
-```xml
-
-
-```
-
-format_schemas/
-```
-
-
-## global_profiler_cpu_time_period_ns {#global_profiler_cpu_time_period_ns}
-
-/usr/share/clickhouse/protos/
-```
-
-
-## graphite
-
-[Graphite](https://github.com/graphite-project) へデータを送信します。
-
-設定:
-
-* `host` – Graphite サーバー。
-* `port` – Graphite サーバーのポート。
-* `interval` – 送信間隔（秒）。
-* `timeout` – データ送信のタイムアウト（秒）。
-* `root_path` – キーのプレフィックス。
-* `metrics` – [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) テーブルからデータを送信。
-* `events` – [system.events](/operations/system-tables/events) テーブルから、指定期間に蓄積された差分データを送信。
-* `events_cumulative` – [system.events](/operations/system-tables/events) テーブルから累積データを送信。
-* `asynchronous_metrics` – [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) テーブルからデータを送信。
-
-複数の `` 句を設定できます。たとえば、異なるデータを異なる間隔で送信する用途に利用できます。
-
-**例**
-
-```xml
-
- localhost
- 42000
- 0.1
- 60
- one_min
- true
- true
- false
- true
-
-```
-
-
-## graphite_rollup
-
-Graphite のデータを間引くための設定です。
-
-詳細については、[GraphiteMergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/graphitemergetree.md) を参照してください。
-
-**例**
-
-```xml
-
-
- max
-
- 0
- 60
-
-
- 3600
- 300
-
-
- 86400
- 3600
-
-
-
-```
-
-
-## hsts_max_age
-
-HSTS の有効期限を秒単位で指定します。
-
-:::note
-`0` を指定すると、ClickHouse は HSTS を無効化します。正の数値を設定すると HSTS が有効化され、max-age は設定した数値になります。
-:::
-
-**例**
-
-```xml
-600000
-```
-
-
-## http_connections_soft_limit {#http_connections_soft_limit}
-
-` を追加するだけです。
-ルールは定義された順に上からチェックされ、
-最初にマッチしたもののハンドラーが実行されます。
-
-以下の設定はサブタグによって構成できます:
-
-| Sub-tags | Definition |
-| -------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `url` | リクエスト URL にマッチさせます。正規表現マッチを使用するには、プレフィックスとして 'regex:' を付与します（任意） |
-| `methods` | リクエストメソッドにマッチさせます。複数のメソッドを指定する場合はカンマ区切りで指定します（任意） |
-| `headers` | リクエストヘッダーにマッチさせます。各子要素（子要素名がヘッダー名）ごとにマッチさせ、正規表現マッチを使用するにはプレフィックスとして 'regex:' を付与します（任意） |
-| `handler` | リクエストハンドラー |
-| `empty_query_string` | URL にクエリ文字列が存在しないことをチェックします |
-
-`handler` には以下の設定が含まれており、サブタグによって構成できます:
-
-| Sub-tags | Definition |
-| ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `url` | リダイレクト先の場所 |
-| `type` | サポートされるタイプ: static, dynamic_query_handler, predefined_query_handler, redirect |
-| `status` | static タイプと併用し、レスポンスのステータスコードを指定します |
-| `query_param_name` | dynamic_query_handler タイプと併用し、HTTP リクエストパラメータから `` に対応する値を抽出して実行します |
-| `query` | predefined_query_handler タイプと併用し、ハンドラーが呼び出されたときにクエリを実行します |
-| `content_type` | static タイプと併用し、レスポンスの Content-Type を指定します |
-| `response_content` | static タイプと併用し、クライアントに送信するレスポンスコンテンツを指定します。プレフィックスに 'file://' または 'config://' を使用すると、ファイルまたは設定からコンテンツを取得してクライアントに送信します |
-
-ルールの一覧に加えて、すべてのデフォルトハンドラーを有効にする `
-
- /
- POST,GET
- no-cache
- dynamic_query_handler
- query
-
-
-
-
- /predefined_query
- POST,GET
-
- predefined_query_handler
- SELECT * FROM system.settings
-
-
-
-
-
- static
- 200
- text/plain; charset=UTF-8
- config://http_server_default_response
-
-
-
-```
-
-
-## http_options_response
-
-`OPTIONS` HTTP リクエストのレスポンスにヘッダーを追加するために使用します。
-`OPTIONS` メソッドは、CORS プリフライト リクエストを行う際に使用されます。
-
-詳細については、[OPTIONS](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/OPTIONS) を参照してください。
-
-例:
-
-```xml
-
-
- Access-Control-Allow-Origin
- *
-
-
- Access-Control-Allow-Headers
- origin, x-requested-with, x-clickhouse-format, x-clickhouse-user, x-clickhouse-key, Authorization
-
-
- Access-Control-Allow-Methods
- POST, GET, OPTIONS
-
-
- Access-Control-Max-Age
- 86400
-
-
-```
-
-
-## http_server_default_response
-
-ClickHouse の HTTP(S) サーバーにアクセスしたときに、デフォルトで表示されるページです。
-デフォルト値は "Ok."（末尾に改行（LF）付き）です。
-
-**例**
-
-`http://localhost: http_port` にアクセスしたときに `https://tabix.io/` が開きます。
-
-```xml
-
-