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ClickHouse は、Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Paimon などのオープンテーブルフォーマットと連携できます。これにより、ユーザーはオブジェクトストレージ上にこれらのフォーマットで保存されているデータを ClickHouse に接続し、ClickHouse の分析性能を既存のデータレイクのインフラストラクチャと組み合わせることができます。

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ClickHouseでオープンテーブルフォーマットを使う理由

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既存データをそのままクエリする

ClickHouse は、データを複製することなく、オブジェクトストレージ内のオープンテーブルフォーマットを直接クエリできます。Iceberg、Delta Lake、Hudi、Paimon を標準採用している組織なら、ClickHouse から既存のテーブルを参照するよう設定するだけで、ClickHouse の SQL方言、分析関数、高効率なネイティブの Parquet リーダーをすぐに活用できます。同時に、clickhouse-local や chDB のようなツールを使えば、リモートストレージ上の 70 を超えるファイルフォーマットに対して探索的なアドホック分析を行うことができ、インフラストラクチャの準備なしにデータレイク内のデータセットを対話的に調査できます。 これは、テーブル関数とテーブルエンジン を使った直接読み取り、または データカタログへの接続 のいずれかで実現できます。

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ClickHouse によるリアルタイム分析ワークロード

高い並行性と低レイテンシの応答が求められるワークロードでは、オープンテーブルフォーマットから ClickHouse の MergeTree エンジンにデータをロードできます。これにより、データレイクに由来するデータの上にリアルタイム分析レイヤーを構築でき、MergeTree の列指向ストレージと索引機能を活かして、ダッシュボード、運用レポート、その他のレイテンシに敏感なワークロードをサポートできます。 MergeTree による分析の高速化 のスタートガイドを参照してください。

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ケーパビリティ

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データを直接読み取る

ClickHouse は、オブジェクトストレージ上のオープンテーブルフォーマットを直接読み取るためのテーブル関数とエンジンを提供しています。iceberg()、deltaLake()、hudi()、paimon() などの関数を使うと、事前設定なしで、SQL ステートメント内からオープンテーブルフォーマットのテーブルをクエリできます。これらの関数には、S3、Azure Blob Storage、GCS など、一般的なオブジェクトストレージの多くに対応したバージョンがあります。また、これらの関数に対応するテーブルエンジンも用意されており、基盤となるオープンテーブルフォーマットのオブジェクトストレージを参照するテーブルを ClickHouse 内に作成できるため、より手軽にクエリできます。 直接クエリする方法や、データカタログに接続する方法については、Getting Started ガイドを参照してください。

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カタログをデータベースとして公開する

DataLakeCatalog データベースエンジンを使用すると、ユーザーは ClickHouse を外部カタログに接続し、そのカタログをデータベースとして公開できます。カタログに登録されたテーブルは ClickHouse 内のテーブルとして表示されるため、ClickHouse SQL の構文や分析関数をそのまま透過的に利用できます。つまり、ユーザーはカタログで管理されているテーブルを、ネイティブな ClickHouse テーブルであるかのようにクエリ、結合、集計でき、ClickHouse のクエリ最適化、並列実行、読み取り性能の恩恵を受けられます。 サポートされるカタログは次のとおりです:
カタログガイド
AWS GlueGlue カタログ ガイド
BigLake MetastoreBigLake Metastore ガイド
Databricks Unity CatalogUnity Catalog ガイド
Iceberg REST CatalogREST Catalog ガイド
LakekeeperLakekeeper カタログ ガイド
Project NessieNessie Catalog ガイド
Microsoft OneLakeOneLake Catalog ガイド
カタログへの接続については、Getting Started ガイドを参照してください。

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オープンテーブルフォーマットへの書き戻し

ClickHouse はオープンテーブルフォーマットへのデータの書き戻しをサポートしており、これは次のようなシナリオで役立ちます。
  • リアルタイムから長期ストレージへ - データがリアルタイム分析レイヤーとして ClickHouse を通過し、ユーザーが結果を Iceberg やその他のフォーマットにオフロードして、耐久性が高くコスト効率に優れた長期ストレージに保存する必要がある場合。
  • Reverse ETL - ユーザーが materialized view やスケジュールクエリを使って ClickHouse 内で変換を実行し、その結果をオープンテーブルフォーマットに永続化して、データエコシステム内の他のツールで利用できるようにしたい場合。
データレイクへの書き込みについては、getting started guide を参照してください。

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次のステップ

試してみる準備はできましたか？Getting Started ガイドでは、オープンテーブルフォーマットに直接クエリし、カタログに接続し、高速分析のためにデータを MergeTree に読み込み、結果を書き戻すまでを、エンドツーエンドの単一ワークフローに沿って説明しています。
最終更新日 2026年6月10日