DataStore クエリ構築

DataStore で fluent な method chaining を使って SQL スタイルのクエリを構築

DataStore は、最適化された SQL クエリにコンパイルされる SQL スタイルのクエリ構築メソッドを提供します。すべての操作は、結果が必要になるまで遅延実行されます。

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クエリメソッドの概要

メソッド	対応するSQL	説明
select(*cols)	SELECT cols	カラムを選択
filter(cond)	WHERE cond	行をフィルタリング
where(cond)	WHERE cond	filter の別名
sort(*cols)	ORDER BY cols	行をソート
orderby(*cols)	ORDER BY cols	sort の別名
limit(n)	LIMIT n	行数を制限
offset(n)	OFFSET n	行をスキップ
distinct()	DISTINCT	重複を除去
groupby(*cols)	GROUP BY cols	行をグループ化
having(cond)	HAVING cond	グループをフィルタリング
join(right, ...)	JOIN	DataStore 同士を結合
union(other)	UNION	結果を統合

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選択範囲

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select

DataStore から特定のカラムを選択します。

select(*fields: Union[str, Expression]) -> DataStore

例:

from chdb.datastore import DataStore
from pathlib import Path
Path("employees.csv").write_text("""\
name,age,city,salary,department,dept_id,status,email,manager_id,bonus
Alice,28,NYC,75000,Engineering,1,active,[e-mail],3,5000
Bob,35,LA,85000,Engineering,1,active,[e-mail],3,
Charlie,52,NYC,95000,Product,2,active,[e-mail],,10000
Diana,32,SF,70000,Design,3,active,[e-mail],3,3000
Eve,23,LA,48000,Product,2,inactive,[e-mail],2,
""")

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

# カラム名で選択
result = ds.select('name', 'age', 'salary')

# 全カラムを選択
result = ds.select('*')

# 式を使って選択
result = ds.select(
    'name',
    (ds['salary'] * 12).as_('annual_salary'),
    ds['age'].as_('employee_age')
)

# pandas スタイルの等価表現
result = ds[['name', 'age', 'salary']]

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フィルタリング

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filter / where

条件に基づいて行を絞り込みます。どちらのメソッドも同等です。

filter(condition) -> DataStore
where(condition) -> DataStore  # 別名

例:

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

# 単一条件
result = ds.filter(ds['age'] > 30)
result = ds.where(ds['salary'] >= 50000)

# 複数条件 (AND)
result = ds.filter((ds['age'] > 30) & (ds['department'] == 'Engineering'))

# 複数条件 (OR)
result = ds.filter((ds['city'] == 'NYC') | (ds['city'] == 'LA'))

# NOT条件
result = ds.filter(~(ds['status'] == 'inactive'))

# 文字列条件
result = ds.filter(ds['name'].str.contains('John'))
result = ds.filter(ds['email'].str.endswith('@company.com'))

# NULLチェック
result = ds.filter(ds['manager_id'].notnull())
result = ds.filter(ds['bonus'].isnull())

# IN条件
result = ds.filter(ds['department'].isin(['Engineering', 'Product', 'Design']))

# BETWEEN条件
result = ds.filter(ds['salary'].between(50000, 100000))

# フィルタリングの連結 (AND)
result = (ds
    .filter(ds['age'] > 25)
    .filter(ds['salary'] > 50000)
    .filter(ds['city'] == 'NYC')
)

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Pandas スタイルのフィルタリング

# ブールインデックス（フィルタリングに相当）
result = ds[ds['age'] > 30]
result = ds[(ds['age'] > 30) & (ds['salary'] > 50000)]

# クエリメソッド
result = ds.query('age > 30 and salary > 50000')

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ソート

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sort / orderby

1 つ以上のカラムを基準に行をソートします。

sort(*fields, ascending=True) -> DataStore
orderby(*fields, ascending=True) -> DataStore  # 別名

例:

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

# 単一カラムの昇順
result = ds.sort('name')

# 単一カラムの降順
result = ds.sort('salary', ascending=False)

# 複数カラム
result = ds.sort('department', 'salary')

# 混合順序（ascendingパラメータにリストを使用）
result = ds.sort('department', 'salary', ascending=[True, False])

# Pandasスタイル
result = ds.sort_values('salary', ascending=False)
result = ds.sort_values(['department', 'salary'], ascending=[True, False])

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件数制限とページネーション

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limit

返される行数を制限します。

limit(n: int) -> DataStore

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offset

先頭の n 行をスキップします。

offset(n: int) -> DataStore

例:

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

# 最初の10行
result = ds.limit(10)

# 最初の100行をスキップして次の50行を取得
result = ds.offset(100).limit(50)

# Pandasスタイル
result = ds.head(10)
result = ds.tail(10)
result = ds.iloc[100:150]

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DISTINCT

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distinct

重複した行を削除します。

distinct(subset=None, keep='first') -> DataStore

例:

from pathlib import Path
Path("events.csv").write_text("""\
user_id,event_type,timestamp
1,click,2024-01-15 10:30:00
2,view,2024-01-15 11:00:00
1,purchase,2024-01-15 11:30:00
3,click,2024-01-16 09:00:00
2,click,2024-01-16 10:00:00
""")

ds = DataStore.from_file("events.csv")

# 重複する行をすべて削除する
result = ds.distinct()

# 特定のカラムに基づいて重複を削除する
result = ds.distinct(subset=['user_id', 'event_type'])

# Pandas スタイル
result = ds.drop_duplicates()
result = ds.drop_duplicates(subset=['user_id'])

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グループ化

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groupby

1 つ以上のカラムで行をグループ化します。LazyGroupBy オブジェクトを返します。

groupby(*fields, sort=True, as_index=True, dropna=True) -> LazyGroupBy

例:

from pathlib import Path
Path("sales.csv").write_text("""\
region,product,category,amount,quantity,price,date,order_id
East,Widget,Electronics,5200,10,120,2024-01-15,1001
West,Gadget,Electronics,800,5,160,2024-02-20,1002
East,Gizmo,Home,6500,3,100,2024-03-10,1003
North,Widget,Electronics,4500,6,150,2024-06-18,1004
West,Gadget,Electronics,2000,8,250,2024-09-14,1005
""")

ds = DataStore.from_file("sales.csv")

# 単一カラムでグループ化
by_region = ds.groupby('region')

# 複数カラムでグループ化
by_region_product = ds.groupby('region', 'product')

# groupby後の集計
result = ds.groupby('region')['amount'].sum()
result = ds.groupby('region').agg({'amount': 'sum', 'quantity': 'mean'})

# 複数の集計
result = ds.groupby('category').agg({
    'price': ['min', 'max', 'mean'],
    'quantity': 'sum'
})

# 名前付き集計
result = ds.groupby('region').agg(
    total_amount=('amount', 'sum'),
    avg_quantity=('quantity', 'mean'),
    order_count=('order_id', 'count')
)

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having

集計後にグループを絞り込みます。

having(condition: Union[Condition, str]) -> DataStore

例:

# total > 10000 のグループをフィルタリング
result = (ds
    .groupby('region')
    .agg({'amount': 'sum'})
    .having(ds['sum'] > 10000)
)

# SQLスタイルのhavingを使用
result = (ds
    .select('region', 'SUM(amount) as total')
    .groupby('region')
    .having('total > 10000')
)

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結合

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join

2つの DataStore を結合します。

join(right, on=None, how='inner', left_on=None, right_on=None) -> DataStore

パラメータ:

Parameter	Type	Default	Description
right	DataStore	required	結合対象の右側の DataStore
on	str/list	None	結合に使用するカラム
how	str	'inner'	結合の種類: ‘inner’, ‘left’, ‘right’, ‘outer’
left_on	str/list	None	左側で結合に使用するカラム
right_on	str/list	None	右側で結合に使用するカラム

例:

from pathlib import Path
Path("departments.csv").write_text("""\
dept_id,department_name
1,Engineering
2,Product
3,Design
""")

employees = DataStore.from_file("employees.csv")
departments = DataStore.from_file("departments.csv")

# 単一カラムでの内部結合
result = employees.join(departments, on='dept_id')

# 左結合
result = employees.join(departments, on='dept_id', how='left')

# 異なるカラム名での結合
result = employees.join(
    departments,
    left_on='department_id',
    right_on='id',
    how='inner'
)

# Pandas スタイルのマージ
from chdb import datastore as pd
result = pd.merge(employees, departments, on='dept_id')
result = pd.merge(employees, departments, left_on='department_id', right_on='id')

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union

2つのDataStoreの結果を結合します。

union(other, all=False) -> DataStore

例:

from pathlib import Path
Path("sales_2023.csv").write_text("""\
region,product,amount,date
East,Widget,1200,2023-06-15
West,Gadget,800,2023-09-20
North,Gizmo,600,2023-11-10
""")
Path("sales_2024.csv").write_text("""\
region,product,amount,date
East,Widget,1500,2024-03-10
North,Gizmo,900,2024-07-22
West,Gadget,1100,2024-05-05
""")

ds1 = DataStore.from_file("sales_2023.csv")
ds2 = DataStore.from_file("sales_2024.csv")

# UNION（重複を削除）
result = ds1.union(ds2)

# UNION ALL（重複を保持）
result = ds1.union(ds2, all=True)

# Pandas スタイル
from chdb import datastore as pd
result = pd.concat([ds1, ds2])

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条件式

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when

CASE WHEN 式を作成します。

when(condition, value) -> CaseWhenBuilder

例:

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

# シンプルなcase-when
result = ds.select(
    'name',
    ds.when(ds['salary'] > 100000, 'High')
      .when(ds['salary'] > 50000, 'Medium')
      .otherwise('Low')
      .as_('salary_tier')
)

# カラムへの代入
ds['salary_tier'] = (
    ds.when(ds['salary'] > 100000, 'High')
      .when(ds['salary'] > 50000, 'Medium')
      .otherwise('Low')
)

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Raw SQL

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run_sql / sql

Raw SQLクエリを実行します。

run_sql(query: str) -> DataStore
sql(query: str) -> DataStore  # 別名

例:

from chdb.datastore import DataStore

# Raw SQLを実行する
result = DataStore().sql("""
    SELECT 
        department,
        COUNT(*) as count,
        AVG(salary) as avg_salary
    FROM file('employees.csv', 'CSVWithNames')
    WHERE status = 'active'
    GROUP BY department
    HAVING count > 5
    ORDER BY avg_salary DESC
    LIMIT 10
""")

# 既存のDataStoreに対してSQLを実行する
ds = DataStore.from_file("employees.csv")
result = ds.sql("SELECT * FROM __table__ WHERE age > 30")

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to_sql

実行せずに、生成された SQL を表示します。

to_sql(**kwargs) -> str

例:

ds = DataStore.from_file("employees.csv")

query = (ds
    .filter(ds['age'] > 30)
    .groupby('department')
    .agg({'salary': 'mean'})
    .sort('mean', ascending=False)
)

print(query.to_sql())
# 出力:
# SELECT department, AVG(salary) AS mean
# FROM file('employees.csv', 'CSVWithNames')
# WHERE age > 30
# GROUP BY department
# ORDER BY mean DESC

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メソッドチェイニング

すべてのクエリメソッドで、メソッドチェイニングを利用できます:

from chdb.datastore import DataStore

ds = DataStore.from_file("sales.csv")

result = (ds
    .select('region', 'product', 'amount', 'date')
    .filter(ds['date'] >= '2024-01-01')
    .filter(ds['amount'] > 100)
    .groupby('region', 'product')
    .agg({
        'amount': ['sum', 'mean'],
        'date': 'count'
    })
    .having(ds['sum'] > 10000)
    .sort('sum', ascending=False)
    .limit(20)
)

# SQLを表示
print(result.to_sql())

# 実行
df = result.to_df()

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別名

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as_

カラムまたはサブクエリに別名を付けます。

as_(alias: str) -> DataStore

例:

# カラムの別名
result = ds.select(
    ds['name'].as_('employee_name'),
    (ds['salary'] * 12).as_('annual_salary')
)

# サブクエリの別名
subquery = ds.filter(ds['age'] > 30).as_('senior_employees')