ClickHouse · locadex-agent · Dec 3, 2025
@@ -13,7 +13,6 @@ Supersetは[Docker Composeを使用したローカルへのSupersetインスト
 以下のコマンドは、GitHubリポジトリ`superset`のトップレベルディレクトリから実行してください。
 :::
 
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 ## ClickHouse Connect の公式ドライバー {#official-clickhouse-connect-driver}
 
 Superset のデプロイメントで ClickHouse Connect ドライバーを利用できるようにするには、ローカルの requirements ファイルに追加します。
@@ -22,7 +21,6 @@ Superset のデプロイメントで ClickHouse Connect ドライバーを利用
 echo "clickhouse-connect" >> ./docker/requirements-local.txt
 ```
 
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 ## Mapbox {#mapbox}
 
 これは任意です。Mapbox の API キーがなくても Superset で位置情報データをプロットできますが、キーを追加するよう促すメッセージが表示され、地図の背景画像は表示されません（データポイントのみが表示されます）。Mapbox には、必要に応じて利用できる無料プランがあります。
@@ -35,7 +33,6 @@ API キーを Superset で利用できるようにします:
 echo "MAPBOX_API_KEY=pk.SAMPLE-実際のキーに置き換えてください" >> docker/.env-non-dev
 ```
 
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 ## Superset バージョン 2.0.0 のデプロイ {#deploy-superset-version-200}
 
 リリース 2.0.0 をデプロイするには、次のコマンドを実行します:

@@ -32,7 +32,6 @@ DROP TABLE db1.table1;
 DROP DATABASE db1;
 ```
 
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 ## 管理者以外のユーザー {#non-admin-users}
 
 ユーザーには必要な権限のみを付与し、全員を管理者ユーザーにすべきではありません。本ドキュメントの以降では、シナリオ例と必要なロールについて説明します。
@@ -172,14 +171,12 @@ CREATE USER row_user IDENTIFIED BY 'password';
     ON db1.table1 FOR SELECT USING 1 TO clickhouse_admin, column1_users;
     ```
 
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     :::note
     テーブルにポリシーをアタッチすると、システムはそのポリシーを適用し、定義されたユーザーとロールのみがテーブルに対する操作を実行できます。その他のすべてのユーザーは、すべての操作が拒否されます。制限的な行ポリシーを他のユーザーに適用しないようにするには、他のユーザーとロールが通常のアクセスまたはその他のタイプのアクセスを持てるように、別のポリシーを定義する必要があります。
     :::
 
 </VerticalStepper>
 
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 ## 検証 {#verification}
 
 ### 列制限ユーザーを使用したロール権限のテスト {#testing-role-privileges-with-column-restricted-user}
@@ -293,8 +290,6 @@ CREATE USER row_user IDENTIFIED BY 'password';
 
 </VerticalStepper>
 
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 ## ユーザーとロールの変更 {#modifying-users-and-roles}
 
 ユーザーには、必要な権限の組み合わせを実現するために複数のロールを割り当てることができます。複数のロールを使用する場合、システムはそれらのロールを組み合わせて権限を決定し、その結果、ロールの権限は累積されます。
@@ -365,8 +360,6 @@ CREATE USER row_user IDENTIFIED BY 'password';
    ```
 </VerticalStepper>
 
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 ## トラブルシューティング {#troubleshooting}
 
 権限が重なり合ったり組み合わさったりして、予期しない結果を生む場合があります。そのようなときは、管理者アカウントを使用して次のコマンドを実行し、問題の原因を切り分けることができます。
@@ -429,7 +422,6 @@ Query id: 0d3b5846-95c7-4e62-9cdd-91d82b14b80b
 └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
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 ## ロール、ポリシー、ユーザーを管理するためのコマンド例 {#example-commands-to-manage-roles-policies-and-users}
 
 次のコマンドは以下の目的で使用できます:
@@ -474,7 +466,6 @@ DROP ROLE A_rows_users;
 DROP USER row_user;
 ```
 
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 ## まとめ {#summary}
 
 この記事では、SQL ユーザーおよびロール作成の基本を説明し、ユーザーおよびロールに対する権限を設定・変更する手順を示しました。各トピックの詳細については、ユーザーガイドおよびリファレンスドキュメントを参照してください。
@@ -46,7 +46,6 @@ ClickHouse はオープンソースであるため、ClickHouse の従業員だ
 
 {/*AUTOGENERATED_START*/ }
 
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 ## ベータ版設定 {#beta-settings}
 
 | 名前                                                                                                                                                                                                                    | デフォルト        |

@@ -8,15 +8,11 @@ keywords: ['ClickHouse Cloud', 'クラウドデータベース', 'マネージ
 doc_type: 'reference'
 ---
 
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 # ClickHouse Cloud {#clickhouse-cloud}
 
 ClickHouse Cloud は、人気の高いオープンソース OLAP データベースである ClickHouse の開発元によって提供されるクラウドサービスです。  
 [無料トライアルを開始](https://console.clickhouse.cloud/signUp)して ClickHouse Cloud を体験できます。
 
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 ## ClickHouse Cloud の利点 {#clickhouse-cloud-benefits}
 
 ClickHouse Cloud を利用する主な利点は次のとおりです。
@@ -28,8 +24,6 @@ ClickHouse Cloud を利用する主な利点は次のとおりです。
 - **総保有コスト (TCO)**: 価格対性能比に優れ、管理上のオーバーヘッドも最小限に抑えられます。
 - **幅広いエコシステム**: 既存のデータコネクタ、可視化ツール、SQL クライアントや各種言語クライアントをそのまま利用できます。
 
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 {/*
   ## OSS と ClickHouse Cloud の比較                           
 
@@ -51,7 +45,6 @@ ClickHouse Cloud を利用する主な利点は次のとおりです。
   | **マネージドサービス**        | クラウドマネージドサービスを利用することで、チームは ClickHouse のサイズ設定、セットアップ、保守といった運用上のオーバーヘッドを気にすることなく、ビジネス成果に集中し、市場投入までの時間を短縮できます。                                                                                               | ❌               | ✅                 |
   */ }
 
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 ## ClickHouse Cloud はどのバージョンの ClickHouse を使用していますか？ {#what-version-of-clickhouse-does-clickhouse-cloud-use}
 
 ClickHouse Cloud は、お使いのサービスを継続的に新しいバージョンへアップグレードします。コアとなるデータベースバージョンをオープンソースとして公開した後、クラウドのステージング環境で追加の検証を行い、通常は本番環境へのロールアウトまでに 6〜8 週間かかります。ロールアウトは、クラウドサービスプロバイダー、サービス種別、リージョンごとに段階的に行われます。

@@ -8,12 +8,8 @@ keywords: ['compression', 'secondary-indexes','column-oriented']
 doc_type: 'guide'
 ---
 
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 # ClickHouse の特長 {#distinctive-features-of-clickhouse}
 
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 ## 真のカラム指向データベース管理システム {#true-column-oriented-database-management-system}
 
 真のカラム指向 DBMS では、値と一緒に余分なデータは一切保存されません。これは、値の長さを示す「数値」を値の隣に保存しないようにするためには、固定長の値をサポートしている必要があることを意味します。例えば、10 億個の `UInt8` 型の値は、非圧縮で約 1 GB を消費するのが本来であり、そうでない場合は CPU 使用率に大きく影響します。データを非圧縮であっても（いかなる「余分な情報」も含めずに）コンパクトに保存することは不可欠です。というのも、伸長処理の速度（CPU 使用率）は主に非圧縮データの量に依存するからです。
@@ -22,38 +18,28 @@ doc_type: 'guide'
 
 最後に、ClickHouse は単一のデータベースではなく、データベース管理システムです。サーバーを再構成・再起動することなく、実行時にテーブルやデータベースを作成し、データをロードし、クエリを実行することができます。
 
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 ## データ圧縮 {#data-compression}
 
 一部のカラム指向 DBMS ではデータ圧縮を使用していないものもあります。しかし、データ圧縮は優れたパフォーマンスを達成するうえで重要な役割を果たします。
 
 ディスク容量と CPU 消費量のトレードオフが異なる効率的な汎用圧縮コーデックに加えて、ClickHouse は特定の種類のデータ向けの[専用コーデック](/sql-reference/statements/create/table.md#specialized-codecs)を提供しており、これにより ClickHouse は時系列データベースのような、よりニッチなデータベースと十分に競合し、さらにそれらを上回る性能を発揮できます。
 
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 ## データのディスク保存 {#disk-storage-of-data}
 
 データを主キーで物理的にソートした状態に保つことで、特定の値または値の範囲に基づくデータを、数十ミリ秒以内という低レイテンシで抽出することが可能になります。SAP HANA や Google PowerDrill のような一部のカラム指向 DBMS は、メモリ上でのみ動作します。このアプローチでは、リアルタイム分析に必要な以上のハードウェア予算の確保が必要になります。
 
 ClickHouse は通常のハードディスク上で動作するように設計されているため、1 GB あたりのデータ保存コストは低く抑えられますが、SSD や追加の RAM が利用可能な場合にはそれらも十分に活用します。
 
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 ## 複数コアでの並列処理 {#parallel-processing-on-multiple-cores}
 
 大規模なクエリは自然に並列実行され、現在のサーバーで利用可能な必要なリソースをすべて活用します。
 
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 ## 複数サーバーでの分散処理 {#distributed-processing-on-multiple-servers}
 
 上で挙げた列指向 DBMS のほとんどは、分散クエリ処理をサポートしていません。
 
 ClickHouse では、データは複数のシャードに分散して配置できます。各シャードは、フォールトトレランスのために使用されるレプリカのグループとすることができます。すべてのシャードが、ユーザーからは透過的に、クエリの並列実行に利用されます。
 
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 ## SQL サポート {#sql-support}
 
 ClickHouse は、ANSI SQL 標準と高い互換性を持つ SQL ベースの[宣言型クエリ言語](/sql-reference/)をサポートしています。
@@ -62,40 +48,28 @@ ClickHouse は、ANSI SQL 標準と高い互換性を持つ SQL ベースの[宣
 
 相関（依存）サブクエリは現時点ではサポートされていませんが、将来的にサポートされる可能性があります。
 
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 ## ベクトル計算エンジン {#vector-engine}
 
 データはカラムごとに保存されるだけでなく、ベクトル（カラムの一部）単位で処理することで、CPU を高効率に活用できます。
 
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 ## リアルタイムなデータ挿入 {#real-time-data-updates}
 
 ClickHouse は主キーを持つテーブルをサポートしています。主キーの範囲に対してクエリを高速に実行するために、データは MergeTree を用いて段階的にソートされます。これにより、テーブルには継続的にデータを追加できます。新しいデータを取り込む際にもロックは取得されません。
 
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 ## プライマリインデックス {#primary-index}
 
 データをプライマリキーで物理的にソートしておくことで、特定の値や値の範囲に基づいてデータを抽出する際に、数十ミリ秒かからない低レイテンシで処理できるようになります。
 
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 ## セカンダリインデックス {#secondary-indexes}
 
 他のデータベース管理システムとは異なり、ClickHouse のセカンダリインデックスは特定の行や行範囲を指すものではありません。代わりに、一部のデータパーツ内のすべての行がクエリのフィルタ条件に一致しないことを事前に判断し、それらを一切読み込まないようにします。このため、これらは[データスキップインデックス](../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md#table_engine-mergetree-data_skipping-indexes)と呼ばれます。
 
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 ## オンラインクエリに適した設計 {#suitable-for-online-queries}
 
 多くの OLAP データベース管理システムは、サブ秒レイテンシでのオンラインクエリ処理を目標としていません。他のシステムでは、レポート作成に数十秒、場合によっては数分かかることが許容されるケースもよくあります。さらに時間がかかることもあり、そのためにレポートをオフラインで準備しておく必要が生じます（事前に作成しておく、あるいは「後でもう一度アクセスしてください」と応答するなど）。
 
 ClickHouse における「低レイテンシ」とは、ユーザーインターフェイスのページが読み込まれているまさにその瞬間に、事前に回答を準備しようとすることなく、遅延なしでクエリを処理できること、つまり *オンライン* で処理できることを意味します。
 
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 ## 近似計算のサポート {#support-for-approximated-calculations}
 
 ClickHouse は、精度とパフォーマンスをトレードオフするためのさまざまな方法を提供します。
@@ -104,28 +78,20 @@ ClickHouse は、精度とパフォーマンスをトレードオフするため
 2.  データの一部（[SAMPLE](../sql-reference/statements/select/sample.md)）に基づいてクエリを実行し、近似的な結果を取得する。この場合、ディスクから読み出すデータ量は比例して少なくなります。
 3.  すべてのキーではなく、ランダムに選ばれた限られた数のキーに対して集約を実行する。データ内でのキー分布に関して特定の条件が満たされている場合、より少ないリソースで十分に正確な結果を得ることができます。
 
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 ## アダプティブ結合アルゴリズム {#adaptive-join-algorithm}
 
 ClickHouse は複数テーブルを [JOIN](../sql-reference/statements/select/join.md) する際、基本的にハッシュ結合を優先しつつ、大きなテーブルが複数存在する場合にはマージ結合へフォールバックする形で、結合方法を適応的に選択します。
 
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 ## データレプリケーションとデータ整合性のサポート {#data-replication-and-data-integrity-support}
 
 ClickHouse は非同期マルチマスター型レプリケーションを使用します。利用可能な任意のレプリカに書き込まれた後、残りのすべてのレプリカはバックグラウンドでそのコピーを取得します。システムは、異なるレプリカ間でデータを同一に保ちます。ほとんどの障害からの復旧は自動的に行われ、複雑なケースでは半自動的に行われます。
 
 詳細については、[Data replication](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) セクションを参照してください。
 
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 ## ロールベースのアクセス制御 {#role-based-access-control}
 
 ClickHouse は SQL クエリを使用したユーザーアカウント管理機能を備えており、ANSI SQL 標準や一般的なリレーショナルデータベース管理システムで利用されているものと同様の [ロールベースアクセス制御の設定](/guides/sre/user-management/index.md) を行うことができます。
 
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 ## 欠点とみなされ得る機能 {#clickhouse-features-that-can-be-considered-disadvantages}
 
 1.  完全なトランザクション機能がない。

@@ -43,7 +43,6 @@ ClickHouse における非同期 INSERT は、クライアント側でバッチ
 
 実際には、重複排除が有効で同一の INSERT がリトライされた場合（タイムアウトやネットワーク切断などが原因）、ClickHouse は重複を安全に無視できます。これにより冪等性が維持され、データの二重書き込みを回避できます。ただし、INSERT の検証やスキーマのパースはバッファフラッシュ時にのみ行われるため、型不一致のようなエラーはそのタイミングで初めて表面化する点には注意が必要です。
 
-
 ### 非同期インサートの有効化 {#enabling-asynchronous-inserts}
 
 非同期インサートは、特定のユーザー単位、またはクエリ単位で有効化できます。
Original file line number	Diff line number	Diff line change
Expand Up		@@ -46,7 +46,6 @@ ClickHouse はオープンソースであるため、ClickHouse の従業員だ

		{/AUTOGENERATED_START/ }


		## ベータ版設定 {#beta-settings}

		\| 名前 \| デフォルト \|
Expand Down
Original file line number	Diff line number	Diff line change
Expand Up		@@ -43,7 +43,6 @@ ClickHouse における非同期 INSERT は、クライアント側でバッチ

		実際には、重複排除が有効で同一の INSERT がリトライされた場合（タイムアウトやネットワーク切断などが原因）、ClickHouse は重複を安全に無視できます。これにより冪等性が維持され、データの二重書き込みを回避できます。ただし、INSERT の検証やスキーマのパースはバッファフラッシュ時にのみ行われるため、型不一致のようなエラーはそのタイミングで初めて表面化する点には注意が必要です。


		### 非同期インサートの有効化 {#enabling-asynchronous-inserts}

		非同期インサートは、特定のユーザー単位、またはクエリ単位で有効化できます。
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