chdb-sql — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл учит агента писать аналитический SQL по parquet, CSV, S3 и удалённым базам через chDB — это ClickHouse, встроенный в процесс Python, сервер поднимать не нужно.
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a claude-codeЧто делает chdb-sql
Скилл даёт агенту рабочий синтаксис chDB. Запрос идёт прямо к локальным файлам parquet, CSV и JSON, к URL, к путям S3 и к удалённым базам Postgres, MySQL, MongoDB, ClickHouse Cloud, Iceberg и Delta Lake. Источники можно смешивать в одном SELECT: табличные функции s3(), mysql(), postgresql(), iceberg(), deltaLake(), remoteSecure() соединяются между собой обычным join, поэтому заказы из файла рядом с таблицей из CRM — это один запрос, а не два скрипта и склейка в pandas.
Внутри лежит дерево выбора API. chdb.query() для разового запроса, Session для многошагового анализа с сохранением таблиц на диске, chdb.connect() когда нужен DB-API 2.0. Есть справочники по табличным функциям, SQL-функциям и сигнатурам вызовов, примеры с ожидаемым выводом и скрипт scripts/verify_install.py для проверки окружения. Подстановка значений идёт через params, а не склейкой строк.
Нужен Python 3.9+ и pip install chdb, в compatibility записаны только macOS и Linux. Цепочки методов в стиле pandas скилл не покрывает — для них есть отдельный chdb-datastore, администрирование сервера ClickHouse он тоже не трогает.
Какие задачи решает
- посчитать аналитику по parquet-файлу без запуска сервера
- соединить таблицу из MySQL с локальным CSV в одном запросе
- прогнать разовый SELECT по S3-бакету из Python-скрипта
- сохранить промежуточные таблицы между шагами в
Session - подставить дату в запрос через
paramsвместо склейки строк
Примеры запросов агенту
- Посчитай выручку по `orders.parquet` через chdb, без сервера.
- Соедини `users` из MySQL с локальным `events.csv` и сгруппируй по стране.
- Открой `Session` в `./analytics_db`, сложи туда parquet из S3 и посчитай недельную активность по `user_id`.
Как установить chdb-sql
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/chdb-sql/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/chdb-sql/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/chdb-sql/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/chdb-sql/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install ClickHouse/agent-skills chdb-sql2Вручную: положить файлы
.github/skills/chdb-sql/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/ClickHouse/agent-skills --path skills/chdb-sqlВручную: положить файлы
.devin/skills/chdb-sql/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора2
Весь набор →Похожие
Вопросы о chdb-sql
Как установить chdb-sql в Claude Code?
Одна команда: npx skills add ClickHouse/agent-skills --skill chdb-sql -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/chdb-sql/SKILL.md.
Что делает chdb-sql?
Учит агента писать SQL для chDB: аналитические запросы к локальным файлам, S3 и удалённым базам, включая join между разными источниками в одном SELECT.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Python 3.9+ и пакет chdb, ставится через pip install chdb. В compatibility указаны macOS и Linux.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: chdb-sql
description: >-
Use when the user wants to run SQL — especially analytical SQL — on
local files (parquet/csv/json), URLs, S3 paths, or remote databases
(Postgres, MySQL, MongoDB, ClickHouse Cloud, Iceberg, Delta Lake)
without setting up a server. Provides chDB — embedded ClickHouse SQL
in Python with 1000+ functions, Session for stateful multi-step
pipelines, parametrized queries, and cross-source joins via `s3()`,
`mysql()`, `postgresql()`, `iceberg()`, `deltaLake()`, `remoteSecure()`
table functions.
TRIGGER when: user wants SQL on parquet/csv/files or across remote
analytical sources; uses ClickHouse SQL features (window functions,
windowFunnel, geoToH3, JSON path ops, Session, parametrized queries);
imports `chdb` or calls `chdb.query()`.
SKIP this skill for pandas-style DataFrame method-chaining (use
chdb-datastore instead) or ClickHouse server administration.
license: Apache-2.0
compatibility: Requires Python 3.9+, macOS or Linux. pip install chdb.
metadata:
author: chdb-io
version: "4.1"
homepage: https://clickhouse.com/docs/chdb
---
# chdb SQL — ClickHouse in Your Python Process
Run ClickHouse SQL directly in Python — no server needed. Query local files, remote databases, and cloud storage with full ClickHouse SQL power.
```bash
pip install chdb
```
## Decision Tree: Pick the Right API
```
1. One-off query on files or databases → chdb.query()
2. Multi-step analysis with tables → Session
3. DB-API 2.0 connection → chdb.connect()
4. Pandas-style DataFrame operations → Use chdb-datastore skill instead
```
## chdb.query() — One Line, Any Data
```python
import chdb
chdb.query("SELECT * FROM file('data.parquet', Parquet) WHERE price > 100 LIMIT 10") # local files
chdb.query("SELECT * FROM mysql('db:3306', 'shop', 'orders', 'root', 'pass')") # databases
chdb.query("SELECT * FROM s3('s3://bucket/data.parquet', NOSIGN) LIMIT 10") # cloud storage
chdb.query("SELECT * FROM deltaLake('s3://bucket/delta/table', NOSIGN) LIMIT 10") # data lakes
# Cross-source join
chdb.query("""
SELECT u.name, o.amount FROM mysql('db:3306', 'crm', 'users', 'root', 'pass') AS u
JOIN file('orders.parquet', Parquet) AS o ON u.id = o.user_id ORDER BY o.amount DESC
""")
data = {"name": ["Alice", "Bob"], "score": [95, 87]}
chdb.query("SELECT * FROM Python(data) ORDER BY score DESC") # Python data
df = chdb.query("SELECT * FROM numbers(10)", "DataFrame") # output formats
chdb.query("SELECT toDate({d:String}) + number FROM numbers({n:UInt64})",
"DataFrame", params={"d": "2025-01-01", "n": 30}) # parametrized
```
Table functions → [table-functions.md](references/table-functions.md) | SQL functions → [sql-functions.md](references/sql-functions.md) | Full API → [api-reference.md](references/api-reference.md)
## Session — Stateful Analysis Pipelines
```python
from chdb import session as chs
sess = chs.Session("./analytics_db") # persistent; Session() for in-memory
sess.query("CREATE TABLE users ENGINE=MergeTree() ORDER BY id AS SELECT * FROM mysql('db:3306','crm','users','root','pass')")
sess.query("CREATE TABLE events ENGINE=MergeTree() ORDER BY (ts,user_id) AS SELECT * FROM s3('s3://logs/events/*.parquet',NOSIGN)")
sess.query("""
SELECT u.country, count() AS cnt, uniqExact(e.user_id) AS users
FROM events e JOIN users u ON e.user_id = u.id
WHERE e.ts >= today() - 7 GROUP BY u.country ORDER BY cnt DESC
""", "Pretty").show()
sess.close()
```
## Connection API (DB-API 2.0)
```python
from chdb import dbapi
conn = dbapi.connect()
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM file('data.parquet', Parquet) WHERE value > 100")
print(cur.fetchall())
cur.close()
conn.close()
```
## Troubleshooting
| Problem | Fix |
|---------|-----|
| `ImportError: No module named 'chdb'` | `pip install chdb` |
| `DB::Exception: FILE_NOT_FOUND` | Check file path; use absolute path or verify cwd |
| `DB::Exception: Unknown table function` | Check function name spelling (e.g., `deltaLake` not `deltalake`) |
| Connection refused to remote DB | Check host:port format; ensure remote DB allows connections |
| Environment check | Run `python scripts/verify_install.py` (from skill directory) |
## References
- [API Reference](references/api-reference.md) — query/Session/connect signatures
- [Table Functions](references/table-functions.md) — All ClickHouse table functions
- [SQL Functions](references/sql-functions.md) — Commonly used SQL functions
- [Examples](examples/examples.md) — 9 runnable examples with expected output
- [Official Docs](https://clickhouse.com/docs/chdb)
> Note: This skill teaches how to *use* chdb SQL.
> For pandas-style operations, use the `chdb-datastore` skill.
> For contributing to chdb source code, see CLAUDE.md in the project root.
© chdb-io · Apache-2.0 · ClickHouse/agent-skills