> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-home-button.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Вставка и выгрузка SQL-данных в ClickHouse

> Страница о том, как передавать данные между другими базами данных и ClickHouse с помощью SQL-дампов.

ClickHouse можно легко интегрировать в инфраструктуру OLTP-баз данных разными способами. Один из них — передача данных между другими базами данных и ClickHouse с помощью SQL-дампов.

<div id="creating-sql-dumps">
  ## Создание SQL-дампов
</div>

Данные можно экспортировать в формате SQL с помощью [SQLInsert](/ru/reference/formats/SQLInsert). ClickHouse запишет данные в виде `INSERT INTO <table name> VALUES(...` и будет использовать параметр [`output_format_sql_insert_table_name`](/ru/reference/settings/formats#output_format_sql_insert_table_name) в качестве имени таблицы:

```sql theme={null}
SET output_format_sql_insert_table_name = 'some_table';
SELECT * FROM some_data
INTO OUTFILE 'dump.sql'
FORMAT SQLInsert
```

Имена столбцов можно не указывать, отключив параметр [`output_format_sql_insert_include_column_names`](/ru/reference/settings/formats#output_format_sql_insert_include_column_names):

```sql theme={null}
SET output_format_sql_insert_include_column_names = 0
```

Теперь мы можем импортировать файл [dump.sql](/ru/assets/dump.sql) в другую OLTP-базу данных:

```bash theme={null}
mysql some_db < dump.sql
```

Мы предполагаем, что таблица `some_table` существует в базе данных MySQL `some_db`.

В некоторых СУБД могут быть ограничения на количество значений, которые можно обработать в рамках одного батча. По умолчанию ClickHouse создает батчи по 65k значений, но это можно изменить с помощью опции [`output_format_sql_insert_max_batch_size`](/ru/reference/settings/formats#output_format_sql_insert_max_batch_size):

```sql theme={null}
SET output_format_sql_insert_max_batch_size = 1000;
```

<div id="exporting-a-set-of-values">
  ### Экспорт набора значений
</div>

В ClickHouse есть формат [Values](/ru/reference/formats/Values), похожий на SQLInsert, но без части `INSERT INTO table VALUES`; он возвращает только набор значений:

```sql theme={null}
SELECT * FROM some_data LIMIT 3 FORMAT Values
```

```response theme={null}
('Bangor_City_Forest','2015-07-01',34),('Alireza_Afzal','2017-02-01',24),('Akhaura-Laksam-Chittagong_Line','2015-09-01',30)
```

<div id="inserting-data-from-sql-dumps">
  ## Вставка данных из SQL-дампов
</div>

Для чтения SQL-дампов используется [MySQLDump](/ru/reference/formats/MySQLDump):

```sql theme={null}
SELECT *
FROM file('dump.sql', MySQLDump)
LIMIT 5
```

```response theme={null}
┌─path───────────────────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ Bangor_City_Forest             │ 2015-07-01 │   34 │
│ Alireza_Afzal                  │ 2017-02-01 │   24 │
│ Akhaura-Laksam-Chittagong_Line │ 2015-09-01 │   30 │
│ 1973_National_500              │ 2017-10-01 │   80 │
│ Attachment                     │ 2017-09-01 │ 1356 │
└────────────────────────────────┴────────────┴──────┘
```

По умолчанию ClickHouse пропускает неизвестные столбцы (это управляется параметром [input\_format\_skip\_unknown\_fields](/ru/reference/settings/formats#input_format_skip_unknown_fields)) и обрабатывает данные для первой таблицы, найденной в дампе (если в один файл выгружено несколько таблиц). DDL-операторы будут пропущены. Чтобы загрузить данные из дампа MySQL в таблицу (файл [mysql.sql](/ru/assets/mysql.sql)):

```sql theme={null}
INSERT INTO some_data
FROM INFILE 'mysql.sql' FORMAT MySQLDump
```

Можно также автоматически создать таблицу из файла дампа MySQL:

```sql theme={null}
CREATE TABLE table_from_mysql
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple() AS
SELECT *
FROM file('mysql.sql', MySQLDump)
```

Здесь мы создали таблицу `table_from_mysql` на основе структуры, которую ClickHouse автоматически определил. ClickHouse либо определяет типы по данным, либо использует DDL, если он доступен:

```sql theme={null}
DESCRIBE TABLE table_from_mysql;
```

```response theme={null}
┌─name──┬─type─────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ path  │ Nullable(String) │              │                    │         │                  │                │
│ month │ Nullable(Date32) │              │                    │         │                  │                │
│ hits  │ Nullable(UInt32) │              │                    │         │                  │                │
└───────┴──────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
```

<div id="other-formats">
  ## Другие форматы
</div>

ClickHouse поддерживает множество форматов — как текстовых, так и двоичных, — для разных сценариев использования и платформ. Подробнее о форматах и способах работы с ними читайте в следующих статьях:

* [Форматы CSV и TSV](/ru/guides/clickhouse/data-formats/csv-tsv)
* [Parquet](/ru/guides/clickhouse/data-formats/parquet)
* [JSON-форматы](/ru/guides/clickhouse/data-formats/json/intro)
* [Regex и шаблоны](/ru/guides/clickhouse/data-formats/templates-regex)
* [Нативные и двоичные форматы](/ru/guides/clickhouse/data-formats/binary)
* **SQL-форматы**

Также обратите внимание на [clickhouse-local](https://clickhouse.com/blog/extracting-converting-querying-local-files-with-sql-clickhouse-local) — портативный полнофункциональный инструмент для работы с локальными и удалёнными файлами без сервера ClickHouse.