# Node.js Client
MyScale ist mit ClickHouse kompatibel, daher können Sie den offiziellen ClickHouse Node.js-Client (opens new window) verwenden, um von Ihren Node.js-Anwendungen aus auf MyScale zuzugreifen.
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren:
npm i @clickhouse/client
# Verbindung herstellen
Um zu erfahren, wie Sie eine Verbindung zum Cluster herstellen, lesen Sie bitte den Abschnitt Verbindungsdetails.
# Tabelle erstellen
Als nächstes erstellen wir eine Tabelle mit dem Namen myscale_categorical_search mit den Spalten id, data, date und label und einer Einschränkung, dass die Länge des Arrays vector 128 sein muss.
await client.exec({
query: `
CREATE TABLE default.myscale_categorical_search
(
id UInt32,
data Array(Float32),
CONSTRAINT check_length CHECK length(data) = 128,
date Date,
label Enum8('person' = 1, 'building' = 2, 'animal' = 3)
)
ORDER BY id
`,
});
resultSet = await client.query({ query: "SHOW TABLES" });
dataset = await resultSet.json();
dataset.data.forEach((item) => console.log(item));
Beispielhafter Ausführungsresultat des Codes:
{ name: 'myscale_categorical_search' }
# Daten importieren
Angenommen, wir haben ein Datenverzeichnis mit den unten gezeigten Werten:
const data = [
{
id: 0,
data: [0, 0, 0, 0.01, 0.08, 0.07, 0.03, 0.02, 0.05, 0, 0, 0.03, 0.05, 0.07, 0.11, 0.31, 0.13, 0, 0, 0, 0, 0.29, 1.06, 1.07, 0.13, 0, 0, 0, 0.01, 0.61, 0.7, 0.42, 0, 0, 0, 0, 0.01, 0.23, 0.28, 0.16, 0.63, 0.04, 0, 0, 0, 0.06, 0.83, 0.81, 1.17, 0.86, 0.25, 0.15, 0.17, 0.5, 0.84, 1.17, 0.31, 0.23, 0.18, 0.35, 0.97, 1.17, 0.49, 0.24, 0.68, 0.27, 0, 0, 0, 0.04, 0.29, 0.71, 0.81, 0.47, 0.13, 0.1, 0.32, 0.87, 1.17, 1.17, 0.45, 0.76, 0.4, 0.22, 0.6, 0.7, 0.41, 0.09, 0.07, 0.21, 0.29, 0.39, 0.53, 0.21, 0.04, 0.01, 0.55, 0.72, 0.03, 0, 0, 0, 0, 0.09, 0.65, 1.17, 0.73, 0.37, 0.28, 0.23, 0.17, 0.34, 0.11, 0.11, 0.27, 0.61, 0.64, 0.25, 0.04, 0, 0.42, 0.13, 0.01, 0.01, 0.01, 0.14, 0.1, 0.06],
date: "2030-09-26",
label: "person",
},
{
id: 1,
data: [0.65, 0.35, 0.08, 0, 0, 0, 0.01, 0.63, 0.48, 0.27, 0.31, 0.19, 0.16, 0.34, 0.96, 1.14, 0.03, 0.01, 0.08, 0.21, 0.27, 0.43, 0.57, 0.21, 0.11, 0.08, 0.37, 0.08, 0, 0, 0.01, 0.23, 1.01, 1.04, 0.11, 0, 0, 0, 0, 0.29, 0.83, 1.14, 1.14, 0.77, 0.23, 0.14, 0.18, 0.52, 0.28, 0.08, 0.46, 0.75, 0.39, 0.24, 0.59, 0.6, 0.02, 0, 0.18, 0.1, 0.2, 0.52, 0.52, 0.16, 0.12, 0.28, 0.04, 0, 0, 0.03, 0.05, 0.08, 1.02, 0.79, 0.58, 0.03, 0, 0, 0, 0.11, 1.14, 1.12, 0.78, 0.5, 0.17, 0.14, 0.45, 1.04, 0.19, 0.31, 0.53, 1.14, 0.73, 0.44, 0.34, 0.26, 0.03, 0.02, 0, 0, 0, 0.01, 0.08, 0.09, 0.34, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.01, 0.23, 0.3, 0.75, 0.87, 0.36, 0, 0, 0, 0.02, 0, 0.17, 0.66, 0.73, 0.03, 0, 0, 0],
date: "1996-06-22",
label: "building",
},
{
id: 2,
data: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.04, 0.01, 0.15, 0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.49, 0.27, 0, 0, 0, 0, 0.29, 1.13, 1.14, 0.09, 0, 0, 0, 0.03, 0.69, 0.71, 0.42, 0.14, 0, 0, 0, 0, 0.01, 0.56, 0.79, 0.63, 0.02, 0, 0, 0, 0.38, 1.18, 0.77, 1.18, 0.6, 0.08, 0.08, 0.18, 0.48, 0.59, 1.04, 0.27, 0.16, 0.07, 0.13, 0.8, 1.18, 0.34, 0.21, 1.18, 0.47, 0.04, 0, 0, 0.01, 0.32, 0.99, 0.61, 0.4, 0.31, 0.57, 0.46, 1.18, 1.18, 0.61, 0.8, 0.64, 0.16, 0.21, 0.2, 0.33, 0.23, 0.27, 0.06, 0.22, 0.16, 0.14, 0.51, 0.33, 0, 0, 0.76, 0.4, 0.08, 0, 0.02, 0.14, 0.42, 0.94, 0.19, 0.42, 0.57, 0.67, 0.23, 0.34, 0.22, 0.1, 0.09, 0.52, 0.15, 0.21, 0.05, 0.01, 0.03, 0.03, 0.01, 0.38, 0.12, 0.05, 0.18, 0.01, 0, 0],
date: "1975-10-07",
label: "animal",
},
{
id: 3,
data: [0.03, 0.09, 0.45, 0.22, 0.28, 0.11, 0.04, 0.03, 0.77, 0.1, 0.04, 0.01, 0.01, 0.04, 0.03, 0.11, 0.23, 0, 0, 0, 0.26, 0.49, 0.06, 0.07, 0.05, 0.03, 0.03, 0.01, 0.11, 0.5, 0.08, 0.09, 0.11, 0.07, 0.15, 0.21, 0.12, 0.17, 0.21, 0.25, 1.21, 0.12, 0.04, 0.07, 0.04, 0.07, 0.04, 0.41, 0.28, 0.02, 0, 0.01, 0.1, 0.42, 0.22, 0.2, 0.01, 0.01, 0.04, 0.09, 0.31, 0.79, 0.16, 0.03, 0.23, 0.04, 0.06, 0.26, 0.31, 1.21, 0.87, 0.4, 1.21, 0.82, 0.16, 0.12, 0.15, 0.41, 0.06, 0.1, 0.76, 0.48, 0.05, 0.03, 0.21, 0.42, 0.41, 0.5, 0.05, 0.17, 0.18, 0.64, 0.86, 0.54, 0.17, 0.06, 0.43, 0.62, 0.56, 0.84, 1.16, 1.08, 0.38, 0.26, 0.58, 0.63, 0.2, 0.87, 1.05, 0.37, 0.02, 0.02, 1.21, 1.21, 0.38, 0.25, 0.44, 0.33, 0.24, 0.46, 0.03, 0.16, 0.27, 0.74, 1.21, 0.55, 0.09, 0.04],
date: "2024-08-11",
label: "animal",
},
{
id: 4,
data: [0.06, 0.04, 0.03, 0.07, 0.8, 1.22, 0.62, 0.19, 0.02, 0, 0, 0, 0.32, 0.6, 0.1, 0.19, 0.04, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0.69, 0.66, 0, 0, 0, 0, 0.08, 0.58, 0.49, 0.05, 0.05, 0.31, 0.59, 0.67, 1.22, 0.37, 0.01, 0.02, 0.5, 0.01, 0, 0.16, 0.99, 0.48, 0.03, 0.27, 1.22, 0.38, 0.06, 0.07, 0.11, 0.31, 0.87, 1.22, 0.09, 0.08, 0.06, 0.23, 1.22, 1.22, 0.69, 0.21, 0, 0.11, 0.31, 0.55, 0.28, 0, 0, 0, 0.61, 0.04, 0, 0.37, 0.43, 0.02, 0, 0.15, 1.22, 1.22, 0.55, 0.32, 0.06, 0.01, 0, 0.12, 0.05, 0.22, 0.52, 1.22, 1.22, 0.09, 0.02, 0, 0.02, 0, 0, 0.05, 0.28, 0.2, 0.02, 0.02, 0.19, 0.03, 0, 0.02, 0.12, 0.12, 0.03, 0.16, 0.25, 0.18, 0.34, 0.35, 0.05, 0.04, 0.01, 0.13, 0.21, 0.02, 0.22, 0.51, 0.09, 0.2, 0.57, 0.59],
date: "1970-01-31",
label: "animal",
},
{
id: 5,
data: [0.06, 0.02, 0.19, 0.22, 0.22, 0.81, 0.31, 0.12, 0.72, 0.15, 0.12, 0.1, 0.03, 0.06, 0.01, 0.37, 0.3, 0.17, 0.04, 0.02, 0.09, 0.04, 0.02, 0.21, 0.01, 0, 0.01, 0.03, 0.11, 0.09, 0.05, 0.02, 0.07, 0.11, 0.17, 0.61, 1.27, 1.27, 0.28, 0.13, 0.49, 0.36, 0.26, 0.45, 0.28, 0.17, 0.04, 0.16, 1.11, 0.46, 0.11, 0.02, 0.07, 0.25, 0.4, 0.89, 0.02, 0, 0.08, 0.31, 0.63, 0.6, 0.28, 0.12, 0, 0.18, 0.82, 1.27, 0.5, 0.01, 0, 0, 0.94, 0.28, 0.11, 0.88, 0.15, 0, 0, 0.04, 1.27, 1.27, 0.34, 0.23, 0.25, 0.18, 0.18, 0.69, 0.06, 0.16, 0.26, 0.9, 1.27, 0.42, 0.12, 0.08, 0, 0.03, 0.46, 0.29, 0, 0, 0, 0, 0.22, 0.35, 0.15, 0.12, 0, 0, 0, 0, 0.46, 1.27, 0.83, 0.17, 0.01, 0, 0, 0, 0, 0.14, 0.67, 1.15, 0.45, 0, 0, 0],
date: "2025-04-02",
label: "building",
},
{
id: 6,
data: [0.19, 0.35, 0.05, 0.06, 0.4, 0.23, 0.18, 0.04, 0.21, 1.09, 1.2, 0.23, 0.05, 0.12, 0.24, 0.05, 0, 0.05, 0.87, 1.08, 0.47, 0.14, 0.32, 0.08, 0, 0, 0, 0.27, 0.36, 0.3, 0.43, 0, 0.29, 0.12, 0.1, 0.15, 0.06, 0.07, 0.17, 0.12, 0.34, 0.09, 0.14, 0.65, 0.2, 0.23, 0.28, 0.14, 1.2, 0.34, 0.14, 0.14, 0.09, 0.34, 1.2, 1.2, 0.07, 0.06, 0.07, 0.27, 0.56, 1.2, 1.2, 0.23, 0.09, 0.05, 0.04, 0.07, 0.02, 0.06, 0.46, 0.13, 0.29, 0.05, 0.05, 0.32, 0.12, 0.2, 0.99, 0.19, 1.2, 1.2, 1.07, 0.38, 0.13, 0.07, 0.24, 0.36, 0.06, 0.24, 1.2, 1.2, 0.55, 0.26, 0.04, 0.03, 0.05, 0.01, 0, 0, 0.01, 0.05, 0.19, 0.18, 0.02, 0.02, 0, 0.01, 0.18, 0.12, 0.3, 0.07, 0, 0.05, 0.33, 0.29, 0.66, 0.5, 0.26, 0.02, 0, 0, 0.49, 0.45, 0.12, 0.28, 0.1, 0],
date: "2007-06-29",
label: "animal",
},
{
id: 7,
data: [0.28, 0.28, 0.28, 0.27, 0.13, 0.05, 0.04, 0.12, 0.04, 0.08, 0.29, 1.18, 0.69, 0.19, 0.21, 0.07, 0.03, 0, 0, 0.14, 0.14, 0.1, 1.05, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0.11, 0.69, 0.76, 0.09, 0.05, 0.02, 0.18, 0.59, 0.17, 0.06, 0.01, 0.05, 0.42, 0.09, 0.16, 0.75, 0.31, 0.21, 0.17, 0.13, 1.18, 0.44, 0.18, 0.16, 0.17, 0.3, 0.78, 1.18, 0.04, 0.04, 0.08, 0.61, 1.18, 1.1, 0.54, 0.25, 0.1, 0.06, 0.21, 0.54, 0.05, 0.05, 0.06, 0.05, 0.38, 0.17, 0.11, 0.31, 0.06, 0.24, 0.64, 0.15, 1.15, 1.18, 1.17, 0.61, 0.13, 0.13, 0.22, 0.25, 0.02, 0.11, 0.66, 1.18, 0.87, 0.25, 0.1, 0.02, 0.1, 0.11, 0.03, 0.02, 0.09, 0.28, 0.04, 0.05, 0.21, 0.18, 0.35, 0.17, 0.06, 0.1, 0.04, 0.3, 0.2, 0.02, 0.13, 0.13, 0.07, 0.3, 0.71, 1.18, 0, 0, 0.03, 0.12, 0.5, 1.03, 0.44, 0.05],
date: "1970-09-10",
label: "building",
},
{
id: 8,
data: [0.41, 0.38, 0.21, 0.17, 0.42, 0.71, 0.6, 0.5, 0.11, 0.01, 0.02, 0.11, 1.09, 1.15, 0.08, 0.04, 0.27, 0.08, 0.05, 0.22, 0.11, 0.09, 0.08, 0.14, 0.2, 0.1, 0.04, 0.33, 0.12, 0.07, 0.04, 0.01, 0.18, 1.15, 0.95, 0.42, 0.17, 0.01, 0, 0, 0.19, 0.06, 0.46, 1.15, 0.91, 0.16, 0, 0.07, 0.66, 0.07, 0.04, 0.15, 0.12, 0.32, 0.91, 1.09, 0.12, 0.03, 0.01, 0.08, 0.21, 1.15, 0.96, 0.17, 0.01, 0.51, 0.78, 0.14, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.4, 0.62, 0.53, 0, 0, 0, 0.03, 1.15, 1.15, 0.4, 0.12, 0.06, 0.13, 0.25, 0.65, 0.07, 0.3, 0.51, 0.65, 1.1, 0.92, 0.25, 0.09, 0, 0.01, 0.13, 0, 0, 0, 0, 0, 0.04, 0.22, 0.11, 0.01, 0, 0, 0, 0, 0.13, 1.15, 0.48, 0.01, 0, 0, 0, 0, 0, 0.36, 1.02, 0.63, 0.11, 0, 0, 0],
date: "2007-10-26",
label: "person",
},
{
id: 9,
data: [0, 0, 0, 0, 0, 0.02, 0.06, 0.04, 0, 0, 0, 0, 0, 0.01, 0.44, 0.57, 0, 0, 0, 0, 0, 0.15, 1.25, 0.52, 0, 0, 0, 0, 0.06, 0.57, 0.44, 0.02, 0.23, 0.01, 0, 0, 0, 0.06, 0.2, 0.23, 1.25, 0.3, 0.05, 0.02, 0.01, 0.03, 0.73, 1.25, 0.16, 0.1, 0.11, 0.46, 0.61, 0.97, 1.25, 0.93, 0, 0, 0, 0.31, 1.11, 0.96, 0.21, 0, 0.2, 0.06, 0, 0, 0.09, 1.14, 0.63, 0.05, 1.25, 1.25, 0.83, 0.08, 0.02, 0.26, 0.05, 0.23, 0.14, 0.56, 1.25, 1.25, 0.37, 0.1, 0.07, 0.1, 0.11, 0.02, 0.17, 0.87, 0.42, 0.05, 0.08, 0.19, 0, 0, 0.07, 0.32, 0.56, 0.91, 0.08, 0, 0.01, 0.17, 0.17, 0.03, 0.14, 0.71, 0.15, 0.05, 0.07, 0.09, 0.35, 0.1, 0.02, 0.05, 0.24, 0.39, 0.14, 0.16, 0.04, 0.09, 0.22, 0.06, 0.13, 0.11],
date: "1971-02-02",
label: "building",
},
];
Wir können Daten mit client.insert einfügen:
// Abfrage, um die Anzahl der Zeilen in der Tabelle 'default.myscale_categorical_search' zu zählen.
const dbCountSql = "SELECT count(*) FROM default.myscale_categorical_search";
// Anzahl der Zeilen in der Tabelle 'default.myscale_categorical_search' vor dem Einfügen abrufen und ausgeben.
resultSet = await client.query({ query: dbCountSql });
dataset = await resultSet.json();
console.log("vor dem Einfügen:", dataset.data[0]);
// Daten in die Tabelle 'myscale_categorical_search' einfügen.
await client.insert({
table: "myscale_categorical_search",
values: data,
format: "JSONEachRow",
});
// Anzahl der Zeilen in der Tabelle 'default.myscale_categorical_search' nach dem Einfügen abrufen und ausgeben.
resultSet = await client.query({ query: dbCountSql });
dataset = await resultSet.json();
console.log("nach dem Einfügen:", dataset.data[0]);
Beispielhafter Ausführungsresultat des Codes:
vor dem Einfügen: { 'count()': '0' }
nach dem Einfügen: { 'count()': '10' }
# Vektorindex erstellen
MyScale führt den Befehl zum Erstellen des Index asynchron aus, das heißt, die Datenbank wird während der Indexerstellung nicht blockiert. Wenn die Tabelle jedoch sehr groß ist, kann das Erstellen des Index immer noch eine erhebliche Zeit in Anspruch nehmen. Daher ist es wichtig, in Ihrem Code zu überprüfen, ob der Index erfolgreich erstellt wurde.
Hier ist ein Beispielcode, der veranschaulicht, wie Sie überprüfen können, ob ein Index erstellt wurde:
await client.exec({
query: `
ALTER TABLE default.myscale_categorical_search
ADD VECTOR INDEX categorical_vector_idx data
TYPE MSTG
`,
});
// Die 'vector_indices'-Systemtabelle abfragen, um den Status der Indexerstellung zu überprüfen.
resultSet = await client.query({
query: `
SELECT status FROM system.vector_indices
WHERE table='myscale_categorical_search'
`,
});
dataset = await resultSet.json();
// Den Status der Indexerstellung ausgeben.
// Der Status ist 'Built', wenn der Index erfolgreich erstellt wurde.
console.log("Index-Build-Status:", dataset.data[0]);
# Vektor-Suche
In diesem Beispiel führen wir eine SQL-Abfrage aus, um die id, date, label und den Abstand zwischen den data und einem Beispiel-Vektordatum mithilfe der Funktion distance auszuwählen. Die Klausel LIMIT 10 gibt an, dass die Funktion die 10 nächsten Vektoren zurückgeben soll.
// Ein zufälliger Datensatz aus den Daten als Ziel auswählen
const targetRowData = data[0].data;
// Das Ergebnis der Abfrage abrufen
resultSet = await client.query({
query: `
SELECT id, date, label, distance(data, [${targetRowData}]) as dist
FROM default.myscale_categorical_search
ORDER BY dist
LIMIT 10
`,
});
dataset = await resultSet.json();
// Das Ergebnis ausgeben
console.log("aktuell ausgewählter Datensatz:");
console.log(data[0]);
console.log("Top 10 Kandidaten:");
console.log(dataset.data);
Beispielhafter Ausführungsresultat des Codes:
currently selected item:
{
id: 0,
data: [
0, 0, 0, 0.01, 0.08, 0.07, 0.03, 0.02, 0.05, 0, 0,
0.03, 0.05, 0.07, 0.11, 0.31, 0.13, 0, 0, 0, 0, 0.29,
1.06, 1.07, 0.13, 0, 0, 0, 0.01, 0.61, 0.7, 0.42, 0,
0, 0, 0, 0.01, 0.23, 0.28, 0.16, 0.63, 0.04, 0, 0,
0, 0.06, 0.83, 0.81, 1.17, 0.86, 0.25, 0.15, 0.17, 0.5, 0.84,
1.17, 0.31, 0.23, 0.18, 0.35, 0.97, 1.17, 0.49, 0.24, 0.68, 0.27,
0, 0, 0, 0.04, 0.29, 0.71, 0.81, 0.47, 0.13, 0.1, 0.32,
0.87, 1.17, 1.17, 0.45, 0.76, 0.4, 0.22, 0.6, 0.7, 0.41, 0.09,
0.07, 0.21, 0.29, 0.39, 0.53, 0.21, 0.04, 0.01, 0.55, 0.72, 0.03,
0,
... 28 more items
],
date: '2030-09-26',
label: 'person'
}
top 10 candidates:
[
{ id: 0, date: '2030-09-26', label: 'person', dist: 0 },
{ id: 2, date: '1975-10-07', label: 'animal', dist: 6.0087996 },
{ id: 7, date: '1970-09-10', label: 'building', dist: 17.4312 },
{ id: 9, date: '1971-02-02', label: 'building', dist: 18.327602 },
{ id: 6, date: '2007-06-29', label: 'animal', dist: 20.485401 },
{ id: 4, date: '1970-01-31', label: 'animal', dist: 20.8502 },
{ id: 3, date: '2024-08-11', label: 'animal', dist: 25.294102 },
{ id: 1, date: '1996-06-22', label: 'building', dist: 27.214201 },
{ id: 5, date: '2025-04-02', label: 'building', dist: 27.3434 },
{ id: 8, date: '2007-10-26', label: 'person', dist: 30.0682 }
]