+
+Herramientas de un solo uso y datos utilizados para migrar la documentación de ClickHouse de Docusaurus
+a Mintlify. **Toda esta carpeta puede eliminarse una vez completada la migración** — nada del sitio en producción depende de ella durante la ejecución.
+
+
+ ## Contenido
+
+
+* `slug-map.csv` — correspondencia de cada slug de Docusaurus → archivo/URL de Mintlify, con
+ hash de origen y migrado para detectar desactualizaciones.
+* `slug-aliases.csv` — alias revisados manualmente para slugs que no pudieron
+ resolverse automáticamente.
+* `migrate.py` — script principal de migración. Lee `slug-map.csv`, aplica
+ las transformaciones necesarias para Mintlify y escribe el resultado.
+* `generate-slug-map.py` — regenera `slug-map.csv` a partir de Docusaurus upstream
+ * la estructura actual de este repositorio.
+* `apply-slug-aliases.py` — reescribe los marcadores ``
+ usando `slug-aliases.csv`.
+* `suggest-slug-aliases.py` — propone posibles alias para slugs no resueltos.
+* `match_slugless.py` — encuentra páginas de Mintlify sin un slug upstream coincidente.
+* `verify_mapping.py` — verifica el mapa de slugs para detectar duplicados o desajustes.
+* `find_dup_imports.py` — detecta conflictos de importación de MDX causados por Mintlify
+ al mover las importaciones de fragmentos al paquete padre.
+
+Consulta `.claude/skills/migrate-docusaurus-to-mintlify/SKILL.md` para ver el
+flujo de trabajo de migración.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/_site/customizations/README.mdx b/es/_site/customizations/README.mdx
new file mode 100644
index 000000000..b40d5dbc2
--- /dev/null
+++ b/es/_site/customizations/README.mdx
@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: README
+---
+
+
+ # Personalizaciones
+
+
+Scripts personalizados que modifican el aspecto y el comportamiento del sitio de Mintlify.
+Se cargan mediante el array `scripts` en `docs.json` y se ejecutan en cada página.
+
+Consulta la documentación de Mintlify sobre [scripts personalizados](https://www.mintlify.com/docs/customize/custom-scripts) para más información.
+
+
+ ## Scripts
+
+
+* `ask-ai-button.js` — ajusta el estilo y el comportamiento del botón Ask-AI.
+* `cookie-banner.js` — inserta y gestiona el banner de consentimiento de cookies.
+* `custom-footer.js` — renderiza el pie de página personalizado del sitio (`#ch-custom-footer`).
+* `inkeep-init.js` — reemplaza la búsqueda nativa de Mintlify (⌘K / barra de búsqueda de la barra de navegación) por el modal de búsqueda de Inkeep. Solo para búsquedas; el chat con IA sigue en Kapa.
+* `kapa-init.js` — inicializa el widget RAG de Kapa.ai.
+* `navbar-cta.js` — añade el CTA "Comenzar" a la barra de navegación.
+* `clickhouse-sql-lexer-wasm.js` — expone el lexer SQL de ClickHouse (`src/Parsers/Lexer.cpp` compilado a WebAssembly) como una variable global en base64. Instantánea de ClickHouse `programs/server/play.html`; vuelve a extraerlo si cambian el lexer upstream o la lista de palabras clave.
+* `clickhouse-sql-highlight.js` — vuelve a resaltar los bloques de código `language="sql"` usando el lexer WASM (colores nativos de ClickHouse, a juego con play.html / clickhouse-client) en lugar de Shiki. Debe cargarse después de `clickhouse-sql-lexer-wasm.js`. Los demás lenguajes se dejan tal como los renderizó Shiki.
+* `quickstart-back-link.js` — en las páginas de guía de inicio rápido, reubica la insignia autogenerada "Todas las guías de inicio rápido" desde la parte superior del cuerpo hasta el encabezado, encima del título (posición de las migas de pan).
+
+Para añadir un script nuevo, agrega una entrada
+`{ "src": "/_site/customizations/.js" }`
+al array `scripts` de nivel superior en `docs.json`.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/_specs/cloud-openapi.json b/es/_specs/cloud-openapi.json
new file mode 100644
index 000000000..b84b1e71d
--- /dev/null
+++ b/es/_specs/cloud-openapi.json
@@ -0,0 +1,8933 @@
+{
+ "components": {
+ "schemas": {
+ "Activity": {
+ "properties": {
+ "actorDetails": {
+ "description": "Información adicional sobre el actor.",
+ "type": "string"
+ },
+ "actorId": {
+ "description": "ID único del actor.",
+ "type": "string"
+ },
+ "actorIpAddress": {
+ "description": "Dirección IP del actor. Se define para los tipos de actor 'user' y 'api'.",
+ "type": "string"
+ },
+ "actorType": {
+ "description": "Tipo de actor: 'user', 'support', 'system', 'api'.",
+ "enum": [
+ "user",
+ "support",
+ "system",
+ "api"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "createdAt": {
+ "description": "Timestamp de la actividad. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único de la actividad.",
+ "type": "string"
+ },
+ "organizationId": {
+ "description": "Alcance de la actividad: Organization ID con el que se relaciona esta actividad.",
+ "type": "string"
+ },
+ "serviceId": {
+ "description": "Alcance de la actividad: ID del servicio al que está asociada esta actividad.",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de la actividad.",
+ "enum": [
+ "create_organization",
+ "organization_update_name",
+ "transfer_service_in",
+ "transfer_service_out",
+ "save_payment_method",
+ "marketplace_subscription",
+ "migrate_marketplace_billing_details_in",
+ "migrate_marketplace_billing_details_out",
+ "organization_update_tier",
+ "organization_invite_create",
+ "organization_invite_delete",
+ "organization_member_join",
+ "organization_member_add",
+ "organization_member_leave",
+ "organization_member_delete",
+ "organization_member_update_role",
+ "organization_member_update_mfa_method",
+ "user_login",
+ "user_login_failed",
+ "user_logout",
+ "key_create",
+ "key_delete",
+ "openapi_key_update",
+ "service_create",
+ "service_start",
+ "service_stop",
+ "service_awaken",
+ "service_partially_running",
+ "service_delete",
+ "service_update_name",
+ "service_update_ip_access_list",
+ "service_update_autoscaling_memory",
+ "service_update_autoscaling_idling",
+ "service_update_password",
+ "service_update_autoscaling_replicas",
+ "service_update_max_allowable_replicas",
+ "service_update_backup_configuration",
+ "service_restore_backup",
+ "service_update_release_channel",
+ "service_update_gpt_usage_consent",
+ "service_update_private_endpoints",
+ "service_import_to_organization",
+ "service_export_from_organization",
+ "service_maintenance_start",
+ "service_maintenance_end",
+ "service_update_core_dump",
+ "backup_delete"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "userAgent": {
+ "description": "User agent del actor",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ApiKey": {
+ "properties": {
+ "createdAt": {
+ "description": "Marca temporal en la que se creó la clave. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "expireAt": {
+ "description": "Marca temporal en la que expira la clave. Si no está presente, es `null` o está vacía, la clave nunca expira. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único de la API key.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder a la API con esta clave",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "keySuffix": {
+ "description": "Últimos 4 caracteres de la clave.",
+ "type": "string"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la clave",
+ "type": "string"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "Lista de roles asignados a la clave. Contiene al menos 1 elemento.",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer",
+ "query_endpoints"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado de la clave: 'enabled', 'disabled'.",
+ "enum": [
+ "enabled",
+ "disabled"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "usedAt": {
+ "description": "Marca temporal de la última vez que se usó la clave. Si no está presente, la clave nunca se ha usado. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ApiKeyHashData": {
+ "properties": {
+ "keyIdHash": {
+ "description": "Hash del ID de la clave. ",
+ "type": "string"
+ },
+ "keyIdSuffix": {
+ "description": "Últimos 4 dígitos del ID de la clave. Algoritmo: echo -n \"yourpassword\" | sha256sum | tr -d '-' | xxd -r -p | base64",
+ "type": "string"
+ },
+ "keySecretHash": {
+ "description": "Hash del secreto de la clave. Algoritmo: echo -n \"yourpassword\" | sha256sum | tr -d '-' | xxd -r -p | base64",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ApiKeyPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "expireAt": {
+ "description": "Marca de tiempo en la que expira la clave. Si es `null` o está vacía, la clave nunca expira. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder a la API con esta clave",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la clave",
+ "type": "string"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "Lista de roles asignados a la clave. Contiene al menos 1 elemento.",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer",
+ "query_endpoints"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado de la clave: 'enabled', 'disabled'.",
+ "enum": [
+ "enabled",
+ "disabled"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ApiKeyPostRequest": {
+ "properties": {
+ "expireAt": {
+ "description": "Marca de tiempo en la que expira la clave. Si no está presente, es `null` o está vacío, la clave no expira nunca. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "hashData": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKeyHashData"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder a la API usando esta clave",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la clave.",
+ "type": "string"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "Lista de roles asignados a la clave. Contiene al menos 1 elemento.",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer",
+ "query_endpoints"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado inicial de la clave: 'enabled', 'disabled'. Si no se proporciona, la nueva clave será 'enabled'.",
+ "enum": [
+ "enabled",
+ "disabled"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ApiKeyPostResponse": {
+ "properties": {
+ "key": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKey"
+ },
+ "keyId": {
+ "description": "ID de clave generado. Se proporciona solo si no había 'hashData' en la solicitud.",
+ "type": "string"
+ },
+ "keySecret": {
+ "description": "Secreto de clave generado. Se proporciona solo si no había 'hashData' en la solicitud.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AwsBackupBucket": {
+ "properties": {
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AWS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleArn": {
+ "description": "ARN del rol de AWS",
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleSessionName": {
+ "description": "Nombre de la sesión del rol de AWS",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único del bucket de copia de seguridad",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AwsBackupBucketPatchRequestV1": {
+ "properties": {
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AWS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleArn": {
+ "description": "ARN del rol de AWS",
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleSessionName": {
+ "description": "Nombre de sesión del rol de AWS IAM",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AwsBackupBucketPostRequestV1": {
+ "properties": {
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AWS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleArn": {
+ "description": "ARN del rol de AWS",
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleSessionName": {
+ "description": "Nombre de la sesión del rol de AWS",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AwsBackupBucketProperties": {
+ "properties": {
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AWS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleArn": {
+ "description": "Rol de AWS IAM",
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRoleSessionName": {
+ "description": "Rol de AWS IAM",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AzureBackupBucket": {
+ "properties": {
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AZURE"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "containerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único del bucket de copia de seguridad.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AzureBackupBucketPatchRequestV1": {
+ "properties": {
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AZURE"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "connectionString": {
+ "description": "Cadena de conexión",
+ "type": "string"
+ },
+ "containerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AzureBackupBucketPostRequestV1": {
+ "properties": {
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AZURE"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "connectionString": {
+ "description": "Cadena de conexión",
+ "type": "string"
+ },
+ "containerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AzureBackupBucketProperties": {
+ "properties": {
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "AZURE"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "containerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "AzureEventHub": {
+ "properties": {
+ "connectionString": {
+ "description": "Cadena de conexión para el source de Azure EventHub.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Backup": {
+ "properties": {
+ "backupName": {
+ "description": "Nombre de la copia de seguridad en el bucket de backup externo.",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucket": {
+ "description": "Bucket donde se almacena la copia de seguridad.",
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AwsBackupBucketProperties"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/GcpBackupBucketProperties"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureBackupBucketProperties"
+ }
+ ]
+ },
+ "durationInSeconds": {
+ "description": "Tiempo, en segundos, que tardó en realizarse la copia de seguridad. Si el estado sigue siendo in_progress, este es el tiempo en segundos transcurrido desde que se inició la copia de seguridad hasta ahora.",
+ "type": "number"
+ },
+ "finishedAt": {
+ "description": "Marca temporal de finalización de la copia de seguridad. ISO-8601. Disponible solo para las copias de seguridad finalizadas",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único de la copia de seguridad.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "serviceId": {
+ "description": "Nombre ",
+ "type": "string"
+ },
+ "sizeInBytes": {
+ "description": "Tamaño de la copia de seguridad en bytes.",
+ "type": "number"
+ },
+ "startedAt": {
+ "description": "Marca temporal de inicio de la copia de seguridad. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Estado de la copia de seguridad: 'done', 'error', 'in_progress'.",
+ "enum": [
+ "done",
+ "error",
+ "in_progress"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de copia de seguridad (\"full\" o \"incremental\").",
+ "enum": [
+ "full",
+ "incremental"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "BackupBucket": {
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AwsBackupBucket"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/GcpBackupBucket"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureBackupBucket"
+ }
+ ]
+ },
+ "BackupBucketPatchRequest": {
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AwsBackupBucketPatchRequestV1"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/GcpBackupBucketPatchRequestV1"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureBackupBucketPatchRequestV1"
+ }
+ ]
+ },
+ "BackupBucketPostRequest": {
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AwsBackupBucketPostRequestV1"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/GcpBackupBucketPostRequestV1"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureBackupBucketPostRequestV1"
+ }
+ ]
+ },
+ "BackupBucketProperties": {
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AwsBackupBucketProperties"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/GcpBackupBucketProperties"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureBackupBucketProperties"
+ }
+ ]
+ },
+ "BackupConfiguration": {
+ "properties": {
+ "backupPeriodInHours": {
+ "description": "Intervalo en horas entre copias de seguridad.",
+ "type": "number"
+ },
+ "backupRetentionPeriodInHours": {
+ "description": "Duración mínima, en horas, durante la que las copias de seguridad están disponibles.",
+ "type": "number"
+ },
+ "backupStartTime": {
+ "description": "Hora, en formato HH:MM, a la que se realizarán las copias de seguridad (se evalúa en la zona horaria UTC). Cuando se define, el período de las copias de seguridad se restablece a 24 horas.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "BackupConfigurationPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "backupPeriodInHours": {
+ "description": "El intervalo en horas entre cada copia de seguridad.",
+ "type": "number"
+ },
+ "backupRetentionPeriodInHours": {
+ "description": "La duración mínima en horas durante la cual las copias de seguridad están disponibles.",
+ "type": "number"
+ },
+ "backupStartTime": {
+ "description": "La hora en formato HH:MM a la que deben realizarse las copias de seguridad (evaluada en la zona horaria UTC). Cuando se define, el período de copia de seguridad se restablece a cada 24 horas.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ByocConfig": {
+ "properties": {
+ "accountName": {
+ "description": "Nombre de la cuenta",
+ "type": "string"
+ },
+ "cloudProvider": {
+ "description": "Cloud Provider de la región",
+ "enum": [
+ "gcp",
+ "aws",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Identificador único de la configuración de BYOC",
+ "type": "string"
+ },
+ "regionId": {
+ "description": "Región para la que se ha configurado el BYOC y en la que es posible crear servicios",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado de la infraestructura",
+ "enum": [
+ "infra-ready",
+ "infra-provisioning",
+ "infra-terminated"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ByocInfrastructurePostRequest": {
+ "properties": {
+ "accountId": {
+ "description": "ID de la cuenta en la nube para la que está configurada la infraestructura de BYOC",
+ "type": "string"
+ },
+ "availabilityZoneSuffixes": {
+ "description": "Lista de sufijos de zonas de disponibilidad",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "a",
+ "b",
+ "c",
+ "d",
+ "e",
+ "f"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "regionId": {
+ "description": "Región en la que se ubicará la infraestructura de BYOC",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcCidrRange": {
+ "description": "Rango CIDR para la VPC",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipe": {
+ "properties": {
+ "createdAt": {
+ "description": "Fecha de creación del ClickPipe.",
+ "type": "string"
+ },
+ "destination": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestination"
+ },
+ "fieldMappings": {
+ "description": "Correspondencias de campos del ClickPipe. Tenga en cuenta que todas las columnas de destino deben incluirse en las correspondencias.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeFieldMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único de ClickPipe.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del ClickPipe.",
+ "type": "string"
+ },
+ "scaling": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeScaling"
+ },
+ "serviceId": {
+ "description": "ID del servicio al que pertenece este ClickPipe.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "settings": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettings"
+ },
+ "source": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSource"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado actual del ClickPipe.",
+ "type": "string"
+ },
+ "updatedAt": {
+ "description": "Fecha de la última actualización del ClickPipe.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeDestination": {
+ "properties": {
+ "columns": {
+ "description": "Columnas de la tabla de destino. Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationColumn"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "database": {
+ "description": "Base de datos de destino.",
+ "type": "string"
+ },
+ "managedTable": {
+ "description": "¿La tabla está gestionada por ClickPipes? Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "table": {
+ "description": "Tabla de destino. Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "tableDefinition": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationTableDefinition"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeDestinationColumn": {
+ "properties": {
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la columna.",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de la columna.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeDestinationTableDefinition": {
+ "properties": {
+ "engine": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationTableEngine"
+ },
+ "partitionBy": {
+ "description": "Expresión SQL de la clave de partición.",
+ "type": "string"
+ },
+ "primaryKey": {
+ "description": "Clave primaria de la expresión SQL.",
+ "type": "string"
+ },
+ "sortingKey": {
+ "description": "Clave de ordenación de la tabla de destino. Lista de columnas.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeDestinationTableEngine": {
+ "properties": {
+ "columnIds": {
+ "description": "Nombres de las columnas que se sumarán para el motor SummingMergeTree.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de motor de la tabla de destino.",
+ "enum": [
+ "MergeTree",
+ "ReplacingMergeTree",
+ "SummingMergeTree",
+ "Null"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "versionColumnId": {
+ "description": "Nombre de la columna que se usará como versión para el motor ReplacingMergeTree.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeFieldMapping": {
+ "properties": {
+ "destinationField": {
+ "description": "Nombre del campo de destino.",
+ "type": "string"
+ },
+ "sourceField": {
+ "description": "Nombre del campo de origen.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeKafkaOffset": {
+ "properties": {
+ "strategy": {
+ "description": "Estrategia de offset.",
+ "enum": [
+ "from_beginning",
+ "from_latest",
+ "from_timestamp"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "timestamp": {
+ "description": "Timestamp UTC con precisión de minuto desde el que se debe empezar. Obligatorio para la estrategia \"from_timestamp\".",
+ "example": "2021-01-01T00:00",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeKafkaSchemaRegistry": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Tipo de autenticación del schema registry.",
+ "enum": [
+ "PLAIN"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "caCertificate": {
+ "description": "Certificados de CA codificados en PEM para validar el certificado del schema registry.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "url": {
+ "description": "URL del esquema. Se requiere HTTPS.",
+ "example": "https://psrc-aa00.us-east-2.aws.confluent.cloud/schemas/ids/100004",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeKafkaSchemaRegistryCredentials": {
+ "properties": {
+ "password": {
+ "description": "Contraseña del schema registry.",
+ "type": "string"
+ },
+ "username": {
+ "description": "Nombre de usuario del schema registry.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeKafkaSource": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación del source de Kafka. Métodos de autenticación compatibles: kafka: PLAIN, SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, msk: SCRAM-SHA-512, IAM_ROLE, IAM_USER, MUTUAL_TLS, confluent: PLAIN, MUTUAL_TLS, warpstream: PLAIN, azureeventhub: PLAIN, redpanda: SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, dokafka: SCRAM-SHA-256, MUTUAL_TLS",
+ "enum": [
+ "PLAIN",
+ "SCRAM-SHA-256",
+ "SCRAM-SHA-512",
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "MUTUAL_TLS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "brokers": {
+ "description": "Brókeres del source de Kafka.",
+ "type": "string"
+ },
+ "caCertificate": {
+ "description": "Certificados de CA codificados en PEM para validar el certificado del broker.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "consumerGroup": {
+ "description": "Consumer group del source de Kafka. Si no se proporciona, se usará \"clickpipes-<>\".",
+ "example": "my-clickpipe-consumer-group",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato del source de Kafka.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "Avro",
+ "AvroConfluent"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role para el source de Kafka. Úselo con autenticación de IAM role. Lea más en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/kafka#iam",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "offset": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKafkaOffset"
+ }
+ ]
+ },
+ "reversePrivateEndpointIds": {
+ "description": "UUIDs de Reverse Private Endpoint usados para una conexión privada segura al source de Kafka.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "schemaRegistry": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKafkaSchemaRegistry"
+ }
+ ]
+ },
+ "topics": {
+ "description": "Topics del source de Kafka.",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo del source de Kafka.",
+ "enum": [
+ "kafka",
+ "redpanda",
+ "msk",
+ "confluent",
+ "warpstream",
+ "azureeventhub",
+ "dokafka"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeKinesisSource": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación que se usará con el Kinesis Stream.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato del Kinesis Stream.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "Avro",
+ "AvroConfluent"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "Rol de IAM que se usará para la autenticación. Obligatorio si se usa IAM_ROLE.",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "iteratorType": {
+ "description": "Tipo de iterador que se usará al leer desde el Kinesis Stream. Si se usa AT_TIMESTAMP, se debe proporcionar el campo timestamp.",
+ "enum": [
+ "TRIM_HORIZON",
+ "LATEST",
+ "AT_TIMESTAMP"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región de AWS del Kinesis Stream.",
+ "example": "us-east-1",
+ "type": "string"
+ },
+ "streamName": {
+ "description": "Nombre del Kinesis Stream.",
+ "example": "my-stream",
+ "type": "string"
+ },
+ "timestamp": {
+ "description": "Unix timestamp para empezar a leer desde el Kinesis Stream. Obligatorio si iteratorType es AT_TIMESTAMP.",
+ "example": 1615766400,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "useEnhancedFanOut": {
+ "description": "Use fan-out mejorado para el Kinesis Stream.",
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeMutateDestination": {
+ "properties": {
+ "columns": {
+ "description": "Columnas de la tabla de destino. Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationColumn"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "database": {
+ "description": "Base de datos de destino.",
+ "type": "string"
+ },
+ "managedTable": {
+ "description": "¿La tabla está gestionada por ClickPipes? Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "ClickPipe creará un usuario de ClickHouse con estos roles. Agregue aquí sus roles personalizados si es necesario.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "table": {
+ "description": "Tabla de destino. Campo obligatorio para todos los tipos de pipe excepto Postgres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "tableDefinition": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationTableDefinition"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeMutateKafkaSchemaRegistry": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Tipo de autenticación del schema registry.",
+ "enum": [
+ "PLAIN"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "caCertificate": {
+ "description": "Certificados de CA codificados en PEM para validar el certificado del schema registry.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "credentials": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKafkaSchemaRegistryCredentials"
+ },
+ "url": {
+ "description": "URL del esquema. Se requiere HTTPS.",
+ "example": "https://psrc-aa00.us-east-2.aws.confluent.cloud/schemas/ids/100004",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeMutatePostgresSource": {
+ "properties": {
+ "credentials": {
+ "$ref": "#/components/schemas/PLAIN"
+ },
+ "database": {
+ "description": "Base de datos de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "string"
+ },
+ "host": {
+ "description": "Host de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "string"
+ },
+ "port": {
+ "description": "Puerto de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "number"
+ },
+ "settings": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresPipeSettings"
+ },
+ "tableMappings": {
+ "description": "Correspondencias de tablas para el pipe de Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresPipeTableMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeObjectStorageSource": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación. CONNECTION_STRING es para Azure Blob Storage. IAM_ROLE e IAM_USER son para AWS S3/GCS/DigitalOcean. Si no se proporciona, no se usa autenticación.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "CONNECTION_STRING"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "azureContainerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor para Azure Blob Storage. Obligatorio cuando type es azureblobstorage.",
+ "example": "mycontainer",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "compression": {
+ "description": "Algoritmo de compresión usado para los archivos.",
+ "enum": [
+ "gzip",
+ "gz",
+ "brotli",
+ "br",
+ "xz",
+ "LZMA",
+ "zstd",
+ "auto"
+ ],
+ "example": "auto",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "connectionString": {
+ "description": "Cadena de conexión para la autenticación de Azure Blob Storage. Obligatorio cuando authentication es CONNECTION_STRING.",
+ "example": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey;EndpointSuffix=core.windows.net",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "delimiter": {
+ "description": "Delimitador usado en los archivos.",
+ "example": ",",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato de los archivos.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "JSONAsObject",
+ "CSV",
+ "CSVWithNames",
+ "Parquet",
+ "Avro"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "Rol de IAM que se usará con la autenticación mediante rol de IAM. Lea más en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#authentication",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "isContinuous": {
+ "description": "Si se establece en true, el pipe leerá continuamente archivos nuevos de la fuente. Si se establece en false, el pipe leerá los archivos solo una vez. Los archivos nuevos deben cargarse en orden lexicográfico.",
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "path": {
+ "description": "Ruta a los archivos dentro del contenedor de Azure. Se usa para fuentes de Azure Blob Storage. Puede especificar varios archivos mediante comodines de estilo bash. Para obtener más información, consulte la documentación sobre el uso de comodines en rutas: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#limitations",
+ "example": "data/logs/*.json",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "queueUrl": {
+ "description": "URL de la cola de SQS para la ingestión continua basada en eventos. Cuando se proporciona, los archivos se ingestan según las notificaciones de eventos de S3 en lugar de por orden lexicográfico. Solo se aplica cuando isContinuous es true y la autenticación no es public.",
+ "example": "https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/MyQueue",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de la fuente de ObjectStorage.",
+ "enum": [
+ "s3",
+ "gcs",
+ "dospaces",
+ "azureblobstorage"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "url": {
+ "description": "Proporcione una ruta a los archivos que desea ingestar. Puede especificar varios archivos mediante comodines de estilo bash. Para obtener más información, consulte la documentación sobre el uso de comodines en rutas: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#limitations",
+ "example": "https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/http/**.ndjson.gz",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchDestination": {
+ "properties": {
+ "columns": {
+ "description": "Columnas de la tabla de destino. Esto no actualizará el esquema de la tabla, solo la configuración de ClickPipe.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeDestinationColumn"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchKafkaSource": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación del source de Kafka. Métodos de autenticación compatibles: kafka: PLAIN, SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, msk: SCRAM-SHA-512, IAM_ROLE, IAM_USER, MUTUAL_TLS, confluent: PLAIN, MUTUAL_TLS, warpstream: PLAIN, azureeventhub: PLAIN, redpanda: SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, dokafka: SCRAM-SHA-256, MUTUAL_TLS",
+ "enum": [
+ "PLAIN",
+ "SCRAM-SHA-256",
+ "SCRAM-SHA-512",
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "MUTUAL_TLS"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "caCertificate": {
+ "description": "Certificados de CA codificados en PEM para validar el certificado del broker.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "credentials": {
+ "description": "Credenciales para el source de Kafka. Elija una de las compatibles con el método de autenticación.",
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/PLAIN"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureEventHub"
+ }
+ ]
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role para el source de Kafka. Úselo con autenticación de IAM role. Lea más en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/kafka#iam",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "reversePrivateEndpointIds": {
+ "description": "UUIDs de Reverse Private Endpoint usados para una conexión privada segura al source de Kafka.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchKinesisSource": {
+ "properties": {
+ "accessKey": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ }
+ ]
+ },
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación que se usará con el Kinesis Stream.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "Rol de IAM que se usará para la autenticación. Obligatorio si se usa IAM_ROLE.",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchObjectStorageSource": {
+ "properties": {
+ "accessKey": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ }
+ ]
+ },
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación. CONNECTION_STRING es para Azure Blob Storage. IAM_ROLE e IAM_USER son para AWS S3/GCS/DigitalOcean. Si no se proporciona, no se usa autenticación.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "CONNECTION_STRING"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "azureContainerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor de Azure Blob Storage. Obligatorio cuando type es azureblobstorage.",
+ "example": "mycontainer",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "connectionString": {
+ "description": "Connection string para la autenticación de Azure Blob Storage. Obligatoria cuando authentication es CONNECTION_STRING.",
+ "example": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey;EndpointSuffix=core.windows.net",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role que se utilizará con la autenticación mediante IAM role. Más información en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#authentication",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "path": {
+ "description": "Ruta a los archivos dentro del contenedor de Azure. Se usa para Sources de Azure Blob Storage. Puede especificar varios archivos mediante comodines de estilo bash. Para obtener más información, consulte la documentación sobre el uso de comodines en la ruta: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#limitations",
+ "example": "data/logs/*.json",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchPostgresPipeRemoveTableMapping": {
+ "properties": {
+ "sourceSchemaName": {
+ "description": "Nombre del esquema de origen.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "sourceTable": {
+ "description": "Nombre de la tabla de origen.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "tableEngine": {
+ "description": "Motor de tabla que se usará para la tabla de destino.",
+ "enum": [
+ "MergeTree",
+ "ReplacingMergeTree",
+ "Null"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "targetTable": {
+ "description": "Nombre de la tabla de destino.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchPostgresPipeSettings": {
+ "properties": {
+ "pullBatchSize": {
+ "description": "Número de filas que se extraerán en cada lote.",
+ "nullable": true,
+ "type": "number"
+ },
+ "syncIntervalSeconds": {
+ "description": "Intervalo, en segundos, para sincronizar datos desde Postgres.",
+ "nullable": true,
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchPostgresSource": {
+ "properties": {
+ "credentials": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/PLAIN"
+ }
+ ]
+ },
+ "database": {
+ "description": "Base de datos de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "host": {
+ "description": "Host de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "port": {
+ "description": "Puerto de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "nullable": true,
+ "type": "number"
+ },
+ "settings": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchPostgresPipeSettings"
+ },
+ "tableMappingsToAdd": {
+ "description": "Correspondencias de tablas que se agregarán al pipe de Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresPipeTableMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "tableMappingsToRemove": {
+ "description": "Correspondencias de tablas que se eliminarán del pipe de Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchPostgresPipeRemoveTableMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchRequest": {
+ "properties": {
+ "destination": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchDestination"
+ }
+ ]
+ },
+ "fieldMappings": {
+ "description": "Correspondencias de campos del ClickPipe. Esto no actualizará el esquema de la tabla, solo la configuración del ClickPipe.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeFieldMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del ClickPipe.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "settings": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettings"
+ }
+ ]
+ },
+ "source": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchSource"
+ }
+ ]
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePatchSource": {
+ "properties": {
+ "kafka": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchKafkaSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "kinesis": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchKinesisSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "objectStorage": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchObjectStorageSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "postgres": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchPostgresSource"
+ },
+ "validateSamples": {
+ "description": "Valida las muestras de datos recibidas del origen de datos. Validará la conexión, así como la disponibilidad y la corrección de los datos. Si no está habilitado, solo se validará la conexión. Esto no tiene efecto en los pipes de Postgres; siempre validan únicamente la conexión y las definiciones de tabla. Esto es experimental y podría eliminarse en el futuro.",
+ "type": "boolean"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostKafkaSource": {
+ "properties": {
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación del source de Kafka. Métodos de autenticación compatibles: kafka: PLAIN, SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, msk: SCRAM-SHA-512, IAM_ROLE, IAM_USER, MUTUAL_TLS, confluent: PLAIN, MUTUAL_TLS, warpstream: PLAIN, azureeventhub: PLAIN, redpanda: SCRAM-SHA-256, SCRAM-SHA-512, MUTUAL_TLS, dokafka: SCRAM-SHA-256, MUTUAL_TLS",
+ "enum": [
+ "PLAIN",
+ "SCRAM-SHA-256",
+ "SCRAM-SHA-512",
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "MUTUAL_TLS"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "brokers": {
+ "description": "Brókeres del source de Kafka.",
+ "type": "string"
+ },
+ "caCertificate": {
+ "description": "Certificados de CA codificados en PEM para validar el certificado del broker.",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "consumerGroup": {
+ "description": "Consumer group del source de Kafka. Si no se proporciona, se usará \"clickpipes-<>\".",
+ "example": "my-clickpipe-consumer-group",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "credentials": {
+ "description": "Credenciales para el source de Kafka. Elija una de las compatibles con el método de autenticación.",
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/PLAIN"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ },
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/AzureEventHub"
+ }
+ ]
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato del source de Kafka.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "Avro",
+ "AvroConfluent"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role para el source de Kafka. Úselo con autenticación de IAM role. Lea más en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/kafka#iam",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "offset": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKafkaOffset"
+ }
+ ]
+ },
+ "reversePrivateEndpointIds": {
+ "description": "UUIDs de Reverse Private Endpoint usados para una conexión privada segura al source de Kafka.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "schemaRegistry": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeMutateKafkaSchemaRegistry"
+ }
+ ]
+ },
+ "topics": {
+ "description": "Topics del source de Kafka.",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo del source de Kafka.",
+ "enum": [
+ "kafka",
+ "redpanda",
+ "msk",
+ "confluent",
+ "warpstream",
+ "azureeventhub",
+ "dokafka"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostKinesisSource": {
+ "properties": {
+ "accessKey": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ }
+ ]
+ },
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación que se usará con el Kinesis Stream.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato del Kinesis Stream.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "Avro",
+ "AvroConfluent"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "Rol de IAM que se usará para la autenticación. Obligatorio si se usa IAM_ROLE.",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "iteratorType": {
+ "description": "Tipo de iterador que se usará al leer desde el Kinesis Stream. Si se usa AT_TIMESTAMP, se debe proporcionar el campo timestamp.",
+ "enum": [
+ "TRIM_HORIZON",
+ "LATEST",
+ "AT_TIMESTAMP"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región de AWS del Kinesis Stream.",
+ "example": "us-east-1",
+ "type": "string"
+ },
+ "streamName": {
+ "description": "Nombre del Kinesis Stream.",
+ "example": "my-stream",
+ "type": "string"
+ },
+ "timestamp": {
+ "description": "Unix timestamp para empezar a leer desde el Kinesis Stream. Obligatorio si iteratorType es AT_TIMESTAMP.",
+ "example": 1615766400,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "useEnhancedFanOut": {
+ "description": "Use fan-out mejorado para el Kinesis Stream.",
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostObjectStorageSource": {
+ "properties": {
+ "accessKey": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/MskIamUser"
+ }
+ ]
+ },
+ "authentication": {
+ "description": "Método de autenticación. CONNECTION_STRING es para Azure Blob Storage. IAM_ROLE e IAM_USER son para AWS S3/GCS/DigitalOcean. Si no se proporciona, no se usa autenticación.",
+ "enum": [
+ "IAM_ROLE",
+ "IAM_USER",
+ "CONNECTION_STRING"
+ ],
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "azureContainerName": {
+ "description": "Nombre del contenedor de Azure Blob Storage. Obligatorio cuando type es azureblobstorage.",
+ "example": "mycontainer",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "compression": {
+ "description": "Algoritmo de compresión usado para los archivos.",
+ "enum": [
+ "gzip",
+ "gz",
+ "brotli",
+ "br",
+ "xz",
+ "LZMA",
+ "zstd",
+ "auto"
+ ],
+ "example": "auto",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "connectionString": {
+ "description": "Connection string para la autenticación de Azure Blob Storage. Obligatoria cuando authentication es CONNECTION_STRING.",
+ "example": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey;EndpointSuffix=core.windows.net",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "delimiter": {
+ "description": "Delimitador usado en los archivos.",
+ "example": ",",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "format": {
+ "description": "Formato de los archivos.",
+ "enum": [
+ "JSONEachRow",
+ "JSONAsObject",
+ "CSV",
+ "CSVWithNames",
+ "Parquet",
+ "Avro"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role que se utilizará con la autenticación mediante IAM role. Más información en la documentación de ClickPipes: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#authentication",
+ "example": "arn:aws:iam::123456789012:role/MyRole",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "isContinuous": {
+ "description": "Si se establece en true, el pipe leerá continuamente los archivos nuevos del origen. Si se establece en false, el pipe leerá los archivos solo una vez. Los archivos nuevos deben cargarse en orden lexicográfico.",
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "path": {
+ "description": "Ruta a los archivos dentro del contenedor de Azure. Se usa para Sources de Azure Blob Storage. Puede especificar varios archivos mediante comodines de estilo bash. Para obtener más información, consulte la documentación sobre el uso de comodines en la ruta: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#limitations",
+ "example": "data/logs/*.json",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "queueUrl": {
+ "description": "URL de la cola SQS para la ingestión continua basada en eventos. Cuando se proporciona, los archivos se ingestan según las notificaciones de eventos de S3 en lugar de seguir un orden lexicográfico. Solo se aplica cuando isContinuous es true y la autenticación no es pública.",
+ "example": "https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/123456789012/MyQueue",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de la fuente de ObjectStorage.",
+ "enum": [
+ "s3",
+ "gcs",
+ "dospaces",
+ "azureblobstorage"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "url": {
+ "description": "Proporcione la ruta de los archivos que desea ingestar. Puede especificar varios archivos mediante comodines de estilo bash. Para obtener más información, consulte la documentación sobre el uso de comodines en la ruta: https://clickhouse.com/docs/en/integrations/clickpipes/object-storage#limitations",
+ "example": "https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/http/**.ndjson.gz",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostRequest": {
+ "properties": {
+ "destination": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeMutateDestination"
+ },
+ "fieldMappings": {
+ "description": "Correspondencias de campos del ClickPipe. Ten en cuenta que todas las columnas de destino deben incluirse en las correspondencias.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeFieldMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del ClickPipe.",
+ "type": "string"
+ },
+ "scaling": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeScaling"
+ },
+ "settings": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettings"
+ },
+ "source": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostSource"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostSource": {
+ "properties": {
+ "kafka": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostKafkaSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "kinesis": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostKinesisSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "objectStorage": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostObjectStorageSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "postgres": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeMutatePostgresSource"
+ },
+ "validateSamples": {
+ "description": "Valida las muestras de datos recibidas del origen de datos. Validará la conexión, así como la disponibilidad y la corrección de los datos. Si no está habilitado, solo se validará la conexión. Esto no tiene efecto en los pipes de Postgres; siempre validan únicamente la conexión y las definiciones de tabla. Esto es experimental y podría eliminarse en el futuro.",
+ "type": "boolean"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostgresPipeSettings": {
+ "properties": {
+ "allowNullableColumns": {
+ "description": "Permitir columnas Nullable en la tabla de destino.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "enableFailoverSlots": {
+ "description": "Habilita la conmutación por error para el replication slot creado. Requiere que NO se configure un replication slot.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "initialLoadParallelism": {
+ "description": "Número de tablas paralelas que se sincronizarán durante la carga inicial.",
+ "type": "number"
+ },
+ "publicationName": {
+ "description": "Nombre de la publicación que se usará para la replicación.",
+ "type": "string"
+ },
+ "pullBatchSize": {
+ "description": "Número de filas que se extraerán en cada lote.",
+ "type": "number"
+ },
+ "replicationMode": {
+ "description": "Modo de replicación que se usará para el pipe.",
+ "enum": [
+ "cdc",
+ "snapshot",
+ "cdc_only"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "replicationSlotName": {
+ "description": "Nombre del replication slot que se usará para la replicación.",
+ "type": "string"
+ },
+ "snapshotNumRowsPerPartition": {
+ "description": "Número de filas para generar un snapshot por partición.",
+ "type": "number"
+ },
+ "snapshotNumberOfParallelTables": {
+ "description": "Número de tablas paralelas para generar snapshots.",
+ "type": "number"
+ },
+ "syncIntervalSeconds": {
+ "description": "Intervalo, en segundos, para sincronizar datos desde Postgres.",
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostgresPipeTableMapping": {
+ "properties": {
+ "excludedColumns": {
+ "description": "Columnas que se excluirán de la tabla de destino.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "sortingKeys": {
+ "description": "Lista ordenada de columnas que se usarán como clave de ordenación de la tabla de destino.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "sourceSchemaName": {
+ "description": "Nombre del esquema de origen.",
+ "type": "string"
+ },
+ "sourceTable": {
+ "description": "Nombre de la tabla de origen.",
+ "type": "string"
+ },
+ "tableEngine": {
+ "description": "Motor de tabla que se usará para la tabla de destino.",
+ "enum": [
+ "MergeTree",
+ "ReplacingMergeTree",
+ "Null"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "targetTable": {
+ "description": "Nombre de la tabla de destino.",
+ "type": "string"
+ },
+ "useCustomSortingKey": {
+ "description": "Indica si se debe usar una clave de ordenación personalizada para la tabla de destino.",
+ "type": "boolean"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipePostgresSource": {
+ "properties": {
+ "database": {
+ "description": "Base de datos de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "string"
+ },
+ "host": {
+ "description": "Host de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "string"
+ },
+ "port": {
+ "description": "Puerto de la instancia de Postgres a la que se conectará.",
+ "type": "number"
+ },
+ "settings": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresPipeSettings"
+ },
+ "tableMappings": {
+ "description": "Correspondencias de tablas para el pipe de Postgres.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresPipeTableMapping"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeScaling": {
+ "properties": {
+ "concurrency": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "Nivel deseado de concurrencia. Solo para pipes de S3. Si se establece en 0, la concurrencia se ajusta automáticamente en función de la memoria del clúster.",
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaCpuMillicores": {
+ "description": "CPU en milicores para cada réplica. Solo para pipes de streaming.",
+ "maximum": 2000,
+ "minimum": 125,
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria en GB para cada réplica. Solo para pipes de streaming.",
+ "maximum": 8,
+ "minimum": 0.5,
+ "type": "number"
+ },
+ "replicas": {
+ "description": "Número deseado de réplicas. Solo para pipes escalables.",
+ "type": "integer"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeScalingPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "concurrency": {
+ "description": "Nivel de concurrencia al que se debe escalar. Se usa para escalar pipes de S3.",
+ "maximum": 34,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaCpuMillicores": {
+ "description": "CPU en milicores para cada réplica. Se usa para escalar pipes de streaming.",
+ "maximum": 2000,
+ "minimum": 125,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria en GB para cada réplica. Se usa para escalar pipes de streaming.",
+ "maximum": 8,
+ "minimum": 0.5,
+ "nullable": true,
+ "type": "number"
+ },
+ "replicas": {
+ "description": "Número de réplicas al que se debe escalar. Se usa para escalar pipes de Kafka.",
+ "maximum": 10,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeSettings": {
+ "properties": {
+ "clickhouse_max_download_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de descarga. Número máximo de hilos de descarga concurrentes",
+ "example": 4,
+ "maximum": 32,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_insert_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de inserción. Número máximo de hilos de inserción concurrentes",
+ "example": 1,
+ "maximum": 16,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos. Número máximo de hilos concurrentes para el procesamiento de archivos",
+ "example": 8,
+ "maximum": 64,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_min_insert_block_size_bytes": {
+ "description": "Tamaño mínimo en bytes del bloque de inserción. Tamaño mínimo del bloque de datos para la inserción (en bytes)",
+ "example": 1073741824,
+ "maximum": 10737418240,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_distributed_insert_select": {
+ "description": "Inserción SELECT distribuida en paralelo. Configuración de inserción SELECT distribuida en paralelo",
+ "example": 2,
+ "maximum": 2,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_view_processing": {
+ "description": "Procesamiento paralelo de vistas. Si se debe habilitar el envío concurrente a las vistas adjuntas en lugar de secuencial",
+ "example": false,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "object_storage_concurrency": {
+ "description": "Concurrencia del almacenamiento de objetos. Número de hilos concurrentes para el procesamiento de archivos",
+ "example": 1,
+ "maximum": 35,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_file_count": {
+ "description": "Cantidad máxima de archivos. Número máximo de archivos que se procesarán en un único lote de inserción",
+ "example": 100,
+ "maximum": 10000,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_insert_bytes": {
+ "description": "Máximo de bytes por inserción. Número de bytes que se procesarán en un único lote de inserción",
+ "example": 10737418240,
+ "maximum": 53687091200,
+ "minimum": 10485760,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_polling_interval_ms": {
+ "description": "Intervalo de sondeo del almacenamiento de objetos. Configura el intervalo de actualización para consultar la ingesta continua de nuevos datos desde el almacenamiento de objetos",
+ "example": 30000,
+ "maximum": 3600000,
+ "minimum": 100,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_use_cluster_function": {
+ "description": "Usar la función cluster. Si se debe usar la función cluster de ClickHouse para el procesamiento distribuido",
+ "example": true,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "streaming_max_insert_wait_ms": {
+ "description": "Tiempo máximo de espera para inserciones de streaming. Configura el tiempo máximo de espera antes de insertar datos en ClickHouse.",
+ "example": 5000,
+ "maximum": 60000,
+ "minimum": 500,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeSettingsGetResponse": {
+ "properties": {
+ "clickhouse_max_download_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de descarga. Número máximo de hilos de descarga concurrentes",
+ "example": 4,
+ "maximum": 32,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_insert_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de inserción. Número máximo de hilos de inserción concurrentes",
+ "example": 1,
+ "maximum": 16,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos. Número máximo de hilos concurrentes para el procesamiento de archivos",
+ "example": 8,
+ "maximum": 64,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_min_insert_block_size_bytes": {
+ "description": "Tamaño mínimo en bytes del bloque de inserción. Tamaño mínimo del bloque de datos para la inserción (en bytes)",
+ "example": 1073741824,
+ "maximum": 10737418240,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_distributed_insert_select": {
+ "description": "Insert select distribuido en paralelo. Configuración de insert select distribuido en paralelo",
+ "example": 2,
+ "maximum": 2,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_view_processing": {
+ "description": "procesamiento paralelo de vistas. Si se debe habilitar el envío concurrente a las vistas adjuntas en lugar de hacerlo secuencialmente",
+ "example": false,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "object_storage_concurrency": {
+ "description": "Concurrencia del almacenamiento de objetos. Número de hilos concurrentes de procesamiento de archivos",
+ "example": 1,
+ "maximum": 35,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_file_count": {
+ "description": "Cantidad máxima de archivos. Número máximo de archivos que se procesarán en un solo lote de inserción",
+ "example": 100,
+ "maximum": 10000,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_insert_bytes": {
+ "description": "Máximo de bytes por inserción. Número de bytes que se procesarán en un solo lote de inserción",
+ "example": 10737418240,
+ "maximum": 53687091200,
+ "minimum": 10485760,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_polling_interval_ms": {
+ "description": "Intervalo de sondeo del almacenamiento de objetos. Configura el intervalo de actualización para consultar la ingesta continua de nuevos datos del almacenamiento de objetos",
+ "example": 30000,
+ "maximum": 3600000,
+ "minimum": 100,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_use_cluster_function": {
+ "description": "usar la función cluster. Si se debe usar la función cluster de ClickHouse para el procesamiento distribuido",
+ "example": true,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "streaming_max_insert_wait_ms": {
+ "description": "Tiempo máximo de espera para inserciones de streaming. Configura el período máximo de espera antes de insertar datos en ClickHouse.",
+ "example": 5000,
+ "maximum": 60000,
+ "minimum": 500,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeSettingsPutRequest": {
+ "properties": {
+ "clickhouse_max_download_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de descarga. Número máximo de hilos de descarga concurrentes",
+ "example": 4,
+ "maximum": 32,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_insert_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos de inserción. Número máximo de hilos de inserción concurrentes",
+ "example": 1,
+ "maximum": 16,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_max_threads": {
+ "description": "Máximo de hilos. Número máximo de hilos concurrentes para el procesamiento de archivos",
+ "example": 8,
+ "maximum": 64,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_min_insert_block_size_bytes": {
+ "description": "Tamaño mínimo en bytes del bloque de inserción. Tamaño mínimo del bloque de datos para la inserción (en bytes)",
+ "example": 1073741824,
+ "maximum": 10737418240,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_distributed_insert_select": {
+ "description": "Insert select distribuido en paralelo. Configuración de insert select distribuido en paralelo",
+ "example": 2,
+ "maximum": 2,
+ "minimum": 0,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "clickhouse_parallel_view_processing": {
+ "description": "procesamiento paralelo de vistas. Si se debe habilitar el envío concurrente a las vistas adjuntas en lugar de hacerlo secuencialmente",
+ "example": false,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "object_storage_concurrency": {
+ "description": "Concurrencia del almacenamiento de objetos. Número de hilos concurrentes de procesamiento de archivos",
+ "example": 1,
+ "maximum": 35,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_file_count": {
+ "description": "Cantidad máxima de archivos. Número máximo de archivos que se procesarán en un solo lote de inserción",
+ "example": 100,
+ "maximum": 10000,
+ "minimum": 1,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_max_insert_bytes": {
+ "description": "Máximo de bytes por inserción. Número de bytes que se procesarán en un solo lote de inserción",
+ "example": 10737418240,
+ "maximum": 53687091200,
+ "minimum": 10485760,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_polling_interval_ms": {
+ "description": "Intervalo de sondeo del almacenamiento de objetos. Configura el intervalo de actualización para consultar la ingesta continua de nuevos datos del almacenamiento de objetos",
+ "example": 30000,
+ "maximum": 3600000,
+ "minimum": 100,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ },
+ "object_storage_use_cluster_function": {
+ "description": "usar la función cluster. Si se debe usar la función cluster de ClickHouse para el procesamiento distribuido",
+ "example": true,
+ "nullable": true,
+ "type": "boolean"
+ },
+ "streaming_max_insert_wait_ms": {
+ "description": "Tiempo máximo de espera para inserciones de streaming. Configura el período máximo de espera antes de insertar datos en ClickHouse.",
+ "example": 5000,
+ "maximum": 60000,
+ "minimum": 500,
+ "nullable": true,
+ "type": "integer"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeSource": {
+ "properties": {
+ "kafka": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKafkaSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "kinesis": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeKinesisSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "objectStorage": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeObjectStorageSource"
+ }
+ ]
+ },
+ "postgres": {
+ "nullable": true,
+ "oneOf": [
+ {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostgresSource"
+ }
+ ]
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipeStatePatchRequest": {
+ "properties": {
+ "command": {
+ "description": "Comando para cambiar el estado: 'start', 'stop', 'resync'.",
+ "enum": [
+ "start",
+ "stop",
+ "resync"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipesCdcScaling": {
+ "properties": {
+ "replicaCpuMillicores": {
+ "description": "CPU en milicores para DB ClickPipes.",
+ "example": 2000,
+ "maximum": 24000,
+ "minimum": 1000,
+ "multipleOf": 1000,
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria en GiB para DB ClickPipes. Debe ser 4× la cantidad de núcleos de CPU.",
+ "example": 8,
+ "maximum": 96,
+ "minimum": 4,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "ClickPipesCdcScalingPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "replicaCpuMillicores": {
+ "description": "CPU en milicores para DB ClickPipes.",
+ "example": 2000,
+ "maximum": 24000,
+ "minimum": 1000,
+ "multipleOf": 1000,
+ "type": "integer"
+ },
+ "replicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria en GiB para DB ClickPipes. Debe ser 4× el número de núcleos de CPU.",
+ "example": 8,
+ "maximum": 96,
+ "minimum": 4,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "CreateReversePrivateEndpoint": {
+ "properties": {
+ "description": {
+ "description": "Descripción del endpoint privado inverso. La longitud máxima es de 255 caracteres.",
+ "example": "My reverse private endpoint",
+ "type": "string"
+ },
+ "mskAuthentication": {
+ "description": "Tipo de autenticación del clúster de MSK. Obligatorio para el tipo MSK_MULTI_VPC.",
+ "enum": [
+ "SASL_IAM",
+ "SASL_SCRAM"
+ ],
+ "example": "SASL_IAM",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "mskClusterArn": {
+ "description": "ARN del clúster de MSK. Obligatorio para el tipo MSK_MULTI_VPC.",
+ "example": "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster/my-cluster",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de endpoint privado inverso.",
+ "enum": [
+ "VPC_ENDPOINT_SERVICE",
+ "VPC_RESOURCE",
+ "MSK_MULTI_VPC"
+ ],
+ "example": "VPC_ENDPOINT_SERVICE",
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcEndpointServiceName": {
+ "description": "Nombre del servicio del endpoint de VPC.",
+ "example": "com.amazonaws.vpce.us-east-1.vpce-svc-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcResourceConfigurationId": {
+ "description": "ID de configuración del recurso de VPC. Obligatorio para el tipo VPC_RESOURCE.",
+ "example": "rcfg-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcResourceShareArn": {
+ "description": "ARN del recurso compartido de VPC. Obligatorio para el tipo VPC_RESOURCE.",
+ "example": "arn:aws:ram:us-east-1:123456789012:resource-share/share-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "GcpBackupBucket": {
+ "properties": {
+ "accessKeyId": {
+ "description": "ID de la clave de acceso (clave HMAC)",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "GCP"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único del bucket de copia de seguridad",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "GcpBackupBucketPatchRequestV1": {
+ "properties": {
+ "accessKeyId": {
+ "description": "ID de la clave de acceso (clave HMAC)",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "GCP"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "secretAccessKey": {
+ "description": "Clave de acceso secreta (clave secreta HMAC)",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "GcpBackupBucketPostRequestV1": {
+ "properties": {
+ "accessKeyId": {
+ "description": "ID de la clave de acceso (clave HMAC)",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "GCP"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "secretAccessKey": {
+ "description": "Clave de acceso secreta (clave secreta HMAC)",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "GcpBackupBucketProperties": {
+ "properties": {
+ "accessKeyId": {
+ "description": "ID de la clave de acceso (clave HMAC)",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketPath": {
+ "description": "Ruta del bucket",
+ "type": "string"
+ },
+ "bucketProvider": {
+ "description": "Proveedor del bucket",
+ "enum": [
+ "GCP"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "InstancePrivateEndpoint": {
+ "properties": {
+ "cloudProvider": {
+ "description": "Proveedor de nube en el que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "gcp",
+ "aws",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "description": {
+ "description": "Descripción del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Identificador del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región en la que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "InstancePrivateEndpointsPatch": {
+ "properties": {
+ "add": {
+ "description": "Elementos que se deben agregar. Se ejecutan después de procesar la parte \"remove\".",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "remove": {
+ "description": "Elementos que se deben eliminar. Se ejecutan antes de procesar la parte \"add\".",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "InstanceServiceQueryApiEndpointsPostRequest": {
+ "properties": {
+ "allowedOrigins": {
+ "description": "Los orígenes permitidos como lista de dominios separados por comas",
+ "type": "string"
+ },
+ "openApiKeys": {
+ "description": "La versión del endpoint de consulta del servicio",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "Los roles",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "sql_console_read_only",
+ "sql_console_admin"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "Invitation": {
+ "properties": {
+ "createdAt": {
+ "description": "Marca temporal de creación de la invitación. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "email": {
+ "description": "Correo electrónico del usuario invitado. Solo un usuario con este correo electrónico puede unirse mediante la invitación. El correo electrónico se almacena en minúsculas.",
+ "format": "email",
+ "type": "string"
+ },
+ "expireAt": {
+ "description": "Marca temporal en la que expira la invitación. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID de invitación único.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "role": {
+ "description": "Rol del miembro en la organización.",
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "InvitationPostRequest": {
+ "properties": {
+ "email": {
+ "description": "Correo electrónico del usuario invitado. Solo un usuario con esta dirección de correo electrónico puede unirse mediante la invitación. La dirección de correo electrónico se almacena en minúsculas.",
+ "format": "email",
+ "type": "string"
+ },
+ "role": {
+ "description": "Rol del miembro en la organización.",
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "IpAccessListEntry": {
+ "properties": {
+ "description": {
+ "description": "Descripción opcional de la dirección IPv4 o del CIDR IPv4 desde los que se permitirá el acceso",
+ "type": "string"
+ },
+ "source": {
+ "description": "IP o CIDR",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "IpAccessListPatch": {
+ "properties": {
+ "add": {
+ "description": "Elementos que se deben agregar. Se ejecutan después de procesar la parte \"remove\".",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "remove": {
+ "description": "Elementos que se deben eliminar. Se ejecutan antes de procesar la parte \"add\".",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "Member": {
+ "properties": {
+ "email": {
+ "description": "Correo electrónico del miembro, tal como se establece en el perfil personal del usuario.",
+ "format": "email",
+ "type": "string"
+ },
+ "joinedAt": {
+ "description": "Marca temporal en la que el miembro se unió a la organización. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del miembro, tal como se establece en el perfil personal del usuario.",
+ "type": "string"
+ },
+ "role": {
+ "description": "Rol del miembro en la organización.",
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "userId": {
+ "description": "ID de usuario único. Si un usuario es miembro de varias organizaciones, este ID seguirá siendo el mismo.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "MemberPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "role": {
+ "description": "Rol del miembro en la organización.",
+ "enum": [
+ "admin",
+ "developer"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "MskIamUser": {
+ "properties": {
+ "accessKeyId": {
+ "description": "ID de la clave de acceso de IAM.",
+ "type": "string"
+ },
+ "secretKey": {
+ "description": "Clave secreta de IAM.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Organization": {
+ "properties": {
+ "byocConfig": {
+ "description": "Configuración de BYOC para la organización",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ByocConfig"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "createdAt": {
+ "description": "Timestamp de creación de la organización. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Organization ID único.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la organización.",
+ "type": "string"
+ },
+ "privateEndpoints": {
+ "description": "Lista de endpoints privados de la organización",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationPrivateEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "OrganizationCloudRegionPrivateEndpointConfig": {
+ "properties": {
+ "endpointServiceId": {
+ "description": "Identificador único del interface endpoint que creó en su VPC con el recurso AWS(Service Name) o GCP(Target Service)",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "OrganizationPatchPrivateEndpoint": {
+ "properties": {
+ "cloudProvider": {
+ "description": "Cloud Provider en el que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "gcp",
+ "aws",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "description": {
+ "description": "Descripción opcional del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Identificador del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región en la que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "OrganizationPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "name": {
+ "description": "Nombre de la organización.",
+ "type": "string"
+ },
+ "privateEndpoints": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationPrivateEndpointsPatch"
+ }
+ }
+ },
+ "OrganizationPrivateEndpoint": {
+ "properties": {
+ "cloudProvider": {
+ "description": "Cloud Provider en el que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "gcp",
+ "aws",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "description": {
+ "description": "Descripción del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Identificador del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región en la que se encuentra el endpoint privado",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "OrganizationPrivateEndpointsPatch": {
+ "properties": {
+ "add": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "Elementos que se añadirán. Se ejecutan después de que se procese la parte \"remove\". Use el endpoint `Update Service Basic Details` para modificar los endpoints privados.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationPatchPrivateEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "remove": {
+ "description": "Elementos que se eliminarán. Se ejecutan antes de que se procese la parte \"add\".",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationPatchPrivateEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "PLAIN": {
+ "properties": {
+ "password": {
+ "description": "Contraseña.",
+ "type": "string"
+ },
+ "username": {
+ "description": "Nombre de usuario.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "PrivateEndpointConfig": {
+ "properties": {
+ "endpointServiceId": {
+ "description": "Identificador único del endpoint de interfaz que creó en su VPC con el recurso de AWS (Service Name), GCP (Target Service) o AZURE (Private Link Service)",
+ "type": "string"
+ },
+ "privateDnsHostname": {
+ "description": "nombre de host DNS privado de la VPC que creó",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ReversePrivateEndpoint": {
+ "properties": {
+ "description": {
+ "description": "Descripción del endpoint privado inverso. La longitud máxima es de 255 caracteres.",
+ "example": "My reverse private endpoint",
+ "type": "string"
+ },
+ "dnsNames": {
+ "description": "Nombres DNS internos del endpoint privado inverso.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "endpointId": {
+ "description": "ID del endpoint del endpoint privado inverso.",
+ "example": "vpce-12345678901234567",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID del endpoint privado inverso.",
+ "example": "12345678-1234-1234-1234-123456789012",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "mskAuthentication": {
+ "description": "Tipo de autenticación del clúster de MSK. Obligatorio para el tipo MSK_MULTI_VPC.",
+ "enum": [
+ "SASL_IAM",
+ "SASL_SCRAM"
+ ],
+ "example": "SASL_IAM",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "mskClusterArn": {
+ "description": "ARN del clúster de MSK. Obligatorio para el tipo MSK_MULTI_VPC.",
+ "example": "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster/my-cluster",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "privateDnsNames": {
+ "description": "Nombres DNS privados del endpoint privado inverso.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "serviceId": {
+ "description": "ID del servicio de ClickHouse al que está asociado el endpoint privado inverso.",
+ "example": "12345678-1234-1234-1234-123456789012",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Estado del endpoint privado inverso.",
+ "enum": [
+ "Unknown",
+ "Provisioning",
+ "Deleting",
+ "Ready",
+ "Failed",
+ "PendingAcceptance",
+ "Rejected",
+ "Expired"
+ ],
+ "example": "Ready",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "description": "Tipo de endpoint privado inverso.",
+ "enum": [
+ "VPC_ENDPOINT_SERVICE",
+ "VPC_RESOURCE",
+ "MSK_MULTI_VPC"
+ ],
+ "example": "VPC_ENDPOINT_SERVICE",
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcEndpointServiceName": {
+ "description": "Nombre del servicio del endpoint de VPC.",
+ "example": "com.amazonaws.vpce.us-east-1.vpce-svc-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcResourceConfigurationId": {
+ "description": "ID de configuración del recurso de VPC. Obligatorio para el tipo VPC_RESOURCE.",
+ "example": "rcfg-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "vpcResourceShareArn": {
+ "description": "ARN del recurso compartido del recurso de VPC. Obligatorio para el tipo VPC_RESOURCE.",
+ "example": "arn:aws:ram:us-east-1:123456789012:resource-share/share-12345678901234567",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicPrivateEndpointePostRequest": {
+ "properties": {
+ "description": {
+ "description": "Descripción del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "Identificador del endpoint privado",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "Service": {
+ "properties": {
+ "availablePrivateEndpointIds": {
+ "description": "Lista de los ID de endpoints privados disponibles que pueden adjuntarse al servicio",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "byocId": {
+ "description": "Este es el ID que se devuelve después de configurar una región para Bring Your Own Cloud (BYOC). Cuando se especifica el parámetro byocId, también son obligatorios los parámetros minReplicaMemoryGb y maxReplicaGb, con valores entre los siguientes tamaños: 48, 116, 172, 232.",
+ "type": "string"
+ },
+ "clickhouseVersion": {
+ "description": "Versión de ClickHouse del servicio.",
+ "type": "string"
+ },
+ "complianceType": {
+ "description": "Tipo de cumplimiento normativo del servicio.",
+ "enum": [
+ "hipaa",
+ "pci"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "createdAt": {
+ "description": "Timestamp de creación del servicio. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "dataWarehouseId": {
+ "description": "Warehouse de datos que contiene este servicio",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionAssumedRoleIdentifier": {
+ "description": "Rol opcional que se utilizará para el cifrado de disco",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionKey": {
+ "description": "Clave de cifrado de disco proporcionada por el cliente, opcional",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionRoleId": {
+ "description": "El ID del rol de IAM utilizado para el cifrado. Solo está disponible si hasTransparentDataEncryption es true.",
+ "type": "string"
+ },
+ "endpoints": {
+ "description": "Lista de todos los endpoints del servicio.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServiceEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "hasTransparentDataEncryption": {
+ "description": "true si el servicio debe tener habilitado el Cifrado transparente de datos (TDE). TDE solo está disponible para los niveles de la organización ENTERPRISE y solo puede habilitarse al crear el servicio.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "Rol de IAM utilizado para acceder a objetos en S3",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único del servicio.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "idleScaling": {
+ "description": "Cuando se establece en true, el servicio puede escalar hasta cero cuando está inactivo. true de forma predeterminada.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleTimeoutMinutes": {
+ "description": "Establezca el timeout mínimo de inactividad (en minutos). Debe ser >= 5 minutos.",
+ "type": "number"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder al servicio",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "isPrimary": {
+ "description": "true si este servicio es el servicio principal del warehouse de datos",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "isReadonly": {
+ "description": "true si este servicio es de solo lectura. Solo puede ser de solo lectura si se proporciona un dataWarehouseId.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "maxReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria total máxima de cada réplica durante el autoescalado en Gb. Debe ser un múltiplo de 4 y menor o igual que 120* para servicios no de pago, o 356* para servicios de pago. * - el tamaño máximo de la réplica está sujeto a la disponibilidad de hardware del proveedor de Cloud en la región seleccionada. ",
+ "example": 120,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "maxTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED: inexacto para servicios con un número de réplicas distinto del predeterminado. Memoria máxima de tres workers durante el autoescalado en Gb. Disponible solo para servicios 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y menor o igual que 360 para servicios no de pago, o 1068 para servicios de pago.",
+ "example": 360,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "minReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria total mínima de cada réplica durante el autoescalado en Gb. Debe ser un múltiplo de 4 y mayor o igual que 8.",
+ "example": 16,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "minTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED: inexacto para servicios con un número de réplicas distinto del predeterminado. Memoria mínima de tres workers durante el autoescalado en Gb. Disponible solo para servicios 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y mayor o igual que 24.",
+ "example": 48,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del servicio. Cadena alfanumérica con espacios en blanco de hasta 50 caracteres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "numReplicas": {
+ "description": "Número de réplicas del servicio. El número de réplicas debe estar entre 2 y 20 para el primer servicio de un warehouse. Los servicios que se crean en un warehouse existente pueden tener tan solo 1 réplica. Pueden aplicarse restricciones adicionales según el nivel de su organización. El valor predeterminado es 1 para el nivel BASIC y 3 para los niveles SCALE y ENTERPRISE.",
+ "example": 3,
+ "maximum": 20,
+ "minimum": 1,
+ "type": "number"
+ },
+ "privateEndpointIds": {
+ "description": "Lista de endpoints privados",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "profile": {
+ "description": "Perfil de instancia personalizado. Disponible solo para los niveles de la organización ENTERPRISE.",
+ "enum": [
+ "v1-default",
+ "v1-highmem-xs",
+ "v1-highmem-s",
+ "v1-highmem-m",
+ "v1-highmem-l",
+ "v1-highmem-xl",
+ "v1-highcpu-s",
+ "v1-highcpu-m",
+ "v1-highcpu-l",
+ "v1-highcpu-xl"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "provider": {
+ "description": "Proveedor de Cloud",
+ "enum": [
+ "aws",
+ "gcp",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región del servicio.",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "releaseChannel": {
+ "description": "Seleccione fast si desea obtener nuevas versiones de ClickHouse tan pronto como estén disponibles. Obtendrá nuevas funcionalidades más rápido, pero con un mayor riesgo de errores. Seleccione slow si desea aplazar las versiones para disponer de más tiempo para realizar pruebas. Esta funcionalidad solo está disponible para servicios de producción. default es el canal de versiones regular.",
+ "enum": [
+ "slow",
+ "default",
+ "fast"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado actual del servicio.",
+ "enum": [
+ "starting",
+ "stopping",
+ "terminating",
+ "awaking",
+ "partially_running",
+ "provisioning",
+ "running",
+ "stopped",
+ "terminated",
+ "degraded",
+ "failed",
+ "idle"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "tier": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED para los niveles de la organización BASIC, SCALE y ENTERPRISE. Nivel del servicio: 'development', 'production', 'dedicated_high_mem', 'dedicated_high_cpu', 'dedicated_standard', 'dedicated_standard_n2d_standard_4', 'dedicated_standard_n2d_standard_8', 'dedicated_standard_n2d_standard_32', 'dedicated_standard_n2d_standard_128', 'dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD', 'dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD'. Los servicios de producción escalan; los de Development tienen un tamaño fijo. Los servicios de Azure no admiten el nivel Development",
+ "enum": [
+ "development",
+ "production",
+ "dedicated_high_mem",
+ "dedicated_high_cpu",
+ "dedicated_standard",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_4",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_8",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_128",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "transparentDataEncryptionKeyId": {
+ "description": "El ID de la clave de Cifrado transparente de datos utilizada para el servicio. Solo está disponible si hasTransparentDataEncryption es true.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceEndpoint": {
+ "properties": {
+ "host": {
+ "description": "Nombre del host del servicio",
+ "type": "string"
+ },
+ "port": {
+ "description": "Puerto numérico",
+ "type": "number"
+ },
+ "protocol": {
+ "description": "Protocolo del endpoint: 'https', 'nativesecure', 'mysql'.",
+ "enum": [
+ "https",
+ "nativesecure",
+ "mysql"
+ ],
+ "example": "mysql",
+ "type": "string"
+ },
+ "username": {
+ "description": "Nombre de usuario opcional para el endpoint",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceEndpointChange": {
+ "properties": {
+ "enabled": {
+ "description": "Habilitar o deshabilitar el endpoint",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "protocol": {
+ "description": "Protocolo del endpoint",
+ "enum": [
+ "mysql"
+ ],
+ "example": "mysql",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicePasswordPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "newDoubleSha1Hash": {
+ "description": "Hash opcional de contraseña con double SHA1 para el protocolo MySQL. Si no se proporciona newPasswordHash, esta clave se ignorará y se usará la contraseña generada. Algorithm: echo -n \"yourpassword\" | sha1sum | tr -d '-' | xxd -r -p | sha1sum | tr -d '-'",
+ "type": "string"
+ },
+ "newPasswordHash": {
+ "description": "Hash de contraseña opcional. Se utiliza para evitar la transmisión de la contraseña por la red. Si no se proporciona, se genera una nueva contraseña y se incluye en la respuesta. De lo contrario, se usa este hash. Algorithm: echo -n \"yourpassword\" | sha256sum | tr -d '-' | xxd -r -p | base64",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicePasswordPatchResponse": {
+ "properties": {
+ "password": {
+ "description": "Nueva contraseña del servicio. Se proporciona solo si no había 'newPasswordHash' en la solicitud",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicePatchRequest": {
+ "properties": {
+ "endpoints": {
+ "description": "Lista de endpoints del servicio que se van a cambiar",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServiceEndpointChange"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListPatch"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del servicio. Cadena alfanumérica con espacios de hasta 50 caracteres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "privateEndpointIds": {
+ "$ref": "#/components/schemas/InstancePrivateEndpointsPatch"
+ },
+ "releaseChannel": {
+ "description": "Seleccione fast si quiere recibir las nuevas versiones de ClickHouse en cuanto estén disponibles. Recibirá nuevas funcionalidades más rápido, pero con un mayor riesgo de errores. Seleccione slow si desea aplazar las versiones para disponer de más tiempo para hacer pruebas. Esta funcionalidad solo está disponible para servicios de 'production'. El valor predeterminado es el regular release channel.",
+ "enum": [
+ "slow",
+ "default",
+ "fast"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "transparentDataEncryptionKeyId": {
+ "description": "El id de la clave que se va a rotar",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicePostRequest": {
+ "properties": {
+ "backupId": {
+ "description": "ID de Backup opcional que se usa como estado inicial del nuevo servicio. Cuando se usa, la región y el nivel de la nueva instancia deben ser los mismos que los de la instancia original.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "byocId": {
+ "description": "Este es el ID que se devuelve después de configurar una región para Bring Your Own Cloud (BYOC). Cuando se especifica el parámetro byocId, también son obligatorios los parámetros minReplicaMemoryGb y maxReplicaGb, con valores entre los siguientes tamaños: 48, 116, 172, 232.",
+ "type": "string"
+ },
+ "complianceType": {
+ "description": "Tipo de cumplimiento normativo del servicio.",
+ "enum": [
+ "hipaa",
+ "pci"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "dataWarehouseId": {
+ "description": "Warehouse de datos que contiene este servicio",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionAssumedRoleIdentifier": {
+ "description": "Role opcional que se usará para el cifrado de disco",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionKey": {
+ "description": "Clave de cifrado de disco opcional proporcionada por el cliente",
+ "type": "string"
+ },
+ "endpoints": {
+ "description": "Lista de endpoints del servicio para habilitar o deshabilitar",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServiceEndpointChange"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "hasTransparentDataEncryption": {
+ "description": "True si el servicio debe tener habilitado el Cifrado transparente de datos (TDE). TDE solo está disponible para los niveles de la organización ENTERPRISE y solo puede habilitarse al crear el servicio.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleScaling": {
+ "description": "Cuando se establece en true, el servicio puede escalar hasta cero cuando está idle. True de forma predeterminada.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleTimeoutMinutes": {
+ "description": "Establezca el timeout mínimo de idling (en minutos). Debe ser >= 5 minutos.",
+ "type": "number"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder al servicio",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "isReadonly": {
+ "description": "True si este servicio es read-only. Solo puede ser read-only si se proporciona un dataWarehouseId.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "maxReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria total máxima de cada réplica durante el autoescalado, en Gb. Debe ser un múltiplo de 4 y menor o igual que 120* para servicios no pagos o 356* para servicios pagos.* - el tamaño máximo de la réplica está sujeto a la disponibilidad de hardware del proveedor de Cloud en la región seleccionada. ",
+ "example": 120,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "maxTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED: no es preciso para servicios con una cantidad no predeterminada de réplicas. Memoria máxima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y menor o igual que 360 para servicios no pagos o 1068 para servicios pagos.",
+ "example": 360,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "minReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria total mínima de cada réplica durante el autoescalado, en Gb. Debe ser un múltiplo de 4 y mayor o igual que 8.",
+ "example": 16,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "minTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED: no es preciso para servicios con una cantidad no predeterminada de réplicas. Memoria mínima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y mayor o igual que 24.",
+ "example": 48,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del servicio. Cadena alfanumérica con espacios de hasta 50 caracteres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "numReplicas": {
+ "description": "Número de réplicas del servicio. La cantidad de réplicas debe estar entre 2 y 20 para el primer servicio de un warehouse. Los servicios que se crean en un warehouse existente pueden tener solo 1 réplica. Pueden aplicarse restricciones adicionales según el nivel de su organización. El valor predeterminado es 1 para el nivel BASIC y 3 para los niveles SCALE y ENTERPRISE.",
+ "example": 3,
+ "maximum": 20,
+ "minimum": 1,
+ "type": "number"
+ },
+ "privateEndpointIds": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "Para asociar el servicio con private endpoints, primero cree el servicio y luego use el endpoint `Update Service Basic Details` para modificar los private endpoints.",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "privatePreviewTermsChecked": {
+ "description": "Acepte los terms y conditions de private preview. Solo es necesario al crear el primer servicio de la organización en caso de private preview",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "profile": {
+ "description": "Perfil de instancia personalizado. Solo disponible para los niveles de la organización ENTERPRISE.",
+ "enum": [
+ "v1-default",
+ "v1-highmem-xs",
+ "v1-highmem-s",
+ "v1-highmem-m",
+ "v1-highmem-l",
+ "v1-highmem-xl",
+ "v1-highcpu-s",
+ "v1-highcpu-m",
+ "v1-highcpu-l",
+ "v1-highcpu-xl"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "provider": {
+ "description": "Proveedor de Cloud",
+ "enum": [
+ "aws",
+ "gcp",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región del servicio.",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "releaseChannel": {
+ "description": "Seleccione fast si desea obtener las nuevas versiones de ClickHouse en cuanto estén disponibles. Obtendrá Nuevas características más rápido, pero con un mayor riesgo de errores. Seleccione slow si desea aplazar las versiones para tener más tiempo para probarlas. Esta característica solo está disponible para servicios de production. El valor predeterminado es el regular release channel.",
+ "enum": [
+ "slow",
+ "default",
+ "fast"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "tier": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED para los niveles de la organización BASIC, SCALE y ENTERPRISE. Nivel del servicio: 'development', 'production', 'dedicated_high_mem', 'dedicated_high_cpu', 'dedicated_standard', 'dedicated_standard_n2d_standard_4', 'dedicated_standard_n2d_standard_8', 'dedicated_standard_n2d_standard_32', 'dedicated_standard_n2d_standard_128', 'dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD', 'dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD'. Los servicios Production escalan; los Development tienen un tamaño fijo. Los servicios de Azure no admiten el nivel Development",
+ "enum": [
+ "development",
+ "production",
+ "dedicated_high_mem",
+ "dedicated_high_cpu",
+ "dedicated_standard",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_4",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_8",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_128",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServicePostResponse": {
+ "properties": {
+ "password": {
+ "description": "Contraseña del servicio recién creado.",
+ "type": "string"
+ },
+ "service": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Service"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceQueryAPIEndpoint": {
+ "properties": {
+ "allowedOrigins": {
+ "description": "Orígenes permitidos, como lista de dominios separados por comas",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "El id del endpoint de consulta del service",
+ "type": "string"
+ },
+ "openApiKeys": {
+ "description": "Lista de claves de OpenAPI que pueden acceder al endpoint de consulta del service",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "roles": {
+ "description": "Lista de roles que pueden acceder al endpoint de consulta del service",
+ "items": {
+ "enum": [
+ "sql_console_read_only",
+ "sql_console_admin"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceReplicaScalingPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "idleScaling": {
+ "description": "Cuando se establece en true, el servicio puede escalar hasta cero cuando está inactivo. True de forma predeterminada.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleTimeoutMinutes": {
+ "description": "Establece el tiempo de espera mínimo de inactividad (en minutos). Debe ser >= 5 minutos.",
+ "type": "number"
+ },
+ "maxReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria máxima de escalado automático en Gb para una sola réplica. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 4 y menor o igual que 120 para servicios no de pago o 356 para servicios de pago.",
+ "example": 120,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "minReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria mínima de escalado automático en Gb para una sola réplica. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 4 y mayor o igual que 8.",
+ "example": 16,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "numReplicas": {
+ "description": "Número de réplicas del servicio. El número de réplicas debe estar entre 2 y 20 para el primer servicio de un warehouse. Los servicios que se crean en un warehouse existente pueden tener tan solo 1 réplica. Pueden aplicarse restricciones adicionales según el nivel de tu organization. El valor predeterminado es 1 para el nivel BASIC y 3 para los niveles SCALE y ENTERPRISE.",
+ "example": 3,
+ "maximum": 20,
+ "minimum": 1,
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceScalingPatchRequest": {
+ "properties": {
+ "idleScaling": {
+ "description": "Cuando se establece en true, el servicio puede reducir su escala a cero cuando está inactivo. True de forma predeterminada.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleTimeoutMinutes": {
+ "description": "Establece el timeout mínimo de inactividad (en minutos). Debe ser >= 5 minutos.",
+ "type": "number"
+ },
+ "maxTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED - inexacto para servicios con una cantidad de réplicas distinta de la predeterminada. Memoria máxima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y menor o igual que 360 para servicios no de pago, o 1068 para servicios de pago.",
+ "example": 360,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "minTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED - inexacto para servicios con una cantidad de réplicas distinta de la predeterminada. Memoria mínima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y mayor o igual que 24.",
+ "example": 48,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "numReplicas": {
+ "description": "Número de réplicas del servicio. El número de réplicas debe estar entre 2 y 20 para el primer servicio de un warehouse. Los servicios que se creen en un warehouse existente pueden tener tan solo 1 réplica. Pueden aplicarse restricciones adicionales según el nivel de la organización. El valor predeterminado es 1 para el nivel BASIC y 3 para los niveles SCALE y ENTERPRISE.",
+ "example": 3,
+ "maximum": 20,
+ "minimum": 1,
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceScalingPatchResponse": {
+ "properties": {
+ "availablePrivateEndpointIds": {
+ "description": "Lista de identificadores de endpoints privados disponibles que se pueden adjuntar al servicio",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "byocId": {
+ "description": "Este es el ID que se devuelve después de configurar una Region para Bring Your Own Cloud (BYOC). Cuando se especifica el parámetro byocId, también son obligatorios los parámetros minReplicaMemoryGb y maxReplicaGb, con valores incluidos entre los siguientes tamaños: 48, 116, 172, 232.",
+ "type": "string"
+ },
+ "clickhouseVersion": {
+ "description": "Versión de ClickHouse del servicio.",
+ "type": "string"
+ },
+ "complianceType": {
+ "description": "Tipo de cumplimiento normativo del servicio.",
+ "enum": [
+ "hipaa",
+ "pci"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "createdAt": {
+ "description": "Timestamp de creación del servicio. ISO-8601.",
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ },
+ "dataWarehouseId": {
+ "description": "Almacén de datos que contiene este servicio",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionAssumedRoleIdentifier": {
+ "description": "Role opcional que se usará para el cifrado de disco",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionKey": {
+ "description": "Clave de cifrado de disco opcional proporcionada por el cliente",
+ "type": "string"
+ },
+ "encryptionRoleId": {
+ "description": "El ID del IAM role usado para el cifrado. Solo está disponible si hasTransparentDataEncryption es true.",
+ "type": "string"
+ },
+ "endpoints": {
+ "description": "Lista de todos los endpoints del servicio.",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServiceEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "hasTransparentDataEncryption": {
+ "description": "True si el servicio debe tener habilitado el Cifrado transparente de datos (TDE). TDE solo está disponible para niveles de organización ENTERPRISE y solo puede habilitarse al crear el servicio.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "iamRole": {
+ "description": "IAM role usado para acceder a objetos en S3",
+ "type": "string"
+ },
+ "id": {
+ "description": "ID único del servicio.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "idleScaling": {
+ "description": "Cuando se establece en true, el servicio puede reducir su escala a cero cuando está inactivo. True de forma predeterminada.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "idleTimeoutMinutes": {
+ "description": "Establece el timeout mínimo de inactividad (en minutos). Debe ser >= 5 minutos.",
+ "type": "number"
+ },
+ "ipAccessList": {
+ "description": "Lista de direcciones IP autorizadas para acceder al servicio",
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/IpAccessListEntry"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "isPrimary": {
+ "description": "True si este servicio es el servicio principal del almacén de datos",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "isReadonly": {
+ "description": "True si este servicio es de solo lectura. Solo puede ser de solo lectura si se proporciona un dataWarehouseId.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "maxReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria máxima de autoescalado en Gb para una sola réplica. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 4 y menor o igual que 120 para servicios no de pago, o 356 para servicios de pago.",
+ "example": 120,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "maxTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED - inexacto para servicios con una cantidad de réplicas distinta de la predeterminada. Memoria máxima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y menor o igual que 360 para servicios no de pago, o 1068 para servicios de pago.",
+ "example": 360,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "minReplicaMemoryGb": {
+ "description": "Memoria mínima de autoescalado en Gb para una sola réplica. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 4 y mayor o igual que 8.",
+ "example": 16,
+ "maximum": 356,
+ "minimum": 8,
+ "multipleOf": 4,
+ "type": "number"
+ },
+ "minTotalMemoryGb": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED - inexacto para servicios con una cantidad de réplicas distinta de la predeterminada. Memoria mínima de tres workers durante el autoescalado, en Gb. Disponible solo para servicios de 'production'. Debe ser un múltiplo de 12 y mayor o igual que 24.",
+ "example": 48,
+ "maximum": 1068,
+ "minimum": 24,
+ "multipleOf": 12,
+ "type": "number"
+ },
+ "name": {
+ "description": "Nombre del servicio. Cadena alfanumérica con espacios de hasta 50 caracteres.",
+ "type": "string"
+ },
+ "numReplicas": {
+ "description": "Número de réplicas del servicio. El número de réplicas debe estar entre 2 y 20 para el primer servicio de un warehouse. Los servicios que se creen en un warehouse existente pueden tener tan solo 1 réplica. Pueden aplicarse restricciones adicionales según el nivel de la organización. El valor predeterminado es 1 para el nivel BASIC y 3 para los niveles SCALE y ENTERPRISE.",
+ "example": 3,
+ "maximum": 20,
+ "minimum": 1,
+ "type": "number"
+ },
+ "privateEndpointIds": {
+ "description": "Lista de endpoints privados",
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "profile": {
+ "description": "Perfil de instancia personalizado. Solo disponible para niveles de organización ENTERPRISE.",
+ "enum": [
+ "v1-default",
+ "v1-highmem-xs",
+ "v1-highmem-s",
+ "v1-highmem-m",
+ "v1-highmem-l",
+ "v1-highmem-xl",
+ "v1-highcpu-s",
+ "v1-highcpu-m",
+ "v1-highcpu-l",
+ "v1-highcpu-xl"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "provider": {
+ "description": "Proveedor de Cloud",
+ "enum": [
+ "aws",
+ "gcp",
+ "azure"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "region": {
+ "description": "Región del servicio.",
+ "enum": [
+ "ap-northeast-1",
+ "ap-south-1",
+ "ap-southeast-1",
+ "ap-southeast-2",
+ "eu-central-1",
+ "eu-west-1",
+ "eu-west-2",
+ "me-central-1",
+ "us-east-1",
+ "us-east-2",
+ "us-west-2",
+ "us-east1",
+ "us-central1",
+ "europe-west4",
+ "asia-southeast1",
+ "eastus",
+ "eastus2",
+ "westus3",
+ "germanywestcentral"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "releaseChannel": {
+ "description": "Selecciona fast si quieres obtener las nuevas versiones de ClickHouse en cuanto estén disponibles. Recibirás nuevas funcionalidades más rápido, pero con un mayor riesgo de errores. Selecciona slow si deseas aplazar las versiones para tener más tiempo para probarlas. Esta funcionalidad solo está disponible para servicios de production. El valor predeterminado es el canal de versiones regular.",
+ "enum": [
+ "slow",
+ "default",
+ "fast"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "state": {
+ "description": "Estado actual del servicio.",
+ "enum": [
+ "starting",
+ "stopping",
+ "terminating",
+ "awaking",
+ "partially_running",
+ "provisioning",
+ "running",
+ "stopped",
+ "terminated",
+ "degraded",
+ "failed",
+ "idle"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "tier": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "DEPRECATED para los niveles de la organización BASIC, SCALE y ENTERPRISE. Nivel del servicio: 'development', 'production', 'dedicated_high_mem', 'dedicated_high_cpu', 'dedicated_standard', 'dedicated_standard_n2d_standard_4', 'dedicated_standard_n2d_standard_8', 'dedicated_standard_n2d_standard_32', 'dedicated_standard_n2d_standard_128', 'dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD', 'dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD'. Los servicios de Production escalan; los de Development tienen un tamaño fijo. Los servicios de Azure no admiten el nivel Development",
+ "enum": [
+ "development",
+ "production",
+ "dedicated_high_mem",
+ "dedicated_high_cpu",
+ "dedicated_standard",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_4",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_8",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_128",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_32_16SSD",
+ "dedicated_standard_n2d_standard_64_24SSD"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "transparentDataEncryptionKeyId": {
+ "description": "El ID de la clave de Cifrado transparente de datos usada para el servicio. Solo está disponible si hasTransparentDataEncryption es true.",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "ServiceStatePatchRequest": {
+ "properties": {
+ "command": {
+ "description": "Comando para cambiar el estado: 'start', 'stop'.",
+ "enum": [
+ "start",
+ "stop"
+ ],
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "UsageCost": {
+ "properties": {
+ "costs": {
+ "$ref": "#/components/schemas/UsageCostRecord"
+ },
+ "grandTotalCHC": {
+ "description": "Costo total general de uso en ClickHouse Credits (CHCs).",
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "UsageCostMetrics": {
+ "properties": {
+ "backupCHC": {
+ "description": "Costo de backup en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades dataWarehouse.",
+ "type": "number"
+ },
+ "computeCHC": {
+ "description": "Costo de cómputo en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service y ClickPipe.",
+ "type": "number"
+ },
+ "dataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de transferencia de datos en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades ClickPipe.",
+ "type": "number"
+ },
+ "initialLoadCHC": {
+ "description": "Costo de la carga inicial y las resincronizaciones en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades ClickPipe.",
+ "type": "number"
+ },
+ "interRegionTier1DataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de la transferencia de datos interregional de tier1 en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service.",
+ "type": "number"
+ },
+ "interRegionTier2DataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de la transferencia de datos interregional de tier2 en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service.",
+ "type": "number"
+ },
+ "interRegionTier3DataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de la transferencia de datos interregional de tier3 en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service.",
+ "type": "number"
+ },
+ "interRegionTier4DataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de la transferencia de datos interregional de tier4 en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service.",
+ "type": "number"
+ },
+ "publicDataTransferCHC": {
+ "description": "Costo de transferencia de datos en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades service.",
+ "type": "number"
+ },
+ "storageCHC": {
+ "description": "Costo de almacenamiento en ClickHouse Credits (CHCs). Se aplica a las entidades dataWarehouse.",
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ },
+ "UsageCostRecord": {
+ "properties": {
+ "dataWarehouseId": {
+ "description": "ID del dataWarehouse al que pertenece esta entidad (o que es).",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "date": {
+ "description": "Fecha de uso. Fecha ISO-8601, basada en la zona horaria UTC.",
+ "format": "date",
+ "type": "string"
+ },
+ "entityId": {
+ "description": "ID único de la entidad.",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "entityName": {
+ "description": "Nombre de la entidad.",
+ "type": "string"
+ },
+ "entityType": {
+ "description": "Tipo de entidad.",
+ "enum": [
+ "datawarehouse",
+ "service",
+ "clickpipe"
+ ],
+ "type": "string"
+ },
+ "locked": {
+ "description": "Cuando es true, el registro es inmutable. Los registros desbloqueados pueden cambiar hasta que se bloqueen.",
+ "type": "boolean"
+ },
+ "metrics": {
+ "$ref": "#/components/schemas/UsageCostMetrics"
+ },
+ "serviceId": {
+ "description": "ID del service al que pertenece esta entidad (o que es). Se establece en null para las entidades dataWarehouse.",
+ "format": "uuid",
+ "nullable": true,
+ "type": "string"
+ },
+ "totalCHC": {
+ "description": "Costo total de uso en ClickHouse Credits (CHCs) para esta entidad.",
+ "type": "number"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "securitySchemes": {
+ "basicAuth": {
+ "description": "Usa el ID de la clave y el secreto de la clave obtenidos en la consola de ClickHouse Cloud: https://clickhouse.com/docs/cloud/manage/openapi",
+ "scheme": "basic",
+ "type": "http"
+ }
+ }
+ },
+ "info": {
+ "contact": {
+ "email": "support@clickhouse.com",
+ "name": "ClickHouse Support",
+ "url": "https://clickhouse.com/docs/en/cloud/manage/openapi?referrer=openapi-299828"
+ },
+ "title": "OpenAPI spec for ClickHouse Cloud",
+ "version": "1.0"
+ },
+ "openapi": "3.0.1",
+ "paths": {
+ "/v1/organizations": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista con una única organización asociada a la API key de la solicitud.",
+ "parameters": [],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Organization"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no procesará la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener la lista de organizaciones disponibles",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve los detalles de una única organización. Para obtenerlos, la clave de autenticación debe pertenecer a la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Organization"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles de la organización",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "Actualiza los campos de la organización. Requiere una clave de autenticación con el Role ADMIN.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización que se va a actualizar.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Organization"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar los detalles de la organización",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/activities": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista de todas las actividades de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Fecha de inicio para una búsqueda",
+ "in": "query",
+ "name": "from_date",
+ "schema": {
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Fecha de finalización para una búsqueda",
+ "in": "query",
+ "name": "to_date",
+ "schema": {
+ "format": "date-time",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Activity"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no procesará la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Lista de actividades de la organización",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/activities/{activityId}": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una actividad de la organización por ID.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la actividad solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "activityId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Activity"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actividad de la organización",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/byocInfrastructure": {
+ "post": {
+ "description": "Crea una nueva infraestructura BYOC en la organización. Devuelve la configuración de la infraestructura recién creada",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ByocInfrastructurePostRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ByocConfig"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear infraestructura BYOC",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/byocInfrastructure/{byocInfrastructureId}": {
+ "delete": {
+ "description": "Elimina una infraestructura BYOC de la organización",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la infraestructura BYOC solicitada",
+ "in": "path",
+ "name": "byocInfrastructureId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar una infraestructura BYOC",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/invitations": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve la lista de todas las invitaciones de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Invitation"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Listar todas las invitaciones",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ },
+ "post": {
+ "description": "Crea una invitación para la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización a la que se invitará al usuario.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/InvitationPostRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Invitation"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear una invitación",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/invitations/{invitationId}": {
+ "delete": {
+ "description": "Elimina una invitación de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización que tiene la invitación.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "invitationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no procesará la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar invitación de la organización",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "Devuelve los detalles de una invitación individual de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "invitationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Invitation"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no procesará la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles de la invitación",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/keys": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista de todas las claves de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKey"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede procesar la solicitud o no la procesará debido a un problema que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener la lista de todas las claves",
+ "tags": [
+ "OpenAPI"
+ ]
+ },
+ "post": {
+ "description": "Crea una nueva clave de API.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización que será propietaria de la clave.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKeyPostRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKeyPostResponse"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede procesar la solicitud o no la procesará debido a un problema que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear una clave",
+ "tags": [
+ "OpenAPI"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/keys/{keyId}": {
+ "delete": {
+ "description": "Elimina la clave de API. Solo se puede eliminar una clave que no se haya utilizado para autenticar la solicitud activa.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria de la clave.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la clave que se va a eliminar.",
+ "in": "path",
+ "name": "keyId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar la clave",
+ "tags": [
+ "OpenAPI"
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "Devuelve los detalles de una clave.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la clave solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "keyId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKey"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede procesar la solicitud o no la procesará debido a un problema que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles de la clave",
+ "tags": [
+ "OpenAPI"
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "Actualiza las propiedades de la clave de API.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria de la clave.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la clave que se va a actualizar.",
+ "in": "path",
+ "name": "keyId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKeyPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ApiKey"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar la clave",
+ "tags": [
+ "OpenAPI"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/members": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista de todos los miembros de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Member"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Listar los miembros de la organización",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/members/{userId}": {
+ "delete": {
+ "description": "Elimina a un usuario de la organización",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del usuario solicitado.",
+ "in": "path",
+ "name": "userId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar un miembro de la organización",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "Devuelve los detalles de un solo miembro de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización de la que forma parte el miembro.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del usuario solicitado.",
+ "in": "path",
+ "name": "userId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Member"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles del miembro",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "Actualiza el rol del miembro de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización a la que pertenece el miembro.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del usuario a modificar",
+ "in": "path",
+ "name": "userId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/MemberPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Member"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar el miembro de la organización",
+ "tags": [
+ "User management"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/privateEndpointConfig": {
+ "get": {
+ "deprecated": true,
+ "description": "Obsoleto. Consulte la [documentación](https://clickhouse.com/docs/manage/security/aws-privatelink#add-endpoint-id-to-services-allow-list) para seguir el proceso actualizado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organization solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Identificador del proveedor de Cloud. Uno de aws, gcp o azure.",
+ "in": "query",
+ "name": "cloud_provider",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Identificador de Region dentro de proveedores de Cloud específicos.",
+ "in": "query",
+ "name": "region_id",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/OrganizationCloudRegionPrivateEndpointConfig"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener la configuración del Private Endpoint para una región dentro del Cloud Provider de una organización",
+ "tags": [
+ "Organization"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/prometheus": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve las métricas de Prometheus de todos los servicios de una organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Devuelve una lista filtrada de métricas de Prometheus.",
+ "in": "query",
+ "name": "filtered_metrics",
+ "schema": {
+ "format": "boolean",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "text/plain": {
+ "schema": {
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener las métricas de la organización",
+ "tags": [
+ "Prometheus"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista de todos los servicios de la organización.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "Criterios de filtro que se aplicarán al recuperar el recurso. Actualmente, solo se admite el filtrado por etiquetas de recurso.",
+ "example": "tag:Environment=Production&filter=tag:Department=Engineering&filter=tag:isActive",
+ "in": "query",
+ "name": "filter",
+ "schema": {
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "type": "array"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Service"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Lista de servicios de la organización",
+ "tags": [
+ "Service"
+ ]
+ },
+ "post": {
+ "description": "Crea un nuevo servicio en la organización y devuelve el estado actual del servicio y una contraseña para acceder a él. El servicio se inicia de forma asíncrona.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización que será propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServicePostRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServicePostResponse"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear un nuevo servicio",
+ "tags": [
+ "Service"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}": {
+ "delete": {
+ "description": "Elimina el servicio. El servicio debe estar detenido y se elimina de forma asíncrona después de esta llamada al método.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio que se va a eliminar.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar el servicio",
+ "tags": [
+ "Service"
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "Devuelve un servicio que pertenece a la organización",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio solicitado.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Service"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles del servicio",
+ "tags": [
+ "Service"
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "Actualiza los datos básicos del servicio, como el nombre del servicio o la IP Access List.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio que se va a actualizar.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ServicePatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Service"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar los detalles básicos del servicio",
+ "tags": [
+ "Service"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/backupConfiguration": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve la configuración de copias de seguridad del servicio.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "Identificador único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/BackupConfiguration"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener la configuración de copia de seguridad del servicio",
+ "tags": [
+ "Backup"
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "Actualiza la configuración de copias de seguridad del servicio. Requiere el rol ADMIN de la clave de autenticación. Establecer las propiedades con valor NULL restablecerá las propiedades a sus valores predeterminados.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/BackupConfigurationPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "Identificador único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/BackupConfiguration"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar la configuración de copia de seguridad del servicio",
+ "tags": [
+ "Backup"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/backups": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve una lista de todos los backups del servicio. Los backups más recientes aparecen primero en la lista.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del backup.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio a partir del cual se creó el backup.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "Identificador único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Backup"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Lista de copias de seguridad del servicio",
+ "tags": [
+ "Backup"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/backups/{backupId}": {
+ "get": {
+ "description": "Devuelve la información de una única copia de seguridad.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria de la copia de seguridad.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio a partir del cual se creó la copia de seguridad.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID de la copia de seguridad solicitada.",
+ "in": "path",
+ "name": "backupId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "Identificador único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/Backup"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del cliente."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener los detalles de la copia de seguridad",
+ "tags": [
+ "Backup"
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipes": {
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Devuelve una lista de ClickPipes.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Listar ClickPipes",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "post": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Crea un nuevo ClickPipe.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio para el que se va a crear el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePostRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipes/{clickPipeId}": {
+ "delete": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios importantes incompatibles en el futuro.
Elimina el ClickPipe especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe que se va a eliminar.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios importantes incompatibles en el futuro.
Devuelve el ClickPipe especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe solicitado.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios importantes incompatibles en el futuro.
Actualiza el ClickPipe especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio para el que se crea el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe solicitado.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipePatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta satisfactoria"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a un problema que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipes/{clickPipeId}/scaling": {
+ "patch": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Cambia la configuración de escalado del ClickPipe especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización a la que pertenece el servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio al que pertenece el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe cuya configuración de escalado se actualizará.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeScalingPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Escalado de ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipes/{clickPipeId}/settings": {
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios importantes incompatibles en el futuro.
Devuelve la configuración avanzada del ClickPipe especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio al que pertenece el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe del que se obtendrá la configuración.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettingsGetResponse"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener la configuración de ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "put": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Actualiza la configuración avanzada del ClickPipe especificado. Envía pares clave-valor en los que los valores pueden ser cadenas, números o booleanos.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización a la que pertenece el servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio al que pertenece el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe cuya configuración se actualizará.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettingsPutRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeSettingsGetResponse"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar la configuración de ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipes/{clickPipeId}/state": {
+ "patch": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Inicia, detén o resincroniza el ClickPipe. Al detener un ClickPipe, se detendrá el proceso de ingestión desde cualquier estado. Se permite iniciarlo para ClickPipes en estado \"Stopped\" o con estado \"Failed\". La resincronización solo está disponible para pipes de Postgres y puede realizarse desde cualquier estado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización a la que pertenece el servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio al que pertenece el ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del ClickPipe cuyo estado se actualizará.",
+ "in": "path",
+ "name": "clickPipeId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipeStatePatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipe"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar el estado de ClickPipe",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipesCdcScaling": {
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Obtenga la configuración de scaling de DB ClickPipes.\n\nLa infraestructura se comparte entre todos los DB ClickPipes del servicio, tanto para initial load como para CDC. A efectos de facturación, 2 CPU cores y 8 GB de RAM [corresponden](https://clickhouse.com/docs/cloud/manage/billing/overview#clickpipes-for-postgres-cdc) a una compute unit.\n\n**Este endpoint estará disponible una vez que se haya aprovisionado al menos un DB ClickPipe.**",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organization propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipesCdcScaling"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Obtener el escalado de CDC de ClickPipes",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "patch": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Actualice la configuración de scaling de DB ClickPipes.\n\nLa infraestructura se comparte entre todos los DB ClickPipes del servicio, tanto para initial load como para CDC. La configuración de scaling puede tardar unos minutos en propagarse por completo.\n\nA efectos de facturación, 2 CPU cores y 8 GB de RAM [corresponden](https://clickhouse.com/docs/cloud/manage/billing/overview#clickpipes-for-postgres-cdc) a una compute unit. Si cambia el nivel de la organización, los DB ClickPipes se [reescalarán](https://clickhouse.com/docs/cloud/manage/billing/overview#compute) según corresponda.\n\n**Este endpoint estará disponible una vez que se haya aprovisionado al menos un DB ClickPipe.**",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organization propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del ClickPipe.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipesCdcScalingPatchRequest"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ClickPipesCdcScaling"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se considera un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Actualizar el escalado de CDC de ClickPipes",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipesReversePrivateEndpoints": {
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Devuelve una lista de reverse private endpoints para el servicio especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del Reverse Private Endpoint.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ReversePrivateEndpoint"
+ },
+ "type": "array"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El server no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Listar Reverse Private Endpoint",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "post": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan cambios incompatibles en el futuro.
Crea un nuevo reverse private endpoint.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del Reverse Private Endpoint.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "requestBody": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "$ref": "#/components/schemas/CreateReversePrivateEndpoint"
+ }
+ }
+ }
+ },
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "result": {
+ "$ref": "#/components/schemas/ReversePrivateEndpoint"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Crear Reverse Private Endpoint",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ }
+ },
+ "/v1/organizations/{organizationId}/services/{serviceId}/clickpipesReversePrivateEndpoints/{reversePrivateEndpointId}": {
+ "delete": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan breaking changes en el futuro.
Elimina el reverse private endpoint con el ID especificado.",
+ "parameters": [
+ {
+ "description": "ID de la organización propietaria del servicio.",
+ "in": "path",
+ "name": "organizationId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del servicio propietario del Reverse Private Endpoint.",
+ "in": "path",
+ "name": "serviceId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ {
+ "description": "ID del reverse private endpoint que se va a eliminar.",
+ "in": "path",
+ "name": "reversePrivateEndpointId",
+ "required": true,
+ "schema": {
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ }
+ }
+ ],
+ "responses": {
+ "200": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "requestId": {
+ "description": "ID único asignado a cada solicitud. UUIDv4",
+ "format": "uuid",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 200,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "Respuesta correcta"
+ },
+ "400": {
+ "content": {
+ "application/json": {
+ "schema": {
+ "properties": {
+ "error": {
+ "description": "Descripción detallada del error.",
+ "type": "string"
+ },
+ "status": {
+ "description": "Código de estado HTTP.",
+ "example": 400,
+ "type": "number"
+ }
+ },
+ "type": "object"
+ }
+ }
+ },
+ "description": "El servidor no puede o no quiere procesar la solicitud debido a algo que se percibe como un error del client."
+ }
+ },
+ "summary": "Eliminar Reverse Private Endpoint",
+ "tags": [
+ "ClickPipes"
+ ],
+ "x-badges": [
+ {
+ "name": "Beta",
+ "position": "after"
+ }
+ ]
+ },
+ "get": {
+ "description": "**Este endpoint está en beta.** El contrato de la API es estable y no se esperan breaking changes en el futuro.
+
+*Demo de [@wrn14897](https://github.com/wrn14897)*
+
+
+
+
+
+La herramienta de migración de esquemas es una nueva funcionalidad de ClickStack en desarrollo activo que permite a los usuarios iniciar y supervisar migraciones de esquema de ClickHouse directamente desde la UI. Warren habilita el migrador, crea un índice de búsqueda de texto completo en la columna `body` y luego lo elimina mientras sigue el progreso con un tail del log en tiempo real.
+
+A continuación, está previsto el soporte para cambios de esquema a nivel de todo el despliegue, lo que acerca esta funcionalidad a la disponibilidad general.
+
+
+ ## Filtros a nivel de fuente para alertas y MCP
+
+
+*Demo de [@pulpdrew](https://github.com/pulpdrew)*
+
+
+
+
+
+Drew presenta una importante ampliación del soporte de filtros de fuente en todo ClickStack. Ahora se pueden configurar alertas en tiles de dashboard y tiles de Raw SQL que requieren filtros de fuente, con indicaciones claras en la propia interfaz cuando faltan filtros o cuando una consulta no incluye una macro de filtro para la inyección. Las alertas de búsquedas guardadas admiten el mismo comportamiento.
+
+Ahora los filtros de fuente se aplican en toda la experiencia del mapa de servicios, propagando las selecciones a las páginas de Búsqueda enlazadas y a los paneles laterales de trazas.
+
+El MCP también pasó a reconocer los filtros de fuente. Los agentes pueden detectar los requisitos de filtro, recuperar los valores disponibles y pasar filtros a las herramientas de consulta. Los valores de los filtros se acotan entre sí, lo que permite que una selección reduzca los valores compatibles de los demás. Cuando se omiten filtros obligatorios, el MCP puede seleccionarlos automáticamente e informar qué valores se aplicaron. Los resultados iniciales de la evaluación no indican ningún impacto medible en las fuentes que no usan filtros de fuente.
+
+**PR relacionadas:** [#2459](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2459) feat: mostrar un icono en tiles con filtros excluidos con alcance de fuente, [#2331](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2331) feat: añadir alcance de fuente a los filtros del dashboard
+
+
+ ## Columnas candidatas al crear fuentes
+
+
+*Demo de [@karl-power](https://github.com/karl-power)*
+
+
+
+
+
+Al crear una fuente, ClickStack ahora sugiere campos candidatos de la tabla subyacente para ayudar a poblar el formulario de configuración. Las sugerencias se muestran como chips en los que se puede hacer clic, mientras que la validación distingue entre los campos que no existen y los que sí son válidos, pero requieren filtros de fuente antes de poder resolverse.
+
+Una nueva advertencia también destaca los casos en los que se ha configurado una expresión de body sin una columna implícita. La funcionalidad está prácticamente completa y solo quedan pequeños retoques en la UI y mejoras de validación.
+
+**PR relacionadas:** [#2436](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2436) feat: add source field suggestions
+
+
+ ## Alertas de anomalías con group-by (WIP)
+
+
+*Demo de [@fleon](https://github.com/fleon)*
+
+
+
+
+
+Este trabajo aborda un problema de usabilidad en la detección de anomalías para series temporales agrupadas. Mostrar bandas de anomalías en todas las series a la vez se vuelve ilegible rápidamente. El enfoque de Himanshu hace que las bandas de anomalías aparezcan en la leyenda al pasar el cursor, mientras que sigue mostrándolas directamente en el gráfico cuando se selecciona una sola serie.
+
+Esta funcionalidad sigue en desarrollo activo y aún está pendiente de más mejoras antes de su lanzamiento.
+
+
+ ## Selector multmodelo para evaluación de MCP
+
+
+*Demo de [@brandon-pereira](https://github.com/brandon-pereira)*
+
+
+
+
+
+El marco de evaluación de MCP ahora permite ejecutar una única suite de evaluación con varios modelos simultáneamente. Brandon muestra esta función comparando Fable, Opus y Sonnet en una sola ejecución tras el lanzamiento de Fable.
+
+Tanto en la suite de evaluación de ClickHouse como en la de HyperDX, Fable obtuvo resultados considerablemente mejores en preguntas específicas de ClickStack. Ojalá pudiéramos usar el modelo :).
+
+**PR relacionadas:** [#2438](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2438) feat(hdx-eval): compatibilidad con comparación multmodelo en lotes de evaluación, [#2414](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2414) feat: marco de evaluación de IA para benchmark de servidores MCP
+
+
+ ## Todas las herramientas del notebook ahora usan el MCP
+
+
+*Demo de [@brandon-pereira](https://github.com/brandon-pereira)*
+
+
+
+
+
+Todas las herramientas de investigación del notebook ahora se ejecutan a través del MCP de ClickStack, en lugar de una implementación separada. Aunque no hay cambios visibles para los usuarios, esta consolidación elimina rutas de código duplicadas y sienta las bases para la futura interoperabilidad entre el notebook y el agent local.
+
+Lo próximo previsto son los tiles de Raw SQL del notebook.
+
+
+ ## receiver de Datadog
+
+
+*Demo de [@SpencerTorres](https://github.com/SpencerTorres)*
+
+
+
+
+
+Spencer presenta mejoras en el receiver de Datadog.
+
+Anteriormente, los payloads de logs de Datadog se ingerían principalmente como JSON no estructurado dentro del cuerpo del mensaje. Ahora, el receiver extrae y eleva campos clave, como los ID de traza, los ID de span, las marcas de tiempo y los metadatos de solicitudes HTTP, a atributos estándar de recurso y de log de OpenTelemetry.
+
+Los ID de traza numéricos de 64 bits de Datadog también se expanden al formato de 128 bits de OpenTelemetry, lo que permite una correlación de trazas adecuada en ClickStack. Se espera que el receiver se incluya en la distribución del ClickStack collector, y se prevén más pruebas sobre la correlación de trazas de extremo a extremo.
+
+
+ ## Patrones de eventos: cualquier columna
+
+
+*Demo de [@knudtty](https://github.com/knudtty)*
+
+
+
+
+
+El análisis de patrones de eventos ahora puede ejecutarse sobre cualquier columna de tipo cadena, en lugar de estar limitado a `Body`. Un nuevo selector de columna usa `Body` de forma predeterminada para conservar el comportamiento existente, pero permite a los usuarios seleccionar cualquier columna que pueda representarse como una cadena.
+
+Aaron también explica la lógica de enmascaramiento que se utiliza para normalizar el contenido variable antes de que el algoritmo Drain agrupe los eventos en patrones. La funcionalidad aún está en revisión, pero debería estar disponible pronto.
+
+**PR relacionadas:** [#2460](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2460) feat: añadir un selector de columna de patrones para la coincidencia de patrones de eventos en cualquier columna
+
+
+ ## Enlaces entre spans (WIP)
+
+
+*Demo de [@alex-fedotyev](https://github.com/alex-fedotyev)*
+
+
+
+
+
+Alex presenta una versión preliminar del soporte para enlaces entre spans en el visor de trazas de ClickStack. Los enlaces entre spans son un concepto de OpenTelemetry que permite que los spans hagan referencia a spans relacionados en otras trazas, y es una funcionalidad de tracing solicitada con frecuencia.
+
+La implementación actual muestra los spans enlazados y sus atributos asociados directamente en el panel de trazas. El diseño y la presentación aún se están perfeccionando, así que considérelo claramente un trabajo en curso.
+
+**PR relacionadas:** [#2463](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2463) feat(traces): mostrar enlaces entre spans en el visor de trazas
+
+
+ ## Resaltado de series temporales al pasar el cursor
+
+
+*Demo de [@alex-fedotyev](https://github.com/alex-fedotyev)*
+
+
+
+
+
+Los gráficos de series temporales con múltiples series ahora resaltan la serie más cercana al cursor. Esto facilita mucho la identificación de líneas individuales en gráficos densos con muchos valores de group-by.
+
+Esta función surgió a partir de los comentarios de equipos que estaban migrando de Grafana a ClickStack.
+
+**PR relacionadas:** [#2456](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2456) feat: resaltar la serie más cercana al cursor en la información sobre herramientas de los gráficos de series temporales
+
+
+ ## Series duplicadas
+
+
+*Demo de [@alex-fedotyev](https://github.com/alex-fedotyev)*
+
+
+
+
+
+Se ha añadido una acción para duplicar en el constructor de gráficos. Ahora, los usuarios pueden copiar la configuración de una serie existente y hacer pequeños ajustes, en lugar de volver a crear una serie similar desde cero.
+
+Alex muestra el flujo de trabajo creando una comparación entre P50 y P95.
+
+**PR relacionadas:** [#2453](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2453) feat(chart-explorer): duplicate a series in the chart builder
+
+
+ ## Filtros en píldoras editables (WIP)
+
+
+*Demo de [@alex-fedotyev](https://github.com/alex-fedotyev)*
+
+
+
+
+
+Las píldoras de filtro pronto podrán editarse directamente en la interfaz de búsqueda. La funcionalidad inicial incluye alternar entre los modos de inclusión y exclusión, editar los valores directamente y copiar filtros desde la propia píldora.
+
+La implementación aún está en curso, y antes del lanzamiento se prevén funciones adicionales y mejoras de acabado.
+
+**PR relacionadas:** [#2455](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2455) feat(search): píldoras de filtro editables, [#2471](https://github.com/hyperdxio/hyperdx/pull/2471) feat(search): permitir valores de texto libre al editar una píldora de filtro
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/deployment/all-in-one.mdx b/es/clickstack/deployment/all-in-one.mdx
index 8c3419444..d6d5b2458 100644
--- a/es/clickstack/deployment/all-in-one.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/all-in-one.mdx
@@ -35,7 +35,7 @@ Esta opción incluye autenticación, lo que permite conservar dashboards, alerta
### Desplegar con Docker
- Esto iniciará un collector de OTel (en los puertos 4317 y 4318) y la UI de HyperDX (en el puerto 8080).
+ Esto iniciará un OpenTelemetry collector (en los puertos 4317 y 4318) y la UI de HyperDX (en el puerto 8080).
```shell
docker run -p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 clickhouse/clickstack-all-in-one:latest
@@ -65,7 +65,7 @@ Esta opción incluye autenticación, lo que permite conservar dashboards, alerta
### Ingestar datos
- Para ingestar datos, consulte ["Ingestar datos"](/es/clickstack/ingesting-data).
+ Para ingestar datos, consulte ["Ingestar datos"](/es/clickstack/ingesting-data/index).
diff --git a/es/clickstack/deployment/clickhouse-embedded.mdx b/es/clickstack/deployment/clickhouse-embedded.mdx
index 8f1bcc5f0..e4767d402 100644
--- a/es/clickstack/deployment/clickhouse-embedded.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/clickhouse-embedded.mdx
@@ -71,11 +71,11 @@ Esta versión integrada **no está diseñada para su uso en producción**. En co
Si ya tienes tablas de OpenTelemetry, ClickStack las detectará y creará las fuentes automáticamente.
- En una instalación nueva, se te pedirá que crees una fuente. Completa el campo **Table** con el nombre de tabla adecuado (por ejemplo, `otel_logs`) y haz clic en **Save New Source**.
+ En una instalación limpia, se te pedirá que crees una fuente. Completa el campo **Table** con el nombre de tabla adecuado (por ejemplo, `otel_logs`) y haz clic en **Save New fuente**.
- Si todavía no tienes datos, consulta [Ingesting data](/es/clickstack/ingesting-data) para ver las opciones disponibles.
+ Si todavía no tienes datos, consulta [Ingesting data](/es/clickstack/ingesting-data/index) para ver las opciones disponibles.
@@ -150,7 +150,7 @@ Esta versión integrada **no está diseñada para su uso en producción**. En co
Si ya tienes tablas de OpenTelemetry, ClickStack las detectará y creará las fuentes automáticamente.
- Si todavía no tienes datos, consulta [Ingesting data](/es/clickstack/ingesting-data) para ver las opciones disponibles.
+ Si todavía no tienes datos, consulta [Ingesting data](/es/clickstack/ingesting-data/index) para ver las opciones disponibles.
diff --git a/es/clickstack/deployment/helm-v1.mdx b/es/clickstack/deployment/helm-v1.mdx
index 2e85141fb..598109a20 100644
--- a/es/clickstack/deployment/helm-v1.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/helm-v1.mdx
@@ -419,7 +419,7 @@ kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=clickstack
### Recursos adicionales
-* [Guía de introducción a ClickStack](/es/clickstack/getting-started) - Introducción a ClickStack
+* [Guía de introducción a ClickStack](/es/clickstack/getting-started/index) - Introducción a ClickStack
* [Repositorio de gráficos de Helm de ClickStack](https://github.com/ClickHouse/ClickStack-helm-charts) - Código fuente del gráfico y referencia de valores
* [Documentación de Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/) - Referencia de Kubernetes
* [Documentación de Helm](https://helm.sh/docs/) - Referencia de Helm
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/deployment/helm.mdx b/es/clickstack/deployment/helm.mdx
index 75855a642..716078cc8 100644
--- a/es/clickstack/deployment/helm.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/helm.mdx
@@ -415,7 +415,7 @@ kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=clickstack
### Recursos adicionales
-* [Guía de inicio de ClickStack](/es/clickstack/getting-started) - Introducción a ClickStack
+* [Guía de inicio de ClickStack](/es/clickstack/getting-started/index) - Introducción a ClickStack
* [Repositorio de gráficos de Helm de ClickStack](https://github.com/ClickHouse/ClickStack-helm-charts) - Código fuente del gráfico y referencia de valores
* [Documentación de Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/) - Referencia de Kubernetes
* [Documentación de Helm](https://helm.sh/docs/) - Referencia de Helm
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/deployment/managed.mdx b/es/clickstack/deployment/managed.mdx
index c7a7c46d4..4ff460b89 100644
--- a/es/clickstack/deployment/managed.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/managed.mdx
@@ -134,7 +134,7 @@ La siguiente guía asume que ya has creado un servicio de ClickHouse Cloud. Si a
- Seleccione "Start Ingestion" y se le pedirá que elija una fuente de ingestión. Managed ClickStack admite OpenTelemetry y [Vector](https://vector.dev/) como sus principales fuentes de ingestión. No obstante, los usuarios también tienen la opción de enviar datos directamente a ClickHouse con su propio schema mediante cualquiera de las [integraciones compatibles con ClickHouse Cloud](/es/integrations/home).
+ Seleccione "Start Ingestion" y se le pedirá que elija una fuente de ingestión. Managed ClickStack admite OpenTelemetry y [Vector](https://vector.dev/) como sus principales fuentes de ingestión. No obstante, los usuarios también tienen la opción de enviar datos directamente a ClickHouse con su propio esquema mediante cualquiera de las [integraciones compatibles con ClickHouse Cloud](/es/integrations/home).
@@ -191,9 +191,9 @@ La siguiente guía asume que ya has creado un servicio de ClickHouse Cloud. Si a
Si tiene aplicaciones o infraestructura existentes que quiera instrumentar con OpenTelemetry, vaya a las guías correspondientes enlazadas desde "Conectar una aplicación".
- Para instrumentar sus aplicaciones y recopilar traces y logs, use los [SDK de lenguaje compatibles](/es/clickstack/ingesting-data/sdks), que envían datos a su OpenTelemetry Collector, que actúa como gateway para la ingestión en Managed ClickStack.
+ Para instrumentar sus aplicaciones y recopilar traces y logs, use los [SDK de lenguaje compatibles](/es/clickstack/ingesting-data/sdks/index), que envían datos a su OpenTelemetry Collector, que actúa como gateway para la ingestión en Managed ClickStack.
- Los logs pueden [recopilarse con OpenTelemetry Collectors](/es/clickstack/integration-examples/host-logs) que se ejecutan en modo agent y reenvían datos al mismo collector. Para el monitoreo de Kubernetes, siga la [guía específica](/es/clickstack/integration-examples/kubernetes). Para otras integraciones, consulte nuestras [guías de inicio rápido](/es/clickstack/integration-examples).
+ Los logs pueden [recopilarse con OpenTelemetry Collectors](/es/clickstack/integration-examples/host-logs) que se ejecutan en modo agent y reenvían datos al mismo collector. Para el monitoreo de Kubernetes, siga la [guía específica](/es/clickstack/integration-examples/kubernetes). Para otras integraciones, consulte nuestras [guías de inicio rápido](/es/clickstack/integration-examples/index).
diff --git a/es/clickstack/deployment/overview.mdx b/es/clickstack/deployment/overview.mdx
index 35cbc969b..e2e78d176 100644
--- a/es/clickstack/deployment/overview.mdx
+++ b/es/clickstack/deployment/overview.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: ['ClickStack', 'observabilidad']
ClickStack ofrece múltiples opciones de despliegue para adaptarse a distintos casos de uso.
-A continuación se resumen las distintas opciones de despliegue. La [Guía de inicio](/es/clickstack/getting-started) muestra específicamente las opciones 1 y 2. Se incluyen aquí para mayor completitud.
+A continuación se resumen las distintas opciones de despliegue. La [Guía de inicio](/es/clickstack/getting-started/index) muestra específicamente las opciones 1 y 2. Se incluyen aquí para mayor completitud.
| Nombre | Descripción | Adecuado para | Limitaciones | Enlace de ejemplo |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/_snippets/_demo.mdx b/es/clickstack/example-datasets/_snippets/_demo.mdx
index a706d9854..3a471c862 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/_snippets/_demo.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/_snippets/_demo.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
### Arquitectura de la demo
-La demo está compuesta por microservicios escritos en distintos lenguajes de programación que se comunican entre sí mediante gRPC y HTTP, además de un generador de carga que usa Locust para simular tráfico de usuarios. El código fuente original de esta demo se ha modificado para usar la [instrumentación de ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/sdks).
+La demo está compuesta por microservicios escritos en distintos lenguajes de programación que se comunican entre sí mediante gRPC y HTTP, además de un generador de carga que usa Locust para simular tráfico de usuarios. El código fuente original de esta demo se ha modificado para usar la [instrumentación de ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/sdks/index).
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension.mdx b/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension.mdx
index b6da95ef6..9bfd5304e 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension.mdx
@@ -207,5 +207,5 @@ La extensión inyecta código de observabilidad en las páginas que visitas. Ús
* [Session Replay](/es/clickstack/features/session-replay) — descripción general de la funcionalidad, opciones de SDK y controles de privacidad
* [Referencia del SDK del navegador](/es/clickstack/ingesting-data/sdks/browser) — opciones completas del SDK y configuración avanzada
* [Session Replay Demo](/es/clickstack/example-datasets/session-replay) — instrumenta una aplicación de demostración a partir del código fuente
-* [ClickStack Primeros pasos](/es/clickstack/getting-started) — despliega ClickStack e ingesta tus primeros datos
+* [ClickStack Primeros pasos](/es/clickstack/getting-started/index) — despliega ClickStack e ingesta tus primeros datos
* [HyperDX Chrome extension on GitHub](https://github.com/kyreddie/hyperdx-chrome-extension) — código fuente y seguimiento de incidencias
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/index.mdx b/es/clickstack/example-datasets/index.mdx
index cb1428ddc..7428280e9 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/index.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/index.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
slug: /use-cases/observability/clickstack/sample-datasets
-title: 'Conjuntos de datos de ejemplo'
+title: 'Datos de ejemplo y demos'
description: 'Primeros pasos con ClickStack y conjuntos de datos de ejemplo'
doc_type: 'landing-page'
keywords: ['conjuntos de datos de ejemplo de ClickStack', 'datos de demostración de ClickStack', 'datos de ejemplo de observabilidad', 'primeros pasos con ClickStack', 'ejemplos de ClickStack']
@@ -8,11 +8,13 @@ keywords: ['conjuntos de datos de ejemplo de ClickStack', 'datos de demostració
Esta sección ofrece varios conjuntos de datos y ejemplos para ayudarle a empezar a usar ClickStack. Estos ejemplos muestran distintas formas de trabajar con datos de observabilidad en ClickStack, desde el desarrollo local hasta entornos de producción.
-| Conjunto de datos | Descripción |
-| ------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| [Datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets/sample-data) | Cargue un conjunto de datos de ejemplo que contiene logs, trazas y métricas de nuestro entorno de demostración |
-| [Datos locales](/es/clickstack/example-datasets/local-data) | Recopile métricas y logs del sistema local y envíelos a ClickStack para analizarlos |
-| [Datos remotos de demostración](/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data) | Conéctese a nuestro clúster remoto de demostración y explore un problema |
-| [Session Replay Demo](/es/clickstack/example-datasets/session-replay) | Instrumente una aplicación web de demostración para session replay y vea sus interacciones en ClickStack |
-| [Chrome Extension](/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension) | Inyecte el SDK del navegador en cualquier sitio web con la HyperDX Chrome extension, sin necesidad de modificar el código de la aplicación |
-| [Datos sintéticos con otelgen](/es/clickstack/example-datasets/otelgen) | Use `otelgen` para enviar logs, trazas y métricas sintéticos a un ClickStack OpenTelemetry collector en ejecución |
\ No newline at end of file
+| Conjunto de datos | Descripción |
+| ------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets/sample-data) | Cargue un conjunto de datos de ejemplo que contiene logs, trazas y métricas de nuestro entorno de demostración |
+| [Datos locales](/es/clickstack/example-datasets/local-data) | Recopile métricas y logs del sistema local y envíelos a ClickStack para analizarlos |
+| [Datos remotos de demostración](/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data) | Conéctese a nuestro clúster remoto de demostración y explore un problema |
+| [Session Replay Demo](/es/clickstack/example-datasets/session-replay) | Instrumente una aplicación web de demostración para session replay y vea sus interacciones en ClickStack |
+| [Chrome Extension](/es/clickstack/example-datasets/chrome-extension) | Inyecte el SDK del navegador en cualquier sitio web con la HyperDX Chrome extension, sin necesidad de modificar el código de la aplicación |
+| [Datos sintéticos con otelgen](/es/clickstack/example-datasets/otelgen) | Use `otelgen` para enviar logs, trazas y métricas sintéticos a un ClickStack OpenTelemetry collector en ejecución |
+| [Datos sintéticos con telemetrygen](/es/clickstack/example-datasets/telemetrygen) | Use `telemetrygen` para enviar logs, trazas y métricas sintéticos variados, definidos mediante indicadores entre servicios, niveles de severidad, estados de span y tipos de métricas, a un ClickStack OpenTelemetry collector en ejecución |
+| [HackerNews Analyzer](/es/clickstack/example-datasets/instrument-application) | Instrumente HackerNews Analyzer, una aplicación Node.js, con OpenTelemetry y envíe sus logs, métricas y trazas a Managed ClickStack |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/instrument-application.mdx b/es/clickstack/example-datasets/instrument-application.mdx
new file mode 100644
index 000000000..ae916ed8a
--- /dev/null
+++ b/es/clickstack/example-datasets/instrument-application.mdx
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+slug: /use-cases/observability/clickstack/example-datasets/instrument-app
+title: 'Instrumentar una aplicación con Managed ClickStack'
+sidebarTitle: 'Demo de HackerNews Analyzer'
+description: 'Guía para instrumentar una aplicación Node.js con OpenTelemetry y enviar logs, métricas y trazas a Managed ClickStack'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['clickstack', 'instrumentación', 'opentelemetry', 'managed clickstack', 'observabilidad']
+---
+
+import InstrumentApplication from '/snippets/es/clickstack/_instrument_application.mdx';
+
+Esta guía muestra cómo instrumentar una aplicación sencilla de Node.js con OpenTelemetry y enviar sus logs, métricas y trazas a [Managed ClickStack](/es/clickstack/getting-started/managed). El backend se instrumenta sin necesidad de hacer cambios en el código fuente de la aplicación.
+
+[HackerNews Analyzer](https://github.com/ClickHouse/hn-news-analyzer) es una pequeña aplicación de Node.js que consulta el conjunto de datos de HackerNews alojado en la instancia de demo pública de ClickHouse. Cada gráfico, tabla y cuadro de búsqueda está respaldado por una consulta real de ClickHouse, por lo que cada interacción genera una traza cuyo span principal es la llamada HTTPS del backend a ClickHouse.
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* Un OTel collector disponible y accesible, que ingiera datos en su servicio de Managed ClickStack. Necesita su endpoint de OTLP y un token de ingestión.
+* Node 18+ y npm.
+
+
+
+
+ ## Más información
+
+
+* [Session Replay](/es/clickstack/features/session-replay): descripción general de la funcionalidad, opciones de SDK y controles de privacidad.
+* [Session Replay Demo](/es/clickstack/example-datasets/session-replay): una demo autónoma con una instancia local de ClickStack.
+* [Primeros pasos con ClickStack](/es/clickstack/getting-started/index): despliegue de ClickStack e ingesta de tus primeros datos.
+* [Todos los conjuntos de datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets/index): otros conjuntos de datos de ejemplo y guías.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data.mdx b/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data.mdx
index 530d2c536..48c7d6f94 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data.mdx
@@ -50,7 +50,7 @@ Esta demo usa un [fork de la demo oficial de OpenTelemetry mantenido por ClickSt
## Pasos de la demo
-**Hemos instrumentado esta demo con [SDKs de ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/sdks), con los servicios desplegados en Kubernetes, de los que también se han recopilado métricas y logs.**
+**Hemos instrumentado esta demo con [SDKs de ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/sdks/index), con los servicios desplegados en Kubernetes, de los que también se han recopilado métricas y logs.**
@@ -324,4 +324,4 @@ Esta demo usa un [fork de la demo oficial de OpenTelemetry mantenido por ClickSt
-Esta demo presenta un incidente real relacionado con pagos fallidos en una aplicación de comercio electrónico y muestra cómo ClickStack ayuda a descubrir las causas raíz de forma unificada mediante logs, trazas, métricas y reproducciones de sesiones; explora nuestras [otras guías de primeros pasos](/es/clickstack/example-datasets) para profundizar en funciones específicas.
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+Esta demo presenta un incidente real relacionado con pagos fallidos en una aplicación de comercio electrónico y muestra cómo ClickStack ayuda a descubrir las causas raíz de forma unificada mediante logs, trazas, métricas y reproducciones de sesiones; explora nuestras [otras guías de primeros pasos](/es/clickstack/example-datasets/index) para profundizar en funciones específicas.
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diff --git a/es/clickstack/example-datasets/sample-data.mdx b/es/clickstack/example-datasets/sample-data.mdx
index 34adbc31e..bf26bff29 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/sample-data.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/sample-data.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
slug: /use-cases/observability/clickstack/getting-started/sample-data
-title: 'ClickStack - logs, trazas y métricas de ejemplo'
+title: 'Logs, trazas y métricas de ejemplo'
description: 'Primeros pasos con ClickStack y un conjunto de datos de ejemplo con logs, sesiones, trazas y métricas'
doc_type: 'guide'
toc_max_heading_level: 2
diff --git a/es/clickstack/example-datasets/session-replay.mdx b/es/clickstack/example-datasets/session-replay.mdx
index 34882e787..80967d2a5 100644
--- a/es/clickstack/example-datasets/session-replay.mdx
+++ b/es/clickstack/example-datasets/session-replay.mdx
@@ -194,5 +194,5 @@ docker-compose down -v
* [Session Replay](/es/clickstack/features/session-replay) — descripción general de la funcionalidad, opciones de SDK y controles de privacidad
* [Referencia del SDK para navegador](/es/clickstack/ingesting-data/sdks/browser) — opciones completas del SDK y configuración avanzada
-* [Primeros pasos con ClickStack](/es/clickstack/getting-started) — despliegue ClickStack e ingeste sus primeros datos
-* [Todos los conjuntos de datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets) — otros conjuntos de datos de ejemplo y guías
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+* [Primeros pasos con ClickStack](/es/clickstack/getting-started/index) — despliegue ClickStack e ingeste sus primeros datos
+* [Todos los conjuntos de datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets/index) — otros conjuntos de datos de ejemplo y guías
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diff --git a/es/clickstack/example-datasets/telemetrygen.mdx b/es/clickstack/example-datasets/telemetrygen.mdx
new file mode 100644
index 000000000..4eb9126a1
--- /dev/null
+++ b/es/clickstack/example-datasets/telemetrygen.mdx
@@ -0,0 +1,253 @@
+---
+slug: /use-cases/observability/clickstack/getting-started/telemetrygen
+title: 'Generar datos sintéticos de OpenTelemetry con telemetrygen'
+sidebarTitle: 'Datos sintéticos con telemetrygen'
+description: 'Usa telemetrygen para enviar logs, traces y métricas sintéticos variados a un collector de OpenTelemetry de ClickStack'
+doc_type: 'guide'
+toc_max_heading_level: 2
+keywords: ['clickstack', 'telemetrygen', 'datos sintéticos', 'OpenTelemetry', 'prueba', 'logs', 'traces', 'métricas', 'observabilidad']
+---
+
+[`telemetrygen`](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/cmd/telemetrygen) es el generador de datos de OpenTelemetry Collector Contrib. Emite logs, traces y métricas OTLP sintéticos, y expone indicadores que te permiten definir la forma de los datos: varios servicios, severidades de logs, estados de spans y spans hijo, y distintos tipos de métricas. Úsalo para confirmar que un collector de OpenTelemetry de ClickStack está aceptando datos y que en la UI de ClickStack se muestren eventos variados y realistas.
+
+Esta guía asume que el collector ya se está ejecutando con endpoints OTLP en `4317` (gRPC) y `4318` (HTTP).
+
+
+
+
+
+ ### Requisitos previos
+
+ Esta guía asume que ha completado la [guía de primeros pasos de Managed ClickStack](/es/clickstack/deployment/managed) y que tiene un collector de OpenTelemetry en ejecución, con los endpoints OTLP gRPC (`4317`) y HTTP (`4318`) accesibles desde la máquina en la que ejecuta `telemetrygen`. Si [protegió el collector](/es/clickstack/ingesting-data/collector#securing-the-collector) con un `OTLP_AUTH_TOKEN`, tenga ese valor a mano.
+
+
+
+ ### Instalar telemetrygen
+
+ Ejecute `telemetrygen` desde su imagen de Docker (no requiere instalación). Defina un pequeño envoltorio para que los comandos de abajo sigan siendo legibles; `--add-host` permite que el contenedor pueda acceder a un collector que esté escuchando en el host:
+
+ ```shell
+ telemetrygen() {
+ docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
+ ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@"
+ }
+ export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317
+ ```
+
+ O bien, instala el binario con Go y apunta a `localhost`:
+
+ ```shell
+ go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest
+ export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317
+ ```
+
+
+
+ ### Configurar variables de entorno
+
+ Exporte el token de autenticación si el collector está protegido:
+
+ ```shell
+ export OTLP_AUTH_TOKEN=
+ ```
+
+
+ **Colector sin protección**
+
+ El ClickStack OpenTelemetry collector no requiere autenticación de forma predeterminada. Si no has seguido [Protección del collector](/es/clickstack/ingesting-data/collector#securing-the-collector) para configurar un `OTLP_AUTH_TOKEN`, elimina la línea `--otlp-header` del helper siguiente.
+
+
+ Define un pequeño helper `tg` para que cada comando solo especifique lo que cambia (servicio, severidad, estado y atributos):
+
+ ```shell
+ tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \
+ --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \
+ --otlp-header "authorization=\"${OTLP_AUTH_TOKEN}\"" \
+ --rate 5 --duration 30s "$@"; }
+ ```
+
+
+
+ ### Generar logs
+
+ Envía los logs como una combinación realista de niveles de severidad entre servicios: en su mayoría informativos, con alguna advertencia y algún error, en lugar de un flujo uniforme:
+
+ ```shell
+ tg logs --service frontend --severity-text Info --severity-number 9 --body "GET /api/products 200" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"'
+ tg logs --service checkout --severity-text Warn --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.method="POST"'
+ tg logs --service payment --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.status_code="500"'
+ ```
+
+ Los indicadores de log más útiles:
+
+ * `--service` establece `service.name` para que los eventos se atribuyan a un servicio.
+ * `--severity-text` y `--severity-number` establecen el nivel (`severity-number` va del 1 al 24).
+ * `--body` establece el mensaje del log.
+ * `--otlp-attributes` establece atributos a nivel de recurso (`key="value"`, `key=true` o `key=`).
+ * `--telemetry-attributes` establece atributos por registro.
+
+
+
+ ### Generar trazas
+
+ Envía trazas con varios spans desde varios servicios en buen estado y una dependencia con fallos. Esto le da al mapa de servicios una forma realista: en su mayor parte saludable, con un servicio que presenta errores, y además puebla las vistas de errores:
+
+ ```shell
+ # Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok
+ for svc in frontend checkout cart; do
+ tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\""
+ done
+
+ # One slow dependency returning errors
+ tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.route="/charge"'
+ ```
+
+ Los indicadores de traza más útiles:
+
+ * `--child-spans` genera esa cantidad de spans secundarios por traza, lo que aporta una profundidad real a cada traza.
+ * `--span-duration` establece cuánto dura cada span (por ejemplo, `120ms`, `2s`).
+ * `--status-code` puede ser `Unset`, `Error` u `Ok` (o `0`, `1`, `2`). Usa `Error` para probar las vistas de error.
+ * `--span-links` añade enlaces entre spans.
+ * `--workers` ejecuta varios generadores en paralelo para lograr un volumen mayor y más variado.
+
+
+
+ ### Generar métricas
+
+ Envía los tres tipos de métricas más comunes para que los dashboards tengan contadores, gauges y una distribución. A diferencia de algunos generadores, `telemetrygen` respeta `--duration` para las métricas, así que no hace falta detenerlo manualmente:
+
+ ```shell
+ tg metrics --service frontend --metric-type Sum --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative
+ tg metrics --service frontend --metric-type Gauge --otlp-metric-name system.memory.usage
+ tg metrics --service payment --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration
+ ```
+
+ `--metric-type` acepta `Gauge`, `Sum`, `Histogram` o `ExponentialHistogram`. `--otlp-metric-name` asigna un nombre a la serie para que puedas encontrarla en la UI, y `--aggregation-temporality` es `delta` o `cumulative`.
+
+
+
+ ### Verificar en ClickStack
+
+ Abra la UI de ClickStack desde la consola de ClickHouse Cloud. En la vista `Búsqueda`, establezca el intervalo de tiempo en `Last 15 minutes` y cambie la fuente entre `Logs` y `Traces`. Filtre por `ServiceName` para ver los servicios `frontend`, `checkout`, `cart` y `payment`, y por `SeverityText` para encontrar las líneas de registro de advertencia y error. Abra un trace de `payment` para ver los spans secundarios y el estado de error. Abra el `Chart Explorer`, seleccione `Metrics` y cree un gráfico con uno de los nombres de métricas que configuró arriba (por ejemplo, `http.server.requests`) para verificar la ingestión de métricas.
+
+
+
+
+
+
+
+ ### Requisitos previos
+
+ En esta guía se asume que has iniciado Open Source ClickStack siguiendo las [instrucciones para la imagen todo en uno](/es/clickstack/getting-started/oss) y que se puede acceder a los endpoints OTLP (`4317` gRPC y `4318` HTTP). También necesitas la API key de ingesta desde la UI de HyperDX, en `Configuración del equipo > API Keys`.
+
+
+
+ ### Instala telemetrygen
+
+ Ejecuta `telemetrygen` desde su imagen de Docker (no requiere instalación). Define un pequeño envoltorio para que los comandos de abajo sigan siendo legibles; `--add-host` permite que el contenedor se conecte a un collector que está escuchando en el host:
+
+ ```shell
+ telemetrygen() {
+ docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
+ ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@"
+ }
+ export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317
+ ```
+
+ O instala el binario con Go y usa `localhost` como destino:
+
+ ```shell
+ go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest
+ export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317
+ ```
+
+
+
+ ### Establecer variables de entorno
+
+ Exporta la API key de ingesta:
+
+ ```shell
+ export CLICKSTACK_API_KEY=
+ ```
+
+ Defina un pequeño helper `tg` para que en cada comando solo se especifique lo que cambia (servicio, severidad, status, atributos):
+
+ ```shell
+ tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \
+ --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \
+ --otlp-header "authorization=\"${CLICKSTACK_API_KEY}\"" \
+ --rate 5 --duration 30s "$@"; }
+ ```
+
+
+
+ ### Generar logs
+
+ Envía logs con una combinación realista de niveles de severidad entre servicios, mayoritariamente informativos, con alguna advertencia y algún error en lugar de un flujo uniforme:
+
+ ```shell
+ tg logs --service frontend --severity-text Info --severity-number 9 --body "GET /api/products 200" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"'
+ tg logs --service checkout --severity-text Warn --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.method="POST"'
+ tg logs --service payment --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.status_code="500"'
+ ```
+
+
+
+ ### Generar trazas
+
+ Envía trazas con varios spans desde varios servicios en buen estado y una dependencia con fallos. Esto le da al mapa de servicios una forma realista, mayoritariamente sana, con un servicio que genera errores, y puebla las vistas de errores:
+
+ ```shell
+ # Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok
+ for svc in frontend checkout cart; do
+ tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\""
+ done
+
+ # One slow dependency returning errors
+ tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \
+ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
+ --telemetry-attributes 'http.route="/charge"'
+ ```
+
+
+
+ ### Generar métricas
+
+ Envíe los tres tipos de métricas más comunes para que los gráficos incluyan un counter, un gauge y una distribución:
+
+ ```shell
+ tg metrics --service frontend --metric-type Sum --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative
+ tg metrics --service frontend --metric-type Gauge --otlp-metric-name system.memory.usage
+ tg metrics --service payment --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration
+ ```
+
+ `--metric-type` acepta `Gauge`, `Sum`, `Histogram` o `ExponentialHistogram`.
+
+
+
+ ### Verificar en ClickStack
+
+ Visita [http://localhost:8080](http://localhost:8080) para abrir la UI de ClickStack. En la vista `Búsqueda`, establece el intervalo de tiempo en `Last 15 minutes` y cambia la fuente entre `Logs` y `Traces`. Filtra por `ServiceName` para ver los servicios `frontend`, `checkout`, `cart` y `payment`, y por `SeverityText` para encontrar las líneas de log de advertencia y error. Abre una traza de `payment` para ver los spans hijos y el estado de error. Abre el `Chart Explorer`, selecciona `Metrics` y crea un gráfico con uno de los nombres de métricas que configuraste arriba (por ejemplo, `http.server.requests`) para verificar la ingestión de métricas.
+
+
+
+
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diff --git a/es/clickstack/faq.mdx b/es/clickstack/faq.mdx
index 374f7c765..66672126f 100644
--- a/es/clickstack/faq.mdx
+++ b/es/clickstack/faq.mdx
@@ -16,8 +16,8 @@ Esta página responde a preguntas frecuentes sobre las capacidades de ClickStack
ClickStack admite dos tipos de alertas:
- * [Alertas de búsqueda](/es/clickstack/features/alerts#search-alerts) — activan notificaciones cuando el recuento de resultados coincidentes de logs o trazas dentro de una ventana de tiempo supera o cae por debajo de un umbral.
- * [Alertas de gráficos del dashboard](/es/clickstack/features/alerts#dashboard-alerts) — activan notificaciones cuando una métrica representada en un panel del dashboard supera un umbral definido.
+ * [Alertas de búsqueda](/es/clickstack/features/alerts#search-alerts): activan notificaciones cuando el recuento de resultados coincidentes de logs o trazas dentro de una ventana de tiempo supera o cae por debajo de un umbral.
+ * [Alertas de gráficos del dashboard](/es/clickstack/features/alerts#dashboard-alerts): activan notificaciones cuando una métrica representada en un panel del dashboard supera un umbral definido.
Ambos tipos de alertas usan condiciones de umbral estáticas. Para obtener todos los detalles, consulta [Alertas](/es/clickstack/features/alerts).
@@ -43,9 +43,9 @@ Esta página responde a preguntas frecuentes sobre las capacidades de ClickStack
- ClickStack admite filtros desplegables personalizados en los dashboards, que se rellenan con datos consultados desde ClickHouse. Estos filtros permiten acotar dinámicamente todos los tiles de un dashboard a un valor específico (por ejemplo, un nombre de servicio, un entorno o un host).
+ ClickStack admite filtros desplegables personalizados en los dashboards, que se rellenan con datos consultados desde ClickHouse. Estos filtros permiten acotar dinámicamente todos los paneles de un dashboard a un valor específico (por ejemplo, un nombre de servicio, un entorno o un host).
- Actualmente, ClickStack no admite variables de dashboard reutilizables al estilo de las variables de plantilla de Grafana. Como ClickStack funciona exclusivamente con ClickHouse como data source, las capacidades de drill-down y filtrado pueden ofrecerse de forma nativa sin necesidad de una capa de abstracción de variables.
+ Actualmente, ClickStack no admite variables de dashboard reutilizables al estilo de las variables de plantilla de Grafana. Como ClickStack funciona exclusivamente con ClickHouse como origen de datos, las capacidades de drill-down y filtrado pueden ofrecerse de forma nativa sin necesidad de una capa de abstracción de variables.
Para obtener más información sobre cómo crear dashboards y aplicar filtros, consulta [Dashboards](/es/clickstack/features/dashboards/overview).
@@ -53,16 +53,15 @@ Esta página responde a preguntas frecuentes sobre las capacidades de ClickStack
ClickStack admite los siguientes flujos de trabajo de drill-down:
- * [Filtrado a nivel de dashboard](/es/clickstack/features/dashboards/overview#filter-dashboards) — los filtros Lucene o SQL, así como los ajustes del intervalo de tiempo aplicados a nivel de dashboard, se propagan a todos los tiles.
- * Filtros de dashboard personalizados — los dashboards personalizados admiten controles de filtro explícitos que se rellenan con valores de tus datos, lo que permite a los usuarios acotar todos los tiles sin escribir consultas manualmente.
- * Clic para ver eventos — al hacer clic en datos de un tile de dashboard y seleccionar **View Events**, se abre la página de [Búsqueda](/es/clickstack/features/search) con filtros relevantes para datos de logs y traces.
- * [Drill-downs de dashboards predefinidos](/es/clickstack/features/dashboards/overview#presets) — los dashboards de [Services](/es/clickstack/features/dashboards/overview#services-dashboard), [ClickHouse](/es/clickstack/features/dashboards/overview#clickhouse-dashboard) y [Kubernetes](/es/clickstack/features/dashboards/overview#kubernetes-dashboard) incluyen una navegación de drill-down integrada más completa entre pestañas.
+ * [Filtrado a nivel de dashboard](/es/clickstack/features/dashboards/overview#filter-dashboards): los filtros Lucene o SQL, así como los ajustes del intervalo de tiempo aplicados a nivel de dashboard, se propagan a todos los paneles.
+ * Filtros de dashboard personalizados: los dashboards personalizados admiten controles de filtro explícitos que se rellenan con valores de tus datos, lo que permite a los usuarios acotar todos los paneles sin escribir consultas manualmente.
+ * Clic para ver eventos: al hacer clic en datos de un panel de dashboard y seleccionar **View Events**, se abre la página de [Búsqueda](/es/clickstack/features/search) con filtros relevantes para datos de logs y traces.
+ * [Drill-downs al hacer clic en filas de tabla](/es/clickstack/features/dashboards/row-click-drilldowns): un table panel puede configurarse para que al hacer clic en una fila se abra la página de Búsqueda u otro dashboard, trasladando los valores de la fila como filtros. Esto admite flujos de trabajo multinivel, como un inventario de servicios que profundiza en un dashboard de detalle por servicio.
+ * [Drill-downs de dashboards predefinidos](/es/clickstack/features/dashboards/overview#presets): los dashboards de [Services](/es/clickstack/features/dashboards/overview#services-dashboard), [ClickHouse](/es/clickstack/features/dashboards/overview#clickhouse-dashboard) y [Kubernetes](/es/clickstack/features/dashboards/overview#kubernetes-dashboard) incluyen una navegación de drill-down integrada más completa entre pestañas.
- Actualmente no se admiten drill-downs multinivel de un dashboard personalizado a otro (dashboard → dashboard → vista detallada).
-
-
- El drill-down de **View Events** funciona mejor con datos de logs y traces. Como los datos de metrics no pueden verse en la página de [Búsqueda](/es/clickstack/features/search), al profundizar desde un tile de metrics se abrirán en su lugar logs del intervalo de tiempo seleccionado.
-
+
+ El drill-down de **View Events** funciona mejor con datos de logs y traces. Como los datos de metrics no pueden verse en la página de [Búsqueda](/es/clickstack/features/search), al profundizar desde un panel de metrics se abrirán en su lugar logs del intervalo de tiempo seleccionado.
+
@@ -85,8 +84,8 @@ Esta página responde a preguntas frecuentes sobre las capacidades de ClickStack
## Más información
-* [Alertas](/es/clickstack/features/alerts) — alertas de búsqueda, alerta de gráfico del dashboard e integraciones con webhooks.
-* [Dashboards](/es/clickstack/features/dashboards/overview) — crear visualizaciones, crear dashboards y aplicar filtros.
-* [Búsqueda](/es/clickstack/features/search) — consultar logs y trazas con sintaxis de Lucene y SQL.
-* [Esquemas](/es/clickstack/ingesting-data/schemas) — esquemas de datos de OpenTelemetry para logs, trazas y métricas.
-* [Arquitectura](/es/clickstack/architecture) — los componentes de ClickStack y cómo encajan entre sí.
\ No newline at end of file
+* [Alertas](/es/clickstack/features/alerts): alertas de búsqueda, alerta de gráfico del dashboard e integraciones con webhooks.
+* [Dashboards](/es/clickstack/features/dashboards/overview): crear visualizaciones, crear dashboards y aplicar filtros.
+* [Búsqueda](/es/clickstack/features/search): consultar logs y trazas con sintaxis de Lucene y SQL.
+* [Esquemas](/es/clickstack/ingesting-data/schemas): esquemas de datos de OpenTelemetry para logs, trazas y métricas.
+* [Arquitectura](/es/clickstack/architecture): los componentes de ClickStack y cómo encajan entre sí.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/features/dashboards/overview.mdx b/es/clickstack/features/dashboards/overview.mdx
index 46b2043a1..a5c978bc3 100644
--- a/es/clickstack/features/dashboards/overview.mdx
+++ b/es/clickstack/features/dashboards/overview.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ Cada visualización comienza seleccionando una **fuente de datos**, seguida de u
Por ejemplo, podrías crear un gráfico con el número de errores (`count()`) agrupados por nombre de servicio.
-Para los ejemplos siguientes, usamos el conjunto de datos remoto disponible en [sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com), descrito en la guía ["Remote Demo Dataset"](/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data). **También puedes reproducir estos ejemplos visitando [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com).**
+Para los ejemplos siguientes, usamos el conjunto de datos remoto disponible en [sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com), descrito en la guía ["Conjunto de datos de demostración remoto"](/es/clickstack/example-datasets/remote-demo-data). **También puedes reproducir estos ejemplos visitando [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com).**
@@ -39,7 +39,7 @@ Para los ejemplos siguientes, usamos el conjunto de datos remoto disponible en [
Selecciona `Chart Explorer` en el menú de la izquierda.
-
+
@@ -55,13 +55,21 @@ Para los ejemplos siguientes, usamos el conjunto de datos remoto disponible en [
* Group By: `ServiceName`
* Alias: `Average Time`
-
+
Ten en cuenta que puedes filtrar eventos usando una cláusula SQL `WHERE` o sintaxis Lucene, y establecer el intervalo de tiempo en el que deben visualizarse. También se admiten varias series.
Por ejemplo, filtra por el servicio `frontend` añadiendo el filtro `ServiceName:\"frontend\"`. Agrega una segunda serie para el recuento de eventos a lo largo del tiempo con el alias `Count` haciendo clic en `Add Series`.
-
+
+
+ Para crear una serie similar a una existente, puedes duplicarla en lugar de empezar desde cero. Haz clic en el icono de copia (`Duplicate series`) en una fila de serie para insertar una copia directamente debajo. La copia conserva la configuración de la serie de origen, como la métrica, la columna y el filtro. Después, solo tienes que cambiar los campos que sean distintos (por ejemplo, la agregación) y asignarle a la copia su propio alias. La duplicación está disponible siempre que se admitan varias series. Está oculta en los tipos de visualización que solo permiten una serie, como `Number`, `Pie` y `Heatmap`.
+
+
+
+ Para crear una serie similar a una existente, puedes duplicarla en lugar de empezar desde cero. Haz clic en el icono de copia (`Duplicate series`) en una fila de serie para insertar una copia directamente debajo. La copia conserva la configuración de la serie de origen, como la métrica, la columna y el filtro. Después, solo tienes que cambiar los campos que sean distintos (por ejemplo, la agregación) y asignarle a la copia su propio alias. La duplicación está disponible siempre que se admitan varias series. Está oculta en los tipos de visualización que solo permiten una serie, como `Number`, `Pie` y `Heatmap`.
+
+
Las visualizaciones pueden crearse a partir de cualquier fuente de datos: métricas, traza o logs. ClickStack trata todos estos datos como eventos wide. Cualquier **columna numérica** puede representarse en un gráfico a lo largo del tiempo, y las columnas de tipo **cadena**, **fecha** o **numérico** pueden usarse para agrupaciones.
@@ -306,7 +314,7 @@ Este dashboard usa pestañas para separar la monitorización de **Selects**, **I
**Acceso requerido a las tablas del sistema**
- Este dashboard consulta las [tablas del sistema](/es/reference/system-tables) de ClickHouse para mostrar métricas clave. Se requieren los siguientes permisos:
+ Este dashboard consulta las [tablas del sistema](/es/reference/system-tables/index) de ClickHouse para mostrar métricas clave. Se requieren los siguientes permisos:
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(CurrentMetric_MemoryTracking, CurrentMetric_S3Requests, ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds, ProfileEvent_OSReadChars, ProfileEvent_OSWriteChars, ProfileEvent_S3GetObject, ProfileEvent_S3ListObjects, ProfileEvent_S3PutObject, ProfileEvent_S3UploadPart, event_time) ON system.metric_log`
diff --git a/es/clickstack/features/dashboards/row-click-drilldowns.mdx b/es/clickstack/features/dashboards/row-click-drilldowns.mdx
index a801d73a4..641c28e91 100644
--- a/es/clickstack/features/dashboards/row-click-drilldowns.mdx
+++ b/es/clickstack/features/dashboards/row-click-drilldowns.mdx
@@ -116,7 +116,7 @@ Las acciones al hacer clic en una fila se configuran en el propio tile de tabla;
El panel lateral ofrece tres acciones:
-* **Default**: el comportamiento predeterminado. Al hacer clic en una fila, se abre la página de Búsqueda, filtrada por los valores de las columnas de agrupación de la fila y el intervalo de tiempo seleccionado. Esto es lo que obtienes cuando no se configura ninguna acción personalizada.
+* **Default**: el comportamiento predeterminado. Al hacer clic en una fila, se abre la página de Búsqueda, filtrada por los valores de las columnas group-by de la fila y el intervalo de tiempo seleccionado. Esto es lo que obtienes cuando no se configura ninguna acción personalizada.
* **Search**: envía el clic a la página de Búsqueda de una fuente que elijas.
* **Dashboard**: envía el clic a otro dashboard de tu equipo.
@@ -126,11 +126,11 @@ Para **Search** y **Dashboard**, eliges a dónde lleva el clic y defines con pla
* **Filters**: haz clic en **Add filter** y proporciona una **Expression** (una columna o expresión en el destino, por ejemplo `ServiceName`) y una **Template** para su valor (por ejemplo `{{ServiceName}}`). Las plantillas hacen referencia a las columnas de la fila seleccionada mediante `{{columnName}}` (consulta la nota de abajo sobre qué columnas están disponibles). Cada filtro se convierte en el destino en una condición `expression IN (value)`, y los filtros que comparten una misma expresión se combinan. Cuando el destino es un dashboard, el panel lateral completa previamente un filtro vacío por cada filtro que ese dashboard ya declara, para que solo tengas que rellenar las plantillas.
* **WHERE** (opcional): una plantilla de Handlebars que se procesa en el filtro global del destino, además de las condiciones por filtro anteriores. Establece su lenguaje de consulta en SQL o Lucene para que el destino la interprete. Por ejemplo, la plantilla SQL `ServiceName = '{{ServiceName}}'` limita el destino al servicio de la fila en la que se hizo clic.
-
+
**Las plantillas hacen referencia a las columnas de la tabla**
- Una plantilla `{{...}}` se resuelve usando las propias columnas del tile de tabla: las columnas de agrupación y cada serie por su nombre o alias, exactamente como aparecen en la tabla. No ve las columnas de la fuente subyacente que la tabla no selecciona. Para que un valor se transfiera mediante un clic, debe ser una columna de la tabla; por eso `{{ServiceName}}` funciona, porque `ServiceName` es la columna de agrupación de la tabla, y una columna con alias se referencia por su alias. Si haces referencia a un nombre que la tabla no tiene, el clic falla con `Row has no column ''`.
-
+ Una plantilla `{{...}}` se resuelve usando las propias columnas del tile de tabla: las columnas group-by y cada serie por su nombre o alias, exactamente como aparecen en la tabla. No ve las columnas de la fuente subyacente que la tabla no selecciona. Para que un valor se transfiera mediante un clic, debe ser una columna de la tabla; por eso `{{ServiceName}}` funciona, porque `ServiceName` es la columna de agrupación de la tabla, y una columna con alias se referencia por su alias. Si haces referencia a un nombre que la tabla no tiene, el clic falla con `Row has no column ''`.
+
Haz clic en **Aplicar** para validar las plantillas (ClickStack informa de cualquiera que tenga una sintaxis no válida) y, a continuación, guarda el dashboard para conservar la acción.
@@ -143,11 +143,11 @@ Cuando un usuario hace clic en una fila, ClickStack resuelve la acción en funci
* **Destino.** Al elegir una fuente o un dashboard específicos, quedan fijados por ID. Un destino **Template** se renderiza a partir de la fila seleccionada y luego se compara por nombre con las fuentes o dashboards de tu equipo. Para que se pueda resolver, el nombre debe ser único: si dos fuentes o dos dashboards comparten el nombre renderizado, el enlace no puede resolverse a uno de ellos. Tampoco se puede resolver si el nombre renderizado está vacío o no coincide con ninguno.
* **Filtros.** Cada plantilla de filtro se renderiza a partir de la fila y se convierte en una condición `expression IN (value)` en el destino. Una acción `Search` abre `/search` restringido a la fuente elegida; una acción `Dashboard` abre ese dashboard. En ambos casos, se conserva el intervalo de tiempo de la fila seleccionada.
-
+
**Los destinos de dashboard necesitan un filtro declarado que coincida**
Un filtro transferido a un dashboard solo surte efecto si el dashboard de destino declara un [filtro personalizado](/es/clickstack/features/dashboards/overview#custom-filters) de nivel superior cuya expresión coincida con la **Expression** del filtro. Si ningún filtro declarado coincide, ese valor se descarta en el momento del clic y el destino se abre sin filtrar para esa expresión. Por eso, el modo dashboard rellena previamente los filtros declarados del destino: si la expresión coincide, el menú desplegable del destino se completa automáticamente con el valor de la fila seleccionada.
-
+
## Validación y limitaciones
diff --git a/es/clickstack/getting-started/index.mdx b/es/clickstack/getting-started/index.mdx
index 20fa59685..4861bf2e8 100644
--- a/es/clickstack/getting-started/index.mdx
+++ b/es/clickstack/getting-started/index.mdx
@@ -1,60 +1,13 @@
---
-description: 'Empieza a usar ClickHouse con nuestros tutoriales y conjuntos de datos de ejemplo'
-keywords: ['clickhouse', 'install', 'tutorial', 'sample', 'datasets']
-sidebarTitle: 'Descripción general'
-slug: /getting-started/example-datasets/
-title: 'Tutoriales y conjuntos de datos de ejemplo'
-doc_type: 'landing-page'
+slug: /use-cases/observability/clickstack/getting-started
+title: 'Primeros pasos con ClickStack'
+sidebarTitle: 'Primeros pasos'
+description: 'Primeros pasos con ClickStack - La pila de observabilidad de ClickHouse'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['ClickStack', 'Managed ClickStack', 'primeros pasos', 'despliegue con Docker', 'HyperDX UI', 'ClickHouse Cloud', 'despliegue local']
---
-
- Estos tutoriales funcionan con cualquier implementación de ClickHouse, incluida [ClickHouse Cloud](/es/get-started/setup/cloud).
-
+ClickStack puede desplegarse de varias formas, según sus preferencias y requisitos operativos:
-Disponemos de muchos recursos para ayudarte a empezar y a entender cómo funciona ClickHouse:
-
-* Si necesitas poner ClickHouse en marcha, consulta nuestro [Inicio rápido](/es/get-started/setup/install)
-* El [Tutorial de ClickHouse](/es/get-started/quickstarts/tutorial) analiza un conjunto de datos de trayectos en taxi de la ciudad de Nueva York
-
-Además, los conjuntos de datos de ejemplo son una excelente forma de trabajar con ClickHouse,
-aprender técnicas y trucos importantes, y ver cómo sacar partido de las numerosas y potentes
-funciones de ClickHouse. Los conjuntos de datos de ejemplo incluyen:
-
-{/* La siguiente tabla se genera automáticamente durante la compilación
- por https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh */}
-
-{/*AUTOGENERATED_START*/}
-
-| Página | Descripción |
-| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [Reseñas de clientes de Amazon](/es/get-started/sample-datasets/amazon-reviews) | Más de 150 M de reseñas de clientes sobre productos de Amazon. |
-| [AMPLab Big Data Benchmark](/es/get-started/sample-datasets/amplab-benchmark) | Un conjunto de datos de benchmark utilizado para comparar el rendimiento de soluciones de almacenamiento de datos. |
-| [Análisis de datos de Stack Overflow con ClickHouse](/es/get-started/sample-datasets/stackoverflow) | Análisis de datos de Stack Overflow con ClickHouse |
-| [Analítica web anonimizada](/es/get-started/sample-datasets/anon-web-analytics-metrica) | Conjunto de datos formado por dos tablas que contienen datos anonimizados de analítica web con hits y visits |
-| [Benchmark de la Universidad de Brown](/es/get-started/sample-datasets/brown-benchmark) | Un nuevo benchmark analítico para datos de logs generados por máquinas |
-| [Datos abiertos sobre la COVID-19](/es/get-started/sample-datasets/covid19) | COVID-19 Open-Data es una gran base de datos de código abierto sobre datos epidemiológicos de la COVID-19 y factores relacionados, como la demografía, la economía y las respuestas gubernamentales |
-| [conjunto de datos de DBpedia](/es/get-started/sample-datasets/dbpedia) | Conjunto de datos con 1 millón de artículos de Wikipedia y sus embeddings vectoriales |
-| [Datos de sensores ambientales](/es/get-started/sample-datasets/environmental-sensors) | Más de 20 mil millones de registros de datos de Sensor.Community, una red global de sensores basada en contribuciones de la comunidad que crea Open Environmental Data. |
-| [Lugares de Foursquare](/es/get-started/sample-datasets/foursquare-os-places) | Conjunto de datos con más de 100 millones de registros que contienen información sobre lugares en un mapa, como tiendas, restaurantes, parques, zonas de juegos y monumentos. |
-| [Datos geográficos con el conjunto de datos de torres de telefonía móvil](/es/get-started/sample-datasets/cell-towers) | Aprende a cargar datos de OpenCelliD en ClickHouse, conectar Apache Superset a ClickHouse y crear un dashboard basado en esos datos |
-| [Conjunto de datos de eventos de GitHub](/es/get-started/sample-datasets/github-events) | Conjunto de datos que contiene todos los eventos de GitHub desde 2011 hasta el 6 de diciembre de 2020, con un total de 3.100 millones de registros. |
-| [Hacker News dataset](/es/get-started/sample-datasets/hacker-news) | Conjunto de datos con 28 millones de filas de Hacker News. |
-| [Conjunto de datos de búsqueda vectorial de Hacker News](/es/get-started/sample-datasets/hacker-news-vector-search) | Conjunto de datos con más de 28 millones de publicaciones de Hacker News y sus embeddings vectoriales |
-| [Conjunto de datos LAION 5B](/es/get-started/sample-datasets/laion5b) | Conjunto de datos con 100 millones de vectores del conjunto de datos LAION 5B |
-| [Conjunto de datos LAION-400M](/es/get-started/sample-datasets/laion) | Conjunto de datos con 400 millones de imágenes con descripciones en inglés |
-| [Conjunto de datos "What's on the Menu?" de la Biblioteca Pública de Nueva York](/es/get-started/sample-datasets/menus) | Conjunto de datos que contiene 1,3 millones de registros históricos sobre los menús de hoteles, restaurantes y cafeterías, con los platos y sus precios. |
-| [Datos de taxis de Nueva York](/es/get-started/sample-datasets/nyc-taxi) | Datos de miles de millones de trayectos en taxi y vehículos de transporte con conductor (Uber, Lyft, etc.) con origen en la ciudad de Nueva York desde 2009 |
-| [NOAA Global Historical Climatology Network](/es/get-started/sample-datasets/noaa) | 2,5 mil millones de filas de datos climáticos de los últimos 120 años |
-| [datos de denuncias del NYPD](/es/get-started/sample-datasets/nypd-complaint-data) | Ingeste y consulte datos en formato de valores separados por tabulaciones en 5 pasos |
-| [OnTime](/es/get-started/sample-datasets/ontime) | Conjunto de datos que contiene información sobre la puntualidad de los vuelos de aerolíneas |
-| [Star Schema Benchmark (SSB, 2009)](/es/get-started/sample-datasets/star-schema) | El conjunto de datos y las consultas de Star Schema Benchmark (SSB) |
-| [Conjuntos de datos meteorológicos históricos de Taiwán](/es/get-started/sample-datasets/tw-weather) | 131 millones de filas de datos de observación meteorológica de los últimos 128 años |
-| [Registros de clics de Criteo de un terabyte](/es/get-started/sample-datasets/criteo) | Un terabyte de registros de clics de Criteo |
-| [El conjunto de datos de precios de viviendas del Reino Unido](/es/get-started/sample-datasets/uk-price-paid) | Aprende a usar proyecciones para mejorar el rendimiento de las consultas que ejecutas con frecuencia con el conjunto de datos inmobiliarios del Reino Unido, que contiene datos sobre los precios pagados por bienes inmuebles en Inglaterra y Gales |
-| [TPC-DS (2012)](/es/get-started/sample-datasets/tpcds) | El conjunto de datos y las consultas del benchmark TPC-DS. |
-| [TPC-H (1999)](/es/get-started/sample-datasets/tpch) | El conjunto de datos y las consultas del benchmark TPC-H. |
-| [WikiStat](/es/get-started/sample-datasets/wikistat) | Explora el conjunto de datos WikiStat, que contiene 500 mil millones de registros. |
-| [Escribir consultas en ClickHouse con datos de GitHub](/es/get-started/sample-datasets/github) | Conjunto de datos que contiene todos los commits y cambios del repositorio de ClickHouse |
-| [Conjunto de datos de "No me gusta" de YouTube](/es/get-started/sample-datasets/youtube-dislikes) | Una colección de "No me gusta" de videos de YouTube. |
-
-{/*AUTOGENERATED_END*/}
\ No newline at end of file
+* [Managed ClickStack](/es/clickstack/getting-started/managed) - La forma **más fácil y simple** de empezar: desplegar **Managed ClickStack** en **ClickHouse Cloud**.
+* [ClickStack Open-Source](/es/clickstack/getting-started/oss) - Para quienes deseen ejecutar por su cuenta una arquitectura completamente open source.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/clickstack/index.mdx b/es/clickstack/index.mdx
index e1ecd5869..c0be7dc38 100644
--- a/es/clickstack/index.mdx
+++ b/es/clickstack/index.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
title: 'ClickStack'
sidebarTitle: 'Inicio'
description: 'Stack de observabilidad de código abierto con tecnología de ClickHouse, que unifica logs, trazas, métricas y sesiones'
-mode: 'wide'
+mode: "custom"
---
export function useDark() {
@@ -17,8 +17,10 @@ export function useDark() {
return dark;
}
-export const CsCard = ({ title, img, darkImg, abbr, href, dark }) => (
- { e.preventDefault(); window.location.href = href; }} style={{ textDecoration: 'none', textDecorationLine: 'none', color: 'inherit' }}>
+export const CsCard = ({ title, img, darkImg, abbr, href, dark }) => {
+ const assetBase = typeof window !== 'undefined' && window.location.pathname.startsWith('/docs') ? '/docs' : '';
+ const withBase = (p) => p && p.startsWith('/') ? assetBase + p : p;
+ return { e.preventDefault(); window.location.href = withBase(href); }} style={{ textDecoration: 'none', textDecorationLine: 'none', color: 'inherit' }}>
-Instale ClickHouse Server desde paquetes o binarios para una implementación de larga duración en su propia infraestructura.
+
Servidor de producción
-
-
- Instale mediante `apt-get` desde el repositorio oficial de ClickHouse.
-
+
+ Instala ClickHouse Server desde paquetes o binarios para una
+ implementación de larga duración en tu propia infraestructura.
+
-
- Instale mediante `yum` desde el repositorio oficial de ClickHouse.
-
+
+
+
+
-
- Instale en NixOS mediante el gestor de paquetes Nix.
-
+
+
+
-
- Instale en otras distribuciones de Linux mediante el archivo tar precompilado.
-
-
-
-
- ## Migre desde otra base de datos
-
+
+
+
-
- Migre datos desde PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift, Elasticsearch y más.
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/advanced.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/advanced.mdx
index 99eb370ba..e4533422b 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/advanced.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/advanced.mdx
@@ -1,9 +1,9 @@
---
description: 'Instrucciones para compilar ClickHouse desde el código fuente o instalar un binario generado por CI'
keywords: ['ClickHouse', 'instalación', 'avanzada', 'compilar desde el código fuente', 'binario generado por CI']
-sidebarTitle: 'Instalación avanzada'
+sidebarTitle: 'Builds desde código fuente y CI'
slug: /install/advanced
-title: 'Métodos avanzados de instalación'
+title: 'Builds desde código fuente y CI'
hide_title: false
doc_type: 'guide'
---
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/clickhousectl.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/clickhousectl.mdx
index 266ba5211..bbb1c0a93 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/clickhousectl.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/clickhousectl.mdx
@@ -1,59 +1,73 @@
---
-description: 'Instala y gestiona versiones locales de ClickHouse con clickhousectl, la ClickHouse CLI'
+description: 'Instala y administra versiones locales de ClickHouse con clickhousectl, la ClickHouse CLI'
keywords: ['ClickHouse', 'instalar', 'clickhousectl', 'CLI']
sidebarTitle: 'clickhousectl (CLI)'
slug: /install/clickhousectl
title: 'Instalar con la ClickHouse CLI'
+hide_title: true
doc_type: 'guide'
---
**Usuarios de Windows**
- ClickHouse se ejecuta de forma nativa en Linux y macOS. En Windows, sigue estos pasos dentro del
- [Subsistema de Windows para Linux (WSL)](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/about).
+ ClickHouse se ejecuta de forma nativa en Linux y macOS. En Windows, ejecuta estos pasos dentro de
+ [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/about).
-ClickHouse CLI (`clickhousectl`) le ayuda a instalar y gestionar versiones locales de ClickHouse,
+La ClickHouse CLI (`clickhousectl`) te ayuda a instalar y administrar versiones locales de ClickHouse,
iniciar servidores y ejecutar consultas.
- ## Instalar ClickHouse CLI
+ ## Instala la ClickHouse CLI
```bash
curl https://clickhouse.com/cli | sh
```
- También se crea automáticamente el alias `chctl` para mayor comodidad.
+ También se crea automáticamente un alias `chctl` para mayor comodidad.
- ## Instalar ClickHouse
+ ## Instala ClickHouse
- Instale la última versión estable de ClickHouse:
+ Instala la versión más reciente de ClickHouse y conviértela en la predeterminada:
```bash
- clickhousectl local install stable
+ clickhousectl local use latest
```
- También puede instalar una versión específica:
+ `local use` instala la versión si aún no está presente, la establece como
+ predeterminada y crea un enlace simbólico `clickhouse` en `~/.local/bin` (en tu `PATH`)
+ para que puedas invocar directamente el binario `clickhouse`. Así, cualquier paso posterior de esta documentación
+ que ejecute un comando `clickhouse` funcionará tal cual.
+
+ También puedes seleccionar una versión específica:
```bash
- clickhousectl local install lts # Última versión LTS
- clickhousectl local install 25.6 # Última versión 25.6.x.x
- clickhousectl local install 25.6.1.1 # Versión exacta
+ clickhousectl local use 26.5 # Última 26.5.x.x
+ clickhousectl local use 26.5.2.39 # Versión exacta
```
+
+
+ **Use vs install**
+
+ `clickhousectl local use ` instala una versión *y* la convierte en tu
+ predeterminada, actualizando el enlace simbólico `clickhouse` en tu `PATH`. Para descargar una versión
+ sin cambiar la predeterminada ni actualizar el enlace simbólico, usa
+ `clickhousectl local install ` en su lugar.
+
- ## Iniciar clickhouse-server
+ ## Inicia clickhouse-server
```bash
clickhousectl local server start
```
- El servidor se ejecuta en segundo plano. Para comprobar que está en ejecución:
+ El servidor se ejecuta en segundo plano. Para verificar que está en ejecución:
```bash
clickhousectl local server list
@@ -61,13 +75,13 @@ iniciar servidores y ejecutar consultas.
- ## Iniciar clickhouse-client
+ ## Inicia clickhouse-client
```bash
clickhousectl local client
```
- Verá algo como esto:
+ Verás algo como esto:
```response
ClickHouse client version 24.5.1.117 (official build).
@@ -77,10 +91,10 @@ iniciar servidores y ejecutar consultas.
local-host :)
```
- Ya está listo para empezar a enviar comandos SQL a ClickHouse.
+ ¡Ya estás listo para empezar a enviar comandos SQL a ClickHouse!
- La [Quick Start](/es/get-started/setup/install) le guía por los pasos para crear tablas e insertar datos.
+ La [Quick Start](/es/get-started/setup/install) te guía por los pasos para crear tablas e insertar datos.
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/debian-ubuntu.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/debian-ubuntu.mdx
index d46ce2919..6ce0790f6 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/debian-ubuntu.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/debian-ubuntu.mdx
@@ -25,10 +25,10 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
Para instalar ClickHouse, ejecute los siguientes comandos:
```bash
- # Instalar los paquetes necesarios
+ # Instalar los paquetes previos necesarios
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg
- # Descargar la clave GPG de ClickHouse y almacenarla en el llavero
+ # Descargar la clave GPG de ClickHouse y almacenarla en el keyring
curl -fsSL 'https://packages.clickhouse.com/rpm/lts/repodata/repomd.xml.key' | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/clickhouse-keyring.gpg
# Obtener la arquitectura del sistema
@@ -41,14 +41,14 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
sudo apt-get update
```
- * Puede sustituir `stable` por `lts` para usar distintos [tipos de versión](/es/resources/support-center/knowledge-base/setup-installation/production) según sus necesidades.
+ * Puede reemplazar `stable` por `lts` para usar distintos [tipos de versión](/es/resources/support-center/knowledge-base/setup-installation/production) según sus necesidades.
* Puede descargar e instalar los paquetes manualmente desde [packages.clickhouse.com](https://packages.clickhouse.com/deb/pool/main/c/).
-
+
```bash
- # Instalar los paquetes necesarios
+ # Instalar los paquetes previos necesarios
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates dirmngr
# Añadir la clave GPG de ClickHouse para autenticar los paquetes
@@ -61,20 +61,20 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
# Actualizar las listas de paquetes de apt
sudo apt-get update
- # Instalar los paquetes de ClickHouse server y clickhouse client
+ # Instalar los paquetes de ClickHouse servidor y Client
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
- # Iniciar el servicio de ClickHouse server
+ # Iniciar el servicio de ClickHouse servidor
sudo service clickhouse-server start
- # Iniciar el cliente de línea de comandos de ClickHouse
+ # Iniciar el Client de línea de comandos de ClickHouse
clickhouse-client # o "clickhouse-client --password" si configuró una contraseña.
```
- ## Instalar ClickHouse server y clickhouse client
+ ## Instalar ClickHouse servidor y Client
```bash
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
@@ -84,19 +84,19 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
## Iniciar ClickHouse
- Para iniciar ClickHouse server, ejecute:
+ Para iniciar ClickHouse servidor, ejecute:
```bash
sudo service clickhouse-server start
```
- Para iniciar clickhouse client, ejecute:
+ Para iniciar ClickHouse Client, ejecute:
```bash
clickhouse-client
```
- Si configuró una contraseña para el servidor, deberá ejecutar:
+ Si configuró una contraseña para su servidor, deberá ejecutar:
```bash
clickhouse-client --password
@@ -109,7 +109,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
En entornos de producción, recomendamos encarecidamente ejecutar ClickHouse Keeper en nodos dedicados.
En entornos de prueba, si decide ejecutar ClickHouse Server y ClickHouse Keeper en el mismo servidor,
- no necesita instalar ClickHouse Keeper, ya que se incluye con ClickHouse server.
+ no necesita instalar ClickHouse Keeper, ya que está incluido con ClickHouse servidor.
Para instalar `clickhouse-keeper` en servidores standalone ClickHouse Keeper, ejecute:
@@ -136,17 +136,17 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
A continuación se detallan los distintos paquetes deb disponibles:
-| Package | Description |
-| ------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `clickhouse-common-static` | Instala los binarios compilados de ClickHouse. |
-| `clickhouse-server` | Crea un enlace simbólico para `clickhouse-server` e instala la configuración predeterminada del servidor. |
-| `clickhouse-client` | Crea un enlace simbólico para `clickhouse-client` y otras herramientas relacionadas con el cliente, e instala los archivos de configuración del cliente. |
-| `clickhouse-common-static-dbg` | Instala los binarios compilados de ClickHouse con información de depuración. |
-| `clickhouse-keeper` | Se utiliza para instalar ClickHouse Keeper en nodos dedicados de ClickHouse Keeper. Si ejecuta ClickHouse Keeper en el mismo servidor que ClickHouse server, no es necesario instalar este paquete. Instala ClickHouse Keeper y los archivos de configuración predeterminados de ClickHouse Keeper. |
+| Package | Description |
+| ------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `clickhouse-common-static` | Instala archivos binarios compilados de ClickHouse. |
+| `clickhouse-server` | Crea un enlace simbólico para `clickhouse-server` e instala la configuración predeterminada del servidor. |
+| `clickhouse-client` | Crea un enlace simbólico para `clickhouse-client` y otras herramientas relacionadas, e instala los archivos de configuración del Client. |
+| `clickhouse-common-static-dbg` | Instala archivos binarios compilados de ClickHouse con información de depuración. |
+| `clickhouse-keeper` | Se utiliza para instalar ClickHouse Keeper en nodos dedicados de ClickHouse Keeper. Si ejecuta ClickHouse Keeper en el mismo servidor que ClickHouse server, no necesita instalar este paquete. Instala ClickHouse Keeper y los archivos de configuración predeterminados de ClickHouse Keeper. |
Si necesita instalar una versión específica de ClickHouse, debe instalar todos los paquetes con la misma versión:
`sudo apt-get install clickhouse-server=21.8.5.7 clickhouse-client=21.8.5.7 clickhouse-common-static=21.8.5.7`
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/docker.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/docker.mdx
index 8709157ab..f00b828da 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/docker.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/docker.mdx
@@ -22,63 +22,63 @@ docker pull clickhouse/clickhouse-server
## Versiones
-* La etiqueta `latest` apunta a la versión más reciente de la rama estable más reciente.
-* Las etiquetas de rama, como `22.2`, apuntan a la versión más reciente de la rama correspondiente.
-* Las etiquetas de versión completa, como `22.2.3` y `22.2.3.5`, apuntan a la versión correspondiente.
-* La etiqueta `head` se genera a partir del commit más reciente de la rama predeterminada.
-* Cada etiqueta tiene un sufijo opcional, `-alpine`, para indicar que se ha generado sobre `alpine`.
+* La etiqueta `latest` apunta a la versión publicada más reciente de la rama estable más reciente.
+* Las etiquetas de rama, como `22.2`, apuntan a la versión publicada más reciente de la rama correspondiente.
+* Las etiquetas de versión completa, como `22.2.3` y `22.2.3.5`, apuntan a la versión publicada correspondiente.
+* La etiqueta `head` se construye a partir del último commit de la rama `default`.
+* Cada etiqueta tiene un sufijo opcional `-alpine` para indicar que está construida sobre `alpine`.
### Compatibilidad
-* La imagen amd64 requiere compatibilidad con las [instrucciones SSE3](https://en.wikipedia.org/wiki/SSE3).
+* La imagen amd64 requiere compatibilidad con [las instrucciones SSE3](https://en.wikipedia.org/wiki/SSE3).
Prácticamente todas las CPU x86 posteriores a 2005 son compatibles con SSE3.
-* La imagen arm64 requiere compatibilidad con la [arquitectura ARMv8.2-A](https://en.wikipedia.org/wiki/AArch64#ARMv8.2-A) y
- además con el registro Load-Acquire RCpc. El registro es opcional en la versión ARMv8.2-A y obligatorio en
- [ARMv8.3-A](https://en.wikipedia.org/wiki/AArch64#ARMv8.3-A). Es compatible con instancias Graviton >=2 y con instancias de Azure y GCP.
+* La imagen arm64 requiere compatibilidad con la [arquitectura ARMv8.2-A](https://en.wikipedia.org/wiki/AArch64#ARMv8.2-A) y,
+ además, con el registro Load-Acquire RCpc. Este registro es opcional en ARMv8.2-A y obligatorio en
+ [ARMv8.3-A](https://en.wikipedia.org/wiki/AArch64#ARMv8.3-A). Se admite en instancias Graviton >=2 y en instancias de Azure y GCP.
Algunos ejemplos de dispositivos no compatibles son Raspberry Pi 4 (ARMv8.0-A) y Jetson AGX Xavier/Orin (ARMv8.2-A).
-* A partir de ClickHouse 24.11, las imágenes de Ubuntu pasaron a usar `ubuntu:22.04` como imagen base. Requiere Docker >= `20.10.10`
- que incluya el [parche](https://github.com/moby/moby/commit/977283509f75303bc6612665a04abf76ff1d2468). Como solución alternativa, puede
- usar `docker run --security-opt seccomp=unconfined`; sin embargo, esto tiene implicaciones de seguridad.
+* Desde ClickHouse 24.11, las imagenes de Ubuntu comenzaron a usar `ubuntu:22.04` como imagen base. Requiere `docker` versión >= `20.10.10`
+ que incluya el [patch](https://github.com/moby/moby/commit/977283509f75303bc6612665a04abf76ff1d2468). Como solución alternativa, puede usar
+ `docker run --security-opt seccomp=unconfined`; no obstante, esto tiene implicaciones de seguridad.
- ## Cómo utilizar esta imagen
+ ## Cómo usar esta imagen
- ### Iniciar la instancia del servidor
+ ### Iniciar una instancia del servidor
```bash
docker run -d --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server
```
-De forma predeterminada, ClickHouse solo será accesible a través de la red de Docker. Consulte la sección de redes más abajo.
+De forma predeterminada, ClickHouse solo será accesible a través de la red de Docker. Consulta la sección de redes más abajo.
-De forma predeterminada, la instancia del servidor anterior se ejecutará como el usuario `default`, sin contraseña.
+De forma predeterminada, la instancia del servidor iniciada anteriormente se ejecutará como el usuario `default` sin contraseña.
- ### Conéctese desde un cliente nativo
+ ### Conectarse desde un cliente nativo
```bash
docker run -it --rm --network=container:some-clickhouse-server --entrypoint clickhouse-client clickhouse/clickhouse-server
-# O
+# OR
docker exec -it some-clickhouse-server clickhouse-client
```
-Consulta [ClickHouse client](/es/concepts/features/interfaces/cli) para obtener más información sobre el ClickHouse client.
+Consulta [ClickHouse client](/es/concepts/features/interfaces/cli) para obtener más información sobre ClickHouse client.
- ### Conectarse con curl
+ ### Conectarse a él con curl
```bash
echo "SELECT 'Hello, ClickHouse!'" | docker run -i --rm --network=container:some-clickhouse-server buildpack-deps:curl curl 'http://localhost:8123/?query=' -s --data-binary @-
```
-Consulta la [ClickHouse HTTP Interface](/es/concepts/features/interfaces/http) para obtener más información sobre la interfaz HTTP.
+Consulte la [ClickHouse HTTP Interface](/es/concepts/features/interfaces/http) para obtener más información sobre la interfaz HTTP.
### Detener / eliminar el contenedor
@@ -95,18 +95,18 @@ docker rm some-clickhouse-server
el usuario predefinido `default` no tiene acceso de red a menos que se establezca una contraseña;
- consulta "Cómo crear la base de datos y el usuario predeterminados al iniciar" y "Gestionar el usuario `default`" más abajo
+ consulta "Cómo crear la base de datos predeterminada y el usuario al iniciar" y "Administrar el usuario `default`" más abajo
Puedes exponer tu ClickHouse en ejecución en Docker [asignando un puerto específico](https://docs.docker.com/config/containers/container-networking/)
-desde el interior del contenedor mediante puertos del host:
+desde dentro del contenedor mediante puertos del host:
```bash
docker run -d -p 18123:8123 -p19000:9000 -e CLICKHOUSE_PASSWORD=changeme --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server
echo 'SELECT version()' | curl 'http://localhost:18123/?password=changeme' --data-binary @-
```
-O permitiendo que el contenedor use [directamente los puertos del host](https://docs.docker.com/network/host/) con `--network=host`
+O permitiendo que el contenedor utilice [los puertos del host directamente](https://docs.docker.com/network/host/) mediante `--network=host`
(lo que también permite obtener un mejor rendimiento de red):
```bash
@@ -115,14 +115,14 @@ echo 'SELECT version()' | curl 'http://localhost:8123/' --data-binary @-
```
- El usuario predeterminado del ejemplo anterior está disponible solo para las peticiones desde localhost
+ El usuario default del ejemplo anterior solo está disponible para las solicitudes desde localhost
### Volúmenes
-Normalmente, conviene montar las siguientes carpetas dentro del contenedor para garantizar la persistencia:
+Por lo general, conviene montar las siguientes carpetas dentro del contenedor para garantizar la persistencia:
* `/var/lib/clickhouse/` - carpeta principal donde ClickHouse almacena los datos
* `/var/log/clickhouse-server/` - logs
@@ -136,15 +136,15 @@ docker run -d \
También puede montar:
-* `/etc/clickhouse-server/config.d/*.xml` - archivos con ajustes de configuración del servidor
-* `/etc/clickhouse-server/users.d/*.xml` - archivos con ajustes de configuración de usuarios
-* `/docker-entrypoint-initdb.d/` - carpeta con scripts de inicialización de la base de datos (consulte más abajo).
+* `/etc/clickhouse-server/config.d/*.xml` - archivos con ajustes de la configuración del servidor
+* `/etc/clickhouse-server/users.d/*.xml` - archivos con ajustes de la configuración de usuario
+* `/docker-entrypoint-initdb.d/` - carpeta con scripts de inicialización de la base de datos (véase más abajo).
## Capacidades de Linux
-ClickHouse cuenta con algunas funciones avanzadas que requieren habilitar varias [capacidades de Linux](https://man7.org/linux/man-pages/man7/capabilities.7.html)
+ClickHouse tiene algunas funcionalidades avanzadas que requieren habilitar varias [capacidades de Linux](https://man7.org/linux/man-pages/man7/capabilities.7.html)
Son opcionales y se pueden habilitar con los siguientes [argumentos de la línea de comandos de Docker](https://docs.docker.com/engine/reference/run/#runtime-privilege-and-linux-capabilities):
@@ -154,7 +154,7 @@ docker run -d \
--name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server
```
-Para más información, consulte ["Configuración de las capacidades CAP_IPC_LOCK y CAP_SYS_NICE en Docker"](/es/resources/support-center/knowledge-base/troubleshooting/configure-cap-ipc-lock-and-cap-sys-nice-in-docker)
+Para obtener más información, consulte ["Configuración de las capacidades CAP_IPC_LOCK y CAP_SYS_NICE en Docker"](/es/resources/support-center/knowledge-base/troubleshooting/configure-cap-ipc-lock-and-cap-sys-nice-in-docker)
## Configuración
@@ -162,7 +162,7 @@ Para más información, consulte ["Configuración de las capacidades CAP
El contenedor expone el puerto 8123 para la [interfaz HTTP](/es/concepts/features/interfaces/http) y el puerto 9000 para el [cliente nativo](/es/concepts/features/interfaces/tcp).
-La configuración de ClickHouse se define en el archivo "config.xml" ([documentación](/es/concepts/features/configuration/server-config/configuration-files))
+La configuración de ClickHouse se define en un archivo "config.xml" ([documentación](/es/concepts/features/configuration/server-config/configuration-files))
### Iniciar una instancia del servidor con una configuración personalizada
@@ -173,32 +173,32 @@ docker run -d --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -v /pa
```
- ### Iniciar el servidor con un usuario personalizado
+ ### Iniciar el servidor como usuario personalizado
```bash
-# $PWD/data/clickhouse debe existir y pertenecer al usuario actual
+# $PWD/data/clickhouse should exist and be owned by current user
docker run --rm --user "${UID}:${GID}" --name some-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -v "$PWD/logs/clickhouse:/var/log/clickhouse-server" -v "$PWD/data/clickhouse:/var/lib/clickhouse" clickhouse/clickhouse-server
```
-Cuando use la imagen con directorios locales montados, probablemente le convenga especificar el usuario para mantener la propiedad correcta de los archivos. Use el argumento `--user` y monte `/var/lib/clickhouse` y `/var/log/clickhouse-server` dentro del contenedor. De lo contrario, la imagen mostrará un error y no se iniciará.
+Cuando uses la imagen con directorios locales montados, probablemente te convenga especificar el usuario para mantener la propiedad correcta de los archivos. Usa el argumento `--user` y monta `/var/lib/clickhouse` y `/var/log/clickhouse-server` dentro del contenedor. De lo contrario, la imagen dará error y no se iniciará.
- ### Iniciar el servidor desde root
+ ### Iniciar el servidor como root
-Iniciar el servidor desde root es útil en los casos en que el espacio de nombres de usuario está habilitado.
-Para hacerlo, ejecute:
+Iniciar el servidor como root resulta útil cuando el espacio de nombres de usuario está habilitado.
+Para ello, ejecuta:
```bash
docker run --rm -e CLICKHOUSE_RUN_AS_ROOT=1 --name clickhouse-server-userns -v "$PWD/logs/clickhouse:/var/log/clickhouse-server" -v "$PWD/data/clickhouse:/var/lib/clickhouse" clickhouse/clickhouse-server
```
- ### Cómo crear una base de datos y un usuario predeterminados al iniciar
+ ### Cómo crear la base de datos predeterminada y el usuario al iniciar
-A veces puede que quieras crear un usuario (de forma predeterminada se usa un usuario llamado `default`) y una base de datos al iniciar el contenedor. Puedes hacerlo mediante las variables de entorno `CLICKHOUSE_DB`, `CLICKHOUSE_USER`, `CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT` y `CLICKHOUSE_PASSWORD`:
+A veces puede que quieras crear un usuario (de forma predeterminada se usa el usuario llamado `default`) y una base de datos al iniciar el contenedor. Puedes hacerlo mediante las variables de entorno `CLICKHOUSE_DB`, `CLICKHOUSE_USER`, `CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT` y `CLICKHOUSE_PASSWORD`:
```bash
docker run --rm -e CLICKHOUSE_DB=my_database -e CLICKHOUSE_USER=username -e CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT=1 -e CLICKHOUSE_PASSWORD=password -p 9000:9000/tcp clickhouse/clickhouse-server
@@ -208,9 +208,9 @@ docker run --rm -e CLICKHOUSE_DB=my_database -e CLICKHOUSE_USER=username -e CLIC
#### Gestión del usuario `default`
-El usuario `default` tiene el acceso de red deshabilitado de forma predeterminada si no se establece ninguno de estos valores: `CLICKHOUSE_USER`, `CLICKHOUSE_PASSWORD` o `CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT`.
+El usuario `default` tiene el acceso de red deshabilitado de forma predeterminada si no se establece ninguna de las variables `CLICKHOUSE_USER`, `CLICKHOUSE_PASSWORD` o `CLICKHOUSE_DEFAULT_ACCESS_MANAGEMENT`.
-Hay una forma de hacer que el usuario `default` esté disponible de forma no segura: estableciendo la variable de entorno `CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP` en 1:
+Hay una forma de hacer que el usuario `default` quede disponible de forma no segura: configure la variable de entorno `CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP` con el valor 1:
```bash
docker run --rm -e CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP=1 -p 9000:9000/tcp clickhouse/clickhouse-server
@@ -220,13 +220,13 @@ docker run --rm -e CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP=1 -p 9000:9000/tcp clickhouse/clic
## Cómo extender esta imagen
-Para realizar una inicialización adicional en una imagen derivada de esta, agregue uno o varios scripts `*.sql`, `*.sql.gz` o `*.sh` en `/docker-entrypoint-initdb.d`. Después de que el entrypoint llame a `initdb`, ejecutará todos los archivos `*.sql`, ejecutará todos los scripts `*.sh` ejecutables y cargará todos los scripts `*.sh` no ejecutables que encuentre en ese directorio para completar la inicialización antes de iniciar el servicio.
+Para realizar una inicialización adicional en una imagen derivada de esta, agregue uno o más scripts `*.sql`, `*.sql.gz` o `*.sh` en `/docker-entrypoint-initdb.d`. Después de que el entrypoint llame a `initdb`, ejecutará todos los archivos `*.sql`, ejecutará todos los scripts `*.sh` ejecutables y hará `source` de todos los scripts `*.sh` no ejecutables que encuentre en ese directorio para realizar una inicialización adicional antes de iniciar el servicio.
- Los scripts de `/docker-entrypoint-initdb.d` se ejecutan en **orden alfabético** según el nombre del archivo. Si sus scripts dependen unos de otros (por ejemplo, un script que crea vistas debe ejecutarse después del script que crea las tablas a las que hacen referencia), asegúrese de que los nombres de archivo queden ordenados correctamente.
+ Los scripts de `/docker-entrypoint-initdb.d` se ejecutan en **orden alfabético** según el nombre de archivo. Si sus scripts tienen dependencias entre sí (por ejemplo, un script que crea vistas debe ejecutarse después del script que crea las tablas a las que hacen referencia), asegúrese de que los nombres de archivo se ordenen correctamente.
-Además, puede proporcionar las variables de entorno `CLICKHOUSE_USER` & `CLICKHOUSE_PASSWORD`, que se usarán con clickhouse-client durante la inicialización.
+Además, puede proporcionar las variables de entorno `CLICKHOUSE_USER` & `CLICKHOUSE_PASSWORD`, que se usarán para clickhouse-client durante la inicialización.
Por ejemplo, para agregar otro usuario y otra base de datos, añada lo siguiente a `/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sh`:
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/nixos.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/nixos.mdx
index f1ed35917..9dffb1d0f 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/nixos.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/nixos.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: 'Instalar ClickHouse en NixOS y con Nix'
+description: 'Instalación de ClickHouse en NixOS y con Nix'
keywords: ['ClickHouse', 'instalar', 'NixOS', 'Nix', 'nixpkgs']
sidebarTitle: 'NixOS'
slug: /install/nixos
@@ -10,7 +10,7 @@ doc_type: 'guide'
import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
-> ClickHouse está disponible en el repositorio de Nixpkgs y puede instalarse con Nix en **Linux** y **macOS**.
+> ClickHouse está disponible en el repositorio de Nixpkgs y se puede instalar con Nix en **Linux** y **macOS**.
@@ -22,19 +22,19 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
## Instalar ClickHouse con Nix
- Puede usar Nix para instalar ClickHouse sin añadirlo de forma permanente a su sistema:
+ Puedes usar Nix para instalar ClickHouse sin añadirlo de forma permanente a tu sistema:
```bash
- # Instalar la última versión estable
+ # Instala la versión estable más reciente
nix shell nixpkgs#clickhouse
- # O instalar la versión LTS
+ # O instala la versión LTS
nix shell nixpkgs#clickhouse-lts
```
- Esto hará que el binario `clickhouse` esté disponible en la sesión actual de su shell.
+ Esto hará que el binario `clickhouse` esté disponible en tu sesión actual de shell.
- * El paquete `nixpkgs#clickhouse` proporciona la última versión estable.
+ * El paquete `nixpkgs#clickhouse` proporciona la versión estable más reciente.
* El paquete `nixpkgs#clickhouse-lts` proporciona la versión con soporte a largo plazo.
* Ambos paquetes funcionan en Linux y macOS.
@@ -42,9 +42,9 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
## Instalación permanente
- Para instalar ClickHouse de forma permanente en su sistema:
+ Para instalar ClickHouse de forma permanente en tu sistema:
- **Si usa NixOS**, añada lo siguiente a su `configuration.nix`:
+ **Si usas NixOS**, añade esto a tu `configuration.nix`:
```nix
environment.systemPackages = with pkgs; [
@@ -52,27 +52,27 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
];
```
- A continuación, reconstruya el sistema:
+ Después, reconstruye tu sistema:
```bash
sudo nixos-rebuild switch
```
- **Si no usa NixOS**, instálelo con un perfil de Nix:
+ **Si no usas NixOS**, instala con el perfil de Nix:
```bash
- # Instalar la última versión estable
+ # Instala la versión estable más reciente
nix profile install nixpkgs#clickhouse
- # O instalar la versión LTS
+ # O instala la versión LTS
nix profile install nixpkgs#clickhouse-lts
```
- ## Iniciar el servidor de ClickHouse
+ ## Iniciar el Client de ClickHouse
- Después de la instalación, puede iniciar el servidor de ClickHouse:
+ Después de la instalación, puedes iniciar el servidor de ClickHouse:
```bash
clickhouse-server
@@ -80,13 +80,13 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
De forma predeterminada, el servidor se iniciará con una configuración básica y escuchará en `localhost:9000`.
- Para uso en producción en NixOS, quizá le convenga configurar ClickHouse como un servicio del sistema. Consulte el [manual de NixOS](https://search.nixos.org/options?query=clickhouse) para ver las opciones de configuración disponibles.
+ Para usarlo en producción en NixOS, puede que quieras configurar ClickHouse como un servicio del sistema. Consulta el [manual de NixOS](https://search.nixos.org/options?query=clickhouse) para ver las opciones de configuración disponibles.
- ## Iniciar el cliente de ClickHouse
+ ## Iniciar el Client de ClickHouse
- Para conectarse al servidor de ClickHouse, abra una terminal nueva y ejecute:
+ Para conectarte al servidor de ClickHouse, abre una nueva terminal y ejecuta:
```bash
clickhouse-client
@@ -100,12 +100,12 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
El paquete de ClickHouse en Nixpkgs incluye:
-* `clickhouse-server` - El servidor de bases de datos de ClickHouse
-* `clickhouse-client` - El cliente de línea de comandos para conectarse a ClickHouse
+* `clickhouse-server` - El servidor de base de datos de ClickHouse
+* `clickhouse-client` - El Client de línea de comandos para conectarse a ClickHouse
* `clickhouse-local` - Una herramienta para ejecutar consultas SQL en archivos locales
* Otras utilidades de ClickHouse
Para obtener más información sobre el paquete de ClickHouse en Nixpkgs, visita:
-* [Paquete ClickHouse de Nixpkgs](https://search.nixos.org/packages?query=clickhouse)
-* [Opciones del servicio ClickHouse en NixOS](https://search.nixos.org/options?query=clickhouse)
+* [Paquete de ClickHouse en Nixpkgs](https://search.nixos.org/packages?query=clickhouse)
+* [Opciones del servicio de ClickHouse en NixOS](https://search.nixos.org/options?query=clickhouse)
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/other-linux.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/other-linux.mdx
index 07d5cd2a9..fc3f0a1ec 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/other-linux.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/other-linux.mdx
@@ -1,9 +1,9 @@
---
-description: 'Instalar ClickHouse en macOS'
-keywords: ['ClickHouse', 'instalar', 'Linux', 'tar']
-sidebarTitle: 'Otras distribuciones de Linux'
+description: 'Instalar ClickHouse en MacOS'
+keywords: ['ClickHouse', 'install', 'Linux', 'tar']
+sidebarTitle: 'Otros Linux'
slug: /install/linux_other
-title: 'Instalar ClickHouse mediante archivos tgz'
+title: 'Instalar ClickHouse con archivos tgz'
hide_title: true
doc_type: 'guide'
---
@@ -23,13 +23,13 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
## Descargar e instalar la última versión estable
La versión requerida puede descargarse con `curl` o `wget` desde el repositorio https://packages.clickhouse.com/tgz/.
- Después, los archivos descargados deben descomprimirse e instalarse mediante scripts de instalación.
+ Después, los archivos descargados deben descomprimirse e instalarse con los scripts de instalación.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo instalar la última versión estable.
Para entornos de producción, se recomienda usar la versión `stable` más reciente.
- Puede encontrar el número de la versión en esta [página de GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tags)
+ Puedes encontrar el número de la versión en esta [página de GitHub](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/tags)
con el sufijo `-stable`.
@@ -37,7 +37,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
## Obtener la última versión de ClickHouse
- Obtenga la última versión de ClickHouse desde GitHub y guárdela en la variable `LATEST_VERSION`.
+ Obtén la última versión de ClickHouse desde GitHub y guárdala en la variable `LATEST_VERSION`.
```bash
LATEST_VERSION=$(curl -s https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/utils/list-versions/version_date.tsv | \
@@ -47,9 +47,9 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
- ## Detectar la arquitectura del sistema
+ ## Detectar la arquitectura de tu sistema
- Detecte la arquitectura del sistema y establezca la variable ARCH según corresponda:
+ Detecta la arquitectura del sistema y establece la variable ARCH en consecuencia:
```bash
case $(uname -m) in
@@ -61,9 +61,9 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
- ## Descargar los archivos tar para cada componente de ClickHouse
+ ## Descargar archivos tar para cada componente de ClickHouse
- Descargue los archivos tar de cada componente de ClickHouse. El bucle prueba primero los
+ Descarga los archivos tar para cada componente de ClickHouse. El bucle intenta primero con los
paquetes específicos de la arquitectura y, si no están disponibles, recurre a los genéricos.
```bash
@@ -76,9 +76,9 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
- ## Extraer e instalar los paquetes
+ ## Extraer e instalar paquetes
- Ejecute los siguientes comandos para extraer e instalar estos paquetes:
+ Ejecuta los siguientes comandos para extraer e instalar los siguientes paquetes:
* `clickhouse-common-static`
@@ -101,7 +101,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
* `clickhouse-server`
```bash
- # Extraer e instalar el paquete del servidor con la configuración
+ # Extraer e instalar el paquete del servidor con configuración
tar -xzvf "clickhouse-server-$LATEST_VERSION-${ARCH}.tgz" \
|| tar -xzvf "clickhouse-server-$LATEST_VERSION.tgz"
sudo "clickhouse-server-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh" configure
@@ -111,10 +111,10 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
* `clickhouse-client`
```bash
- # Extraer e instalar el paquete del cliente
+ # Extraer e instalar el paquete clickhouse-client
tar -xzvf "clickhouse-client-$LATEST_VERSION-${ARCH}.tgz" \
|| tar -xzvf "clickhouse-client-$LATEST_VERSION.tgz"
sudo "clickhouse-client-$LATEST_VERSION/install/doinst.sh"
```
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/quick-install.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/quick-install.mdx
index 7c1796cd9..2d0ecf0e5 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/quick-install.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/quick-install.mdx
@@ -1,9 +1,10 @@
---
-description: 'Instala rápidamente ClickHouse mediante un script de instalación de curl'
-keywords: ['ClickHouse', 'instalación', 'rápida', 'curl']
+description: 'Instala ClickHouse rápidamente con un script de instalación mediante curl'
+keywords: ['ClickHouse', 'instalar', 'rápido', 'curl']
sidebarTitle: 'Instalación rápida'
slug: /install/quick-install
title: 'Instalación rápida'
+hide_title: true
doc_type: 'guide'
---
@@ -11,7 +12,7 @@ Si no necesitas instalar ClickHouse en producción, puedes ejecutar un script de
- ## Instalar ClickHouse con curl
+ ## Instala ClickHouse usando curl
Ejecuta el siguiente comando para descargar un único binario para tu sistema operativo.
@@ -19,15 +20,27 @@ Si no necesitas instalar ClickHouse en producción, puedes ejecutar un script de
curl https://clickhouse.com/ | sh
```
+ En Linux y macOS, esto también instala [`clickhousectl`](https://github.com/ClickHouse/clickhousectl)
+ en `~/.local/bin` (con un enlace simbólico `chctl`) para que puedas administrar versiones
+ y servidores locales de ClickHouse.
+
+ Para instalar solo el binario `clickhouse` sin `clickhousectl`, establece
+ `CLICKHOUSE_ONLY=1`:
+
+ ```bash
+ curl https://clickhouse.com/ | CLICKHOUSE_ONLY=1 sh
+ ```
+
- Para usuarios de Mac: si aparece un error indicando que no se puede verificar el desarrollador del binario, consulta [aquí](/es/resources/support-center/knowledge-base/troubleshooting/fix-developer-verification-error-in-macos).
+ Para usuarios de Mac: si recibes errores indicando que no se puede verificar el desarrollador del binario, consulta [aquí](/es/resources/support-center/knowledge-base/troubleshooting/fix-developer-verification-error-in-macos).
- ## Iniciar clickhouse-local
+ ## Inicia clickhouse-local
- `clickhouse-local` te permite procesar archivos locales y remotos con la potente sintaxis SQL de ClickHouse, sin necesidad de configuración. Los datos de las tablas se almacenan
+ `clickhouse-local` te permite procesar archivos locales y remotos usando la
+ potente sintaxis SQL de ClickHouse, sin necesidad de configuración. Los datos de las tablas se almacenan
en una ubicación temporal, lo que significa que, después de reiniciar `clickhouse-local`,
las tablas creadas previamente ya no estarán disponibles.
@@ -39,9 +52,9 @@ Si no necesitas instalar ClickHouse en producción, puedes ejecutar un script de
- ## Iniciar clickhouse-server
+ ## Inicia clickhouse-server
- Si quieres conservar los datos, debes ejecutar `clickhouse-server`. Puedes
+ Si quieres conservar los datos, te convendrá ejecutar `clickhouse-server`. Puedes
iniciar el servidor de ClickHouse con el siguiente comando:
```bash
@@ -50,7 +63,7 @@ Si no necesitas instalar ClickHouse en producción, puedes ejecutar un script de
- ## Iniciar clickhouse-client
+ ## Inicia clickhouse-client
Con el servidor en funcionamiento, abre una nueva ventana de terminal y ejecuta el siguiente comando
para iniciar `clickhouse-client`:
@@ -74,14 +87,13 @@ Si no necesitas instalar ClickHouse en producción, puedes ejecutar un script de
el servidor de ClickHouse. Si es necesario, puedes pasar
`-C config.xml` como argumento adicional de línea de comandos a `./clickhouse server`
y proporcionar configuración adicional en un archivo de configuración.
- Todas las opciones de configuración disponibles están documentadas [aquí](/es/reference/settings/server-settings/settings) y en el
- [archivo de configuración de ejemplo
- template](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/programs/server/config.xml).
+ Todas las opciones de configuración disponibles están documentadas [aquí](/es/reference/settings/server-settings/settings) y en la
+ [plantilla del archivo de configuración de ejemplo](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/programs/server/config.xml).
¡Ya estás listo para empezar a enviar comandos SQL a ClickHouse!
- La [Quick Start](/es/get-started/setup/install) te guía por los pasos para crear tablas e insertar datos.
+ La [Quick Start](/es/get-started/setup/install) te guía por los pasos necesarios para crear tablas e insertar datos.
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/get-started/setup/self-managed/redhat.mdx b/es/get-started/setup/self-managed/redhat.mdx
index a678423fc..c0023be77 100644
--- a/es/get-started/setup/self-managed/redhat.mdx
+++ b/es/get-started/setup/self-managed/redhat.mdx
@@ -1,17 +1,17 @@
---
description: 'Instalar ClickHouse en Linux Red Hat/CentOS'
-keywords: ['ClickHouse', 'instalar', 'Red Hat', 'CentOS', 'rpm']
-sidebarTitle: 'Red Hat/CentOS'
+keywords: ['ClickHouse', 'install', 'Redhat', 'CentOS', 'rpm']
+sidebarTitle: 'Redhat/CentOS'
slug: /install/redhat
-title: 'Instalar ClickHouse en distribuciones de Linux basadas en rpm'
+title: 'Instalar ClickHouse en distribuciones Linux basadas en RPM'
hide_title: true
doc_type: 'guide'
---
import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
-> Se recomienda usar los paquetes `rpm` oficiales precompilados para **CentOS**, **RedHat** y cualquier otra
-> distribución de Linux basada en rpm.
+> Se recomienda usar paquetes `rpm` oficiales precompilados para **CentOS**, **RedHat** y todas las demás
+> distribuciones de Linux basadas en rpm.
@@ -30,7 +30,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo
```
- Para los sistemas con el gestor de paquetes `zypper` (openSUSE, SLES), ejecute:
+ Para sistemas con el gestor de paquetes `zypper` (openSUSE, SLES), ejecute:
```bash
sudo zypper addrepo -r https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo -g
@@ -42,7 +42,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
- ## Instalar ClickHouse server y ClickHouse client
+ ## Instalar el servidor y el cliente de ClickHouse
Para instalar ClickHouse, ejecute los siguientes comandos:
@@ -50,7 +50,7 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
sudo yum install -y clickhouse-server clickhouse-client
```
- * Puede sustituir `stable` por `lts` para usar distintos tipos de [versiones](/es/resources/support-center/knowledge-base/setup-installation/production) según sus necesidades.
+ * Puede reemplazar `stable` por `lts` para usar diferentes [tipos de versión](/es/resources/support-center/knowledge-base/setup-installation/production) según sus necesidades.
* Puede descargar e instalar los paquetes manualmente desde [packages.clickhouse.com/rpm](https://packages.clickhouse.com/rpm/stable).
* Para especificar una versión concreta, agregue `-$version` al final del nombre del paquete,
por ejemplo:
@@ -71,13 +71,13 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
sudo systemctl status clickhouse-server
```
- Para iniciar ClickHouse client, ejecute:
+ Para iniciar el cliente de ClickHouse, ejecute:
```bash
clickhouse-client
```
- Si configuró una contraseña para el servidor, deberá ejecutar:
+ Si configuró una contraseña para su servidor, deberá ejecutar:
```bash
clickhouse-client --password
@@ -85,15 +85,15 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
- ## Instalar ClickHouse Keeper standalone
+ ## Instalar ClickHouse Keeper independiente
En entornos de producción, recomendamos encarecidamente ejecutar ClickHouse Keeper en nodos dedicados.
En entornos de prueba, si decide ejecutar ClickHouse Server y ClickHouse Keeper en el mismo servidor,
- no necesita instalar ClickHouse Keeper, ya que se incluye con ClickHouse server.
+ no necesita instalar ClickHouse Keeper, ya que está incluido con ClickHouse server.
- Para instalar `clickhouse-keeper` en servidores con ClickHouse Keeper standalone, ejecute:
+ Para instalar `clickhouse-keeper` en servidores de ClickHouse Keeper independiente, ejecute:
```bash
sudo yum install -y clickhouse-keeper
@@ -109,4 +109,4 @@ import Recommendations from '/snippets/es/recommendations.mdx';
sudo systemctl status clickhouse-keeper
```
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/README.mdx b/es/guides/README.mdx
new file mode 100644
index 000000000..a70ea10f8
--- /dev/null
+++ b/es/guides/README.mdx
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: README
+---
+
+
+ # Guías
+
+
+**Qué va aquí:** Contenido orientado a tareas, paso a paso. "¿Cómo hago X con
+ClickHouse?" Cada página debe tener un objetivo claro y una secuencia de pasos
+que el lector pueda seguir.
+
+**Público:** Usuarios que ya tienen ClickHouse en funcionamiento y quieren lograr
+algo específico: crear un pipeline, optimizar una consulta o reforzar una
+implementación.
+
+**Subdirectorios:**
+
+* `clickhouse/` — guías aplicables tanto a Cloud como a ClickHouse autogestionado
+ (modelado de datos, rendimiento, uso de arrays y joins, ejemplos).
+* `use-cases/` — guías agrupadas por caso de uso (IA/ML, data warehousing,
+ observabilidad, analítica en tiempo real).
+* `oss/` — guías específicas de ClickHouse autogestionado (implementación, escalado,
+ actualizaciones, buenas prácticas).
+
+Si una página explica *cómo funciona algo* en lugar de *cómo hacer algo*,
+pertenece a `/concepts`. Si es material de referencia (ajustes, firmas
+de funciones), pertenece a `/reference`.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-formats/intro.mdx b/es/guides/clickhouse/data-formats/intro.mdx
index 80ac45ccf..5344a0641 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-formats/intro.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-formats/intro.mdx
@@ -40,4 +40,4 @@ Trabaje con formatos comunes de Apache, como Parquet y Arrow.
¿Necesitas un volcado SQL para importarlo en MySQL o PostgreSQL? Aquí lo tienes.
-Si quieres conectar una herramienta de BI como Grafana, Tableau u otras, consulta la categoría [Visualize](/es/integrations/connectors/data-visualization) de la documentación.
\ No newline at end of file
+Si quieres conectar una herramienta de BI como Grafana, Tableau u otras, consulta la categoría [Visualize](/es/integrations/connectors/data-visualization/index) de la documentación.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/formats.mdx b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/formats.mdx
index 6de0cecdd..1c5893115 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/formats.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/formats.mdx
@@ -251,7 +251,7 @@ Observa cómo la columna `id` se ha rellenado correctamente con los valores de l
## Arrays JSON
-A veces, para ahorrar espacio, los archivos JSON se codifican como arrays en lugar de objetos. En este caso, trabajamos con una [lista de arrays JSON](/es/assets/arrays.jsonl){/* MIGRATE: unresolved relative link */}:
+A veces, para ahorrar espacio, los archivos JSON se codifican como arrays en lugar de objetos. En este caso, trabajamos con una [lista de arrays JSON](/es/assets/arrays.jsonl):
```bash
cat arrays.json
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/other.mdx b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/other.mdx
index 211a93e74..2923cbe75 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/other.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/other.mdx
@@ -390,7 +390,7 @@ El uso de Map en este caso suele ser poco frecuente y sugiere que los datos debe
## Uso del tipo Nested
-El [tipo Nested](/es/reference/data-types/nested-data-structures) puede usarse para modelar objetos estáticos que rara vez cambian, como alternativa a `Tuple` y `Array(Tuple)`. En general, recomendamos evitar el uso de este tipo para JSON, ya que su comportamiento suele ser confuso. La principal ventaja de `Nested` es que las subcolumnas pueden utilizarse en las claves de ordenación.
+El [tipo Nested](/es/reference/data-types/nested-data-structures/index) puede usarse para modelar objetos estáticos que rara vez cambian, como alternativa a `Tuple` y `Array(Tuple)`. En general, recomendamos evitar el uso de este tipo para JSON, ya que su comportamiento suele ser confuso. La principal ventaja de `Nested` es que las subcolumnas pueden utilizarse en las claves de ordenación.
A continuación, mostramos un ejemplo de cómo usar el tipo Nested para modelar un objeto estático. Considere la siguiente entrada de registro sencilla en JSON:
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/schema.mdx b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/schema.mdx
index 1facad6fd..35576f780 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-formats/json/schema.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-formats/json/schema.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Diseño de tu esquema
+title: 'Diseño de tu esquema'
slug: /integrations/data-formats/json/schema
description: 'Cómo diseñar esquemas JSON de forma óptima'
keywords: ['json', 'clickhouse', 'inserción', 'carga', 'formatos', 'esquema', 'estructurado', 'semiestructurado']
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling.mdx
index 95b847453..8254c1cf8 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling.mdx
@@ -84,7 +84,7 @@ Intentaremos cubrir los siguientes escenarios:
Asumimos que los datos se cargarán de forma histórica desde almacenamiento de objetos. En todos los casos, nuestro objetivo es evitar pausas en la inserción de datos.
-Recomendamos cargar los datos históricos desde almacenamiento de objetos. Siempre que sea posible, los datos deben exportarse a Parquet para obtener un rendimiento de lectura y una compresión óptimos (menos transferencia por red). Normalmente se prefiere un tamaño de archivo de alrededor de 150 MB, pero ClickHouse admite más de [70 formatos de archivo](/es/reference/formats) y puede gestionar archivos de cualquier tamaño.
+Recomendamos cargar los datos históricos desde almacenamiento de objetos. Siempre que sea posible, los datos deben exportarse a Parquet para obtener un rendimiento de lectura y una compresión óptimos (menos transferencia por red). Normalmente se prefiere un tamaño de archivo de alrededor de 150 MB, pero ClickHouse admite más de [70 formatos de archivo](/es/reference/formats/index) y puede gestionar archivos de cualquier tamaño.
## Uso de tablas duplicadas y vistas
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization.mdx
index ac28cd9f2..d91c4f121 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization.mdx
@@ -69,7 +69,7 @@ También nos limitamos a considerar la desnormalización de otras tablas en `Pos
*Para cada uno de los siguientes ejemplos, suponga que existe una consulta que requiere usar ambas tablas en un join.*
- ### Posts and Votes
+ ### Publicaciones and Votes
Los votos de las publicaciones se representan en tablas separadas. A continuación se muestra el esquema optimizado para ello, así como el comando `insert` para cargar los datos:
@@ -94,9 +94,9 @@ INSERT INTO votes SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.
0 rows in set. Elapsed: 26.272 sec. Processed 238.98 million rows, 2.13 GB (9.10 million rows/s., 80.97 MB/s.)
```
-A primera vista, estos podrían ser candidatos para desnormalizarse en la tabla posts. Este enfoque plantea algunos desafíos.
+A primera vista, estos podrían ser candidatos para desnormalizarse en la tabla de publicaciones. Este enfoque plantea algunos desafíos.
-Los votos se añaden con frecuencia a los posts. Aunque esto podría disminuir con el tiempo para cada post, la siguiente consulta muestra que tenemos alrededor de 40k votos por hora en 30k posts.
+Los votos se añaden con frecuencia a las publicaciones. Aunque esto podría disminuir con el tiempo para cada publicación, la siguiente consulta muestra que tenemos alrededor de 40k votos por hora en 30k publicaciones.
```sql
SELECT round(avg(c)) AS avg_votes_per_hr, round(avg(posts)) AS avg_posts_per_hr
@@ -139,7 +139,7 @@ LIMIT 5
└──────────┴──────────────────────────────────────────────┴───────┘
```
-La principal observación aquí es que las estadísticas agregadas de votos de cada publicación serían suficientes para la mayoría de los análisis; no necesitamos desnormalizar toda la información de votos. Por ejemplo, la columna `Score` actual representa una de esas estadísticas, es decir, el total de votos positivos menos los votos negativos. Idealmente, bastaría con poder recuperar estas estadísticas durante la consulta con una búsqueda simple (consulta [diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries)).
+La principal observación aquí es que las estadísticas agregadas de votos de cada publicación serían suficientes para la mayoría de los análisis; no necesitamos desnormalizar toda la información de votos. Por ejemplo, la columna `Score` actual representa una de esas estadísticas, es decir, el total de votos positivos menos los votos negativos. Idealmente, bastaría con poder recuperar estas estadísticas durante la consulta con una búsqueda simple (consulta [diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries/index)).
Aprovechar la desnormalización requiere un proceso de transformación en el que pueda llevarse a cabo y orquestarse.
@@ -411,7 +411,7 @@ Hemos mostrado anteriormente cómo ClickHouse puede utilizarse para realizar est
Los usuarios tienen varias opciones para orquestar esto en ClickHouse, siempre que un proceso periódico de carga por lotes sea aceptable:
* **[Vistas materializadas actualizables](/es/concepts/features/materialized-views/refreshable-materialized-view)** - Las vistas materializadas actualizables pueden utilizarse para programar periódicamente una consulta cuyos resultados se envían a una tabla de destino. Al ejecutar la consulta, la vista garantiza que la tabla de destino se actualice de forma atómica. Esto proporciona un mecanismo nativo de ClickHouse para programar este trabajo.
-* **Herramientas externas** - Utilizar herramientas como [dbt](https://www.getdbt.com/) y [Airflow](https://airflow.apache.org/) para programar periódicamente la transformación. La [integración de ClickHouse para dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt) garantiza que esto se realice de forma atómica: se crea una nueva versión de la tabla de destino y luego se intercambia atómicamente con la versión que recibe consultas (mediante el comando [EXCHANGE](/es/reference/statements/exchange)).
+* **Herramientas externas** - Utilizar herramientas como [dbt](https://www.getdbt.com/) y [Airflow](https://airflow.apache.org/) para programar periódicamente la transformación. La [integración de ClickHouse para dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index) garantiza que esto se realice de forma atómica: se crea una nueva versión de la tabla de destino y luego se intercambia atómicamente con la versión que recibe consultas (mediante el comando [EXCHANGE](/es/reference/statements/exchange)).
### Streaming
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/index.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/index.mdx
index b31eda2eb..622942064 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/index.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/index.mdx
@@ -11,8 +11,8 @@ Esta sección trata sobre el modelado de datos en ClickHouse e incluye los sigui
| Página | Descripción |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Diseño de esquemas](/es/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design) | Explica el diseño de esquemas en ClickHouse para lograr un rendimiento óptimo, teniendo en cuenta factores como las consultas, las actualizaciones de datos, la latencia y el volumen. |
-| [Diccionario](/es/concepts/features/dictionaries) | Explica cómo definir y usar diccionarios para mejorar el rendimiento de las consultas y enriquecer los datos. |
-| [Vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views) | Información sobre las vistas materializadas y las vistas materializadas actualizables en ClickHouse. |
+| [Diccionario](/es/concepts/features/dictionaries/index) | Explica cómo definir y usar diccionarios para mejorar el rendimiento de las consultas y enriquecer los datos. |
+| [Vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views/index) | Información sobre las vistas materializadas y las vistas materializadas actualizables en ClickHouse. |
| [Proyecciones](/es/concepts/features/projections/projections) | Información sobre las proyecciones en ClickHouse. |
| [Compresión de datos](/es/guides/clickhouse/data-modelling/compression/compression-in-clickhouse) | Explica los distintos modos de compresión en ClickHouse y cómo optimizar el almacenamiento de datos y el rendimiento de las consultas eligiendo el método de compresión adecuado para tus tipos de datos y cargas de trabajo específicas. |
| [Desnormalización de datos](/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization) | Explica el enfoque de desnormalización utilizado en ClickHouse, cuyo objetivo es mejorar el rendimiento de las consultas al almacenar datos relacionados en una sola tabla. |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design.mdx
index fadcb6cda..1d63366ea 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design.mdx
@@ -366,7 +366,7 @@ Todos los enfoques siguientes buscan minimizar la necesidad de usar JOINs para o
Para minimizar el uso de joins durante la consulta, los usuarios disponen de varias herramientas y enfoques:
* [**Desnormalización de datos**](/es/guides/clickhouse/data-modelling/denormalization) - Desnormalice los datos combinando tablas y usando tipos complejos para relaciones que no sean 1:1. Esto suele implicar trasladar los joins del momento de la consulta al momento de la inserción.
-* [**Dictionaries**](/es/concepts/features/dictionaries) - Una funcionalidad específica de ClickHouse para gestionar joins directos y búsquedas de clave-valor.
+* [**Dictionaries**](/es/concepts/features/dictionaries/index) - Una funcionalidad específica de ClickHouse para gestionar joins directos y búsquedas de clave-valor.
* [**Vistas materializadas incrementales**](/es/concepts/features/materialized-views/incremental-materialized-view) - Una funcionalidad de ClickHouse para trasladar el coste de un cálculo del momento de la consulta al momento de la inserción, incluida la capacidad de calcular valores agregados de forma incremental.
* [**Vistas materializadas actualizables**](/es/concepts/features/materialized-views/refreshable-materialized-view) - Al igual que las vistas materializadas utilizadas en otros productos de base de datos, permiten calcular periódicamente los resultados de una consulta y mantener el resultado en caché.
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/sparse-primary-indexes.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/sparse-primary-indexes.mdx
index 76e221747..8f23125e4 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/sparse-primary-indexes.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/sparse-primary-indexes.mdx
@@ -147,7 +147,7 @@ Para que esto sea (mucho) más eficiente y (mucho) más rápido, necesitamos usa
En los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos relacionales, el índice primario contendría una entrada por cada fila de la tabla. Esto daría como resultado que el índice primario contuviera 8,87 millones de entradas para nuestro conjunto de datos. Un índice de este tipo permite localizar rápidamente filas concretas, lo que se traduce en una alta eficiencia para consultas de búsqueda y actualizaciones puntuales. Buscar una entrada en una estructura de datos `B(+)-Tree` tiene una complejidad temporal media de `O(log n)`; más concretamente, `log_b n = log_2 n / log_2 b`, donde `b` es el factor de ramificación del `B(+)-Tree` y `n` es el número de filas indexadas. Como `b` suele estar entre varios cientos y varios miles, los `B(+)-Trees` son estructuras muy poco profundas, y se requieren pocas búsquedas en disco para localizar registros. Con 8,87 millones de filas y un factor de ramificación de 1000, se necesitan de media 2,3 búsquedas en disco. Esta capacidad tiene un coste: mayor consumo de disco y memoria, costes de inserción más altos al añadir nuevas filas a la tabla y nuevas entradas al índice y, en ocasiones, el reequilibrado del B-Tree.
-Teniendo en cuenta los retos asociados a los índices B-Tree, los motores de tabla de ClickHouse utilizan un enfoque distinto. La [familia de motores MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family) de ClickHouse se ha diseñado y optimizado para gestionar volúmenes masivos de datos. Estas tablas están diseñadas para recibir millones de inserciones de filas por segundo y almacenar volúmenes de datos muy grandes (cientos de petabytes). Los datos se escriben rápidamente en una tabla [parte por parte](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#mergetree-data-storage), aplicando reglas para fusionar las partes en segundo plano. En ClickHouse, cada parte tiene su propio índice primario. Cuando las partes se fusionan, los índices primarios de la parte resultante también se fusionan. A la escala masiva para la que está diseñado ClickHouse, la eficiencia en disco y memoria es fundamental. Por ello, en lugar de indexar cada fila, el índice primario de una parte tiene una entrada de índice (conocida como "marca") por cada grupo de filas (llamado "gránulo"); esta técnica se denomina **índice disperso**.
+Teniendo en cuenta los retos asociados a los índices B-Tree, los motores de tabla de ClickHouse utilizan un enfoque distinto. La [familia de motores MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/index) de ClickHouse se ha diseñado y optimizado para gestionar volúmenes masivos de datos. Estas tablas están diseñadas para recibir millones de inserciones de filas por segundo y almacenar volúmenes de datos muy grandes (cientos de petabytes). Los datos se escriben rápidamente en una tabla [parte por parte](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#mergetree-data-storage), aplicando reglas para fusionar las partes en segundo plano. En ClickHouse, cada parte tiene su propio índice primario. Cuando las partes se fusionan, los índices primarios de la parte resultante también se fusionan. A la escala masiva para la que está diseñado ClickHouse, la eficiencia en disco y memoria es fundamental. Por ello, en lugar de indexar cada fila, el índice primario de una parte tiene una entrada de índice (conocida como "marca") por cada grupo de filas (llamado "gránulo"); esta técnica se denomina **índice disperso**.
La indexación dispersa es posible porque ClickHouse almacena en disco las filas de una parte ordenadas por las columnas de la clave primaria. En lugar de localizar directamente filas individuales (como haría un índice basado en B-Tree), el índice primario disperso permite identificar rápidamente, mediante una búsqueda binaria sobre las entradas del índice, grupos de filas que podrían coincidir con la consulta. Los grupos localizados de filas potencialmente coincidentes (gránulos) se transmiten después en paralelo al motor de ClickHouse para encontrar las coincidencias. Este diseño de índices permite que el índice primario sea pequeño (puede, y debe, caber por completo en la memoria principal) y, al mismo tiempo, acelera significativamente los tiempos de ejecución de las consultas, especialmente en las consultas de rango típicas de los casos de uso de analítica de datos.
@@ -393,7 +393,7 @@ En total, el índice tiene 1083 entradas para nuestra tabla con 8,87 millones de
En un clúster de ClickHouse autogestionado, podemos usar la función de tabla file para inspeccionar el contenido del índice primario de nuestra tabla de ejemplo.
- Para ello, primero debemos copiar el archivo del índice primario al user_files_path de un nodo del clúster en ejecución:
+ Para ello, primero debemos copiar el archivo del índice primario al user_files_path de un nodo del clúster en ejecución:
Paso 1: Obtener la ruta de la parte que contiene el archivo del índice primario
@@ -429,7 +429,7 @@ En total, el índice tiene 1083 entradas para nuestra tabla con 8,87 millones de
devuelve
`240923, http://showtopics.html%3...
- 4073710, http://mk.ru&pos=3_0`
+ 4073710, http://mk.ru&pos=3_0`
Obtener la última marca del índice
`SELECT UserID, URL FROM file('primary-hits_UserID_URL.idx', 'RowBinary', 'UserID UInt32, URL String') LIMIT 1082, 1;`
@@ -500,7 +500,7 @@ Processed 8.19 thousand rows,
La salida del cliente de ClickHouse ahora muestra que, en lugar de realizar un escaneo completo de la tabla, solo se transmitieron 8,19 mil filas a ClickHouse.
-Si el registro de trazas está habilitado, el archivo de registro del servidor ClickHouse muestra que ClickHouse estaba realizando una búsqueda binaria sobre las 1083 marcas del índice UserID para identificar los gránulos que podían contener filas con un valor de `749927693` en la columna UserID. Esto requiere 19 pasos, con una complejidad temporal media de `O(log2 n)`:
+Si el registro de trazas está habilitado, el archivo de registro del servidor ClickHouse muestra que ClickHouse estaba realizando una búsqueda binaria sobre las 1083 marcas del índice UserID para identificar los gránulos que podían contener filas con un valor de `749927693` en la columna UserID. Esto requiere 19 pasos, con una complejidad temporal media de `O(log2 n)`:
```response highlight={2,7}
...Executor): Key condition: (column 0 in [749927693, 749927693])
diff --git a/es/guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements.mdx b/es/guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements.mdx
index de6bde56a..28204aaf4 100644
--- a/es/guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Procedimientos almacenados y parámetros de consulta'
keywords: ['ClickHouse', 'procedimientos almacenados', 'sentencias preparadas', 'parámetros de consulta', 'UDF', 'vistas parametrizadas']
description: 'Guía sobre procedimientos almacenados, sentencias preparadas y parámetros de consulta en ClickHouse'
slug: /guides/developer/stored-procedures-and-prepared-statements
-title: Procedimientos almacenados y parámetros de consulta en ClickHouse
+title: 'Procedimientos almacenados y parámetros de consulta en ClickHouse'
doc_type: 'guide'
---
@@ -807,7 +807,7 @@ Se hace referencia a los parámetros mediante: `{parameter_name: DataType}`
-Para usar parámetros de consulta en [clientes para lenguajes](/es/integrations/language-clients), consulta la documentación del
+Para usar parámetros de consulta en [clientes para lenguajes](/es/integrations/language-clients/index), consulta la documentación del
cliente del lenguaje específico que te interese.
diff --git a/es/guides/clickhouse/index.mdx b/es/guides/clickhouse/index.mdx
index 9aa46dbc7..bc4692350 100644
--- a/es/guides/clickhouse/index.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/index.mdx
@@ -1,40 +1,23 @@
---
slug: /guides/developer/overview
-title: 'Guías de ClickHouse'
-sidebarTitle: 'Descripción general'
-description: 'Guías para trabajar con ClickHouse: modelado de datos, rendimiento, ejemplos, despliegue de OSS y mucho más.'
-keywords: ['Guías de ClickHouse', 'guías para desarrolladores', 'modelado de datos', 'rendimiento', 'despliegue', 'OSS']
-doc_type: 'landing-page'
+sidebarTitle: 'Resumen de las guías avanzadas'
+description: 'Resumen de las guías avanzadas'
+title: 'Guías avanzadas'
+keywords: ['guías avanzadas de ClickHouse', 'guías para desarrolladores', 'optimización de consultas', 'vistas materializadas', 'deduplicación', 'series temporales', 'ejecución de consultas']
+doc_type: 'guide'
---
-Elige un área para profundizar.
-
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-
- Uso de formatos CSV, Parquet, Arrow, Avro, JSON, SQL, binarios y Template/regex.
-
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-
- Diseño de esquemas, índices primarios, desnormalización, carga retroactiva, compresión y uso de arrays/joins.
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-
-
- Optimización de consultas, el analizador y técnicas para comprender la ejecución de las consultas.
-
-
-
- Ejemplos prácticos de cada combinador de funciones de agregación (`-If`, `-Map`, `-Array`, `-State`, `-Merge`, `-Resample`, etc.).
-
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-
- Procedimiento de actualización para despliegues autogestionados de ClickHouse.
-
-
-
- Dimensionamiento, recomendaciones de hardware y consejos operativos para ejecutar ClickHouse OSS.
-
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-
- Replicación, sharding, Keeper, monitorización y ejemplos integrales de despliegue.
-
-
\ No newline at end of file
+Esta sección incluye las siguientes guías avanzadas:
+
+| Guía | Descripción |
+| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Lenguajes de consulta alternativos](/es/concepts/features/configuration/settings/alternative-query-languages) | Una guía sobre los dialectos alternativos compatibles y cómo usarlos. Incluye ejemplos de consultas en cada dialecto. |
+| [Vistas materializadas en cascada](/es/concepts/features/materialized-views/cascading-materialized-views) | Una guía sobre cómo crear vistas materializadas y encadenarlas en cascada, combinando varias tablas de origen en una sola tabla de destino. Incluye un ejemplo del uso de vistas materializadas en cascada para agregar datos por mes y año para un grupo de nombres de dominio. |
+| [Depuración de problemas de memoria](/es/concepts/features/performance/troubleshoot/debugging-memory-issues) | Una guía sobre cómo depurar problemas de memoria en ClickHouse. |
+| [Deduplicación de inserciones en reintentos](/es/concepts/features/operations/insert/deduplicating-inserts-on-retries) | Una guía sobre cómo gestionar situaciones en las que tengas que reintentar inserciones fallidas. |
+| [Estrategias de deduplicación](/es/concepts/features/operations/insert/deduplication) | Una guía que profundiza en la deduplicación de datos, una técnica para eliminar filas duplicadas de tu base de datos. Explica las diferencias con la deduplicación basada en claves primarias en sistemas OLTP, el enfoque de ClickHouse para la deduplicación y cómo gestionar escenarios de datos duplicados en tus consultas de ClickHouse. |
+| [Rellenar huecos en datos de series temporales](/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/time-series-filling-gaps) | Una guía que ofrece información sobre las capacidades de ClickHouse para trabajar con datos de series temporales, incluidas técnicas para rellenar huecos en los datos y crear una representación más completa y continua de la información de series temporales. |
+| [Gestionar datos con TTL (tiempo de vida)](/es/concepts/features/operations/delete/ttl) | Una guía que explica cómo usar la cláusula `WITH FILL` para rellenar huecos en datos de series temporales. Cubre cómo rellenar huecos con valores 0, cómo especificar un punto de inicio para hacerlo, cómo rellenar huecos hasta un punto final concreto y cómo interpolar valores para cálculos acumulativos. |
+| [Procedimientos almacenados y parámetros de consulta](/es/guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements) | Una guía que explica que ClickHouse no admite procedimientos almacenados tradicionales y ofrece alternativas recomendadas, como funciones definidas por el usuario (UDF), vistas parametrizadas, vistas materializadas y orquestación externa. También cubre los parámetros de consulta para consultas parametrizadas seguras (similares a las sentencias preparadas). |
+| [Comprender la ejecución de consultas con el analizador](/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/understanding-query-execution-with-the-analyzer) | Una guía que aclara cómo funciona la ejecución de consultas en ClickHouse mediante la introducción de la herramienta analizador. Explica cómo el analizador descompone una consulta en una serie de pasos, lo que te permite visualizar y depurar todo el proceso de ejecución para lograr un rendimiento óptimo. |
+| [Uso de JOIN en ClickHouse](/es/concepts/features/operations/select/joining-tables) | Una guía que simplifica la unión de tablas en ClickHouse. Cubre distintos tipos de join (`INNER`, `LEFT`, `RIGHT`, etc.), explora buenas prácticas para joins eficientes (como colocar las tablas más pequeñas a la derecha) y ofrece información sobre los algoritmos internos de join de ClickHouse para ayudarte a optimizar tus consultas para relaciones de datos complejas. |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/dynamic-column-selection.mdx b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/dynamic-column-selection.mdx
index 5c1108b18..cb54a99ce 100644
--- a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/dynamic-column-selection.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/dynamic-column-selection.mdx
@@ -7,7 +7,7 @@ doc_type: 'guide'
keywords: ['selección dinámica de columnas', 'expresiones regulares', 'modificador APPLY', 'consultas avanzadas', 'guía para desarrolladores']
---
-La [selección dinámica de columnas](/es/reference/statements/select#dynamic-column-selection) es una funcionalidad potente, aunque poco utilizada, de ClickHouse que permite seleccionar columnas mediante expresiones regulares en lugar de nombrar cada columna individualmente. También se pueden aplicar funciones a las columnas coincidentes con el modificador `APPLY`, lo que la hace especialmente útil para tareas de análisis y transformación de datos.
+La [selección dinámica de columnas](/es/reference/statements/select/index#dynamic-column-selection) es una funcionalidad potente, aunque poco utilizada, de ClickHouse que permite seleccionar columnas mediante expresiones regulares en lugar de nombrar cada columna individualmente. También se pueden aplicar funciones a las columnas coincidentes con el modificador `APPLY`, lo que la hace especialmente útil para tareas de análisis y transformación de datos.
Aprenderemos a usar esta funcionalidad con ayuda del [conjunto de datos de taxis de Nueva York](/es/get-started/sample-datasets/nyc-taxi), que también puede encontrarse en el [Playground de ClickHouse SQL](https://sql.clickhouse.com?query=LS0gRGF0YXNldCBjb250YWluaW5nIHRheGkgcmlkZSBkYXRhIGluIE5ZQyBmcm9tIDIwMDkuIE1vcmUgaW5mbyBoZXJlOiBodHRwczovL2NsaWNraG91c2UuY29tL2RvY3MvZW4vZ2V0dGluZy1zdGFydGVkL2V4YW1wbGUtZGF0YXNldHMvbnljLXRheGkKU0VMRUNUICogRlJPTSBueWNfdGF4aS50cmlwcyBMSU1JVCAxMDA).
@@ -96,7 +96,7 @@ LIMIT 5;
## Aplicar funciones a todas las columnas
-También podemos usar el modificador [`APPLY`](/es/reference/statements/select) para aplicar funciones a todas las columnas.
+También podemos usar el modificador [`APPLY`](/es/reference/statements/select/index) para aplicar funciones a todas las columnas.
Por ejemplo, si quisiéramos encontrar el valor máximo de cada una de esas columnas, podríamos ejecutar la siguiente consulta:
```sql
@@ -161,7 +161,7 @@ FROM nyc_taxi.trips;
## Reemplazar columnas
-Hasta aquí, todo bien. Pero supongamos que queremos ajustar uno de los valores y dejar los demás tal como están. Por ejemplo, quizá queramos duplicar el importe total y dividir el impuesto MTA entre 1.1. Podemos hacerlo con el modificador [`REPLACE`](/es/reference/statements/select), que sustituye una columna sin modificar las demás.
+Hasta aquí, todo bien. Pero supongamos que queremos ajustar uno de los valores y dejar los demás tal como están. Por ejemplo, quizá queramos duplicar el importe total y dividir el impuesto MTA entre 1.1. Podemos hacerlo con el modificador [`REPLACE`](/es/reference/statements/select/index), que sustituye una columna sin modificar las demás.
```sql
FROM nyc_taxi.trips
@@ -187,7 +187,7 @@ SELECT
## Excluir columnas
-También podemos excluir un campo con el modificador [`EXCEPT`](/es/reference/statements/select). Por ejemplo, para quitar la columna `tolls_amount`, escribiríamos la siguiente consulta:
+También podemos excluir un campo con el modificador [`EXCEPT`](/es/reference/statements/select/index). Por ejemplo, para quitar la columna `tolls_amount`, escribiríamos la siguiente consulta:
```sql
FROM nyc_taxi.trips
diff --git a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/query-optimization.mdx b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/query-optimization.mdx
index ac1cc685b..7fb3cc2e9 100644
--- a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/query-optimization.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/query-optimization.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /optimize/query-optimization
sidebarTitle: 'Optimización de consultas'
-title: Una guía sencilla sobre la optimización de consultas
+title: 'Una guía sencilla sobre la optimización de consultas'
description: 'Una guía sencilla sobre la optimización de consultas que describe formas habituales de mejorar el rendimiento de las consultas'
doc_type: 'guide'
keywords: ['optimización de consultas', 'rendimiento', 'buenas prácticas', 'ajuste de consultas', 'eficiencia']
diff --git a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/understanding-query-execution-with-the-analyzer.mdx b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/understanding-query-execution-with-the-analyzer.mdx
index 79c791c04..08b463baf 100644
--- a/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/understanding-query-execution-with-the-analyzer.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/performance-and-monitoring/understanding-query-execution-with-the-analyzer.mdx
@@ -41,7 +41,9 @@ El objetivo de un analizador sintáctico es transformar el texto de la consulta
```sql
EXPLAIN AST SELECT min(timestamp), max(timestamp) FROM session_events;
+```
+```response
┌─explain────────────────────────────────────────────┐
│ SelectWithUnionQuery (children 1) │
│ ExpressionList (children 1) │
@@ -80,7 +82,9 @@ El analizador es una etapa importante de la ejecución de consultas. Toma un AST
```sql
EXPLAIN QUERY TREE passes=0 SELECT min(timestamp) AS minimum_date, max(timestamp) AS maximum_date FROM session_events SETTINGS allow_experimental_analyzer=1;
+```
+```response
┌─explain────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUERY id: 0 │
│ PROJECTION │
@@ -101,7 +105,9 @@ EXPLAIN QUERY TREE passes=0 SELECT min(timestamp) AS minimum_date, max(timestamp
```sql
EXPLAIN QUERY TREE passes=20 SELECT min(timestamp) AS minimum_date, max(timestamp) AS maximum_date FROM session_events SETTINGS allow_experimental_analyzer=1;
+```
+```response
┌─explain───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUERY id: 0 │
│ PROJECTION COLUMNS │
@@ -138,7 +144,9 @@ EXPLAIN PLAN WITH
FROM session_events
) AS total_rows
SELECT type, min(timestamp) AS minimum_date, max(timestamp) AS maximum_date, count(*) /total_rows * 100 AS percentage FROM session_events GROUP BY type
+```
+```response
┌─explain──────────────────────────────────────────┐
│ Expression ((Projection + Before ORDER BY)) │
│ Aggregating │
@@ -162,7 +170,9 @@ SELECT
(count(*) / total_rows) * 100 AS percentage
FROM session_events
GROUP BY type
+```
+```response
┌─explain──────────────────────────────────────────┐
│ Expression ((Projection + Before ORDER BY)) │
│ Header: type String │
@@ -198,7 +208,9 @@ SELECT
(count(*) / total_rows) * 100 AS percentage
FROM session_events
GROUP BY type
+```
+```response
┌─explain────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Expression ((Projection + Before ORDER BY)) │
│ Actions: INPUT :: 0 -> type String : 0 │
@@ -258,7 +270,9 @@ SELECT
(count(*) / total_rows) * 100 AS percentage
FROM session_events
GROUP BY type;
+```
+```response
┌─explain────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform × 2 │
@@ -333,9 +347,9 @@ digraph
}
```
-A continuación, puede copiar esta salida y pegarla [aquí](https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline) para generar el siguiente gráfico:
+A continuación, puede copiar esta salida y pegarla [aquí](https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline) para generar el siguiente grafo:
-
+
Un rectángulo blanco corresponde a un nodo del pipeline, el rectángulo gris corresponde a los pasos del plan de consulta, y la `x` seguida de un número corresponde a la cantidad de entradas/salidas que se están utilizando. Si no desea verlos en formato compacto, siempre puede añadir `compact=0`:
@@ -375,7 +389,7 @@ digraph
}
```
-
+
¿Por qué ClickHouse no lee de la tabla con varios hilos? Intentemos añadir más datos a nuestra tabla:
@@ -434,9 +448,9 @@ digraph
}
```
-
+
-Así, el ejecutor decidió no paralelizar las operaciones porque el volumen de datos no era lo bastante alto. Al añadir más filas, el ejecutor pasó a usar varios hilos, como se muestra en el gráfico.
+Así, el ejecutor decidió no paralelizar las operaciones porque el volumen de datos no era lo bastante alto. Al añadir más filas, el ejecutor pasó a usar varios hilos, como se muestra en el grafo.
## Ejecutor
diff --git a/es/guides/clickhouse/working-with-arrays.mdx b/es/guides/clickhouse/working-with-arrays.mdx
index 332af8194..f8b5c8d24 100644
--- a/es/guides/clickhouse/working-with-arrays.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/working-with-arrays.mdx
@@ -34,7 +34,9 @@ Por ejemplo, puede crear un Array de números:
```sql
SELECT array(1, 2, 3) AS numeric_array
+```
+```response
┌─numeric_array─┐
│ [1,2,3] │
└───────────────┘
@@ -44,7 +46,9 @@ O un array de cadenas:
```sql
SELECT array('hello', 'world') AS string_array
+```
+```response
┌─string_array──────┐
│ ['hello','world'] │
└───────────────────┘
@@ -54,7 +58,9 @@ O un array de tipos anidados, como [tuplas](/es/reference/data-types/tuple):
```sql
SELECT array(tuple(1, 2), tuple(3, 4))
+```
+```response
┌─[(1, 2), (3, 4)]─┐
│ [(1,2),(3,4)] │
└──────────────────┘
@@ -79,7 +85,9 @@ Por ejemplo, si crea un array de enteros y float, se elige un supertipo de float
```sql
SELECT [1::UInt8, 2.5::Float32, 3::UInt8] AS mixed_array, toTypeName([1, 2.5, 3]) AS array_type;
+```
+```response
┌─mixed_array─┬─array_type─────┐
│ [1,2.5,3] │ Array(Float64) │
└─────────────┴────────────────┘
@@ -126,12 +134,14 @@ El uso del índice con `[]` ofrece una forma práctica de acceder a los elemento
En ClickHouse, es importante saber que el índice del array siempre comienza en **1**.
Esto puede diferir de otros lenguajes de programación con los que esté familiarizado, donde los arrays se indexan desde cero.
-Por ejemplo, dado un array, puede seleccionar su primer elemento escribiendo:
+Por ejemplo, dado un array, puedes seleccionar el primer elemento de un array escribiendo:
```sql
WITH array('hello', 'world') AS string_array
SELECT string_array[1];
+```
+```response
┌─arrayElement⋯g_array, 1)─┐
│ hello │
└──────────────────────────┘
@@ -143,7 +153,9 @@ De esta forma, puedes seleccionar elementos con respecto al último elemento:
```sql
WITH array('hello', 'world') AS string_array
SELECT string_array[-1];
+```
+```response
┌─arrayElement⋯g_array, -1)─┐
│ world │
└───────────────────────────┘
@@ -156,7 +168,9 @@ En el ejemplo siguiente, se devuelve una cadena vacía, ya que este es el valor
```sql
WITH ['hello', 'world', 'arrays are great aren\'t they?'] AS string_array
SELECT string_array[0]
+```
+```response
┌─arrayElement⋯g_array, 0)─┐
│ │
└──────────────────────────┘
@@ -178,7 +192,9 @@ La función `length` se utiliza para devolver la cantidad de elementos del array
```sql
WITH array('learning', 'ClickHouse', 'arrays') AS string_array
SELECT length(string_array);
+```
+```response
┌─length(string_array)─┐
│ 3 │
└──────────────────────┘
@@ -189,7 +205,9 @@ También puede usar la función [`arrayEnumerate`](/es/reference/functions/regul
```sql
WITH array('learning', 'ClickHouse', 'arrays') AS string_array
SELECT arrayEnumerate(string_array);
+```
+```response
┌─arrayEnumerate(string_array)─┐
│ [1,2,3] │
└──────────────────────────────┘
@@ -199,7 +217,9 @@ Si quieres encontrar el índice de un valor específico, puedes usar la función
```sql
SELECT indexOf([4, 2, 8, 8, 9], 8);
+```
+```response
┌─indexOf([4, 2, 8, 8, 9], 8)─┐
│ 3 │
└─────────────────────────────┘
diff --git a/es/guides/clickhouse/working-with-joins.mdx b/es/guides/clickhouse/working-with-joins.mdx
index 06da72d85..83b52b570 100644
--- a/es/guides/clickhouse/working-with-joins.mdx
+++ b/es/guides/clickhouse/working-with-joins.mdx
@@ -330,7 +330,7 @@ Y `INNER ANY JOIN` es un `INNER JOIN` con el producto cartesiano deshabilitado.
-El siguiente ejemplo muestra `LEFT ANY JOIN` mediante un ejemplo abstracto que utiliza dos tablas temporales (`left_table` y `right_table`) creadas con la [values](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/23.2/src/TableFunctions/TableFunctionValues.h) [función de tabla](/es/reference/functions/table-functions):
+El siguiente ejemplo muestra `LEFT ANY JOIN` mediante un ejemplo abstracto que utiliza dos tablas temporales (`left_table` y `right_table`) creadas con la [values](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/23.2/src/TableFunctions/TableFunctionValues.h) [función de tabla](/es/reference/functions/table-functions/index):
```sql
WITH
diff --git a/es/guides/oss/best-practices/tips.mdx b/es/guides/oss/best-practices/tips.mdx
index 2f2b8625d..a7b316398 100644
--- a/es/guides/oss/best-practices/tips.mdx
+++ b/es/guides/oss/best-practices/tips.mdx
@@ -183,7 +183,7 @@ De lo contrario, pueden producirse fallos de tipo `Illegal instruction` cuando e
## ClickHouse Keeper y ZooKeeper
-Se recomienda ClickHouse Keeper para sustituir a ZooKeeper en los clusters de ClickHouse. Consulte la documentación de [ClickHouse Keeper](/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper)
+Se recomienda ClickHouse Keeper para sustituir a ZooKeeper en los clusters de ClickHouse. Consulte la documentación de [ClickHouse Keeper](/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index)
Si desea seguir usando ZooKeeper, lo mejor es utilizar una versión reciente de ZooKeeper: la 3.4.9 o posterior. La versión incluida en distribuciones Linux estables puede estar desactualizada.
@@ -241,11 +241,11 @@ autopurge.purgeInterval=1
# are taken more often. (Also, see snapCount).
preAllocSize=131072
-# Los clientes pueden enviar solicitudes más rápido de lo que ZooKeeper puede procesarlas,
-# especialmente si hay muchos clientes. Para evitar que ZooKeeper se quede sin
-# memoria debido a solicitudes en cola, ZooKeeper limitará a los clientes de modo que
-# no haya más de globalOutstandingLimit solicitudes pendientes en el
-# sistema. El límite predeterminado es 1000.
+# Clients can submit requests faster than ZooKeeper can process them,
+# especially if there are a lot of clients. To prevent ZooKeeper from running
+# out of memory due to queued requests, ZooKeeper will throttle clients so that
+# there is no more than globalOutstandingLimit outstanding requests in the
+# system. The default limit is 1000.
# globalOutstandingLimit=1000
# ZooKeeper logs transactions to a transaction log. After snapCount transactions
diff --git a/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index.mdx b/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index.mdx
index 1ffd6884f..70636c10d 100644
--- a/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index.mdx
+++ b/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index.mdx
@@ -1,5 +1,6 @@
---
slug: /guides/sre/keeper/clickhouse-keeper
+
sidebarTitle: 'Configuración de ClickHouse Keeper'
keywords: ['Keeper', 'ZooKeeper', 'clickhouse-keeper']
description: 'ClickHouse Keeper, o clickhouse-keeper, reemplaza a ZooKeeper y proporciona replicación y coordinación.'
@@ -506,7 +507,7 @@ Registre métricas comparativas antes de la migración para poder verificar la c
4. Opcional, pero recomendable: identifique el nodo líder de ZooKeeper, inícielo y vuelva a detenerlo. Esto obliga a ZooKeeper a escribir una instantánea coherente en disco antes de la conversión.
-5. Ejecute `clickhouse-keeper-converter` en el nodo líder. Si tiene instalado el binario completo de ClickHouse, use en su lugar el subcomando `keeper-converter` (`clickhouse keeper-converter`). Si no dispone de ninguno de los dos, [descargue el binario](/es/get-started/setup/self-managed/quick-install#install-clickhouse-using-curl).
+5. Ejecute `clickhouse-keeper-converter` en el nodo líder. Si tiene instalado el binario completo de ClickHouse, use en su lugar el subcomando `keeper-converter` (`clickhouse keeper-converter`). Si no dispone de ninguno de los dos, [descargue el binario](/es/getting-started/quick-start/oss#install-clickhouse).
```bash
clickhouse-keeper-converter \
diff --git a/es/guides/oss/deployment-and-scaling/monitoring/opentelemetry.mdx b/es/guides/oss/deployment-and-scaling/monitoring/opentelemetry.mdx
index ff7e9ab71..50fc240a9 100644
--- a/es/guides/oss/deployment-and-scaling/monitoring/opentelemetry.mdx
+++ b/es/guides/oss/deployment-and-scaling/monitoring/opentelemetry.mdx
@@ -31,7 +31,7 @@ El contexto de traza se propaga a los servicios posteriores en los siguientes ca
## Trazado de solicitudes de ClickHouse Keeper
-ClickHouse admite trazas de OpenTelemetry para las solicitudes de [ClickHouse Keeper](/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper) (servicio de coordinación compatible con ZooKeeper). Esta función proporciona visibilidad detallada del ciclo de vida de las operaciones de Keeper, desde el envío de la solicitud por parte del cliente hasta su procesamiento en el servidor.
+ClickHouse admite trazado de OpenTelemetry para las solicitudes de [ClickHouse Keeper](/es/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/index) (servicio de coordinación compatible con ZooKeeper). Esta función proporciona visibilidad detallada del ciclo de vida de las operaciones de Keeper, desde el envío de la solicitud por parte del cliente hasta su procesamiento en el servidor.
### Habilitar el trazado de Keeper
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/copilotkit.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/copilotkit.mdx
index 76dc7b71a..b1ec7d991 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/copilotkit.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/copilotkit.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /use-cases/AI/MCP/ai-agent-libraries/copilotkit
sidebarTitle: 'Integrar CopilotKit'
-title: Ejecutar la aplicación
+title: 'Cómo crear un AI Agent con CopilotKit y el servidor MCP de ClickHouse'
description: 'Aprende a crear una aplicación con agentes usando datos almacenados en ClickHouse con ClickHouse MCP y CopilotKit'
keywords: ['ClickHouse', 'MCP', 'copilotkit']
show_related_blogs: true
@@ -92,6 +92,10 @@ propio clúster de ClickHouse configurando las siguientes variables de entorno:
* `CLICKHOUSE_PASSWORD`
* `CLICKHOUSE_SECURE`
+
+ ## Ejecuta la aplicación
+
+
Ejecuta `npm run dev` para iniciar el servidor de desarrollo.
Puedes probar el Agent usando un prompt como este:
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm.mdx
index 528d2d94c..ef54e6a0d 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /use-cases/AI/MCP/anythingllm
sidebarTitle: 'Integrar AnythingLLM'
-title: Uso de servidor MCP de ClickHouse con AnythingLLM
+title: 'Uso de servidor MCP de ClickHouse con AnythingLLM'
description: 'Esta guía explica cómo configurar AnythingLLM con un servidor MCP de ClickHouse usando Docker.'
keywords: ['AI', 'AnythingLLM', 'MCP']
show_related_blogs: true
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop.mdx
index f28f6f77a..4721d8450 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /use-cases/AI/MCP/claude-desktop
sidebarTitle: 'Integrar Claude Desktop'
-title: Uso de ClickHouse MCP server con Claude Desktop
+title: 'Uso de ClickHouse MCP server con Claude Desktop'
description: 'Esta guía explica cómo configurar Claude Desktop con un ClickHouse MCP server.'
keywords: ['AI', 'Librechat', 'MCP']
show_related_blogs: true
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index.mdx
index 44368cd54..3fffc16f8 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index.mdx
@@ -77,11 +77,11 @@ A continuación se presentan algunas guías que muestran cómo usar el servidor
| [Cómo crear un agente de IA con Microsoft Agent Framework y el servidor MCP de ClickHouse](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/microsoft-agent-framework) | Aprende a crear un agente de IA con Microsoft Agent Framework y el servidor MCP de ClickHouse |
| [Cómo crear un agente de IA con Upsonic y el servidor MCP de ClickHouse](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/upsonic) | Aprende a crear un agente de IA con Upsonic y el servidor MCP de ClickHouse |
| [Cómo crear un agente de OpenAI con el servidor MCP de ClickHouse.](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ai-agent-libraries/openai-agents) | Aprende a crear un agente de OpenAI que pueda interactuar con el servidor MCP de ClickHouse. |
-| [Configura el servidor MCP de ClickHouse con AnythingLLM y ClickHouse Cloud](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm) | Esta guía explica cómo configurar AnythingLLM con un servidor MCP de ClickHouse mediante Docker. |
-| [Configurar el servidor MCP de ClickHouse con Claude Desktop](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop) | Esta guía explica cómo configurar Claude Desktop con un servidor MCP de ClickHouse. |
-| [Configurar el servidor MCP de ClickHouse con Jan.ai](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/janai) | Esta guía explica cómo configurar Jan.ai con un ClickHouse MCP server. |
-| [Configurar ClickHouse MCP server con LibreChat y ClickHouse Cloud](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/librechat) | Esta guía explica cómo configurar LibreChat con un ClickHouse MCP server usando Docker. |
| [Configura el ClickHouse MCP server con Ollama](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/ollama) | Esta guía explica cómo configurar Ollama con un ClickHouse MCP server. |
-| [Configura el ClickHouse MCP server con Open WebUI y ClickHouse Cloud](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui) | Esta guía explica cómo configurar Open WebUI con un servidor MCP de ClickHouse usando Docker. |
+| [Usar el servidor MCP de ClickHouse con AnythingLLM](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/anythingllm) | Esta guía explica cómo configurar AnythingLLM con un servidor MCP de ClickHouse mediante Docker. |
+| [Usar el servidor MCP de ClickHouse con Claude Desktop](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/claude-desktop) | Esta guía explica cómo configurar Claude Desktop con un servidor MCP de ClickHouse. |
+| [Usar el servidor MCP de ClickHouse con Jan.ai](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/janai) | Esta guía explica cómo configurar Jan.ai con un ClickHouse MCP server. |
+| [Uso de ClickHouse MCP server con LibreChat](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/librechat) | Esta guía explica cómo configurar LibreChat con un ClickHouse MCP server usando Docker. |
+| [Uso de ClickHouse MCP server con Open WebUI](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui) | Esta guía explica cómo configurar Open WebUI con un servidor MCP de ClickHouse usando Docker. |
{/*AUTOGENERATED_END*/}
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui.mdx
index 4bde64783..9b55a8513 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/open-webui.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /use-cases/AI/MCP/open-webui
sidebarTitle: 'Integrar Open WebUI'
-title: Uso de ClickHouse MCP server con Open WebUI
+title: 'Uso de ClickHouse MCP server con Open WebUI'
description: 'Esta guía explica cómo configurar Open WebUI con un ClickHouse MCP server mediante Docker.'
keywords: ['AI', 'Open WebUI', 'MCP']
show_related_blogs: true
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/jupyter-notebook.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/jupyter-notebook.mdx
index f86b5a8a3..1d7329926 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/jupyter-notebook.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/jupyter-notebook.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
slug: /use-cases/AI/jupyter-notebook
sidebarTitle: 'Explorar datos con Jupyter notebooks y chDB'
-title: Explorar datos con Jupyter notebooks y chDB
+title: 'Explorar datos con Jupyter notebooks y chDB'
description: 'Esta guía explica cómo configurar y usar chDB para explorar datos de ClickHouse Cloud o de archivos locales en Jupyer notebooks'
keywords: ['ML', 'Jupyer', 'chDB', 'pandas']
doc_type: 'guide'
@@ -9,7 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-En esta guía, aprenderá a explorar un conjunto de datos de ClickHouse Cloud en un Jupyter notebook con la ayuda de [chDB](/es/products/chdb), un rápido motor SQL OLAP embebido impulsado por ClickHouse.
+En esta guía, aprenderá a explorar un conjunto de datos de ClickHouse Cloud en un Jupyter notebook con la ayuda de [chDB](/es/products/chdb/index), un rápido motor SQL OLAP embebido impulsado por ClickHouse.
**Requisitos previos**:
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/marimo-notebook.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/marimo-notebook.mdx
index 6bdd5d033..3f3cec0ab 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/marimo-notebook.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/data-exploration/marimo-notebook.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-En esta guía, aprenderá a explorar en un notebook de Marimo un conjunto de datos alojado en ClickHouse Cloud con la ayuda de [chDB](/es/products/chdb), un rápido motor SQL OLAP en proceso basado en ClickHouse.
+En esta guía, aprenderá a explorar en un notebook de Marimo un conjunto de datos alojado en ClickHouse Cloud con la ayuda de [chDB](/es/products/chdb/index), un rápido motor SQL OLAP en proceso basado en ClickHouse.
**Requisitos previos:**
diff --git a/es/guides/use-cases/ai-ml/index.mdx b/es/guides/use-cases/ai-ml/index.mdx
index dcbdd4165..5753f3b88 100644
--- a/es/guides/use-cases/ai-ml/index.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/ai-ml/index.mdx
@@ -15,5 +15,5 @@ aprendizaje automático y GenAI.
| ---------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AI Chat](/es/products/cloud/features/ai-ml/aichat/using-ai-chat) | Esta guía explica cómo habilitar y usar la función AI Chat en la Console de ClickHouse Cloud. |
| [Capa semántica](/es/products/cloud/features/ai-ml/aichat/customizing-semantic-layer) | Aprende a personalizar el agente de chat ClickHouse Assistant con AGENTS.md para proporcionar reglas específicas del negocio, cálculos y orientación sobre la estructura de los datos. |
-| [MCP](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP) | Una colección de guías para ayudarte a configurar y usar Model Context Protocol (MCP) con ClickHouse |
+| [MCP](/es/guides/use-cases/ai-ml/MCP/index) | Una colección de guías para ayudarte a configurar y usar Model Context Protocol (MCP) con ClickHouse |
| [Generación de SQL con IA](/es/guides/use-cases/ai-ml/ai-powered-sql-generation) | Esta función te permite describir tus necesidades de datos en texto sin formato, que el sistema traduce después en las Sentencias SQL correspondientes. |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/overview.mdx b/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/overview.mdx
index cb7abe5b0..cfe9ea2e2 100644
--- a/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/overview.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/overview.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Primeros pasos con lagos de datos
+title: 'Primeros pasos con lagos de datos'
sidebarTitle: 'Primeros pasos'
slug: /use-cases/data-lake/getting-started
description: 'Una introducción práctica a cómo consultar, acelerar y volver a escribir datos en formatos de tabla abiertos con ClickHouse.'
@@ -92,7 +92,7 @@ Las capturas de pantalla de esta guía son de la [consola SQL de ClickHouse Clou
aws_secret_access_key = ''
```
- Cada tipo de catálogo requiere su propia configuración de conexión; consulte las [guías sobre catálogos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/reference) para ver la lista completa de catálogos compatibles y sus opciones de configuración.
+ Cada tipo de catálogo requiere su propia configuración de conexión; consulte las [guías sobre catálogos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/reference/index) para ver la lista completa de catálogos compatibles y sus opciones de configuración.
Explore las tablas y realice consultas:
@@ -117,17 +117,17 @@ Las capturas de pantalla de esta guía son de la [consola SQL de ClickHouse Clou
Independientemente del método que hayas usado antes —función de tabla, motor de tabla o catálogo—, el mismo ClickHouse SQL funciona en todos los casos:
```sql
- -- Función de tabla
+ -- Table function
SELECT url, count() AS cnt
FROM icebergS3('https://datasets-documentation.s3.amazonaws.com/lake_formats/iceberg/')
GROUP BY url ORDER BY cnt DESC LIMIT 5
- -- Motor de tabla
+ -- Table engine
SELECT url, count() AS cnt
FROM hits_iceberg
GROUP BY url ORDER BY cnt DESC LIMIT 5
- -- Catálogo
+ -- Catalog
SELECT url, count() AS cnt
FROM my_lake.`.
`
GROUP BY url ORDER BY cnt DESC LIMIT 5
diff --git a/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly.mdx b/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly.mdx
index 46c4f3fd8..e7a3af47e 100644
--- a/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly.mdx
@@ -17,7 +17,7 @@ Se especifican directamente en la llamada a la función la ruta de almacenamient
**Servidor, local o chDB**
- Los pasos de esta guía pueden ejecutarse con una instalación existente de ClickHouse server. Para consultas ad hoc, también puede usar [clickhouse-local](/es/concepts/features/tools-and-utilities/clickhouse-local) y completar el mismo flujo de trabajo sin ejecutar un servidor. Con pequeños ajustes, el proceso también puede realizarse con la distribución embebida de ClickHouse, [chDB](/es/products/chdb).
+ Los pasos de esta guía pueden ejecutarse con una instalación existente de ClickHouse server. Para consultas ad hoc, también puede usar [clickhouse-local](/es/concepts/features/tools-and-utilities/clickhouse-local) y completar el mismo flujo de trabajo sin ejecutar un servidor. Con pequeños ajustes, el proceso también puede realizarse con la distribución embebida de ClickHouse, [chDB](/es/products/chdb/index).
Los siguientes ejemplos usan el dataset [hits](/es/get-started/sample-datasets/star-schema) almacenado en cada formato de lakehouse en S3. Para cada formato de lakehouse, existen funciones específicas para cada proveedor de almacenamiento de objetos.
diff --git a/es/guides/use-cases/data-warehousing/index.mdx b/es/guides/use-cases/data-warehousing/index.mdx
index ce0dfeb97..4c4306094 100644
--- a/es/guides/use-cases/data-warehousing/index.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/data-warehousing/index.mdx
@@ -16,7 +16,7 @@ ClickHouse se integra con formatos de tabla abiertos, incluidos [Apache Iceberg]
### Consultar datos existentes in situ
-ClickHouse puede consultar formatos de tabla abiertos directamente en el almacenamiento de objetos sin duplicar los datos. Las organizaciones que han estandarizado en Iceberg, Delta Lake, Hudi o Paimon pueden indicar a ClickHouse las tablas existentes y usar de inmediato su dialecto SQL, sus funciones analíticas y su eficiente lector nativo de Parquet. Al mismo tiempo, herramientas como [clickhouse-local](/es/concepts/features/tools-and-utilities/clickhouse-local) y [chDB](/es/products/chdb) permiten realizar análisis exploratorios y ad hoc en más de 70 formatos de archivo en almacenamiento remoto, lo que permite a los usuarios explorar interactivamente conjuntos de datos de lagos de datos sin necesidad de configurar infraestructura.
+ClickHouse puede consultar formatos de tabla abiertos directamente en el almacenamiento de objetos sin duplicar los datos. Las organizaciones que han estandarizado en Iceberg, Delta Lake, Hudi o Paimon pueden indicar a ClickHouse las tablas existentes y usar de inmediato su dialecto SQL, sus funciones analíticas y su eficiente lector nativo de Parquet. Al mismo tiempo, herramientas como [clickhouse-local](/es/concepts/features/tools-and-utilities/clickhouse-local) y [chDB](/es/products/chdb/index) permiten realizar análisis exploratorios y ad hoc en más de 70 formatos de archivo en almacenamiento remoto, lo que permite a los usuarios explorar interactivamente conjuntos de datos de lagos de datos sin necesidad de configurar infraestructura.
Los usuarios pueden lograrlo ya sea con lectura directa, mediante [funciones de tabla y motores de tabla](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly), o [conectándose a un catálogo de datos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/connecting-catalogs).
@@ -36,7 +36,7 @@ Consulte la guía de primeros pasos para [acelerar la analítica con MergeTree](
### Leer datos directamente
-ClickHouse proporciona [funciones de tabla](/es/reference/functions/table-functions) y [motores](/es/reference/engines/table-engines/integrations) para leer formatos de tabla abiertos directamente desde el almacenamiento de objetos. Funciones como [`iceberg()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/es/reference/functions/table-functions/hudi) y [`paimon()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) permiten consultar tablas en formato de tabla abierto dentro de una instrucción SQL sin necesidad de configuración previa. Existen versiones de estas funciones para los almacenes de objetos más comunes, como S3, Azure Blob Storage y GCS. Estas funciones también tienen motores de tabla equivalentes que pueden usarse para crear tablas en ClickHouse que hagan referencia al almacenamiento de objetos subyacente en formato de tabla abierto, lo que facilita las consultas.
+ClickHouse proporciona [funciones de tabla](/es/reference/functions/table-functions/index) y [motores](/es/reference/engines/table-engines/integrations/index) para leer formatos de tabla abiertos directamente desde el almacenamiento de objetos. Funciones como [`iceberg()`](/es/reference/functions/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/es/reference/functions/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/es/reference/functions/table-functions/hudi) y [`paimon()`](/es/reference/functions/table-functions/paimon) permiten consultar tablas en formato de tabla abierto dentro de una instrucción SQL sin necesidad de configuración previa. Existen versiones de estas funciones para los almacenes de objetos más comunes, como S3, Azure Blob Storage y GCS. Estas funciones también tienen motores de tabla equivalentes que pueden usarse para crear tablas en ClickHouse que hagan referencia al almacenamiento de objetos subyacente en formato de tabla abierto, lo que facilita las consultas.
Consulte nuestra guía de primeros pasos para [consultar directamente](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly) o para [conectarse a un catálogo de datos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/connecting-catalogs).
diff --git a/es/guides/use-cases/index.mdx b/es/guides/use-cases/index.mdx
index 8d48d779e..393f8c219 100644
--- a/es/guides/use-cases/index.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/index.mdx
@@ -6,22 +6,11 @@ doc_type: 'landing-page'
keywords: ['casos de uso', 'observabilidad', 'series temporales', 'lago de datos', 'aprendizaje automático', 'IA']
---
-Elige un caso de uso a continuación para ver cómo configurar y usar ClickHouse en ese contexto.
+En esta sección de la documentación encontrarás nuestras guías de casos de uso.
-
-
- Crea aplicaciones analíticas de baja latencia con ClickHouse, incluidas las cargas de trabajo de series temporales.
-
-
-
- Configura logs, métricas y trazas en ClickHouse, ya sea autogestionado o mediante una pila creada por ti.
-
-
-
- Usa ClickHouse como almacén de datos, incluidas las integraciones con lagos de datos y los patrones de consulta federada.
-
-
-
- Crea aplicaciones de ML y GenAI en ClickHouse: búsqueda vectorial, SQL impulsado por IA e integraciones de MCP.
-
-
\ No newline at end of file
+| Página | Descripción |
+| ---------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Observabilidad](/es/guides/use-cases/observability/index) | Guía de caso de uso sobre cómo configurar y usar ClickHouse para observabilidad |
+| [Series temporales](/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/index) | Guía de caso de uso sobre cómo configurar y usar ClickHouse para series temporales |
+| [Lago de datos](/es/guides/use-cases/data-warehousing/index) | Guía de caso de uso sobre lagos de datos en ClickHouse |
+| [Aprendizaje automático y GenAI](/es/guides/use-cases/ai-ml/index) | Guías de casos de uso para aplicaciones de aprendizaje automático y GenAI con ClickHouse |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/grafana.mdx b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/grafana.mdx
index 60bb95795..2727018c9 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/grafana.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/grafana.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Uso de Grafana y ClickHouse para la observabilidad
+title: 'Uso de Grafana y ClickHouse para la observabilidad'
description: 'Uso de Grafana y ClickHouse para la observabilidad'
slug: /observability/grafana
keywords: ['Observabilidad', 'logs', 'trazas', 'métricas', 'OpenTelemetry', 'Grafana', 'OTel']
@@ -9,7 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-Grafana es la herramienta de visualización preferida para los datos de observabilidad en ClickHouse. Esto se consigue mediante el plugin oficial de ClickHouse para Grafana. Puede seguir las instrucciones de instalación [aquí](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana).
+Grafana es la herramienta de visualización preferida para los datos de observabilidad en ClickHouse. Esto se consigue mediante el plugin oficial de ClickHouse para Grafana. Puede seguir las instrucciones de instalación [aquí](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/index).
La V4 del plugin convierte los logs y las trazas en funcionalidades de primer nivel dentro de una nueva experiencia de constructor de consultas. Esto reduce la necesidad de que los SRE escriban consultas SQL y simplifica la observabilidad basada en SQL, haciendo avanzar este paradigma emergente.
Parte de este esfuerzo ha consistido en situar OpenTelemetry (OTel) en el núcleo del plugin, ya que creemos que será la base de la observabilidad basada en SQL en los próximos años y de cómo se recopilarán los datos.
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/integrating-opentelemetry.mdx b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/integrating-opentelemetry.mdx
index 420656cd5..b21ce46ea 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/integrating-opentelemetry.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/integrating-opentelemetry.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Integración de OpenTelemetry para la recopilación de datos
+title: 'Integración de OpenTelemetry para la recopilación de datos'
description: 'Integración de OpenTelemetry y ClickHouse para la observabilidad'
slug: /observability/integrating-opentelemetry
keywords: ['Observabilidad', 'OpenTelemetry']
@@ -514,6 +514,15 @@ Links.Attributes: []
## Esquema predeterminado
+
+ **ClickStack incluye un esquema predeterminado optimizado**
+
+ **ClickStack proporciona esquemas listos para usar para logs, trazas y métricas** que incorporan las funcionalidades más recientes de ClickHouse (índices de texto para búsquedas de texto completo y por claves de Map, columnas materializadas y arrays ALIAS para filtrado de lectura directa, búsquedas de filas por número de bloque) y se han sometido a benchmark para ofrecer un sólido rendimiento inicial en cargas de trabajo de logging y trazas. Úselos como punto de referencia para su propio diseño.
+
+ * DDL canónico: [Tables and schemas used by ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/schemas).
+ * Recetas de optimización: [ClickStack performance tuning](/es/clickstack/managing/performance-tuning). Muchas de las recomendaciones de esa página (columnas materializadas, skip indexes, elección de la primary key, projections, vistas materializadas) se aplican directamente a una configuración propia.
+
+
De forma predeterminada, el exportador de ClickHouse crea una tabla de destino para logs y trazas. Esto se puede desactivar mediante la configuración `create_schema`. Además, los nombres de las tablas de logs y trazas pueden cambiarse con respecto a sus valores predeterminados, `otel_logs` y `otel_traces`, mediante las configuraciones indicadas anteriormente.
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/introduction.mdx b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/introduction.mdx
index f129df9e8..a68234238 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/introduction.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/introduction.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Uso de ClickHouse para la observabilidad
+title: 'Uso de ClickHouse para la observabilidad'
description: 'Uso de ClickHouse como solución de observabilidad'
slug: /use-cases/observability/introduction
keywords: ['observabilidad', 'logs', 'trazas', 'métricas', 'OpenTelemetry', 'Grafana', 'OTel']
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/managing-data.mdx b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/managing-data.mdx
index 2b47909f8..31647c484 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/managing-data.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/managing-data.mdx
@@ -11,6 +11,15 @@ import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
Las implementaciones de ClickHouse para la observabilidad implican invariablemente grandes volúmenes de datos, que deben gestionarse. ClickHouse ofrece varias funciones para facilitar la gestión de los datos.
+
+ **ClickStack incluye un esquema predeterminado optimizado**
+
+ **ClickStack proporciona esquemas listos para usar para logs, trazas y métricas** que incorporan las funciones más recientes de ClickHouse (índices de texto para búsqueda de texto completo y por claves de Map, columnas materializadas y arrays ALIAS para filtrado de lectura directa, búsquedas de filas por número de bloque) y se han sometido a benchmark para ofrecer un sólido rendimiento desde el primer momento en cargas de trabajo de logging y trazas. Úselos como punto de referencia para su propio diseño.
+
+ * DDL canónico: [Tables and schemas used by ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/schemas).
+ * Recetas de optimización: [ClickStack performance tuning](/es/clickstack/managing/performance-tuning). Muchas de las recomendaciones de esa página (columnas materializadas, skip indexes, elección de la clave primaria, proyecciones, vistas materializadas) se aplican directamente a una configuración propia.
+
+
## Particiones
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/schema-design.mdx b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/schema-design.mdx
index ea4a601ba..f7423813f 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/schema-design.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/build-your-own/schema-design.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: Diseño de un esquema para observabilidad
+title: 'Diseño de un esquema para observabilidad'
description: 'Diseño de un esquema para observabilidad'
keywords: ['observabilidad', 'logs', 'trazas', 'métricas', 'OpenTelemetry', 'Grafana', 'OTel']
slug: /use-cases/observability/schema-design
@@ -22,6 +22,15 @@ Recomendamos que los usuarios creen siempre su propio esquema para logs y trazas
**Importante:** Aunque se anima a los usuarios a ampliar y modificar su esquema para lograr una compresión óptima y un mejor rendimiento de las consultas, deben seguir, siempre que sea posible, la convención de nombres del esquema de OTel para las columnas principales. El plugin de ClickHouse para Grafana asume la existencia de algunas columnas básicas de OTel para ayudar a construir consultas, por ejemplo Timestamp y SeverityText. Las columnas necesarias para logs y trazas están documentadas aquí [[1]](https://grafana.com/developers/plugin-tools/tutorials/build-a-logs-data-source-plugin#logs-data-frame-format)[[2]](https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/logs-integration/) y [aquí](https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/trace-integration/#data-frame-structure), respectivamente. Puedes optar por cambiar estos nombres de columna, anulando los valores predeterminados en la configuración del plugin.
+
+ **ClickStack incluye un esquema predeterminado optimizado**
+
+ **ClickStack proporciona esquemas listos para usar para logs, trazas y métricas** que incorporan las funciones más recientes de ClickHouse (text indexes para búsqueda de texto completo y por claves de mapa, columnas materializadas y arrays ALIAS para filtrado de lectura directa, búsquedas de filas por número de bloque) y se han sometido a benchmark para ofrecer un sólido rendimiento listo para usar en cargas de trabajo de logging y trazas. Úsalos como punto de referencia para tu propio diseño.
+
+ * DDL canónico: [Tablas y esquemas usados por ClickStack](/es/clickstack/ingesting-data/schemas).
+ * Recetas de optimización: [Ajuste del rendimiento de ClickStack](/es/clickstack/managing/performance-tuning). Muchas de las recomendaciones de esa página (columnas materializadas, skip indexes, elección de clave primaria, projections, vistas materializadas) se aplican directamente a una configuración propia.
+
+
## Extracción de estructura con SQL
@@ -243,7 +252,7 @@ Peak memory usage: 3.16 MiB.
## Vistas materializadas
-Las [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views) proporcionan una forma más potente de aplicar filtrado y transformaciones SQL a logs y trazas.
+Las [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views/index) proporcionan una forma más potente de aplicar filtrado y transformaciones SQL a logs y trazas.
Las vistas materializadas le permiten trasladar el coste de cálculo del tiempo de consulta al tiempo de inserción. Una vista materializada de ClickHouse es simplemente un trigger que ejecuta una consulta sobre bloques de datos a medida que se insertan en una tabla. Los resultados de esta consulta se insertan en una segunda tabla "de destino".
@@ -639,12 +648,12 @@ Además, aunque los timestamps se benefician de la codificación delta en térmi
Esto resulta útil en distintos escenarios: desde enriquecer sobre la marcha los datos ingeridos sin ralentizar el proceso de ingestión hasta mejorar el rendimiento general de las consultas, con un beneficio especial para los JOINs.
-Aunque en los casos de uso de observabilidad rara vez se necesitan joins, los diccionarios siguen siendo útiles para tareas de enriquecimiento, tanto en el momento de la inserción como en el de la consulta. A continuación, proporcionamos ejemplos de ambos casos.
+Aunque en los casos de uso de observabilidad rara vez se necesitan joins, los diccionarios siguen siendo útiles para tareas de enriquecimiento, tanto en el tiempo de inserción como en el tiempo de consulta. A continuación, proporcionamos ejemplos de ambos casos.
**Aceleración de joins**
- Los usuarios interesados en acelerar joins con diccionarios pueden encontrar más detalles [aquí](/es/concepts/features/dictionaries).
+ Los usuarios interesados en acelerar joins con diccionarios pueden encontrar más detalles [aquí](/es/concepts/features/dictionaries/index).
@@ -658,7 +667,7 @@ Los diccionarios pueden usarse para enriquecer conjuntos de datos en el momento
Recomendamos que los usuarios se familiaricen con los conceptos básicos de los diccionarios. Los diccionarios proporcionan una tabla de búsqueda en memoria de la que pueden recuperarse valores mediante [funciones especializadas](/es/reference/functions/regular-functions/ext-dict-functions#dictGetAll).
-Para ver ejemplos sencillos de enriquecimiento, consulte la guía sobre Diccionarios [aquí](/es/concepts/features/dictionaries). A continuación, nos centramos en tareas habituales de enriquecimiento de observabilidad.
+Para ver ejemplos sencillos de enriquecimiento, consulte la guía sobre Diccionarios [aquí](/es/concepts/features/dictionaries/index). A continuación, nos centramos en tareas habituales de enriquecimiento de observabilidad.
### Uso de diccionarios IP
@@ -1102,7 +1111,7 @@ Os: ('Other','0','0','0')
Para obtener más ejemplos y detalles sobre los diccionarios, recomendamos los siguientes artículos:
-* [Temas avanzados sobre diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries#advanced-dictionary-topics)
+* [Temas avanzados sobre diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries/index#advanced-dictionary-topics)
* ["Uso de diccionarios para acelerar las consultas"](https://clickhouse.com/blog/faster-queries-dictionaries-clickhouse)
* [Diccionarios](/es/reference/statements/create/dictionary)
diff --git a/es/guides/use-cases/observability/index.mdx b/es/guides/use-cases/observability/index.mdx
index 00c0a9adc..0038eaee0 100644
--- a/es/guides/use-cases/observability/index.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/observability/index.mdx
@@ -16,17 +16,17 @@ La pila de observabilidad de ClickHouse es nuestro **enfoque recomendado** para
**ClickStack** es una plataforma de observabilidad lista para producción, basada en ClickHouse y OpenTelemetry (OTel), que unifica logs, trazas, métricas y sesiones en una única solución escalable y de alto rendimiento, capaz de funcionar desde implementaciones de un solo nodo hasta una escala de **varios petabytes**.
-| Sección | Descripción |
-| ------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
-| [Descripción general](/es/clickstack/overview) | Introducción a ClickStack y sus características principales |
-| [Primeros pasos](/es/clickstack/getting-started) | Guía de inicio rápido e instrucciones básicas de configuración |
-| [Conjuntos de datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets) | Conjuntos de datos de ejemplo y casos de uso |
-| [Arquitectura](/es/clickstack/architecture) | Arquitectura del sistema y descripción general de sus componentes |
-| [Implementación](/es/clickstack/deployment) | Guías y opciones de implementación |
-| [Configuración](/es/clickstack/managing/config) | Opciones de configuración y ajustes detallados |
-| [Ingesta de datos](/es/clickstack/ingesting-data) | Directrices para ingestar datos en ClickStack |
-| [Búsqueda](/es/clickstack/features/search) | Cómo buscar y consultar sus datos de observabilidad |
-| [Producción](/es/clickstack/managing/production) | buenas prácticas para implementaciones en producción |
+| Sección | Descripción |
+| ------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
+| [Descripción general](/es/clickstack/overview) | Introducción a ClickStack y sus características principales |
+| [Primeros pasos](/es/clickstack/getting-started/index) | Guía de inicio rápido e instrucciones básicas de configuración |
+| [Conjuntos de datos de ejemplo](/es/clickstack/example-datasets/index) | Conjuntos de datos de ejemplo y casos de uso |
+| [Arquitectura](/es/clickstack/architecture) | Arquitectura del sistema y descripción general de sus componentes |
+| [Implementación](/es/clickstack/deployment/overview) | Guías y opciones de implementación |
+| [Configuración](/es/clickstack/managing/config) | Opciones de configuración y ajustes detallados |
+| [Ingesta de datos](/es/clickstack/ingesting-data/index) | Directrices para ingestar datos en ClickStack |
+| [Búsqueda](/es/clickstack/features/search) | Cómo buscar y consultar sus datos de observabilidad |
+| [Producción](/es/clickstack/managing/production) | buenas prácticas para implementaciones en producción |
## Crea tu propio stack
diff --git a/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/materialized-view-rollup.mdx b/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/materialized-view-rollup.mdx
index a22eddeb0..e011e2421 100644
--- a/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/materialized-view-rollup.mdx
+++ b/es/guides/use-cases/real-time-analytics/time-series/materialized-view-rollup.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ keywords: ['vista materializada', 'rollup', 'aggregate', 'timeseries', 'tutorial
doc_type: 'guide'
---
-> Este tutorial te muestra cómo mantener rollups preagregados a partir de una tabla de eventos de alto volumen mediante [**vistas materializadas**](/es/concepts/features/materialized-views).
+> Este tutorial te muestra cómo mantener rollups preagregados a partir de una tabla de eventos de alto volumen mediante [**vistas materializadas**](/es/concepts/features/materialized-views/index).
> Crearás tres objetos: una tabla sin procesar, una tabla de rollup y la vista materializada que escribe automáticamente en la tabla de rollup.
- Esta sección muestra cómo ClickHouse hace que el data warehousing sea rápido, sencillo y predecible. En lugar de lidiar con pipelines frágiles y motores de consulta lentos, centralizas los datos de tus aplicaciones, servicios y herramientas en minutos, no en semanas. A partir de ahí, puedes impulsar dashboards en tiempo real, activar alertas, analizar tendencias históricas y crear productos basados en eventos sobre la misma plataforma.
-
- }
- links={[
- { label: "Cómo ingestar datos desde fuentes comunes con el mínimo esfuerzo", href: "/integrations" },
- { label: "Buenas prácticas para organizar datos para analítica y crecimiento", href: "/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design" },
- { label: "Formas de consultar grandes conjuntos de datos en tiempo real", href: "/get-started/use-cases/real-time-analytics" },
- { label: "Cómo crear dashboards, alertas y funciones basadas en eventos sobre la plataforma", href: "/get-started/use-cases/data-warehousing" },
- { label: "Consejos para mantener los costes bajos sin sacrificar el rendimiento", href: "/concepts/best-practices/index" },
- ]}
- />
-
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Explorar por producto
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Explora los productos e integraciones de ClickHouse, desde el servicio Cloud gestionado hasta los proyectos open source.
+ Esta sección muestra cómo ClickHouse hace que el data warehousing sea rápido, sencillo y predecible. En lugar de lidiar con pipelines frágiles y motores de consulta lentos, centralizas los datos de tus aplicaciones, servicios y herramientas en minutos, no en semanas. A partir de ahí, puedes impulsar dashboards en tiempo real, activar alertas, analizar tendencias históricas y crear productos basados en eventos sobre la misma plataforma.
+
+ }
+ links={[
+ { label: "Cómo ingestar datos desde fuentes comunes con el mínimo esfuerzo", href: "/integrations" },
+ { label: "Buenas prácticas para organizar datos para analítica y crecimiento", href: "/guides/clickhouse/data-modelling/schema-design" },
+ { label: "Formas de consultar grandes conjuntos de datos en tiempo real", href: "/get-started/use-cases/real-time-analytics" },
+ { label: "Cómo crear dashboards, alertas y funciones basadas en eventos sobre la plataforma", href: "/get-started/use-cases/data-warehousing" },
+ { label: "Consejos para mantener los costes bajos sin sacrificar el rendimiento", href: "/concepts/best-practices/index" },
+ ]}
+ />
+
Consulta la documentación de ClickHouse directamente desde tus herramientas de IA mediante el Model Context Protocol.
+
+
Configura el servidor MCP de la documentación
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Consulta la documentación de ClickHouse directamente desde tus herramientas de IA mediante el Model Context Protocol.
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diff --git a/es/integrations/clickpipes/bigquery/get-started.mdx b/es/integrations/clickpipes/bigquery/get-started.mdx
index dd9b83cd3..cf05bc93a 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/bigquery/get-started.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/bigquery/get-started.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
sidebarTitle: 'Primeros pasos'
description: 'Guía paso a paso para crear tu primer ClickPipe de BigQuery.'
slug: /integrations/clickpipes/bigquery/get-started
-title: Crea tu primer ClickPipe de BigQuery
+title: 'Crea tu primer ClickPipe de BigQuery'
doc_type: 'guide'
---
@@ -36,15 +36,15 @@ import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
## Configura tu conexión de ClickPipe
- Para configurar un nuevo ClickPipe, debes indicar cómo conectarte y autenticarte con tu data warehouse de BigQuery, así como un GCS bucket de almacenamiento temporal.
+ Para configurar un nuevo ClickPipe, debes indicar cómo conectarte y autenticarte con tu data warehouse de BigQuery, así como un bucket de Google Cloud Storage (GCS) de almacenamiento temporal.
- **1.** Sube la key `.json` de la cuenta de servicio que creaste para ClickPipes. Asegúrate de que la cuenta de servicio tenga el conjunto mínimo de [permissions](/es/integrations/clickpipes/bigquery/overview#permissions) requerido.
+ **1.** Sube la key `.json` de la cuenta de servicio que creaste para ClickPipes. Asegúrate de que la cuenta de servicio tenga el conjunto mínimo de [permisos](/es/integrations/clickpipes/bigquery/overview#permissions) requerido.
**2.** Selecciona el **método de replicación**. En Private Preview, la única opción compatible es [**solo carga inicial**](/es/integrations/clickpipes/bigquery/overview#initial-load).
- **3.** Indica la path al GCS bucket para almacenar temporalmente los datos durante la carga inicial.
+ **3.** Indica la path al bucket de Google Cloud Storage (GCS) para almacenar temporalmente los datos durante la carga inicial.
**4.** Haz clic en **Next** para validar.
diff --git a/es/integrations/clickpipes/home.mdx b/es/integrations/clickpipes/home.mdx
index ce522410e..06c0de31e 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/home.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/home.mdx
@@ -28,20 +28,21 @@ ClickPipes puede implementarse y gestionarse manualmente mediante la UI de Click
| Nombre | Logo | Tipo | Estado | Descripción |
| ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [Apache Kafka](/es/integrations/clickpipes/kafka) | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Apache Kafka hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Apache Kafka](/es/integrations/clickpipes/kafka/index) | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Apache Kafka hacia ClickHouse Cloud. |
| Confluent Cloud | | Streaming | Estable | Aproveche la potencia combinada de Confluent y ClickHouse Cloud con nuestra integración directa. |
-| Redpanda | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Redpanda hacia ClickHouse Cloud. |
-| AWS MSK | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde AWS MSK hacia ClickHouse Cloud. |
-| Azure Event Hubs | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Azure Event Hubs hacia ClickHouse Cloud. Consulte las [preguntas frecuentes de Azure Event Hubs](/es/integrations/clickpipes/kafka/faq#azure-eventhubs) para obtener orientación. |
-| WarpStream | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde WarpStream hacia ClickHouse Cloud. |
+| Redpanda | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Redpanda hacia ClickHouse Cloud. |
+| AWS MSK | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde AWS MSK hacia ClickHouse Cloud. |
+| Azure Event Hubs | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Azure Event Hubs hacia ClickHouse Cloud. Consulte las [preguntas frecuentes de Azure Event Hubs](/es/integrations/clickpipes/kafka/faq#azure-eventhubs) para obtener orientación. |
+| WarpStream | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde WarpStream hacia ClickHouse Cloud. |
| Amazon S3 | | Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| Google Cloud Storage | | Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| DigitalOcean Spaces | | Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| Azure Blob Storage | | Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
-| [Amazon Kinesis](/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview) | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Amazon Kinesis hacia ClickHouse Cloud. |
-| [Postgres](/es/integrations/clickpipes/postgres) | | DBMS | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde Postgres hacia ClickHouse Cloud. |
-| [MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql) | | DBMS | Beta pública | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MySQL hacia ClickHouse Cloud. |
-| [MongoDB](/es/integrations/clickpipes/mongodb) | | DBMS | Vista previa privada | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MongoDB hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Amazon Kinesis](/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview) | | Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Amazon Kinesis hacia ClickHouse Cloud. |
+| [GCP Pub/Sub](/es/integrations/clickpipes/pubsub/overview) | | Streaming | Beta pública | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Google Cloud Pub/Sub hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Postgres](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) | | DBMS | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde Postgres hacia ClickHouse Cloud. |
+| [MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index) | | DBMS | Beta pública | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MySQL hacia ClickHouse Cloud. |
+| [MongoDB](/es/integrations/clickpipes/mongodb/index) | | DBMS | Vista previa privada | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MongoDB hacia ClickHouse Cloud. |
Se irán añadiendo más conectores a ClickPipes. Puede obtener más información [poniéndose en contacto con nosotros](https://clickhouse.com/company/contact?loc=clickpipes).
@@ -51,11 +52,11 @@ Se irán añadiendo más conectores a ClickPipes. Puede obtener más informació
Las siguientes tablas enumeran las direcciones IP NAT estáticas que ClickPipes usa para conectarse a sus servicios externos. Añada a su lista de IP permitidas las IP de la región de ClickPipes que da servicio a su servicio de ClickHouse Cloud. En el caso de las pipes de almacenamiento de objetos, también debe añadir las [IP del clúster de ClickHouse](/es/products/cloud/guides/data-sources/cloud-endpoints-api) a su lista de IP permitidas.
-Los servicios de las regiones de Google Cloud que se enumeran en la tabla de Google Cloud a continuación usan esas IP de Google Cloud solo si el servicio se creó el 27 de mayo de 2026 o después. Los servicios de esas regiones creados antes del 27 de mayo de 2026 siguen usando las IP predeterminadas de región que se indican a continuación.
+Los servicios de las regiones de Google Cloud que se enumeran en la tabla de Google Cloud a continuación usan esas IP de Google Cloud solo si el servicio no contenía ClickPipes preexistentes antes del 15 de junio de 2026. Los servicios de esas regiones con ClickPipes preexistentes antes del 15 de junio de 2026 siguen usando las IP predeterminadas de región que se indican a continuación.
Para otros servicios, el tráfico de ClickPipes se originará desde una región predeterminada en función de la ubicación de su servicio:
-* **eu-central-1**: Para todas las regiones de la UE no enumeradas explícitamente, además de las regiones de Azure en la UE y los servicios de Google Cloud creados antes del 27 de mayo de 2026.
+* **eu-central-1**: Para todas las regiones de la UE no enumeradas explícitamente, además de las regiones de Azure en la UE y los servicios de Google Cloud en la UE con ClickPipes preexistentes antes del 15 de junio de 2026.
* **eu-west-1**: Para todos los servicios de AWS `eu-west-1` creados el 20 de enero de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `eu-central-1`).
* **us-east-1**: Para todos los servicios de AWS `us-east-1`.
* **ap-south-1**: Para los servicios de AWS `ap-south-1` creados el 25 de junio de 2025 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `us-east-2`).
@@ -70,9 +71,10 @@ Para otros servicios, el tráfico de ClickPipes se originará desde una región
* **eu-north-1**: Para los servicios de AWS `eu-north-1` creados el 15 de abril de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `eu-central-1`).
* **eu-west-2**: Para los servicios de AWS `eu-west-2` creados el 15 de abril de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `eu-central-1`).
* **il-central-1**: Para los servicios de AWS `il-central-1` creados el 15 de abril de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `us-east-2`).
+* **mx-central-1**: Para los servicios de AWS `mx-central-1` creados el 19 de mayo de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `us-east-2`).
* **sa-east-1**: Para los servicios de AWS `sa-east-1` creados el 15 de abril de 2026 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `us-east-2`).
* **us-west-2**: Para los servicios de AWS `us-west-2` creados el 24 de junio de 2025 o después (los servicios creados antes de esta fecha usan IP de `us-east-2`).
-* **us-east-2**: Para todas las demás regiones que no coincidan con ninguna de las reglas anteriores, incluidas las regiones de Azure y los servicios de Google Cloud creados antes del 27 de mayo de 2026.
+* **us-east-2**: Para todas las demás regiones que no coincidan con ninguna de las reglas anteriores, incluidas las regiones de Azure y los servicios de Google Cloud con ClickPipes preexistentes antes del 15 de junio de 2026.
### Direcciones IP NAT estáticas de AWS
@@ -82,7 +84,7 @@ Para otros servicios, el tráfico de ClickPipes se originará desde una región
| ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **eu-central-1** - Fráncfort | `18.195.233.217`, `3.127.86.90`, `35.157.23.2`, `18.197.167.47`, `3.122.25.29`, `52.28.148.40` |
| **eu-west-1** - Irlanda (a partir del 20 ene 2026) | `54.228.1.92` , `54.72.101.254`, `54.228.16.208`, `54.76.200.104`, `52.211.2.177`, `54.77.10.134` |
-| **us-east-1** - Norte de Virginia | `54.82.38.199`, `3.90.133.29`, `52.5.177.8`, `3.227.227.145`, `3.216.6.184`, `54.84.202.92`, `3.131.130.196`, `3.23.172.68`, `3.20.208.150` |
+| **us-east-1** - Virginia del Norte | `54.82.38.199`, `3.90.133.29`, `52.5.177.8`, `3.227.227.145`, `3.216.6.184`, `54.84.202.92`, `3.131.130.196`, `3.23.172.68`, `3.20.208.150` |
| **us-east-2** - Ohio | `3.131.130.196`, `3.23.172.68`, `3.20.208.150`, `3.132.20.192`, `18.119.76.110`, `3.134.185.180` |
| **ap-south-1** - Mumbai (a partir del 25 jun 2025) | `13.203.140.189`, `13.232.213.12`, `13.235.145.208`, `35.154.167.40`, `65.0.39.245`, `65.1.225.89` |
| **ap-northeast-2** - Seúl (desde el 14 de nov. de 2025) | `3.38.68.69`, `52.78.68.128`, `13.209.152.13`, `3.38.24.84`, `3.37.159.31`, `3.34.25.104` |
@@ -97,6 +99,7 @@ Para otros servicios, el tráfico de ClickPipes se originará desde una región
| **eu-north-1** - Estocolmo (a partir del 15 de abril de 2026) | `13.63.1.65`, `16.171.127.30`, `56.228.76.44`, `13.63.101.248`, `16.170.124.188`, `13.60.109.201` |
| **eu-west-2** - Londres (a partir del 15 abr 2026) | `13.134.82.158`, `16.60.209.167`, `18.134.221.203`, `16.60.139.176`, `13.43.66.75`, `3.11.78.183` |
| **il-central-1** - Tel Aviv (a partir del 15 abr 2026) | `16.164.25.13`, `51.84.162.29`, `51.85.90.183`, `51.84.36.146`, `51.84.72.29`, `51.85.28.184` |
+| **mx-central-1** - México (a partir del 19 may 2026) | `78.12.67.220`, `78.12.117.175`, `78.13.186.238`, `78.13.219.184`, `78.13.224.212`, `78.13.248.162` |
| **sa-east-1** - São Paulo (a partir del 15 abr 2026) | `18.230.164.131`, `56.126.1.234`, `18.230.39.24`, `15.229.102.116`, `18.230.174.204`, `18.229.237.116` |
| **us-west-2** - Oregón (a partir del 24 jun 2025) | `52.42.100.5`, `44.242.47.162`, `52.40.44.52`, `44.227.206.163`, `44.246.241.23`, `35.83.230.19` |
@@ -198,7 +201,7 @@ Además del monitoreo en la consola, ClickPipes expone métricas en un [endpoint
* **¿Usar ClickPipes implica un costo adicional?**
- ClickPipes se factura en dos dimensiones: Ingested Data y Compute. Los detalles completos de los precios están disponibles en [esta página](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes). Ejecutar ClickPipes también puede generar un costo indirecto de cómputo y almacenamiento en el servicio de ClickHouse Cloud de destino, como ocurre con cualquier carga de trabajo de ingesta.
+ ClickPipes se factura en dos dimensiones: Ingested Data y Compute. Los detalles completos de los precios están disponibles en [esta página](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes/index). Ejecutar ClickPipes también puede generar un costo indirecto de cómputo y almacenamiento en el servicio de ClickHouse Cloud de destino, como ocurre con cualquier carga de trabajo de ingesta.
* **¿Hay alguna forma de gestionar errores o fallos al usar ClickPipes for Kafka?**
diff --git a/es/integrations/clickpipes/kafka/best-practices.mdx b/es/integrations/clickpipes/kafka/best-practices.mdx
index 3cd20cf3b..416006ae5 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/kafka/best-practices.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/kafka/best-practices.mdx
@@ -22,7 +22,7 @@ Para obtener más información sobre la compresión de mensajes en Kafka, le rec
* [`DEFAULT`](/es/reference/statements/create/table#default) no se admite.
-* De forma predeterminada, los mensajes individuales están limitados a 2 MB (sin comprimir) cuando se usa el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 8 MB (sin comprimir) con réplicas de mayor tamaño. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el soporte técnico.
+* De forma predeterminada, los mensajes individuales están limitados a 16 MB (sin comprimir) cuando se usa el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 32 MB (sin comprimir) con réplicas de mayor tamaño. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el soporte técnico.
## Semántica de entrega
diff --git a/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview.mdx b/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview.mdx
index 5d8a2ca09..fd1868cb7 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview.mdx
@@ -172,7 +172,7 @@ posterior). Para esos pipes, eliminar todas las columnas "no virtuales"
* [DEFAULT](/es/reference/statements/create/table#default) no se admite.
-* De forma predeterminada, los mensajes individuales están limitados a 8 MB (sin comprimir) cuando se utiliza el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 16 MB (sin comprimir) con réplicas más grandes. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el equipo de soporte.
+* De forma predeterminada, los mensajes individuales están limitados a 16 MB (sin comprimir) cuando se utiliza el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 32 MB (sin comprimir) con réplicas más grandes. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el equipo de soporte.
## Rendimiento
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mongodb/scaling.mdx b/es/integrations/clickpipes/mongodb/scaling.mdx
index b2a53746a..d6eefb9ed 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mongodb/scaling.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mongodb/scaling.mdx
@@ -27,7 +27,7 @@ Antes de intentar escalar, tenga en cuenta lo siguiente:
* Asegurarse de que la BD de origen tenga suficiente capacidad disponible
* Revisar la [configuración del intervalo de sincronización y del tamaño del lote de extracción](/es/integrations/clickpipes/mongodb/controlling-sync), que podría estar causando retrasos en la CDC
-**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costos de cómputo de ClickPipes.** Si está escalando solo para las cargas iniciales, es importante reducir la escala después de que finalice la instantánea para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre precios, consulte [precios de ClickPipes](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes).
+**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costos de cómputo de ClickPipes.** Si está escalando solo para las cargas iniciales, es importante reducir la escala después de que finalice la instantánea para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre precios, consulte [precios de ClickPipes](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes/index).
## Prerrequisitos para este proceso
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/atlas.mdx b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/atlas.mdx
index 22b3a3914..d5bfa8361 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/atlas.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/atlas.mdx
@@ -59,5 +59,5 @@ Además, puedes especificar los clústeres/instancias a los que quieres otorgar
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb) y empezar a ingestar datos de tu instancia de MongoDB en ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb/index) y empezar a ingestar datos de tu instancia de MongoDB en ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que utilizaste al configurar tu instancia de MongoDB, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/documentdb.mdx b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/documentdb.mdx
index 863382b9a..04487576b 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/documentdb.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/documentdb.mdx
@@ -79,5 +79,5 @@ db.getSiblingDB("admin").createUser({
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb) y empezar a ingerir datos desde tu instancia de DocumentDB en ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb/index) y empezar a ingerir datos desde tu instancia de DocumentDB en ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu clúster de DocumentDB, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/generic.mdx b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/generic.mdx
index cd478e3cb..5f0fde756 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/generic.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mongodb/source/generic.mdx
@@ -59,5 +59,5 @@ db.getSiblingDB("admin").createUser({
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb) y empezar a ingestar datos de tu instancia de MongoDB en ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mongodb/index) y empezar a ingestar datos de tu instancia de MongoDB en ClickHouse Cloud.
Asegúrate de tomar nota de los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de MongoDB, ya que los necesitarás durante el proceso de creación del ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/faq.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/faq.mdx
index 251956c50..07253dae2 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/faq.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/faq.mdx
@@ -32,6 +32,28 @@ También es posible que una base de datos inactiva rote el archivo de registro s
Al inicio de una carga inicial, registramos el offset del binlog desde el que debe comenzar. Este offset debe seguir siendo válido cuando termine la carga inicial para que CDC pueda avanzar. Si va a ingestar una gran cantidad de datos, asegúrese de configurar un período de retención del binlog adecuado. Mientras configura las tablas, puede acelerar la carga inicial configurando *Use a custom partitioning key for initial load* para las tablas grandes en la configuración avanzada, de modo que podamos cargar una sola tabla en paralelo.
+
+ ### ¿Por qué mi pipe falla con un error de binlog de max_allowed_packet?
+
+
+Si tu pipe falla con un error similar a:
+
+```text
+MySQL execute error: ERROR 1236 (HY000): log event entry exceeded max_allowed_packet;
+Increase max_allowed_packet on source
+```
+
+significa que un único evento del binlog (correspondiente a un cambio en una fila) es más grande que la configuración de [`max_allowed_packet`](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-system-variables.html#sysvar_max_allowed_packet) de tu servidor MySQL. Como el servidor no puede enviar un evento que supere este límite, se interrumpe la lectura del flujo del binlog y CDC no puede avanzar.
+
+Esto suele deberse a filas que contienen valores `BLOB`, `TEXT` o `JSON` grandes. Para resolverlo:
+
+* **Aumenta `max_allowed_packet` en el origen.** Súbelo por encima del tamaño de tu cambio de fila más grande; normalmente es seguro establecerlo en el máximo de `1G`:
+ ```sql
+ SET GLOBAL max_allowed_packet = 1073741824; -- 1 GiB
+ ```
+ Establécelo también en la configuración del servidor (por ejemplo, `my.cnf` o el grupo de parámetros de la BD) para que persista tras los reinicios.
+* **Si una sola fila supera 1G:** resincroniza el pipe.
+
### ¿Por qué recibo un error de validación del certificado TLS al conectarme a MySQL?
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/parallel-initial-load.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/parallel-initial-load.mdx
index c89d66805..54e5c2029 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/parallel-initial-load.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/parallel-initial-load.mdx
@@ -72,5 +72,4 @@ Puede ejecutar **SHOW processlist** en MySQL para ver la instantánea paralela e
* Los parámetros de la instantánea no se pueden editar después de crear el pipe. Si desea cambiarlos, tendrá que crear un nuevo ClickPipe.
-* Al añadir tablas a un ClickPipe existente, no se pueden cambiar los parámetros de la instantánea. El ClickPipe usará los parámetros existentes para las nuevas tablas.
-* La columna de la clave de partición no debe contener `NULL`, ya que la lógica de particionamiento los omite.
\ No newline at end of file
+* Al añadir tablas a un ClickPipe existente, no se pueden cambiar los parámetros de la instantánea. El ClickPipe usará los parámetros existentes para las nuevas tablas.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/scaling.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/scaling.mdx
index fd4052c3a..9c57daa50 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/scaling.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/scaling.mdx
@@ -28,7 +28,7 @@ Antes de intentar escalar, tenga en cuenta lo siguiente:
* Ajustar primero el [paralelismo y el particionado de la carga inicial](/es/integrations/clickpipes/mysql/parallel-initial-load) al crear un ClickPipe
* Comprobar si hay [transacciones de larga duración](/es/integrations/clickpipes/mysql/controlling-sync#transactions) en el origen que puedan estar provocando retrasos en la CDC
-**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costes de cómputo de ClickPipes.** Si está escalando solo para las cargas iniciales, es importante reducir la escala una vez finalice el snapshot para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre los precios, consulte [los precios de ClickPipes](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes).
+**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costes de cómputo de ClickPipes.** Si está escalando solo para las cargas iniciales, es importante reducir la escala una vez finalice el snapshot para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre los precios, consulte [los precios de ClickPipes](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes/index).
## Requisitos previos para este proceso
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/aurora.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/aurora.mdx
index 543633672..da4ad5de1 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/aurora.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/aurora.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ integration:
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Amazon Aurora MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [ClickPipe de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql). Para ver las preguntas frecuentes sobre el CDC de MySQL, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
+Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Amazon Aurora MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [ClickPipe de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index). Para ver las preguntas frecuentes sobre el CDC de MySQL, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
## Habilitar la retención del registro binario
@@ -158,4 +158,4 @@ Para conectarse a su instancia de Aurora MySQL a través de una red privada, pue
## ¿Qué sigue?
-Ahora que su instancia de Amazon Aurora MySQL está configurada para la replicación mediante binlog y se conecta de forma segura a ClickHouse Cloud, puede [crear su primer ClickPipe de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql#create-your-clickpipe). Si tiene preguntas frecuentes sobre el CDC de MySQL, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
\ No newline at end of file
+Ahora que su instancia de Amazon Aurora MySQL está configurada para la replicación mediante binlog y se conecta de forma segura a ClickHouse Cloud, puede [crear su primer ClickPipe de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index#create-your-clickpipe). Si tiene preguntas frecuentes sobre el CDC de MySQL, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/azure-flexible-server-mysql.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/azure-flexible-server-mysql.mdx
index e37fb4e2b..1c8b57444 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/azure-flexible-server-mysql.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/azure-flexible-server-mysql.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Azure Flexible Server for MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [MySQL ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql). Para este servicio, solo se admite la **ingestión puntual**. Para consultar preguntas frecuentes sobre MySQL CDC, vea la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
+Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Azure Flexible Server for MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [MySQL ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql/index). Para este servicio, solo se admite la **ingestión puntual**. Para consultar preguntas frecuentes sobre MySQL CDC, vea la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
La ingestión continua mediante **CDC no se admite** en este servicio. Azure Flexible Server for MySQL no permite configurar la variable del sistema [`binlog_row_metadata`](https://dev.mysql.com/doc/refman/en/replication-options-binary-log.html#sysvar_binlog_row_metadata) en `FULL`, lo que es necesario para que MySQL CDC tenga todas sus funcionalidades en ClickPipes.
@@ -81,4 +81,4 @@ A continuación, debes permitir las conexiones desde ClickPipes a tu instancia d
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Azure Flexible Server for MySQL en ClickHouse Cloud. Asegúrate de anotar los detalles de conexión que utilizaste al configurar tu instancia, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql/index) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Azure Flexible Server for MySQL en ClickHouse Cloud. Asegúrate de anotar los detalles de conexión que utilizaste al configurar tu instancia, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic-maria.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic-maria.mdx
index 9436847e2..f0d00068c 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic-maria.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic-maria.mdx
@@ -111,5 +111,5 @@ Para obtener más información sobre las opciones de SSL/TLS, consulta nuestras
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql) y empezar a ingerir datos desde tu instancia de MariaDB en ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql/index) y empezar a ingerir datos desde tu instancia de MariaDB en ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de MariaDB, ya que los necesitarás durante el proceso de creación del ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic.mdx
index 81612bf11..c03f52709 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/generic.mdx
@@ -148,5 +148,5 @@ Para obtener más información sobre las opciones de SSL/TLS, consulta nuestras
## ¿Qué sigue?
-Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql) y comenzar a ingestar datos desde su instancia de MySQL en ClickHouse Cloud.
+Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/mysql/index) y comenzar a ingestar datos desde su instancia de MySQL en ClickHouse Cloud.
Asegúrese de anotar los detalles de conexión que usó al configurar su instancia de MySQL, ya que los necesitará durante el proceso de creación del ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/rds.mdx b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/rds.mdx
index cf6c44e2e..64de18e18 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/mysql/source/rds.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/mysql/source/rds.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ integration:
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Amazon RDS MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql). Para consultas frecuentes sobre MySQL CDC, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
+Esta guía paso a paso le muestra cómo configurar Amazon RDS MySQL para replicar datos en ClickHouse Cloud mediante [ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index). Para consultas frecuentes sobre MySQL CDC, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
## Habilitar la retención del binlog
@@ -162,4 +162,4 @@ Para conectarse a su instancia de RDS a través de una red privada, puede usar A
## Siguientes pasos
-Ahora que su instancia de Amazon RDS MySQL está configurada para la replicación de binlog y se conecta de forma segura a ClickHouse Cloud, puede [crear su primer ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql#create-your-clickpipe). Si tiene preguntas frecuentes sobre MySQL CDC, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
\ No newline at end of file
+Ahora que su instancia de Amazon RDS MySQL está configurada para la replicación de binlog y se conecta de forma segura a ClickHouse Cloud, puede [crear su primer ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index#create-your-clickpipe). Si tiene preguntas frecuentes sobre MySQL CDC, consulte la [página de preguntas frecuentes de MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/faq).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview.mdx b/es/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview.mdx
index 8827d27ab..e7d60d020 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/overview.mdx
@@ -159,7 +159,7 @@ Para usar [claves HMAC](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/authenticatio
-Sigue [esta guía](/es/integrations/connectors/data-ingestion/GCP#create-a-service-account-hmac-key-and-secret) para crear una cuenta de servicio con una clave HMAC.
+Sigue [esta guía](/es/integrations/connectors/data-sources/gcs#create-a-service-account-hmac-key-and-secret) para crear una cuenta de servicio con una clave HMAC.
### Acceso de red
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/connecting-to-postgresql.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/connecting-to-postgresql.mdx
index 1448d55b0..20d71dc0c 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/connecting-to-postgresql.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/connecting-to-postgresql.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
slug: /integrations/postgresql/connecting-to-postgresql
-title: Conectar ClickHouse con PostgreSQL
+title: 'Conectar ClickHouse con PostgreSQL'
keywords: ['clickhouse', 'postgres', 'postgresql', 'connect', 'integrate', 'table', 'engine']
description: 'Página que describe las distintas formas de conectar PostgreSQL con ClickHouse'
show_related_blogs: true
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/faq.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/faq.mdx
index 8b0cbd0f2..0092ac230 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/faq.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/faq.mdx
@@ -28,7 +28,7 @@ Sí. El Postgres de origen y el destino en ClickHouse tienen políticas de reten
### ¿Cómo puedo enriquecer los datos a medida que se transfieren de Postgres a ClickHouse?
-Utiliza [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views) sobre tus tablas de destino de CDC. Las vistas materializadas en ClickHouse actúan como triggers de inserción, por lo que cada fila replicada desde Postgres puede transformarse, combinarse con tablas de referencia o enriquecerse con columnas adicionales antes de escribirse en la tabla de destino final.
+Utiliza [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views/index) sobre tus tablas de destino de CDC. Las vistas materializadas en ClickHouse actúan como triggers de inserción, por lo que cada fila replicada desde Postgres puede transformarse, combinarse con tablas de referencia o enriquecerse con columnas adicionales antes de escribirse en la tabla de destino final.
### ¿Puedo replicar desde varias instancias de Postgres a uno o más servicios de ClickHouse?
@@ -90,7 +90,7 @@ Sí, las tablas particionadas son compatibles de forma nativa, siempre que tenga
1. **Túnel SSH**
* Funciona bien para la mayoría de los casos de uso
- * Consulta las instrucciones de configuración [aquí](/es/integrations/clickpipes/postgres#adding-your-source-postgres-database-connection)
+ * Consulta las instrucciones de configuración [aquí](/es/integrations/clickpipes/postgres/index#adding-your-source-postgres-database-connection)
* Funciona en todas las regiones
2. **AWS PrivateLink**
@@ -142,7 +142,7 @@ Consulta la página [ClickPipes for Postgres: Compatibilidad con la propagación
### ¿Cuáles son los costos de ClickPipes for Postgres CDC?
-Para obtener información detallada sobre los precios, consulta la [sección de precios de ClickPipes for Postgres CDC en nuestra página principal de información general sobre facturación](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes).
+Para obtener información detallada sobre los precios, consulta la [sección de precios de ClickPipes for Postgres CDC en nuestra página principal de información general sobre facturación](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes/index).
### El tamaño de mi slot de replicación está creciendo o no disminuye; ¿cuál podría ser el problema?
@@ -414,7 +414,7 @@ Se introdujo un error en las versiones de parche 17.5/16.9/15.13/14.18/13.21 de
CREATE PUBLICATION FOR TABLES IN SCHEMA WITH (publish = 'insert,update');
```
-Luego, al [configurar](/es/integrations/clickpipes/postgres#configuring-the-replication-settings) tu ClickPipe de Postgres, asegúrate de seleccionar este nombre de publicación.
+Luego, al [configurar](/es/integrations/clickpipes/postgres/index#configuring-the-replication-settings) tu ClickPipe de Postgres, asegúrate de seleccionar este nombre de publicación.
Ten en cuenta que ClickPipes ignora las operaciones TRUNCATE y que no se replicarán en ClickHouse.
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/index.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/index.mdx
index ad8d51870..ae1f1f6fc 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/index.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/index.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
sidebarTitle: 'Ingesta de datos de Postgres a ClickHouse'
description: 'Conecte fácilmente su Postgres a ClickHouse Cloud.'
slug: /integrations/clickpipes/postgres
-title: Ingesta de datos de Postgres a ClickHouse (mediante CDC)
+title: 'Ingesta de datos de Postgres a ClickHouse (mediante CDC)'
keywords: ['PostgreSQL', 'ClickPipes', 'CDC', 'captura de cambios en los datos', 'replicación de bases de datos']
doc_type: 'guide'
integration:
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/inserting-data.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/inserting-data.mdx
index 7fa80f424..d8328a9f3 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/inserting-data.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/inserting-data.mdx
@@ -10,7 +10,7 @@ Recomendamos leer [esta guía](/es/concepts/features/operations/insert/inserting
Para la carga masiva de datos desde PostgreSQL, puedes usar:
-* [ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/postgres), el servicio de integración gestionado para ClickHouse Cloud.
+* [ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/postgres/index), el servicio de integración gestionado para ClickHouse Cloud.
* `PeerDB by ClickHouse`, una herramienta ETL diseñada específicamente para la replicación de bases de datos PostgreSQL tanto en ClickHouse self-hosted como en ClickHouse Cloud.
* La [función de tabla Postgres](/es/reference/functions/table-functions/postgresql) para leer datos directamente. Esto suele ser adecuado si basta con una replicación por lotes basada en un watermark conocido, por ejemplo, una marca temporal, o si se trata de una migración puntual. Este enfoque puede escalar a decenas de millones de filas. Los usuarios que quieran migrar conjuntos de datos más grandes deberían considerar varias solicitudes, cada una encargándose de un fragmento de los datos. Se pueden usar tablas intermedias para cada fragmento antes de mover sus particiones a una tabla final. Esto permite reintentar las solicitudes fallidas. Para más detalles sobre esta estrategia de carga masiva, consulta aquí.
* Los datos se pueden exportar desde Postgres en formato CSV. Luego, se pueden insertar en ClickHouse desde archivos locales o mediante almacenamiento de objetos usando funciones de tabla.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/parallel-initial-load.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/parallel-initial-load.mdx
index 9ad1e7c13..2305549ca 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/parallel-initial-load.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/parallel-initial-load.mdx
@@ -66,5 +66,4 @@ Puede analizar **pg_stat_activity** para ver la instantánea paralela en
* Los parámetros de la instantánea no se pueden editar después de crear el ClickPipe. Si quiere cambiarlos, tendrá que crear uno nuevo.
-* Al añadir tablas a un ClickPipe existente, no puede cambiar los parámetros de la instantánea. El ClickPipe usará los parámetros existentes para las nuevas tablas.
-* La columna de la clave de partición no debe contener valores `NULL`, ya que la lógica de particionamiento los omite.
\ No newline at end of file
+* Al añadir tablas a un ClickPipe existente, no puede cambiar los parámetros de la instantánea. El ClickPipe usará los parámetros existentes para las nuevas tablas.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/scaling.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/scaling.mdx
index 4d3de5125..4bc118d94 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/scaling.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/scaling.mdx
@@ -28,7 +28,7 @@ Antes de intentar escalar, tenga en cuenta lo siguiente:
* Ajustar primero el [paralelismo y el particionado de la carga inicial](/es/integrations/clickpipes/postgres/parallel-initial-load) al crear un ClickPipe
* Comprobar si hay [transacciones de larga duración](/es/integrations/clickpipes/postgres/controlling-sync#transactions) en el origen que puedan estar provocando retrasos en la CDC
-**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costes de cómputo de ClickPipes.** Si está aumentando la escala solo para las cargas iniciales, es importante reducirla después de que finalice el snapshot para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre los precios, consulte [Precios de Postgres CDC](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes).
+**Aumentar la escala incrementará proporcionalmente sus costes de cómputo de ClickPipes.** Si está aumentando la escala solo para las cargas iniciales, es importante reducirla después de que finalice el snapshot para evitar cargos inesperados. Para obtener más información sobre los precios, consulte [Precios de Postgres CDC](/es/products/cloud/reference/billing/clickpipes/index).
## Requisitos previos para este proceso
@@ -59,7 +59,7 @@ curl --silent --user $KEY_ID:$KEY_SECRET \
https://api.clickhouse.cloud/v1/organizations/$ORG_ID/services/$SERVICE_ID/clickpipesCdcScaling \
| jq
-# resultado de ejemplo:
+# example result:
{
"result": {
"replicaCpuMillicores": 2000,
@@ -70,13 +70,13 @@ https://api.clickhouse.cloud/v1/organizations/$ORG_ID/services/$SERVICE_ID/click
}
```
-Configure el escalado deseado. Las configuraciones admitidas incluyen entre 1 y 24 núcleos de CPU, con la memoria (GB) establecida en 4× el número de núcleos:
+Configure el escalado deseado. Las configuraciones admitidas incluyen entre 1 y 32 núcleos de CPU, con la memoria (GB) establecida en 4× el número de núcleos:
```bash
cat <
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/aurora.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/aurora.mdx
index c74587f20..6f50a07e1 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/aurora.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/aurora.mdx
@@ -147,5 +147,5 @@ Aunque Aurora proporciona endpoints estables que redirigen automáticamente a la
## ¿Qué sigue?
-Ya puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingestar datos desde su clúster de Aurora PostgreSQL en ClickHouse Cloud.
+Ya puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingestar datos desde su clúster de Aurora PostgreSQL en ClickHouse Cloud.
Asegúrese de anotar los detalles de conexión que utilizó al configurar su clúster de Aurora PostgreSQL, ya que los necesitará durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/azure-flexible-server-postgres.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/azure-flexible-server-postgres.mdx
index b312f4fe5..9bea0957a 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/azure-flexible-server-postgres.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/azure-flexible-server-postgres.mdx
@@ -93,5 +93,5 @@ Sigue estos pasos para agregar las [IP de ClickPipes](/es/integrations/clickpipe
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los detalles de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/crunchy-postgres.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/crunchy-postgres.mdx
index 94c78f6f9..f41a86da9 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/crunchy-postgres.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/crunchy-postgres.mdx
@@ -86,5 +86,5 @@ Incluye las [IP de ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/home#list-of-static-i
## ¿Qué sigue?
-Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingestar datos de su instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
+Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingestar datos de su instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
Asegúrese de anotar los datos de conexión que utilizó al configurar su instancia de Postgres, ya que los necesitará durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/generic.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/generic.mdx
index b203c497b..1a39c354f 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/generic.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/generic.mdx
@@ -149,5 +149,5 @@ SELECT pg_reload_conf();
## ¿Qué sigue?
-Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingerir datos desde su instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
+Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingerir datos desde su instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
Asegúrese de anotar los datos de conexión que utilizó al configurar su instancia de Postgres, ya que los necesitará durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/google-cloudsql.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/google-cloudsql.mdx
index 79ef53791..2cb73b7d3 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/google-cloudsql.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/google-cloudsql.mdx
@@ -114,5 +114,5 @@ Sigue estos pasos para añadir las IP de ClickPipes a la red.
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación del ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/neon-postgres.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/neon-postgres.mdx
index 88e3ba00d..4d5b2c6f3 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/neon-postgres.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/neon-postgres.mdx
@@ -105,5 +105,5 @@ cambia la vista a **Solo parámetros**. Necesitaremos estos parámetros en el si
## ¿Qué sigue?
-Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y comenzar a ingestar datos desde su instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puede [crear su ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y comenzar a ingestar datos desde su instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrese de anotar los detalles de conexión que utilizó al configurar su instancia de Postgres, ya que los necesitará durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/planetscale.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/planetscale.mdx
index 30cd7a852..bf052ce0a 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/planetscale.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/planetscale.mdx
@@ -108,5 +108,5 @@ La publicación `clickpipes` contendrá el conjunto de eventos de cambio generad
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres en ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/rds.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/rds.mdx
index b36696e53..6b5282d99 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/rds.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/rds.mdx
@@ -134,5 +134,5 @@ RDS Proxy no admite conexiones de replicación lógica. Si tienes direcciones IP
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los datos de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/supabase.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/supabase.mdx
index fed5dce4a..a3fb276e1 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/supabase.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/supabase.mdx
@@ -104,5 +104,5 @@ ALTER USER clickpipes_user BYPASSRLS;
## ¿Qué sigue?
-Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
+Ahora puedes [crear tu ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) y empezar a ingestar datos desde tu instancia de Postgres hacia ClickHouse Cloud.
Asegúrate de anotar los detalles de conexión que usaste al configurar tu instancia de Postgres, ya que los necesitarás durante el proceso de creación de ClickPipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/timescale.mdx b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/timescale.mdx
index 02323eacc..89834850f 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/postgres/source/timescale.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/postgres/source/timescale.mdx
@@ -100,7 +100,7 @@ pero esto requiere pasos adicionales.
```sql
- -- Al agregar nuevas tablas al ClickPipe, también deberás añadirlas manualmente a la publicación.
+ -- When adding new tables to the ClickPipe, you'll need to add them to the publication manually as well.
CREATE PUBLICATION clickpipes FOR TABLE table_to_replicate, table_to_replicate2, TABLES IN SCHEMA _timescaledb_internal;
```
@@ -110,7 +110,7 @@ La publicación `clickpipes` contendrá el conjunto de eventos de cambio generad
Algunos servicios gestionados no otorgan a sus usuarios administradores los permisos necesarios para crear una publicación para un esquema completo. Si este es el caso, abre un ticket de soporte con tu proveedor. Como alternativa, puedes omitir este paso (y los pasos siguientes) y realizar en su lugar una carga única de tus datos.
-Después de estos pasos, deberías poder continuar con la [creación de un ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres).
+Después de estos pasos, deberías poder continuar con la [creación de un ClickPipe](/es/integrations/clickpipes/postgres/index).
## Configurar el acceso de red
diff --git a/es/integrations/clickpipes/pubsub/overview.mdx b/es/integrations/clickpipes/pubsub/overview.mdx
index 7058561ee..600193624 100644
--- a/es/integrations/clickpipes/pubsub/overview.mdx
+++ b/es/integrations/clickpipes/pubsub/overview.mdx
@@ -198,7 +198,7 @@ El campo `_raw_message` puede usarse cuando solo se requiere el payload completo
* [DEFAULT](/es/reference/statements/create/table#default) no se admite.
-* Los mensajes individuales están limitados de forma predeterminada a 8 MB (sin comprimir) al usar el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 16 MB (sin comprimir) con réplicas más grandes. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el equipo de soporte.
+* Los mensajes individuales están limitados de forma predeterminada a 16 MB (sin comprimir) al usar el tamaño de réplica más pequeño (XS), y a 32 MB (sin comprimir) con réplicas más grandes. Los mensajes que superen este límite se rechazarán con un error. Si necesita mensajes más grandes, póngase en contacto con el equipo de soporte.
* Los filtros de suscripción de Pub/Sub son inmutables: para cambiar la expresión de filtro, es necesario volver a crear el pipe.
* Los filtros se aplican solo a los atributos del mensaje, no al payload del mensaje.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue.mdx
index 48553ce15..f20f0f300 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue.mdx
@@ -181,4 +181,4 @@ Para integrar su código de Glue con ClickHouse, puede usar nuestro Spark conect
-Para obtener más información, consulte nuestra [documentación de Spark](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark).
\ No newline at end of file
+Para obtener más información, consulte nuestra [documentación de Spark](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/index).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse.mdx
index 7964311de..bf9fc8438 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse.mdx
@@ -29,7 +29,7 @@ s3(path, [aws_access_key_id, aws_secret_access_key,] [format, [structure, [compr
donde:
* path — URL del bucket con la ruta al archivo. Admite los siguientes comodines en modo de solo lectura: `*`, `?`, `{abc,def}` y `{N..M}`, donde `N` y `M` son números, y `'abc'` y `'def'` son cadenas. Para más información, consulta la documentación sobre el [uso de comodines en la ruta](/es/reference/engines/table-engines/integrations/s3#wildcards-in-path).
-* format — El [formato](/es/reference/formats#formats-overview) del archivo.
+* format — El [formato](/es/reference/formats/index#formats-overview) del archivo.
* structure — Estructura de la tabla. Formato: `'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'`.
* compression — El parámetro es opcional. Valores admitidos: `none`, `gzip/gz`, `brotli/br`, `xz/LZMA`, `zstd/zst`. De forma predeterminada, la compresión se detecta automáticamente según la extensión del archivo.
@@ -324,7 +324,7 @@ s3Cluster(cluster_name, source, [access_key_id, secret_access_key,] format, stru
* `cluster_name` — Nombre de un clúster que se utiliza para construir un conjunto de direcciones y parámetros de conexión a servidores remotos y locales.
* `source` — URL a un archivo o a un conjunto de archivos. Admite los siguientes comodines en modo de solo lectura: `*`, `?`, `{'abc','def'}` y `{N..M}`, donde N, M — números; abc, def — cadenas. Para obtener más información, consulte [Wildcards In Path](/es/reference/engines/table-engines/integrations/s3#wildcards-in-path).
* `access_key_id` y `secret_access_key` — Claves que especifican las credenciales que se usarán con el endpoint indicado. Opcional.
-* `format` — El [formato](/es/reference/formats#formats-overview) del archivo.
+* `format` — El [formato](/es/reference/formats/index#formats-overview) del archivo.
* `structure` — Estructura de la tabla. Formato 'column1_name column1_type, column2_name column2_type, ...'.
Como con cualquier función `s3`, las credenciales son opcionales si el bucket es inseguro o si define la seguridad mediante el entorno, por ejemplo, con roles de IAM. Sin embargo, a diferencia de la función s3, la estructura debe especificarse en la solicitud a partir de la versión 22.3.1; es decir, el esquema no se infiere.
@@ -356,7 +356,7 @@ CREATE TABLE s3_engine_table (name String, value UInt32)
```
* `path` — URL del bucket con la ruta del archivo. Admite los siguientes comodines en modo de solo lectura: `*`, `?`, `{abc,def}` y `{N..M}`, donde N y M son números, y 'abc' y 'def' son cadenas. Para más información, consulte [aquí](/es/reference/engines/table-engines/integrations/s3#wildcards-in-path).
-* `format` — El [formato](/es/reference/formats#formats-overview) del archivo.
+* `format` — El [formato](/es/reference/formats/index#formats-overview) del archivo.
* `aws_access_key_id`, `aws_secret_access_key` - Credenciales de larga duración para el usuario de la cuenta de AWS. Puede usarlas para autenticar sus solicitudes. El parámetro es opcional. Si no se especifican credenciales, se usan los valores del archivo de configuración. Para más información, consulte [Gestión de credenciales](#managing-credentials).
* `compression` — Tipo de compresión. Valores admitidos: none, gzip/gz, brotli/br, xz/LZMA, zstd/zst. El parámetro es opcional. De forma predeterminada, la compresión se detecta automáticamente según la extensión del archivo.
@@ -571,7 +571,7 @@ ClickHouse reconoce que S3 es una solución de almacenamiento atractiva, especia
### Niveles de almacenamiento
-Los volúmenes de almacenamiento de ClickHouse permiten abstraer los discos físicos del motor de tabla MergeTree. Un mismo volumen puede estar compuesto por un conjunto ordenado de discos. Aunque esta abstracción permite principalmente usar varios dispositivos de bloques para almacenar datos, también admite otros tipos de almacenamiento, incluido S3. Las partes de datos de ClickHouse pueden moverse entre volúmenes y niveles de ocupación según las políticas de almacenamiento, lo que da lugar al concepto de niveles de almacenamiento.
+Los volúmenes de almacenamiento de ClickHouse permiten abstraer los discos físicos del motor de tabla MergeTree. Un mismo volumen puede estar compuesto por un conjunto ordenado de discos. Aunque esta abstracción permite principalmente usar varios dispositivos de bloques para almacenar datos, también admite otros tipos de almacenamiento, incluido S3. Las partes de datos de ClickHouse pueden moverse entre volúmenes según las políticas de almacenamiento y los niveles de ocupación, lo que da lugar al concepto de niveles de almacenamiento.
Los niveles de almacenamiento hacen posibles las arquitecturas hot-cold, en las que los datos más recientes, que por lo general también son los más consultados, requieren solo una pequeña cantidad de espacio en almacenamiento de alto rendimiento, por ejemplo, SSD NVMe. A medida que los datos envejecen, aumentan los SLA de los tiempos de consulta, al igual que la frecuencia de las consultas. Esta larga cola de datos puede almacenarse en medios más lentos y de menor rendimiento, como HDD o almacenamiento de objetos como S3.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/performance.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/performance.mdx
index 9b972b40d..d0c1aee1c 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/performance.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/performance.mdx
@@ -73,18 +73,18 @@ ClickHouse [fusionará partes](https://clickhouse.com/blog/asynchronous-data-ins
Un único servidor de ClickHouse utiliza varios [hilos de fusión en segundo plano](/es/reference/settings/server-settings/settings#background_pool_size) para ejecutar [fusiones de partes](https://clickhouse.com/blog/supercharge-your-clickhouse-data-loads-part1#more-parts--more-background-part-merges:~:text=to%20execute%20concurrent-,part%20merges,-.%20Each%20thread%20executes) de forma concurrente. Cada hilo ejecuta un bucle:
```bash
-① Decidir qué partes fusionar a continuación y cargar estas partes como bloques en memoria.
+① Decide which parts to merge next, and load these parts as blocks into memory.
-② Fusionar los bloques cargados en memoria en un bloque más grande.
+② Merge the loaded blocks in memory into a larger block.
-③ Escribir el bloque fusionado en una nueva parte en disco.
+③ Write the merged block into a new part on disk.
-Ir a ①
+Go to ①
```
-Ten en cuenta que [aumentar](https://clickhouse.com/blog/supercharge-your-clickhouse-data-loads-part1#hardware-size) el número de núcleos de CPU y el tamaño de la RAM aumenta el throughput de las fusiones en segundo plano.
+Ten en cuenta que [aumentar](https://clickhouse.com/blog/supercharge-your-clickhouse-data-loads-part1#hardware-size) el número de núcleos de CPU y el tamaño de la RAM aumenta el rendimiento de las fusiones en segundo plano.
-Las partes que se han fusionado en partes más grandes se marcan como [inactivas](/es/reference/system-tables/parts) y, con el tiempo, se eliminan tras un número de minutos [configurable](/es/reference/settings/merge-tree-settings#old_parts_lifetime). Con el tiempo, esto crea un árbol de partes fusionadas (de ahí el nombre de la tabla [`MergeTree`](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family)).
+Las partes que se han fusionado en partes más grandes se marcan como [inactivas](/es/reference/system-tables/parts) y, con el tiempo, se eliminan tras un número de minutos [configurable](/es/reference/settings/merge-tree-settings#old_parts_lifetime). Con el tiempo, esto crea un árbol de partes fusionadas (de ahí el nombre de la tabla [`MergeTree`](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/index)).
### Paralelismo de inserción
@@ -144,10 +144,10 @@ Asegúrese de que sus buckets estén ubicados en la misma región que sus instan
## Formatos
-ClickHouse puede leer archivos almacenados en buckets de S3 en los [formatos compatibles](/es/reference/formats#formats-overview) mediante la función `s3` y el motor `S3`. Si se leen archivos sin procesar, algunos de estos formatos ofrecen ventajas claras:
+ClickHouse puede leer archivos almacenados en buckets de S3 en los [formatos compatibles](/es/reference/formats/index#formats-overview) mediante la función `s3` y el motor `S3`. Si se leen archivos sin procesar, algunos de estos formatos ofrecen ventajas claras:
* Los formatos con nombres de columna codificados, como Native, Parquet, CSVWithNames y TabSeparatedWithNames, hacen que las consultas sean menos verbosas, ya que el usuario no tiene que especificar el nombre de la columna en la función `s3`. Los nombres de columna permiten inferir esta información.
-* Los formatos difieren en rendimiento en cuanto al throughput de lectura y escritura. Native y Parquet son los formatos más óptimos para el rendimiento de lectura, ya que ya están orientados a columnas y son más compactos. Además, el formato Native se beneficia de su alineación con la forma en que ClickHouse almacena los datos en memoria, lo que reduce la sobrecarga de procesamiento a medida que los datos se transfieren a ClickHouse.
+* Los formatos difieren en rendimiento en cuanto al rendimiento de lectura y escritura. Native y Parquet son los formatos más óptimos para el rendimiento de lectura, ya que ya están orientados a columnas y son más compactos. Además, el formato Native se beneficia de su alineación con la forma en que ClickHouse almacena los datos en memoria, lo que reduce la sobrecarga de procesamiento a medida que los datos se transfieren a ClickHouse.
* El tamaño del bloque suele afectar a la latencia de lectura en archivos grandes. Esto resulta muy evidente si solo se toma una muestra de los datos; por ejemplo, al devolver las primeras N filas. En el caso de formatos como CSV y TSV, los archivos deben analizarse para devolver un conjunto de filas. Como resultado, formatos como Native y Parquet permiten un muestreo más rápido.
* Cada formato de compresión tiene sus ventajas y desventajas, y a menudo equilibra el nivel de compresión con la velocidad, favoreciendo el rendimiento de la compresión o de la descompresión. Si se comprimen archivos sin procesar, como CSV o TSV, lz4 ofrece el mejor rendimiento de descompresión, a costa del nivel de compresión. Gzip suele comprimir mejor, a cambio de velocidades de lectura ligeramente más lentas. Xz lleva esto más lejos, ya que por lo general ofrece la mejor compresión, pero con el peor rendimiento tanto en compresión como en descompresión. Si se exporta, Gz y lz4 ofrecen velocidades de compresión comparables. Sopesa esto frente a la velocidad de tu conexión. Cualquier mejora derivada de una compresión o descompresión más rápida puede verse anulada fácilmente por una conexión más lenta a tus buckets de S3.
* Formatos como Native o Parquet normalmente no justifican la sobrecarga de la compresión. Cualquier ahorro en tamaño de datos probablemente será mínimo, ya que estos formatos son inherentemente compactos. El tiempo dedicado a comprimir y descomprimir rara vez compensará los tiempos de transferencia de red, especialmente porque S3 está disponible globalmente con un mayor ancho de banda de red.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-flink.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-flink.mdx
index 55340a308..6ec3887de 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-flink.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-flink.mdx
@@ -338,7 +338,7 @@ Notas:
## Formatos de entrada compatibles
-Puedes consultar la lista de formatos de entrada de ClickHouse disponibles en [esta página de documentación](/es/reference/formats#formats-overview) y en [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java).
+Puedes consultar la lista de formatos de entrada de ClickHouse disponibles en [esta página de documentación](/es/reference/formats/index#formats-overview) y en [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java).
Para especificar el formato que debe usar el conector para serializar tu `DataStream` como payloads de ClickHouse, utiliza la función `setClickHouseFormat`. Por ejemplo:
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-azureblobstorage.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-azureblobstorage.mdx
index 072656b21..010850aef 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-azureblobstorage.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-azureblobstorage.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Uso de la función de tabla azureBlobStorage'
slug: /integrations/azure-data-factory/table-function
description: 'Uso de la función de tabla azureBlobStorage de ClickHouse'
keywords: ['azure data factory', 'azure', 'microsoft', 'data', 'azureBlobStorage']
-title: "Uso de la función de tabla azureBlobStorage de ClickHouse"
+title: 'Uso de la función de tabla azureBlobStorage de ClickHouse'
doc_type: 'guide'
integration:
- support_level: 'core'
@@ -20,7 +20,7 @@ lea los datos bajo demanda.
Proporciona una interfaz similar a una tabla que le permite seleccionar, insertar y
filtrar datos directamente desde el origen. La función está muy optimizada y
admite muchos formatos de archivo de uso extendido, incluidos `CSV`, `JSON`, `Parquet`, `Arrow`,
-`TSV`, `ORC`, `Avro` y más. Para ver la lista completa, consulte ["Formatos de datos"](/es/reference/formats).
+`TSV`, `ORC`, `Avro` y más. Para ver la lista completa, consulte ["Formatos de datos"](/es/reference/formats/index).
En esta sección, presentaremos una sencilla guía de inicio para transferir
datos desde Azure Blob Storage a ClickHouse, junto con consideraciones importantes
@@ -163,5 +163,5 @@ conocer opciones más avanzadas y detalles de configuración, consulta la docume
oficial:
* [Función de tabla azureBlobStorage](/es/reference/functions/table-functions/azureBlobStorage)
-* [Formatos de datos de entrada y salida](/es/reference/formats)
+* [Formatos de datos de entrada y salida](/es/reference/formats/index)
* [Inferencia automática del esquema a partir de los datos de entrada](/es/concepts/features/interfaces/schema-inference)
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-http-interface.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-http-interface.mdx
index e929a2f55..5d1cbf8ac 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-http-interface.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/using-http-interface.mdx
@@ -229,13 +229,13 @@ Data](/es/get-started/sample-datasets/environmental-sensors).
FORMAT JSONEachRow
```
-
+
Todas las comillas simples `'` de la consulta deben sustituirse por dos comillas simples
`''`. Esto es necesario debido al analizador de expresiones de Azure Data Factory. Si no
las escapa, puede que no vea un error de inmediato, pero fallará
más adelante cuando intente usar o guardar el conjunto de datos. Por ejemplo, `'best_effort'`
debe escribirse como `''best_effort''`.
-
+
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-synapse.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-synapse.mdx
index 68a1f229c..bd42e18d8 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-synapse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-synapse.mdx
@@ -93,8 +93,8 @@ Allí, busque la configuración relacionada con ClickHouse:
## Recursos adicionales
-* [Documentación de ClickHouse Spark Connector](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark)
-* [Información general sobre los grupos de Apache Spark en Azure Synapse](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-overview)
+* [Documentación de ClickHouse Spark Connector](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/index)
+* [Información general sobre los grupos de Spark en Azure Synapse](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-overview)
* [Optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de Apache Spark](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-performance)
-* [Administrar bibliotecas para los grupos de Apache Spark en Synapse](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-manage-pool-packages)
+* [Administrar bibliotecas para los grupos de Spark en Synapse](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-manage-pool-packages)
* [Administrar la configuración de Apache Spark en Synapse](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/spark/apache-spark-azure-create-spark-configuration)
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apify-and-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apify-and-clickhouse.mdx
index 3834931bf..f1f82a0e8 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apify-and-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apify-and-clickhouse.mdx
@@ -61,7 +61,7 @@ Carga en ClickHouse los datos extraídos o procesados para análisis, monitoreo
```
- Apify también ofrece un [cliente de Python](https://docs.apify.com/api/client/python). Si prefieres Python, instala `apify-client` con pip y usa [clickhouse-connect](/es/integrations/language-clients/python) para ClickHouse.
+ Apify también ofrece un [cliente de Python](https://docs.apify.com/api/client/python). Si prefieres Python, instala `apify-client` con pip y usa [clickhouse-connect](/es/integrations/language-clients/python/index) para ClickHouse.
@@ -169,7 +169,7 @@ Para inserciones de alto rendimiento desde el cliente de JavaScript, siga los [C
### Seguridad
-Los ejemplos de esta página usan el usuario y la base de datos `default` para simplificar. En producción, cree un usuario específico con los privilegios mínimos necesarios para insertar datos en la tabla de destino y almacene las credenciales de forma segura (por ejemplo, en variables de entorno o en un gestor de secretos, en lugar de subirlas al código fuente). Consulte [Gestión de acceso a Cloud](/es/products/cloud/guides/security/cloud-access-management) para obtener más información.
+Los ejemplos de esta página usan el usuario y la base de datos `default` para simplificar. En producción, cree un usuario específico con los privilegios mínimos necesarios para insertar datos en la tabla de destino y almacene las credenciales de forma segura (por ejemplo, en variables de entorno o en un gestor de secretos, en lugar de subirlas al código fuente). Consulte [Gestión de acceso a Cloud](/es/products/cloud/guides/security/cloud-access-management/index) para obtener más información.
## Recursos relacionados
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations.mdx
index a6c280604..774dbbed5 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations.mdx
@@ -26,36 +26,37 @@ your_profile_name:
dev:
type: clickhouse
- # Opcional
- schema: [default] # Base de datos de ClickHouse para modelos dbt
- driver: [http] # http o native. Si no se establece, se determinará automáticamente según la configuración del puerto
+ # Optional
+ schema: [default] # ClickHouse database for dbt models
+ driver: [http] # http or native. If not set this will be autodetermined based on port setting
host: [localhost]
- port: [8123] # Si no se establece, el valor predeterminado es 8123, 8443, 9000 o 9440 según la configuración de secure y driver
- user: [default] # Usuario para todas las operaciones de base de datos
- password: [] # Contraseña del usuario
- cluster: [] # Si se establece, ciertas operaciones DDL/de tabla se ejecutarán con la cláusula `ON CLUSTER` usando este clúster. Las materializaciones distribuidas requieren esta configuración para funcionar. Consulte la sección clúster de ClickHouse a continuación para más detalles.
- verify: [True] # Valida el certificado TLS si se usa TLS/SSL
- secure: [False] # Usa TLS (protocolo nativo) o HTTPS (protocolo http)
- client_cert: [null] # Ruta a un certificado de cliente TLS en formato .pem
- client_cert_key: [null] # Ruta a la clave privada del certificado de cliente TLS
- retries: [1] # Número de reintentos ante una excepción de base de datos "reintentable" (como un error 503 'Service Unavailable')
- compression: [] # Usa compresión gzip si el valor es verdadero (http), o especifica el tipo de compresión para una conexión nativa
- connect_timeout: [10] # Tiempo de espera en segundos para establecer una conexión con ClickHouse
- send_receive_timeout: [300] # Tiempo de espera en segundos para recibir datos del servidor ClickHouse
- cluster_mode: [False] # Usa configuraciones específicas diseñadas para mejorar el funcionamiento en bases de datos Replicated (recomendado para ClickHouse Cloud)
- use_lw_deletes: [False] # Usa la estrategia `delete+insert` como estrategia incremental predeterminada.
- check_exchange: [True] # Valida que ClickHouse admita el comando atómico EXCHANGE TABLES. (No es necesario para la mayoría de las versiones de ClickHouse)
- local_suffix: [_local] # Sufijo de las tablas locales en los segmentos para materializaciones distribuidas.
- local_db_prefix: [] # Prefijo de base de datos de las tablas locales en los segmentos para materializaciones distribuidas. Si está vacío, usa la misma base de datos que la tabla distribuida.
- allow_automatic_deduplication: [False] # Habilita la deduplicación automática de ClickHouse para tablas Replicated
- tcp_keepalive: [False] # Solo para cliente nativo; especifica la configuración de TCP keepalive. Indique configuraciones personalizadas de keepalive como [idle_time_sec, interval_sec, probes].
- custom_settings: [{}] # Diccionario/mapa de configuraciones personalizadas de ClickHouse para la conexión; el valor predeterminado es vacío.
- database_engine: '' # Motor de base de datos a usar al crear nuevos esquemas (bases de datos) de ClickHouse. Si no se establece (valor predeterminado), las nuevas bases de datos usarán el motor de base de datos predeterminado de ClickHouse (generalmente Atomic).
- threads: [1] # Número de hilos a usar al ejecutar consultas. Antes de establecerlo en un valor mayor que 1, asegúrese de leer la sección [read-after-write consistency](#read-after-write-consistency).
+ port: [8123] # If not set, defaults to 8123, 8443, 9000, 9440 depending on the secure and driver settings
+ user: [default] # User for all database operations
+ password: [] # Password for the user
+ cluster: [] # If set, certain DDL/table operations will be executed with the `ON CLUSTER` clause using this cluster. Distributed materializations require this setting to work. See the following ClickHouse Cluster section for more details.
+ verify: [True] # Validate TLS certificate if using TLS/SSL
+ secure: [False] # Use TLS (native protocol) or HTTPS (http protocol)
+ client_cert: [null] # Path to a TLS client certificate in .pem format
+ client_cert_key: [null] # Path to the private key for the TLS client certificate
+ retries: [1] # Number of times to retry a "retriable" database exception (such as a 503 'Service Unavailable' error)
+ compression: [] # Use gzip compression if truthy (http), or compression type for a native connection
+ connect_timeout: [10] # Timeout in seconds to establish a connection to ClickHouse
+ send_receive_timeout: [300] # Timeout in seconds to receive data from the ClickHouse server
+ cluster_mode: [False] # Use specific settings designed to improve operation on Replicated databases (recommended for ClickHouse Cloud)
+ use_lw_deletes: [False] # Use the strategy `delete+insert` as the default incremental strategy.
+ check_exchange: [True] # Validate that clickhouse support the atomic EXCHANGE TABLES command. (Not needed for most ClickHouse versions)
+ local_suffix: [_local] # Table suffix of local tables on shards for distributed materializations.
+ local_db_prefix: [] # Database prefix of local tables on shards for distributed materializations. If empty, it uses the same database as the distributed table.
+ allow_automatic_deduplication: [False] # Enable ClickHouse automatic deduplication for Replicated tables
+ tcp_keepalive: [False] # Native client only, specify TCP keepalive configuration. Specify custom keepalive settings as [idle_time_sec, interval_sec, probes].
+ reuse_connections: [True] # Re-use the same connection across models. Set to `False` to close the connection at the end of each model — useful on multi-replica ClickHouse Cloud services where the load balancer routes by TCP connection.
+ custom_settings: [{}] # A dictionary/mapping of custom ClickHouse settings for the connection - default is empty.
+ database_engine: '' # Database engine to use when creating new ClickHouse schemas (databases). If not set (the default), new databases will use the default ClickHouse database engine (usually Atomic).
+ threads: [1] # Number of threads to use when running queries. Before setting it to a number higher than 1, make sure to read the [read-after-write consistency](#read-after-write-consistency) section.
- # Configuración de conexión nativa (clickhouse-driver)
- sync_request_timeout: [5] # Tiempo de espera para el ping al servidor
- compress_block_size: [1048576] # Tamaño del bloque de compresión si la compresión está habilitada
+ # Native (clickhouse-driver) connection settings
+ sync_request_timeout: [5] # Timeout for server ping
+ compress_block_size: [1048576] # Compression block size if compression is enabled
```
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides.mdx
index 1b7e3197c..2da839a97 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides.mdx
@@ -22,13 +22,13 @@ Esta sección proporciona guías para configurar dbt y el adaptador de ClickHous
5. Crear un modelo snapshot.
6. Usar vistas materializadas.
-Estas guías están pensadas para usarse junto con el resto de la [documentación](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt), las [características y configuraciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations) y la [referencia de materializaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materializations).
+Estas guías están pensadas para usarse junto con el resto de la [documentación](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index), las [características y configuraciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations) y la [referencia de materializaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materializations).
## Configuración
-Sigue las instrucciones de la sección [Configuración de dbt y el adaptador de ClickHouse](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt) para preparar tu entorno.
+Sigue las instrucciones de la sección [Configuración de dbt y el adaptador de ClickHouse](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index) para preparar tu entorno.
**Importante: Lo siguiente se ha probado con Python 3.9.**
@@ -407,7 +407,7 @@ Cuando se usa la materialización de vista, un modelo se vuelve a crear como una
## Crear una materialización como tabla
-En el ejemplo anterior, nuestro modelo se materializó como una vista. Aunque esto puede ofrecer un rendimiento suficiente para algunas consultas, los `SELECT` más complejos o las consultas que se ejecutan con frecuencia pueden materializarse mejor como una tabla. Esta materialización resulta útil para los modelos que serán consultados por herramientas de BI, ya que garantiza una experiencia más ágil para los usuarios. En la práctica, esto hace que los resultados de la consulta se almacenen en una nueva tabla, con la sobrecarga de almacenamiento asociada; en efecto, se ejecuta un `INSERT TO SELECT`. Ten en cuenta que esta tabla se reconstruirá cada vez; es decir, no es incremental. Por lo tanto, los conjuntos de resultados grandes pueden dar lugar a tiempos de ejecución prolongados; consulta [dbt Limitations](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt#limitations).
+En el ejemplo anterior, nuestro modelo se materializó como una vista. Aunque esto puede ofrecer un rendimiento suficiente para algunas consultas, los `SELECT` más complejos o las consultas que se ejecutan con frecuencia pueden materializarse mejor como una tabla. Esta materialización resulta útil para los modelos que serán consultados por herramientas de BI, ya que garantiza una experiencia más ágil para los usuarios. En la práctica, esto hace que los resultados de la consulta se almacenen en una nueva tabla, con la sobrecarga de almacenamiento asociada; en efecto, se ejecuta un `INSERT TO SELECT`. Ten en cuenta que esta tabla se reconstruirá cada vez; es decir, no es incremental. Por lo tanto, los conjuntos de resultados grandes pueden dar lugar a tiempos de ejecución prolongados; consulta [dbt Limitations](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index#limitations).
1. Modifica el archivo `actors_summary.sql` para que el parámetro `materialized` se establezca en `table`. Observa cómo se define `ORDER BY` y que usamos el motor de tabla `MergeTree`:
@@ -487,7 +487,7 @@ En el ejemplo anterior, nuestro modelo se materializó como una vista. Aunque es
## Creación de una materialización incremental
-El ejemplo anterior creó una tabla para materializar el modelo. Esta tabla se reconstruirá en cada ejecución de dbt. Esto puede resultar inviable y extremadamente costoso para conjuntos de resultados grandes o transformaciones complejas. Para abordar este problema y reducir el tiempo de construcción, dbt ofrece materializaciones incrementales. Esto permite a dbt insertar o actualizar registros en una tabla desde la última ejecución, por lo que resulta adecuado para datos de tipo evento. Internamente, se crea una tabla temporal con todos los registros actualizados y, a continuación, tanto los registros no modificados como los actualizados se insertan en una nueva tabla de destino. Esto conlleva [limitaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt#limitations) similares para conjuntos de resultados grandes a las del modelo de tabla.
+El ejemplo anterior creó una tabla para materializar el modelo. Esta tabla se reconstruirá en cada ejecución de dbt. Esto puede resultar inviable y extremadamente costoso para conjuntos de resultados grandes o transformaciones complejas. Para abordar este problema y reducir el tiempo de construcción, dbt ofrece materializaciones incrementales. Esto permite a dbt insertar o actualizar registros en una tabla desde la última ejecución, por lo que resulta adecuado para datos de tipo evento. Internamente, se crea una tabla temporal con todos los registros actualizados y, a continuación, tanto los registros no modificados como los actualizados se insertan en una nueva tabla de destino. Esto conlleva [limitaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index#limitations) similares para conjuntos de resultados grandes a las del modelo de tabla.
Para superar estas limitaciones en conjuntos grandes, el adaptador admite el modo 'inserts_only', en el que todas las actualizaciones se insertan en la tabla de destino sin crear una tabla temporal (más información a continuación).
@@ -683,7 +683,7 @@ Esto se muestra a continuación:
-Esta estrategia puede presentar dificultades en modelos muy grandes. Para obtener más información, consulte [Limitaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt#limitations).
+Esta estrategia puede presentar dificultades en modelos muy grandes. Para obtener más información, consulte [Limitaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index#limitations).
### Estrategia append (modo de solo inserciones)
@@ -792,9 +792,9 @@ En esta ejecución, solo se añaden directamente las filas nuevas a la tabla `im
### Modo de eliminación e inserción (experimental)
-Históricamente, ClickHouse solo ha ofrecido un soporte limitado para las actualizaciones y eliminaciones, en forma de [mutaciones](/es/reference/statements/alter). Estas pueden consumir muchísimas operaciones de E/S y, por lo general, conviene evitarlas.
+Históricamente, ClickHouse solo ha ofrecido un soporte limitado para las actualizaciones y eliminaciones, en forma de [mutaciones](/es/reference/statements/alter/index). Estas pueden consumir muchísimas operaciones de E/S y, por lo general, conviene evitarlas.
-ClickHouse 22.8 introdujo las [eliminaciones ligeras](/es/reference/statements/delete) y ClickHouse 25.7 introdujo las [actualizaciones ligeras](/es/reference/statements/update). Con la introducción de estas funciones, los cambios realizados mediante consultas de actualización individuales, incluso cuando se materializan de forma asíncrona, se reflejan al instante desde la perspectiva del usuario.
+ClickHouse 22.8 introdujo las [eliminaciones ligeras](/es/snippets/delete) y ClickHouse 25.7 introdujo las [actualizaciones ligeras](/es/reference/statements/update). Con la introducción de estas funciones, los cambios realizados mediante consultas de actualización individuales, incluso cuando se materializan de forma asíncrona, se reflejan al instante desde la perspectiva del usuario.
Este modo puede configurarse para un modelo mediante el parámetro `incremental_strategy`, es decir.
@@ -1016,7 +1016,7 @@ Para obtener más información sobre los snapshots de dbt, consulte [aquí](http
## Uso de seeds
-dbt permite cargar datos desde archivos CSV. Esta capacidad no es adecuada para cargar exportaciones grandes de una base de datos; está pensada más bien para archivos pequeños que suelen usarse para tablas de códigos y [diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries), por ejemplo, para asociar códigos de país con nombres de países. Como ejemplo sencillo, generaremos y luego cargaremos una lista de códigos de género mediante la funcionalidad de seed.
+dbt permite cargar datos desde archivos CSV. Esta capacidad no es adecuada para cargar exportaciones grandes de una base de datos; está pensada más bien para archivos pequeños que suelen usarse para tablas de códigos y [diccionarios](/es/concepts/features/dictionaries/index), por ejemplo, para asociar códigos de país con nombres de países. Como ejemplo sencillo, generaremos y luego cargaremos una lista de códigos de género mediante la funcionalidad de seed.
1. Generamos una lista de códigos de género a partir de nuestro conjunto de datos existente. Desde el directorio de dbt, use `clickhouse-client` para crear el archivo `seeds/genre_codes.csv`:
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index.mdx
index 422a374fd..e5b007699 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index.mdx
@@ -30,12 +30,12 @@ dbt es compatible con ClickHouse mediante un [adaptador con soporte para ClickHo
{/*AUTOGENERATED_START*/}
-| Página | Descripción |
-| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
-| [Funcionalidades y configuraciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations) | Descripción de las funcionalidades y configuraciones generales disponibles |
-| [Materializaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materializations) | Materializaciones disponibles y sus configuraciones |
-| [Materialización: materialized_view](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view) | Documentación específica de la materialización materialized_view |
-| [Guías](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides) | Guías para usar dbt con ClickHouse |
+| Página | Descripción |
+| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
+| [Funcionalidades y configuraciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/features-and-configurations) | Descripción de las funcionalidades y configuraciones generales disponibles |
+| [Materializaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materializations) | Materializaciones disponibles y sus configuraciones |
+| [Vistas materializadas](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view) | Documentación específica de la materialización materialized_view |
+| [Guías](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/guides) | Guías para usar dbt con ClickHouse |
{/*AUTOGENERATED_END*/}
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view.mdx
index d33cf0322..1b4b870ff 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materialization-materialized-view.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Materialización: materialized_view'
slug: /integrations/dbt/materialization-materialized-view
description: 'Documentación específica sobre la materialización materialized_view'
keywords: ['clickhouse', 'dbt', 'materialized_view', 'actualizable', 'Vistas materializadas', 'catchup']
-title: Vistas materializadas
+title: 'Vistas materializadas'
doc_type: 'guide'
---
@@ -11,7 +11,7 @@ import ClickHouseSupportedBadge from "/snippets/components/ClickHouseSupported/C
-La materialización `materialized_view` debe ser un `SELECT` sobre una tabla de origen existente. A diferencia de PostgreSQL, una vista materializada de ClickHouse no es "estática" (y no tiene una operación REFRESH equivalente). En cambio, actúa como un **disparador de inserción**: inserta nuevas filas en una tabla de destino aplicando la transformación `SELECT` definida a las filas que se insertan en la tabla de origen. Consulta la [documentación sobre vistas materializadas de ClickHouse](/es/concepts/features/materialized-views) para obtener más información sobre cómo funcionan las vistas materializadas en ClickHouse.
+La materialización `materialized_view` debe ser un `SELECT` sobre una tabla de origen existente. A diferencia de PostgreSQL, una vista materializada de ClickHouse no es "estática" (y no tiene una operación REFRESH equivalente). En cambio, actúa como un **disparador de inserción**: inserta nuevas filas en una tabla de destino aplicando la transformación `SELECT` definida a las filas que se insertan en la tabla de origen. Consulta la [documentación sobre vistas materializadas de ClickHouse](/es/concepts/features/materialized-views/index) para obtener más información sobre cómo funcionan las vistas materializadas en ClickHouse.
Para consultar los conceptos generales de materialización y las configuraciones compartidas (engine, order_by, partition_by, etc.), consulta la página [Materializaciones](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/materializations).
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/index.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/index.mdx
index b453f66cd..178030f3f 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/index.mdx
@@ -12,17 +12,17 @@ Para más información, consulta las páginas siguientes:
| Herramienta de ingestión de datos | Descripción |
| -------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Airbyte](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/airbyte-and-clickhouse) | Una plataforma de integración de datos de código abierto. Permite crear pipelines de datos ELT y se distribuye con más de 140 conectores listos para usar. |
-| [Apache Spark](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark) | Un motor multilenguaje para ejecutar tareas de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático en máquinas de un solo nodo o clusters. |
+| [Apache Spark](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-spark/index) | Un motor multilenguaje para ejecutar tareas de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático en máquinas de un solo nodo o clusters. |
| [Apache Flink](/es/integrations/connectors/data-ingestion/apache-flink) | Ingestión y procesamiento de datos en tiempo real en ClickHouse mediante la API DataStream de Flink, con compatibilidad con escrituras por lotes. |
| [Amazon Glue](/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/glue) | Un servicio de integración de datos totalmente gestionado y sin servidor proporcionado por Amazon Web Services (AWS) que simplifica el proceso de descubrir, preparar y transformar datos para analítica, aprendizaje automático y desarrollo de aplicaciones. |
| [Artie](/es/integrations/connectors/data-ingestion/community-integrations/artie-and-clickhouse) | Una plataforma de streaming de datos en tiempo real totalmente gestionada que replica datos de producción en ClickHouse, lo que permite ofrecer analítica orientada al cliente, flujos de trabajo operativos y Agentic AI en producción. |
| [Azure Synapse](/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-synapse) | Un servicio de analítica en la nube totalmente gestionado proporcionado por Microsoft Azure, que combina big data y data warehousing para simplificar la integración, transformación y analítica de datos a escala mediante SQL, Apache Spark y pipelines de datos. |
-| [Azure Data Factory](/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory) | Un servicio de integración de datos basado en la nube que le permite crear, programar y orquestar flujos de trabajo de datos a escala. |
+| [Azure Data Factory](/es/integrations/connectors/data-ingestion/azure/azure-data-factory/index) | Un servicio de integración de datos basado en la nube que le permite crear, programar y orquestar flujos de trabajo de datos a escala. |
| [Apache Beam](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/apache-beam) | Un modelo de programación unificado y de código abierto que permite a los desarrolladores definir y ejecutar pipelines de procesamiento de datos tanto por lotes como de flujo continuo (stream). |
| [BladePipe](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/bladepipe-and-clickhouse) | Una herramienta integral de integración de datos en tiempo real con latencia inferior a un segundo, que impulsa un flujo de datos fluido entre plataformas. |
-| [dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt) | Permite a los ingenieros de analítica transformar datos en sus warehouses simplemente escribiendo sentencias SELECT. |
+| [dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index) | Permite a los ingenieros de analítica transformar datos en sus warehouses simplemente escribiendo sentencias SELECT. |
| [dlt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | Una biblioteca de código abierto que puede añadir a sus scripts de Python para cargar datos desde diversas fuentes de datos, a menudo desordenadas, en conjuntos de datos activos y bien estructurados. |
| [Estuary](/es/integrations/connectors/data-ingestion/community-integrations/estuary) | Una plataforma de datos en tiempo real que permite pipelines ETL con latencia de milisegundos y opciones flexibles de implementación. |
-| [Fivetran](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/fivetran) | Una plataforma automatizada de movimiento de datos que mueve datos desde, hacia y entre sus plataformas de datos en la nube. |
+| [Fivetran](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/fivetran/index) | Una plataforma automatizada de movimiento de datos que mueve datos desde, hacia y entre sus plataformas de datos en la nube. |
| [NiFi](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/nifi-and-clickhouse) | Un software de gestión de flujos de trabajo de código abierto diseñado para automatizar el flujo de datos entre sistemas de software. |
| [Vector](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/vector-to-clickhouse) | Un pipeline de datos de observabilidad de alto rendimiento que permite a las organizaciones mantener el control de sus datos de observabilidad. |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/insert-local-files.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/insert-local-files.mdx
index dc9109c92..66e6846e4 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/insert-local-files.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/insert-local-files.mdx
@@ -11,7 +11,7 @@ keywords: ['insertar archivos locales ClickHouse', 'importación de archivos loc
Puedes usar `clickhouse-client` para insertar archivos locales en tu servicio de ClickHouse. Esto te permite preprocesar
los datos con las numerosas y potentes funciones de ClickHouse. Veamos un ejemplo...
-1. Supongamos que tenemos un archivo TSV llamado `comments.tsv` que contiene algunos comentarios de Hacker News y que la fila de encabezado contiene nombres de columnas. Debes especificar un [formato de entrada](/es/reference/formats) al insertar los datos, que en nuestro caso es `TabSeparatedWithNames`:
+1. Supongamos que tenemos un archivo TSV llamado `comments.tsv` que contiene algunos comentarios de Hacker News y que la fila de encabezado contiene nombres de columnas. Debes especificar un [formato de entrada](/es/reference/formats/index) al insertar los datos, que en nuestro caso es `TabSeparatedWithNames`:
```text
id type author timestamp comment children
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/jdbc-with-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/jdbc-with-clickhouse.mdx
index 5615b12ea..935d68545 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/jdbc-with-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/jdbc-with-clickhouse.mdx
@@ -17,7 +17,7 @@ import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
Para usar JDBC se requiere ClickHouse JDBC Bridge, por lo que deberá usar `clickhouse-local` en una máquina local para transmitir los datos desde su base de datos a ClickHouse Cloud. Visite la página [**Uso de clickhouse-local**](/es/get-started/migrate/other-methods/clickhouse-local-etl) en la sección **Migrate** de la documentación para obtener más detalles.
-**Descripción general:** ClickHouse JDBC Bridge, en combinación con la [función de tabla jdbc](/es/reference/functions/table-functions/jdbc) o el [motor de tabla JDBC](/es/reference/engines/table-engines/integrations/jdbc), permite a ClickHouse acceder a datos desde cualquier fuente de datos externa para la que haya un controlador JDBC disponible:
+**Descripción general:** ClickHouse JDBC Bridge, en combinación con la [función de tabla jdbc](/es/reference/functions/table-functions/jdbc) o el [motor de tabla JDBC](/es/reference/engines/table-engines/integrations/jdbc) y con los [motores de integración](/es/reference/engines/table-engines/integrations/index), permite a ClickHouse acceder a datos desde cualquier fuente de datos externa para la que haya un controlador JDBC disponible:
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/confluent-cloud.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/confluent-cloud.mdx
index 42dd4b0d9..0b19de065 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/confluent-cloud.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/confluent-cloud.mdx
@@ -79,11 +79,9 @@ Durante la configuración del ClickHouse Sink Connector, deberás proporcionar l
La UI de Confluent Cloud admite opciones avanzadas de configuración para ajustar los intervalos de sondeo, los tamaños de lote y otros parámetros a fin de optimizar el rendimiento.
-
- ***
-
+
En Confluent Cloud, para ajustar determinadas opciones, como la [configuración de fetch](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink#fetch-settings) y la [configuración de sondeo](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink#poll-settings), es necesario abrir un caso de soporte en Confluent Cloud.
-
+
#### Limitaciones conocidas
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http.mdx
index f8ec391ec..59f97fa6f 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http.mdx
@@ -1,17 +1,17 @@
---
-sidebarTitle: 'HTTP Sink Connector para Confluent Platform'
+sidebarTitle: 'conector HTTP Sink para Confluent Platform'
slug: /integrations/kafka/cloud/confluent/http
-description: 'Uso del HTTP Sink Connector con Kafka Connect y ClickHouse'
-title: Conector HTTP Sink de Confluent
+description: 'Uso del conector HTTP Sink con Kafka Connect y ClickHouse'
+title: 'Conector HTTP Sink de Confluent'
doc_type: 'guide'
-keywords: ['HTTP Sink Connector para Confluent Platform', 'HTTP Sink ClickHouse', 'conector HTTP de Kafka
+keywords: ['conector HTTP Sink para Confluent Platform', 'HTTP Sink ClickHouse', 'conector HTTP de Kafka
', 'integración HTTP de ClickHouse', 'HTTP Sink de Confluent Cloud']
---
import ConnectionDetails from '/snippets/es/_gather_your_details_http.mdx';
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-El HTTP Sink Connector es independiente del tipo de datos, por lo que no necesita un esquema de Kafka y, además, admite tipos de datos específicos de ClickHouse, como Maps y Arrays. Esta flexibilidad adicional conlleva un ligero aumento de la complejidad de la configuración.
+El conector HTTP Sink es independiente del tipo de datos, por lo que no necesita un esquema de Kafka y, además, admite tipos de datos específicos de ClickHouse, como Maps y Arrays. Esta flexibilidad adicional conlleva un ligero aumento de la complejidad de la configuración.
A continuación describimos una instalación sencilla que extrae mensajes de un único topic de Kafka e inserta filas en una tabla de ClickHouse.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/index.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/index.mdx
index be7b01a58..e8205983c 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/index.mdx
@@ -20,9 +20,9 @@ Elegir la opción adecuada para su caso de uso depende de varios factores, como
| Opción | Tipo de implementación | Totalmente gestionado | De Kafka a ClickHouse | De ClickHouse a Kafka |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------- | :-------------------: | :-------------------: | :-------------------: |
-| [ClickPipes for Kafka](/es/integrations/clickpipes/kafka) | [Cloud], [BYOC] (¡próximamente!) | ✅ | ✅ | |
+| [ClickPipes for Kafka](/es/integrations/clickpipes/kafka/index) | [Cloud], [BYOC] (¡próximamente!) | ✅ | ✅ | |
| [Kafka Connect Sink](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink) | [Cloud], [BYOC], [Self-hosted] | | ✅ | |
-| [motor de tabla de Kafka](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine) | [Cloud], [BYOC], [Self-hosted] | | ✅ | ✅ |
+| [motor de tabla de Kafka](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine) | [Cloud], [BYOC], [Self-hosted] | | ✅ | ✅ |
Para ver una comparación más detallada de estas opciones, consulte [Elegir una opción](#choosing-an-option).
@@ -116,13 +116,13 @@ Para empezar a usar el motor de tabla de Kafka, consulta la [documentación de r
### Otras opciones
-* [**Confluent Cloud**](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent) - Confluent Platform ofrece la opción de cargar y [ejecutar ClickHouse Connector Sink en Confluent Cloud](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/custom-connector) o usar [HTTP Sink Connector para Confluent Platform](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http), que integra Apache Kafka con una API mediante HTTP o HTTPS.
+* [**Confluent Cloud**](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/index) - Confluent Platform ofrece la opción de cargar y [ejecutar ClickHouse Connector Sink en Confluent Cloud](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/custom-connector) o usar [HTTP Sink Connector para Confluent Platform](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/confluent/kafka-connect-http), que integra Apache Kafka con una API mediante HTTP o HTTPS.
* [**Vector**](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-vector) - Vector es una canalización de datos independiente del proveedor. Gracias a su capacidad para leer desde Kafka y enviar eventos a ClickHouse, representa una opción de integración sólida.
* [**JDBC Connect Sink**](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-connect-jdbc) - El conector JDBC Sink de Kafka Connect le permite exportar datos desde topics de Kafka a cualquier base de datos relacional con un driver JDBC.
-* **Código personalizado** - El código personalizado que utiliza Kafka y las [bibliotecas cliente](/es/integrations/language-clients) de ClickHouse puede ser adecuado cuando se requiere un procesamiento personalizado de eventos.
+* **Código personalizado** - El código personalizado que utiliza Kafka y las [bibliotecas cliente](/es/integrations/language-clients/index) de ClickHouse puede ser adecuado cuando se requiere un procesamiento personalizado de eventos.
[BYOC]: /products/cloud/guides/infrastructure/deployment-options/byoc/overview
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.mdx
index 6eb83b29d..100766979 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.mdx
@@ -750,26 +750,22 @@ Kafka Connect (el framework) recupera mensajes de los topics de Kafka en segundo
* **`fetch.max.bytes`**: Cantidad máxima de datos que se puede recuperar en una sola solicitud (predeterminado: 52428800 / 50 MB)
* **`fetch.max.wait.ms`**: Tiempo máximo de espera antes de devolver datos si no se alcanza `fetch.min.bytes` (predeterminado: 500 ms)
-
- ***
-
+
En Confluent Cloud, para ajustar esta configuración es necesario abrir un caso de soporte a través de Confluent Cloud.
-
+
##### Configuración de sondeo
-El conector consulta mensajes del búfer del framework:
+El conector sondea mensajes del búfer del framework:
* **`max.poll.records`**: Número máximo de registros devueltos en un único sondeo (predeterminado: 500)
* **`max.partition.fetch.bytes`**: Cantidad máxima de datos por partición (predeterminado: 1048576 / 1 MB)
-
- ***
-
+
En Confluent Cloud, para ajustar estos parámetros, es necesario abrir un caso de soporte a través de Confluent Cloud.
-
+
##### Configuración recomendada para un alto rendimiento
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-connect-jdbc.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-connect-jdbc.mdx
index d7373e098..1df8111ce 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-connect-jdbc.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-connect-jdbc.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
sidebarTitle: 'JDBC Connector de Kafka Connect'
slug: /integrations/kafka/kafka-connect-jdbc
description: 'Uso del conector sink JDBC con Kafka Connect y ClickHouse'
-title: JDBC Connector
+title: 'JDBC Connector'
doc_type: 'guide'
keywords: ['kafka', 'kafka connect', 'jdbc', 'integración', 'pipeline de datos']
---
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine.mdx
index 4204ebd48..2ec99d10d 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/kafka-table-engine.mdx
@@ -25,11 +25,11 @@ Para usar el motor de tabla Kafka, deberías tener conocimientos generales sobre
#### Resumen
-Inicialmente, nos centramos en el caso de uso más común: utilizar el motor de tabla de Kafka para insertar datos en ClickHouse desde Kafka.
+Inicialmente, nos centramos en el caso de uso más común: utilizar el motor de tabla Kafka para insertar datos en ClickHouse desde Kafka.
-El motor de tabla de Kafka permite a ClickHouse leer directamente de un Kafka topic. Aunque es útil para ver mensajes en un topic, este motor, por diseño, solo permite una única lectura; es decir, cuando se ejecuta una consulta sobre la tabla, consume datos de la cola y avanza el offset del consumer antes de devolver los resultados al cliente. En la práctica, los datos no pueden volver a leerse sin restablecer esos offsets.
+El motor de tabla Kafka permite a ClickHouse leer directamente de un Kafka topic. Aunque es útil para ver mensajes en un topic, este motor, por diseño, solo permite una única lectura; es decir, cuando se ejecuta una consulta sobre la tabla, consume datos de la cola y avanza el offset del consumer antes de devolver los resultados al cliente. En la práctica, los datos no pueden volver a leerse sin restablecer esos offsets.
-Para conservar estos datos a partir de una lectura del motor de tabla, necesitamos un mecanismo para capturarlos e insertarlos en otra tabla. Las vistas materializadas basadas en triggers proporcionan esta funcionalidad de forma nativa. Una vista materializada inicia una lectura del motor de tabla y recibe lotes de documentos. La cláusula TO determina el destino de los datos, normalmente una tabla de la [familia MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family). Este proceso se visualiza a continuación:
+Para conservar estos datos a partir de una lectura del motor de tabla, necesitamos un mecanismo para capturarlos e insertarlos en otra tabla. Las vistas materializadas basadas en triggers proporcionan esta funcionalidad de forma nativa. Una vista materializada inicia una lectura del motor de tabla y recibe lotes de documentos. La cláusula TO determina el destino de los datos, normalmente una tabla de la [familia MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/index). Este proceso se visualiza a continuación:
@@ -78,7 +78,7 @@ USE KafkaEngine;
##### 3. Cree la tabla de destino
-Prepare la tabla de destino. En el ejemplo siguiente usamos el esquema reducido de GitHub por brevedad. Tenga en cuenta que, aunque usamos un motor de tabla MergeTree, este ejemplo puede adaptarse fácilmente a cualquier miembro de la [familia MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family).
+Prepare la tabla de destino. En el ejemplo siguiente usamos el esquema reducido de GitHub por brevedad. Tenga en cuenta que, aunque usamos un motor de tabla MergeTree, este ejemplo puede adaptarse fácilmente a cualquier miembro de la [familia MergeTree](/es/reference/engines/table-engines/mergetree-family/index).
```sql
CREATE TABLE github
@@ -248,7 +248,7 @@ ATTACH TABLE github_queue;
##### Añadir metadatos de Kafka
-Puede resultar útil hacer un seguimiento de los metadatos de los mensajes originales de Kafka una vez ingeridos en ClickHouse. Por ejemplo, puede que queramos saber cuánto hemos consumido de un topic o una partición concretos. Para ello, el motor de tabla de Kafka expone varias [columnas virtuales](/es/reference/engines/table-engines#table_engines-virtual_columns). Estas pueden persistirse como columnas en nuestra tabla de destino modificando nuestro esquema y la instrucción SELECT de la vista materializada.
+Puede resultar útil hacer un seguimiento de los metadatos de los mensajes originales de Kafka una vez ingeridos en ClickHouse. Por ejemplo, puede que queramos saber cuánto hemos consumido de un topic o una partición concretos. Para ello, el motor de tabla Kafka expone varias [columnas virtuales](/es/reference/engines/table-engines/index#table_engines-virtual_columns). Estas pueden persistirse como columnas en nuestra tabla de destino modificando nuestro esquema y la instrucción SELECT de la vista materializada.
Primero, realizamos la operación de detención descrita anteriormente antes de añadir columnas a nuestra tabla de destino.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/redshift/_snippets/_migration_guide.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/redshift/_snippets/_migration_guide.mdx
index 35d440f16..2c2717b94 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/redshift/_snippets/_migration_guide.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/redshift/_snippets/_migration_guide.mdx
@@ -38,7 +38,7 @@ En un escenario Push, la idea es aprovechar una herramienta o servicio de tercer
* Puede aprovechar el catálogo existente de conectores del software ETL/ELT.
* Incluye capacidades integradas para mantener los datos sincronizados (lógica de append/overwrite/increment).
-* Permite escenarios de transformación de datos (por ejemplo, consulta nuestra [guía de integración para dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt)).
+* Permite escenarios de transformación de datos (por ejemplo, consulta nuestra [guía de integración para dbt](/es/integrations/connectors/data-ingestion/etl-tools/dbt/index)).
### Desventajas
diff --git a/es/integrations/connectors/data-ingestion/streamkap/sql-server-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-ingestion/streamkap/sql-server-clickhouse.mdx
index abbcce605..f12a436f5 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-ingestion/streamkap/sql-server-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-ingestion/streamkap/sql-server-clickhouse.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'CDC de SQL Server para ClickHouse'
keywords: ['clickhouse', 'Streamkap', 'CDC', 'sql server', 'conectar', 'integrar', 'etl', 'integración de datos', 'captura de cambios de datos']
slug: /integrations/data-ingestion/etl-tools/sql-server-clickhouse
description: 'Streaming de datos de SQL Server a ClickHouse para analítica rápida'
-title: "Streaming de datos de SQL Server a ClickHouse para analítica rápida: guía paso a paso"
+title: 'Streaming de datos de SQL Server a ClickHouse para analítica rápida: guía paso a paso'
doc_type: 'guide'
---
diff --git a/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/notion.mdx b/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/notion.mdx
index 4b805d87a..4d2455225 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/notion.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/notion.mdx
@@ -10,13 +10,14 @@ integration:
- category: 'data_integration'
---
+import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
import PartnerBadge from "/snippets/components/PartnerBadge/PartnerBadge.jsx";
[Notion](https://www.notion.com/) es un espacio de trabajo conectado para notas, documentos, proyectos y Custom Agents impulsados por IA.
-Puedes conectar ClickHouse Cloud a un [Custom Agent](https://www.notion.com/help/mcp-connections-for-custom-agents) de Notion como un MCP Server personalizado. Una vez conectado, el agente puede explorar tus datos, ejecutar consultas analíticas en modo de solo lectura y mostrar información sobre el servicio y los costos de ClickHouse Cloud sin salir de Notion.
+Puedes conectar ClickHouse Cloud a un [Custom Agent](https://www.notion.com/help/mcp-connections-for-custom-agents) de Notion. Una vez conectado, el agente puede explorar tus datos, ejecutar consultas analíticas en modo de solo lectura y mostrar información sobre el servicio y los costos de ClickHouse Cloud sin salir de Notion.
## Requisitos previos
@@ -24,59 +25,33 @@ Puedes conectar ClickHouse Cloud a un [Custom Agent](https://www.notion.com/help
* Un [servicio de ClickHouse Cloud](/es/get-started/setup/cloud) en funcionamiento con el [servidor MCP remoto activado](/es/products/cloud/features/ai-ml/mcp/remote-mcp#enable-remote-mcp-server)
* Un espacio de trabajo de Notion con el plan **Business** o **Enterprise**
-* Un administrador del espacio de trabajo ha habilitado **Custom MCP servers** en **Settings** > **Notion AI** > **AI connectors**
- ## Conecta ClickHouse con un Custom Agent de Notion
+ ## Conectar ClickHouse a un Custom Agent de Notion
-1. En Notion, abre el Custom Agent que quieres extender y haz clic en **Settings**.
-2. En **Tools & Access**, haz clic en **Add connection** y elige **Custom MCP server**.
+ClickHouse aparece como una conexión preconfigurada en Notion (actualmente en beta). No es necesario configurar un Custom MCP server ni pegar una URL.
-{/* TODO(screenshot): el menú "Agregar conexión" dentro de "Herramientas y acceso" del agente, que muestra la opción "Custom MCP server" */}
+1. En Notion, crea un nuevo Custom Agent desde la sección **Agents** de la barra lateral.
+2. En **Settings** de tu Agent, en **Tools and Access**, selecciona **Add connection** y añade **ClickHouse** de la lista de conexiones disponibles.
-3. Introduce la URL del servidor MCP remoto de ClickHouse Cloud y asigna a la conexión un nombre visible, como `ClickHouse`:
+
- ```text
- https://mcp.clickhouse.cloud/mcp
- ```
+3. Haz clic en **Conectar** y completa el flujo de OAuth con tus credenciales de ClickHouse Cloud. El acceso se limita a las organizaciones y servicios a los que tu cuenta ya puede acceder.
-{/* TODO(captura de pantalla): la ventana modal del Custom MCP server con la URL del servidor y el nombre para mostrar ya completados */}
+4. Expande la nueva conexión de ClickHouse en la configuración del agent y activa las herramientas que quieras que use este agent. Para cada herramienta, también puedes elegir si el agent debe ejecutarla automáticamente o pedir aprobación siempre. Todas las herramientas expuestas por el ClickHouse Remote MCP server son de solo lectura. Consulta la referencia de [herramientas disponibles](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp#available-tools) para ver la lista completa y actualizada.
-4. Haz clic en **Guardar** y, a continuación, completa el flujo de OAuth para autenticarte con tus credenciales de ClickHouse Cloud. El acceso se limita a las organizaciones y los servicios a los que tu cuenta ya tiene acceso.
-
-{/* TODO(captura de pantalla): la pantalla de consentimiento de OAuth / estado de confirmación de "Conectado" */}
-
-5. Despliega la nueva conexión para revisar las [herramientas disponibles de ClickHouse](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp#available-tools) y activa las que quieras que use este agente. Todas las herramientas de ClickHouse Remote MCP son de solo lectura.
-
-{/* TODO(captura de pantalla): la conexión de ClickHouse expandida, mostrando la lista de controles para activar o desactivar herramientas */}
+
- Cada Custom Agent requiere su propia conexión a ClickHouse, y solo la persona que autenticó una conexión puede cambiar la configuración de sus herramientas. Consulta las [prácticas recomendadas de seguridad de Notion para las conexiones de agentes](https://www.notion.com/help/security-best-practices-for-agent-connections) para obtener más información.
+ Cada Custom Agent requiere su propia conexión de ClickHouse, y solo la persona que autenticó una conexión puede cambiar la configuración de sus herramientas. Consulta las [buenas prácticas de seguridad para las conexiones de Agent](https://www.notion.com/help/security-best-practices-for-agent-connections) de Notion para obtener más detalles.
-
- ## Prompts de ejemplo
-
-
-Una vez conectado, puedes hacerle preguntas al Custom Agent en lenguaje natural. Algunos ejemplos:
-
-| Prompt | Herramienta invocada |
-| --------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- |
-| "¿Qué bases de datos hay disponibles en mi servicio de ClickHouse?" | `list_databases` |
-| "Muéstrame las 10 primeras filas de la tabla `hits`" | `run_select_query` |
-| "¿Cuál fue el costo de ClickHouse de mi organización la semana pasada?" | `get_organization_cost` |
-| "Muestra las copias de seguridad recientes de este servicio" | `list_service_backups` |
-
-Para consultar el conjunto completo de patrones en lenguaje natural y herramientas, consulta la sección [uso de ejemplo de Remote MCP](/es/products/cloud/features/ai-ml/mcp/remote-mcp#example-usage).
-
-{/* TODO(screenshot): una conversación de Custom Agent de Notion que muestra el resultado de una consulta de ClickHouse en la interfaz de Notion */}
-
## Contenido relacionado
* [Habilita y conecta el servidor MCP remoto de ClickHouse Cloud](/es/products/cloud/features/ai-ml/mcp/remote-mcp)
-* [MCP remoto en Cloud — referencia de herramientas](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp)
+* [MCP remoto en Cloud: referencia de herramientas](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp)
* Notion: [Conexiones de MCP para Custom Agents](https://www.notion.com/help/mcp-connections-for-custom-agents)
* Notion: [Conecta Custom Agents a tu conjunto de herramientas con integraciones de MCP](https://www.notion.com/help/guides/connect-custom-agents-to-mcp-integrations)
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/splunk.mdx b/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/splunk.mdx
index b744fc9a9..4f7acbba3 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/splunk.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-integrations/integrations/splunk.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Splunk'
slug: /integrations/audit-splunk
keywords: ['clickhouse', 'Splunk', 'auditoría', 'cloud']
description: 'Almacene los registros de auditoría de ClickHouse Cloud en Splunk.'
-title: Instalación
+title: 'Almacenar los registros de auditoría de ClickHouse Cloud en Splunk'
doc_type: 'guide'
---
@@ -19,6 +19,10 @@ Este complemento le permite almacenar los [registros de auditoría de ClickHouse
Este complemento solo incluye una entrada modular; no proporciona ninguna UI adicional.
+
+ # Instalación
+
+
## Para Splunk Enterprise
diff --git a/es/integrations/connectors/data-sources/index.mdx b/es/integrations/connectors/data-sources/index.mdx
index 04dc11994..b48ee32b6 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-sources/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-sources/index.mdx
@@ -13,13 +13,13 @@ Para obtener más información, consulte las páginas que se indican a continuac
| --------------------------------------------------------------------------------------- |
| [AWS S3](/es/integrations/connectors/data-ingestion/AWS/integrating-s3-with-clickhouse) |
| [PostgreSQL](/es/integrations/connectors/data-sources/postgres) |
-| [Kafka](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka) |
+| [Kafka](/es/integrations/connectors/data-ingestion/kafka/index) |
| [MySQL](/es/integrations/connectors/data-sources/mysql) |
| [Cassandra](/es/integrations/connectors/data-sources/cassandra) |
| [Redis](/es/reference/functions/table-functions/redis) |
| [RabbitMQ](/es/reference/engines/table-engines/integrations/rabbitmq) |
| [MongoDB](/es/reference/engines/table-engines/integrations/mongodb) |
-| [Google Cloud Storage (GCS)](/es/integrations/connectors/data-ingestion/GCP) |
+| [Google Cloud Storage (GCS)](/es/integrations/connectors/data-sources/gcs) |
| [Hive](/es/reference/engines/table-engines/integrations/hive) |
| [Hudi](/es/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| [Iceberg](/es/reference/functions/table-functions/iceberg) |
@@ -29,7 +29,7 @@ Para obtener más información, consulte las páginas que se indican a continuac
| [Splunk](/es/integrations/connectors/data-visualization/splunk-and-clickhouse) |
| [SQLite](/es/reference/engines/table-engines/integrations/sqlite) |
| [NATS](/es/reference/engines/table-engines/integrations/nats) |
-| [EMQX](/es/integrations/connectors/data-ingestion/emqx) |
+| [EMQX](/es/integrations/connectors/data-ingestion/emqx/index) |
| [Insertar archivos locales](/es/integrations/connectors/data-ingestion/insert-local-files) |
| [JDBC](/es/integrations/connectors/data-ingestion/jdbc-with-clickhouse) |
| [ODBC](/es/integrations/connectors/data-ingestion/odbc-with-clickhouse) |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/data-sources/mysql.mdx b/es/integrations/connectors/data-sources/mysql.mdx
index 8fe6b972c..789188b7f 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-sources/mysql.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-sources/mysql.mdx
@@ -18,7 +18,7 @@ import ExperimentalBadge from "/snippets/components/ExperimentalBadge/Experiment
Esta página explica cómo usar el motor de tabla `MySQL` para leer desde una tabla de MySQL.
- Para ClickHouse Cloud, también puede usar [ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql) (actualmente en beta pública) para mover fácilmente datos desde sus tablas de MySQL a ClickHouse.
+ Para ClickHouse Cloud, también puede usar [ClickPipe para MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql/index) (actualmente en beta pública) para mover fácilmente datos desde sus tablas de MySQL a ClickHouse.
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse.mdx
index 51f2dec51..549137a64 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Fabi.ai'
slug: /integrations/fabi.ai
keywords: ['clickhouse', 'Fabi.ai', 'conectar', 'integrar', 'notebook', 'UI', 'analítica']
description: 'Fabi.ai es una plataforma integral y colaborativa de análisis de datos. Puedes aprovechar SQL, Python, IA y herramientas no-code para crear dashboards y flujos de trabajo de datos más rápido que nunca'
-title: Conectar ClickHouse a Fabi.ai
+title: 'Conectar ClickHouse a Fabi.ai'
doc_type: 'guide'
integration:
- support_level: 'community'
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/holistics-and-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/holistics-and-clickhouse.mdx
index 1ccc1c510..64e1de235 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/holistics-and-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/holistics-and-clickhouse.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Holistics'
slug: /integrations/holistics
keywords: ['clickhouse', 'Holistics', 'IA', 'integrar', 'BI', 'visualización de datos']
description: 'Holistics es una plataforma impulsada por IA para BI de autoservicio y analítica embebida que ayuda a todos a tomar mejores decisiones con métricas gobernadas y de fácil acceso.'
-title: Conectar ClickHouse con Holistics
+title: 'Conectar ClickHouse con Holistics'
doc_type: 'guide'
---
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/query-builder.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/query-builder.mdx
index 6334ca05d..6bb86794e 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/query-builder.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/query-builder.mdx
@@ -45,11 +45,11 @@ El tipo de consulta más flexible es la consulta de tabla. Sirve como opción ge
| Field | Description |
| ------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Builder Mode | Las consultas simples excluyen Aggregates y Group By, mientras que las consultas de agregación incluyen estas opciones. |
-| Columns | Las columnas seleccionadas. En este campo se puede escribir Raw SQL para permitir funciones y alias de columnas. |
-| Aggregates | Una lista de [funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions). Permite definir valores personalizados para la función y la columna. Solo es visible en el modo Aggregate. |
+| Columna | Las columnas seleccionadas. En este campo se puede escribir Raw SQL para permitir funciones y alias de columnas. |
+| Aggregates | Una lista de [funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions/index). Permite definir valores personalizados para la función y la columna. Solo es visible en el modo Aggregate. |
| Group By | Una lista de expresiones [GROUP BY](/es/reference/statements/select/group-by). Solo es visible en el modo Aggregate. |
| Order By | Una lista de expresiones [ORDER BY](/es/reference/statements/select/order-by). |
-| Limit | Añade una sentencia [LIMIT](/es/reference/statements/select/limit) al final de la consulta. Si se establece en `0`, se omitirá. Algunas visualizaciones pueden requerir que se establezca en `0` para mostrar todos los datos. |
+| Límite | Añade una sentencia [LIMIT](/es/reference/statements/select/limit) al final de la consulta. Si se establece en `0`, se omitirá. Algunas visualizaciones pueden requerir que se establezca en `0` para mostrar todos los datos. |
| Filters | Una lista de filtros que se aplicarán en la cláusula `WHERE`. |
@@ -100,10 +100,10 @@ El tipo de consulta de series temporales es similar a [tabla](#table), pero se c
Ambas vistas son prácticamente iguales, con estas diferencias principales:
-* Un campo *Time* específico.
-* En Aggregate mode, se aplica automáticamente una macro de intervalo de tiempo junto con un Group By para el campo Time.
-* En Aggregate mode, el campo "Columns" se oculta.
-* Se añaden automáticamente un filtro de rango temporal y Order By para el campo **Time**.
+* Un campo *tiempo* específico.
+* En Aggregate mode, se aplica automáticamente una macro de intervalo de tiempo junto con un Group By para el campo tiempo.
+* En Aggregate mode, el campo "columna" se oculta.
+* Se añaden automáticamente un filtro de rango temporal y Order By para el campo **tiempo**.
**¿Faltan datos en tu visualización?**
@@ -116,12 +116,12 @@ Ambas vistas son prácticamente iguales, con estas diferencias principales:
| Campo | Descripción |
| ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Builder Mode | Las consultas simples excluyen Aggregates y Group By, mientras que las consultas agregadas incluyen estas opciones. |
-| Time | La columna de tiempo principal de la consulta. Mostrará tipos de datos temporales, pero también permite valores y funciones personalizados. |
-| Columns | Las columnas seleccionadas. En este campo se puede escribir Raw SQL para permitir funciones y alias de columna. Solo es visible en Simple mode. |
-| Aggregates | Una lista de [funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions). Permite valores personalizados para la función y la columna. Solo es visible en Aggregate mode. |
+| Tiempo | La columna de tiempo principal de la consulta. Mostrará tipos de datos temporales, pero también permite valores y funciones personalizados. |
+| Columna | Las columnas seleccionadas. En este campo se puede escribir Raw SQL para permitir funciones y alias de columna. Solo es visible en Simple mode. |
+| Aggregates | Una lista de [funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions/index). Permite valores personalizados para la función y la columna. Solo es visible en Aggregate mode. |
| Group By | Una lista de expresiones [GROUP BY](/es/reference/statements/select/group-by). Solo es visible en Aggregate mode. |
| Order By | Una lista de expresiones [ORDER BY](/es/reference/statements/select/order-by). |
-| Limit | Añade una sentencia [LIMIT](/es/reference/statements/select/limit) al final de la consulta. Si se establece en `0`, se omitirá; esto se recomienda para algunos conjuntos de datos de series temporales a fin de mostrar la visualización completa. |
+| Límite | Añade una sentencia [LIMIT](/es/reference/statements/select/limit) al final de la consulta. Si se establece en `0`, se omitirá; esto se recomienda para algunos conjuntos de datos de series temporales a fin de mostrar la visualización completa. |
| Filters | Una lista de filtros que se aplicarán en la cláusula `WHERE`. |
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/index.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/index.mdx
index 8327b49b9..ffe892145 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/index.mdx
@@ -27,7 +27,7 @@ Ahora que sus datos están en ClickHouse, es hora de analizarlos, lo que a menud
* [Embeddable](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/embeddable-and-clickhouse)
* [Explo](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/explo-and-clickhouse)
* [Fabi.ai](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse)
-* [Grafana](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana)
+* [Grafana](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/index)
* [Lightdash](/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse)
* [Looker](/es/integrations/connectors/data-visualization/looker-and-clickhouse)
* [Luzmo](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/luzmo-and-clickhouse)
@@ -56,7 +56,7 @@ Ahora que sus datos están en ClickHouse, es hora de analizarlos, lo que a menud
| [Dot](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/dot-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
| [Explo](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/explo-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
| [Fabi.ai](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/fabi-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
-| [Grafana](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana) | Conector oficial de ClickHouse | ✅ | ✅ | |
+| [Grafana](/es/integrations/connectors/data-visualization/grafana/index) | Conector oficial de ClickHouse | ✅ | ✅ | |
| [Hashboard](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/hashboard-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
| [Holistics](/es/integrations/connectors/data-visualization/community-integrations/holistics-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
| [Lightdash](/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse) | Conector nativo | ✅ | ✅ | |
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse.mdx
index ff9c06a55..53d1b8cd7 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/lightdash-and-clickhouse.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'Lightdash'
slug: /integrations/lightdash
keywords: ['clickhouse', 'lightdash', 'visualización de datos', 'BI', 'capa semántica', 'dbt', 'analítica de autoservicio', 'conectar']
description: 'Lightdash es una herramienta moderna de BI de código abierto basada en dbt que permite a los equipos explorar y visualizar datos de ClickHouse a través de una capa semántica. Aprende a conectar Lightdash a ClickHouse para obtener una analítica rápida y gobernada impulsada por dbt.'
-title: Lightdash
+title: 'Lightdash'
doc_type: 'guide'
integration:
- support_level: 'partner'
diff --git a/es/integrations/connectors/data-visualization/powerbi-and-clickhouse.mdx b/es/integrations/connectors/data-visualization/powerbi-and-clickhouse.mdx
index eb21e6d14..8c3d4be07 100644
--- a/es/integrations/connectors/data-visualization/powerbi-and-clickhouse.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/data-visualization/powerbi-and-clickhouse.mdx
@@ -264,14 +264,14 @@ PowerBI está diseñado para bases de datos tradicionales orientadas a filas con
PowerBI genera automáticamente consultas SQL con subconsultas anidadas, joins complejos y transformaciones en tiempo real. Estos patrones funcionan bien con bases de datos SQL tradicionales, pero pueden ser ineficientes al consultar bases de datos columnares a gran escala como ClickHouse.
-**Enfoque recomendado para grandes conjuntos de datos:** En lugar de consultar directamente las tablas sin procesar, cree `vistas materializadas` dedicadas en ClickHouse para cada visualización del dashboard. Esto le proporciona:
+**Enfoque recomendado para grandes conjuntos de datos:** En lugar de consultar directamente las tablas sin procesar, cree `vistas materializadas` dedicadas en ClickHouse para cada visualización del panel. Esto le proporciona:
* Un rendimiento rápido y consistente, independientemente del volumen de datos
* Menor carga en su clúster de ClickHouse
* Costes más predecibles
- Si sus dashboards son lentos, consulte el [`query_log`](/es/reference/system-tables/query_log) de ClickHouse para ver qué consultas SQL está ejecutando realmente Power BI. Entre los problemas habituales se incluyen las subconsultas anidadas, el escaneo de tablas completas o los joins ineficientes. Una vez que identifique el problema, cree [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views) que resuelvan esos problemas específicos.
+ Si sus paneles son lentos, consulte el [`query_log`](/es/reference/system-tables/query_log) de ClickHouse para ver qué consultas SQL está ejecutando realmente Power BI. Entre los problemas habituales se incluyen las subconsultas anidadas, el escaneo de tablas completas o los joins ineficientes. Una vez que identifique el problema, cree [vistas materializadas](/es/concepts/features/materialized-views/index) que resuelvan esos problemas específicos.
diff --git a/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console.mdx b/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console.mdx
index bb9ccd55a..52d76bf0f 100644
--- a/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console.mdx
@@ -10,6 +10,7 @@ integration:
- category: 'sql_client'
---
+import ExperimentalBadge from "/snippets/components/ExperimentalBadge/ExperimentalBadge.jsx";
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
SQL Console es la forma más rápida y sencilla de explorar y consultar tus bases de datos en ClickHouse Cloud. Puedes usar SQL Console para:
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/gui.mdx b/es/integrations/connectors/tools/gui.mdx
index 935d64bc2..c3de84828 100644
--- a/es/integrations/connectors/tools/gui.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/tools/gui.mdx
@@ -432,14 +432,18 @@ Características:
### CHouse UI
-[CHouse UI](https://chouse-ui.com) es una interfaz web de código abierto para ClickHouse creada específicamente para **equipos** y el **acceso seguro a los datos**. A diferencia de los clientes tradicionales que requieren credenciales directas de la base de datos, CHouse UI implementa una potente capa de **Role-Based Access Control (RBAC)**, lo que permite a los administradores otorgar permisos granulares sin exponer los secretos subyacentes.
+[CHouse UI](https://chouse-ui.com) es una interfaz web open-source y autohospedada para ClickHouse, diseñada para **equipos que ejecutan ClickHouse en producción**. La mayoría de las herramientas resuelven bien una sola parte — un workspace de consultas, un dashboard, un asistente de IA, un monitor de clúster; CHouse UI es la *combinación*: una capa de acceso para equipos junto con monitorización de flotas multiclúster y un SRE de IA autónomo en modo de solo lectura. A diferencia de los clients que necesitan credenciales directas de la base de datos, las almacena cifradas en el servidor y controla el acceso con su propia capa de **control de acceso basado en roles (RBAC)**, por lo que el navegador nunca ve la contraseña de ClickHouse.
-Sus principales diferenciadores incluyen:
+Características:
+
+* **Acceso y seguridad para equipos** - RBAC a nivel de aplicación (roles predefinidos + roles personalizados, reglas granulares de acceso a datos por base de datos/tabla), registro de auditoría con contexto real de sesión y credenciales cifradas en el servidor con AES-256-GCM.
+* **Flota multiclúster** - Supervisa todos los clústeres configurados en un solo panel (estado, memoria, consultas activas, excepciones y minigráficos de tendencias), con sondeo independiente de cada tarjeta y respaldo de un sondeador de snapshots del backend.
+* **Chouse AI — Fleet Doctor** - Un SRE de IA autónomo y de solo lectura: analiza la flota con una herramienta `SELECT` protegida y limitada a `system.*` (ClickHouse `readonly=1`), identifica las causas raíz y redacta un informe estructurado con un análisis detallado de las consultas pesadas y reescrituras sugeridas. Nunca modifica el clúster.
+* **IA en las pestañas de monitorización** - "Optimize with Chouse AI" en una fila de Query Logs (reescritura + estimación de `EXPLAIN` antes→después + abrir en el workspace SQL), además de "Diagnose" con un clic en una fila de `system.errors` o en una entrada del registro de partes.
+* **Alertas de umbral** - Reglas para % de memoria del nodo, memoria por consulta y consultas de larga duración, enviadas a Slack y correo electrónico, con un análisis autónomo de causa raíz adjunto cuando se supera el umbral.
+* **Workspace completo** - Editor SQL Monaco, explorador de esquemas, vista de consultas en vivo con soporte para kill, monitorización nativa de ClickHouse (desglose de memoria, partes/fusiones, retraso de réplica, percentiles de latencia) e importación/exportación de datos.
-* **Seguridad de nivel Enterprise** - Cifrado de credenciales del lado del servidor, registro de auditoría detallado y reglas de acceso.
-* **Colaboración en equipo** - Defina roles personalizados (por ejemplo, acceso a tablas específicas para analistas) y comparta consultas de forma segura.
-* **Información impulsada por IA** - Compatibilidad integrada con LLM para la optimización de consultas y explicaciones visuales.
-* **Kit de herramientas completo** - Incluye un sólido SQL Editor, panel de monitoreo, explorador de esquemas e importación/exportación de datos sin complicaciones.
+Open-source (Apache 2.0), con enfoque on-prem desde el inicio — todas las funcionalidades vienen incluidas, sin nivel de pago.
[Código fuente de CHouse UI](https://github.com/daun-gatal/chouse-ui)
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/index.mdx b/es/integrations/connectors/tools/index.mdx
index 7efe1d281..62aa97293 100644
--- a/es/integrations/connectors/tools/index.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/tools/index.mdx
@@ -8,6 +8,6 @@ doc_type: 'landing-page'
| Página | Descripción |
| ------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [Cliente SQL](/es/integrations/connectors/sql-clients) | Cómo integrar ClickHouse con diversas herramientas habituales de administración de bases de datos, análisis y visualización |
+| [Cliente SQL](/es/integrations/connectors/sql-clients/index) | Cómo integrar ClickHouse con diversas herramientas habituales de administración de bases de datos, análisis y visualización |
| [Integraciones de datos](/es/integrations/connectors/tools/data-integration-index) | Integraciones de datos para ClickHouse |
| [Varios](/es/integrations/connectors/tools/misc-index) | Herramientas varias para ClickHouse |
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/introduction.mdx b/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/introduction.mdx
deleted file mode 100644
index 107dfe746..000000000
--- a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/introduction.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,365 +0,0 @@
----
-sidebarTitle: 'Introducción'
-description: 'Ejecute consultas analíticas en ClickHouse directamente desde PostgreSQL sin reescribir SQL'
-slug: '/integrations/pg_clickhouse'
-title: 'Referencia de pg_clickhouse'
-doc_type: 'landing-page'
-keywords: ['PostgreSQL', 'Postgres', 'FDW', 'foreign data wrapper', 'pg_clickhouse', 'extensión']
----
-
-
- ## Introducción
-
-
-[pg_clickhouse], una extensión de PostgreSQL de código abierto, ejecuta consultas analíticas
-en ClickHouse directamente desde PostgreSQL sin necesidad de reescribir el SQL. Es compatible con
-PostgreSQL 13 y versiones posteriores, y con ClickHouse v23 y versiones posteriores.
-
-Una vez que [ClickPipes](/es/integrations/clickpipes/home) comienza a sincronizar datos con ClickHouse,
-use pg_clickhouse para [importar tablas foráneas] de forma rápida y sencilla en un
-esquema de PostgreSQL. Luego ejecute sus consultas de PostgreSQL existentes sobre esas
-tablas, conservando su base de código actual mientras delega la ejecución en
-ClickHouse.
-
-
- ## Primeros pasos
-
-
-La forma más sencilla de probar pg_clickhouse es la [imagen de Docker], que se basa en
-la imagen estándar de Docker de PostgreSQL con las extensiones pg_clickhouse y [re2]:
-
-```sh
-docker run --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
- -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18
-docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres -c 'CREATE EXTENSION pg_clickhouse'
-```
-
-Consulte el [tutorial] para empezar a importar tablas de ClickHouse y delegar consultas.
-
-
- ## Caso de prueba: TPC-H
-
-
-Esta tabla compara el rendimiento de las consultas de [TPC-H] entre tablas
-PostgreSQL convencionales y pg_clickhouse conectado a ClickHouse, ambos con
-datos cargados con un factor de escala de 1; ✔︎ indica pushdown completo,
-mientras que un guion indica la cancelación de una consulta tras 1 min. Todas
-las pruebas se ejecutaron en un MacBook Pro M4 Max con 36 GB de memoria.
-
-| Consulta | PostgreSQL | pg_clickhouse | Pushdown |
-| ------------: | ---------: | ----------------: | :------: |
-| [Consulta 1] | 4693 ms | 268 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 2] | 458 ms | 3446 ms | |
-| [Consulta 3] | 742 ms | 111 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 4] | 270 ms | 130 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 5] | 337 ms | 1460 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 6] | 764 ms | 53 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 7] | 619 ms | 96 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 8] | 342 ms | 156 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 9] | 3094 ms | 298 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 10] | 581 ms | 197 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 11] | 212 ms | 24 ms | |
-| [Consulta 12] | 1116 ms | 84 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 13] | 958 ms | 1368 ms | |
-| [Consulta 14] | 181 ms | 73 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 15] | 1118 ms | 557 ms | |
-| [Consulta 16] | 497 ms | 1714 ms | |
-| [Consulta 17] | 1846 ms | 32709 ms | |
-| [Consulta 18] | 5823 ms | 10649 ms | |
-| [Consulta 19] | 53 ms | 206 ms | ✔︎ |
-| [Consulta 20] | 421 ms | - | |
-| [Consulta 21] | 1349 ms | 4434 ms | |
-| [Consulta 22] | 258 ms | 1415 ms | |
-
-
- ### Compilar a partir del código fuente
-
-
-
- #### Unix (general)
-
-
-Los paquetes de desarrollo de PostgreSQL y curl incluyen `pg_config` y
-`curl-config` en el PATH, por lo que deberías poder ejecutar simplemente `make` (o
-`gmake`), luego `make install` y, después, en tu base de datos,
-`CREATE EXTENSION pg_clickhouse`.
-
-
- #### Debian / Ubuntu / APT
-
-
-Consulte [PostgreSQL Apt] para obtener más información sobre cómo descargar desde el repositorio APT de PostgreSQL.
-
-```sh
-sudo apt install \
- postgresql-server-18 \
- libcurl4-openssl-dev \
- uuid-dev \
- libssl-dev \
- make \
- cmake \
- g++
-```
-
-
- #### RedHat / CentOS / Yum
-
-
-```sh
-sudo yum install \
- postgresql-server \
- libcurl-devel \
- libuuid-devel \
- openssl-libs \
- automake \
- cmake \
- gcc
-```
-
-Consulta [PostgreSQL Yum] para obtener más información sobre cómo descargar desde el repositorio Yum de PostgreSQL.
-
-
- #### Instalar desde PGXN
-
-
-Con las dependencias anteriores ya cubiertas, use el [PGXN client] (disponible como
-paquetes de [Homebrew], [Apt] y Yum con el nombre `pgxnclient`) para descargar, compilar
-e instalar `pg_clickhouse`:
-
-```sh
-pgxn install pg_clickhouse
-```
-
-
- #### Compilar e instalar
-
-
-Para compilar e instalar la biblioteca de ClickHouse y `pg_clickhouse`, ejecute:
-
-```sh
-make
-sudo make install
-```
-
-{/* XXX DSO actualmente deshabilitado.
- De forma predeterminada, `make` enlaza dinámicamente la biblioteca `clickhouse-cpp` (excepto en
- macOS, donde aún no se admite una biblioteca dinámica de `clickhouse-cpp`). Para
- compilar de forma estática la biblioteca ClickHouse en `pg_clickhouse`, use
- `CH_BUILD=static`:
-
- ```sh
- make CH_BUILD=static
- sudo make install CH_BUILD=static
- ```
- */}
-
-Si su host tiene varias instalaciones de PostgreSQL, es posible que deba especificar
-la versión adecuada de `pg_config`:
-
-```sh
-export PG_CONFIG=/usr/lib/postgresql/18/bin/pg_config
-make
-sudo make install
-```
-
-Si `curl-config` no está en el PATH de tu host, puedes especificar la ruta
-explícitamente:
-
-```sh
-export CURL_CONFIG=/opt/homebrew/opt/curl/bin/curl-config
-make
-sudo make install
-```
-
-Si aparece un error como este:
-
-```text
-"Makefile", line 8: Need an operator
-```
-
-Necesita usar GNU make, que podría estar instalado en su sistema como
-`gmake`:
-
-```sh
-gmake
-gmake install
-gmake installcheck
-```
-
-Si aparece un error como:
-
-```text
-make: pg_config: Command not found
-```
-
-Asegúrese de que `pg_config` esté instalado y en el PATH. Si usó un
-gestor de paquetes como RPM para instalar PostgreSQL, asegúrese de que el
-paquete `-devel` también esté instalado. Si es necesario, indique al proceso de compilación dónde
-encontrarlo:
-
-```sh
-export PG_CONFIG=/path/to/pg_config
-make
-sudo make install
-```
-
-Para instalar la extensión en un prefijo personalizado en PostgreSQL 18 o versiones posteriores, pase
-el argumento `prefix` a `install` (pero no a ningún otro objetivo de `make`):
-
-```sh
-sudo make install prefix=/usr/local/extras
-```
-
-Luego, asegúrese de incluir el prefijo en los siguientes [parámetros de `postgresql.conf`]:
-
-```ini
-extension_control_path = '/usr/local/extras/postgresql/share:$system'
-dynamic_library_path = '/usr/local/extras/postgresql/lib:$libdir'
-```
-
-
- #### Pruebas
-
-
-Para ejecutar la batería de pruebas, una vez instalada la extensión, ejecute
-
-```sh
-make installcheck
-```
-
-Si aparece un error como este:
-
-```text
-ERROR: must be owner of database regression
-```
-
-Debe ejecutar el conjunto de pruebas con un superusuario, como el
-superusuario predeterminado "postgres":
-
-```sh
-make installcheck PGUSER=postgres
-```
-
-
- ### Carga
-
-
-Una vez instalado `pg_clickhouse`, puede agregarlo a una base de datos conectándose
-como superusuario y ejecutando:
-
-```sql
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
-```
-
-Si desea instalar `pg_clickhouse` y todos sus objetos auxiliares en
-un esquema específico, use la cláusula `SCHEMA` para especificar el esquema, de la siguiente manera:
-
-```sql
-CREATE SCHEMA env;
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse SCHEMA env;
-```
-
-
- ## Dependencias
-
-
-La extensión `pg_clickhouse` requiere [PostgreSQL] 13 o una versión posterior, [libcurl]
-y [libuuid]. Para compilar la extensión, se requiere un compilador de C y C++, [libSSL], [GNU
-make] y [CMake].
-
-
- ## Hoja de ruta
-
-
-Nuestro principal objetivo es completar la cobertura de pushdown para las
-cargas de trabajo analíticas antes de añadir funcionalidades de DML. Nuestra hoja de ruta:
-
-* Lograr una planificación óptima de las 10 consultas TPC-H restantes sin pushdown
-* Probar y corregir el pushdown para las consultas de ClickBench
-* Admitir el pushdown transparente de todas las funciones de agregado de PostgreSQL
-* Admitir el pushdown transparente de todas las funciones de PostgreSQL
-* Permitir configuraciones de ClickHouse a nivel de servidor y de sesión mediante CREATE SERVER
- y GUCs
-* Admitir todos los tipos de datos de ClickHouse
-* Admitir DELETE con eliminación ligera y UPDATE
-* Admitir inserciones por lotes mediante COPY
-* Añadir una función para ejecutar una consulta arbitraria de ClickHouse y devolver sus
- resultados como tablas
-* Añadir compatibilidad con el pushdown de consultas UNION cuando todas consulten la
- base de datos remota
-
-
-
-* Copyright (c) 2025-2026, ClickHouse
-* Algunas partes Copyright (c) 2023-2025, Ildus Kurbangaliev
-* Algunas partes Copyright (c) 2019-2023, Adjust GmbH
-* Algunas partes Copyright (c) 2012-2019, PostgreSQL Global Development Group
-
-[pg_clickhouse]: https://github.com/clickHouse/pg_clickhouse "pg_clickhouse en GitHub"
-
-[importar tablas foráneas]: /integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/reference#import-foreign-schema
-
-[Docker image]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/pkgs/container/pg_clickhouse "Última imagen de Docker"
-
-[tutorial]: /integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/tutorial "Tutorial de pg_clickhouse"
-
-[PostgreSQL Apt]: https://wiki.postgresql.org/wiki/Apt
-
-[PostgreSQL Yum]: https://yum.postgresql.org
-
-[PGXN client]: https://pgxn.github.io/pgxnclient/ "Documentación del cliente PGXN"
-
-[Homebrew]: https://formulae.brew.sh/formula/pgxnclient#default "Cliente PGXN en Homebrew"
-
-[Apt]: https://tracker.debian.org/pkg/pgxnclient "Cliente PGXN en Debian Apt"
-
-[`postgresql.conf` parameters]: https://www.postgresql.org/docs/devel/runtime-config-client.html#RUNTIME-CONFIG-CLIENT-OTHER
-
-[PostgreSQL]: https://www.postgresql.org "PostgreSQL: la base de datos relacional de código abierto más avanzada del mundo"
-
-[libcurl]: https://curl.se/libcurl/ "libcurl — su biblioteca de transferencia de red"
-
-[libuuid]: https://linux.die.net/man/3/libuuid "libuuid - biblioteca de identificadores únicos universales compatible con DCE"
-
-[GNU make]: https://www.gnu.org/software/make "GNU Make"
-
-[CMake]: https://cmake.org/ "CMake: un potente sistema de compilación de software"
-
-[LibSSL]: https://openssl-library.org "Biblioteca OpenSSL"
-
-[TPC-H]: https://www.tpc.org/tpch/
-
-[re2]: https://github.com/ClickHouse/pg_re2 "pg_re2: funciones regex compatibles con ClickHouse usando RE2"
-
-[Consulta 1] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/1.sql
-[Consulta 2] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/2.sql
-[Consulta 3] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/3.sql
-[Consulta 4] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/4.sql
-[Consulta 5] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/5.sql
-[Consulta 6] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/6.sql
-[Consulta 7] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/7.sql
-[Consulta 8] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/8.sql
-[Consulta 9] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/9.sql
-[Consulta 10] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/10.sql
-[Consulta 11] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/11.sql
-[Consulta 12] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/12.sql
-[Consulta 13] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/13.sql
-[Consulta 14] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/14.sql
-[Consulta 15] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/15.sql
-[Consulta 16] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/16.sql
-[Consulta 17] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/17.sql
-[Consulta 18] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/18.sql
-[Consulta 19] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/19.sql
-[Consulta 20] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/20.sql
-[Consulta 21] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/21.sql
-[Consulta 22] https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/blob/main/dev/tpch/queries/22.sql
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/reference.mdx b/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/reference.mdx
deleted file mode 100644
index 4e81fc3c8..000000000
--- a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/reference.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,1612 +0,0 @@
----
-sidebarTitle: 'Referencia'
-description: 'Documentación de referencia completa de pg_clickhouse'
-slug: '/integrations/pg_clickhouse/reference'
-title: 'Documentación de referencia de pg_clickhouse'
-doc_type: 'reference'
-keywords: ['PostgreSQL', 'Postgres', 'FDW', 'foreign data wrapper', 'pg_clickhouse', 'extension']
----
-
-
- ## Descripción
-
-
-pg_clickhouse es una extensión de PostgreSQL que permite ejecutar consultas de forma remota
-en bases de datos de ClickHouse e incluye un [foreign data wrapper]. Es compatible con
-PostgreSQL 13 y versiones posteriores, y con ClickHouse 23 y versiones posteriores.
-
-
- ## Primeros pasos
-
-
-La forma más sencilla de probar pg_clickhouse es la [imagen de Docker], que contiene
-la imagen de Docker estándar de PostgreSQL con las extensiones pg_clickhouse y [re2][re2
-extension]:
-
-```sh
-docker run --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
- -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18
-docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres
-```
-
-Consulta el [tutorial](/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/tutorial) para empezar a importar tablas de ClickHouse y
-delegar la ejecución de consultas.
-
-
- ## Uso
-
-
-```sql
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
-CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
- OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');
-CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
- OPTIONS (user 'default');
-CREATE SCHEMA taxi;
-IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-
- ## Política de versionado
-
-
-pg_clickhouse sigue el [versionado semántico] para sus versiones públicas.
-
-* La versión mayor se incrementa por cambios en la API
-* La versión menor se incrementa por cambios de SQL compatibles con versiones anteriores
-* La versión de parche se incrementa por cambios únicamente en el binario
-
-Una vez instalado, PostgreSQL realiza un seguimiento de dos variantes de la versión:
-
-* La versión de la biblioteca (definida por `PG_MODULE_MAGIC` en PostgreSQL 18 y
- posteriores) incluye la versión semántica completa, visible en la salida de la
- función `pgch_version()` o de la función de Postgres [`pg_get_loaded_modules()`].
-* La versión de la extensión (definida en el archivo de control) incluye solo las versiones mayor
- y menor, visibles en la tabla `pg_catalog.pg_extension`, en la
- salida de la función `pg_available_extension_versions()` y en `\dx
- pg_clickhouse`.
-
-En la práctica, esto significa que una versión que incrementa la versión de parche, por ejemplo,
-de `v0.1.0` a `v0.1.1`, beneficia a todas las bases de datos que han cargado `v0.1` y
-no necesitan ejecutar `ALTER EXTENSION` para beneficiarse de la actualización.
-
-Por otro lado, una versión que incrementa la versión menor o mayor
-irá acompañada de scripts de actualización de SQL, y todas las bases de datos existentes que contengan
-la extensión deben ejecutar `ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE` para beneficiarse de
-la actualización.
-
-
-
-Utiliza [CREATE EXTENSION] para añadir pg_clickhouse a una base de datos:
-
-```sql
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
-```
-
-Utiliza `WITH SCHEMA` para instalarlo en un esquema específico (recomendado):
-
-```sql
-CREATE SCHEMA ch;
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse WITH SCHEMA ch;
-```
-
-
- ### ALTER EXTENSION
-
-
-Utilice [ALTER EXTENSION] para modificar pg_clickhouse. Ejemplos:
-
-* Después de instalar una nueva versión de pg_clickhouse, use la cláusula `UPDATE`:
-
- ```sql
- ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE;
- ```
-
-* Use `SET SCHEMA` para mover la extensión a un nuevo esquema:
-
- ```sql
- CREATE SCHEMA ch;
- ALTER EXTENSION pg_clickhouse SET SCHEMA ch;
- ```
-
-
- ### DROP EXTENSION
-
-
-Utiliza [DROP EXTENSION] para eliminar pg_clickhouse de una base de datos:
-
-```sql
-DROP EXTENSION pg_clickhouse;
-```
-
-Este comando falla si hay algún objeto que dependa de pg_clickhouse. Use
-la cláusula `CASCADE` para eliminarlos también:
-
-```sql
-DROP EXTENSION pg_clickhouse CASCADE;
-```
-
-
- ### CREATE SERVER
-
-
-Use [CREATE SERVER] para crear un servidor foráneo que se conecte a un servidor de ClickHouse. Ejemplo:
-
-```sql
-CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
- OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');
-```
-
-Las opciones admitidas son:
-
-* `driver`: El controlador de conexión de ClickHouse que se usará, ya sea "binary" o
- "http". **Obligatorio.**
-* `dbname`: La base de datos de ClickHouse que se usará al conectarse. El valor predeterminado es
- "default".
-* `fetch_size`: Tamaño aproximado del lote en bytes para HTTP streaming. Los lotes
- se dividen en los límites de las filas. El valor predeterminado es `50000000` (50 MB). `0` desactiva
- el streaming y almacena en búfer la respuesta completa. Las tablas foráneas pueden sobrescribir este
- valor.
-* `host`: El nombre de host del servidor de ClickHouse. El valor predeterminado es "localhost";
-* `port`: El puerto del servidor de ClickHouse al que conectarse. Los valores predeterminados son los
- siguientes:
- * 9440 si `driver` es "binary" y `host` es un host de ClickHouse Cloud
- * 9004 si `driver` es "binary" y `host` no es un host de ClickHouse Cloud
- * 8443 si `driver` es "http" y `host` es un host de ClickHouse Cloud
- * 8123 si `driver` es "http" y `host` no es un host de ClickHouse Cloud
-
-
- ### ALTER SERVER
-
-
-Utilice [ALTER SERVER] para modificar un servidor foráneo. Ejemplo:
-
-```sql
-ALTER SERVER taxi_srv OPTIONS (SET driver 'http');
-```
-
-Las opciones son las mismas que en [CREATE SERVER](#create-server).
-
-
- ### DROP SERVER
-
-
-Use [DROP SERVER] para eliminar un servidor foráneo:
-
-```sql
-DROP SERVER taxi_srv;
-```
-
-Este comando falla si algún otro objeto depende del servidor. Use `CASCADE` para
-eliminar también esas dependencias:
-
-```sql
-DROP SERVER taxi_srv CASCADE;
-```
-
-
- ### CREATE USER MAPPING
-
-
-Use [CREATE USER MAPPING] para asignar un usuario de PostgreSQL a un usuario de ClickHouse. Por
-ejemplo, para asignar el usuario actual de PostgreSQL al usuario remoto de ClickHouse al
-conectarse al servidor foráneo `taxi_srv`:
-
-```sql
-CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
- OPTIONS (user 'demo');
-```
-
-Las opciones admitidas son:
-
-* `user`: El nombre del usuario de ClickHouse. El valor predeterminado es "default".
-* `password`: La contraseña del usuario de ClickHouse.
-
-
- ### ALTER USER MAPPING
-
-
-Use [ALTER USER MAPPING] para cambiar la definición de una asignación de usuario:
-
-```sql
-ALTER USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
- OPTIONS (SET user 'default');
-```
-
-Las opciones son las mismas que las de [CREATE USER MAPPING](#create-user-mapping).
-
-
- ### DROP USER MAPPING
-
-
-Utilice [DROP USER MAPPING] para eliminar una asignación de usuario:
-
-```sql
-DROP USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv;
-```
-
-
- ### IMPORT FOREIGN SCHEMA
-
-
-Use [IMPORT FOREIGN SCHEMA] para importar todas las tablas definidas en una base de datos de ClickHouse
-como tablas foráneas en un esquema de PostgreSQL:
-
-```sql
-CREATE SCHEMA taxi;
-IMPORT FOREIGN SCHEMA demo FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-Usa `LIMIT TO` para limitar la importación a tablas concretas:
-
-```sql
-IMPORT FOREIGN SCHEMA demo LIMIT TO (trips) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-Usa `EXCEPT` para excluir tablas:
-
-```sql
-IMPORT FOREIGN SCHEMA demo EXCEPT (users) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-pg_clickhouse obtendrá una lista de todas las tablas de la base de datos
-de ClickHouse especificada ("demo" en los ejemplos anteriores), recuperará las
-definiciones de las columnas de cada una y ejecutará comandos [CREATE FOREIGN
-TABLE](#create-foreign-table) para crear las tablas externas. Las columnas se
-definirán mediante los [tipos de datos
-compatibles](#data-types) y, cuando sea posible detectarlas, las opciones
-compatibles con [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table).
-
-
- **Conservación del uso de mayúsculas y minúsculas en los identificadores importados**
-
- `IMPORT FOREIGN SCHEMA` ejecuta `quote_identifier()` sobre los nombres de las
- tablas y columnas que importa, lo que pone entre comillas dobles los
- identificadores que contienen caracteres en mayúsculas o espacios en blanco.
- Por lo tanto, esos nombres de tablas y columnas deben ir entre comillas
- dobles en las consultas de PostgreSQL. Los nombres compuestos únicamente por
- minúsculas y sin espacios en blanco no necesitan comillas.
-
- Por ejemplo, dada esta tabla de ClickHouse:
-
- ```sql
- CREATE OR REPLACE TABLE test
- (
- id UInt64,
- Name TEXT,
- updatedAt DateTime DEFAULT now()
- )
- ENGINE = MergeTree
- ORDER BY id;
- ```
-
- `IMPORT FOREIGN SCHEMA` crea esta tabla externa:
-
- ```sql
- CREATE TABLE test
- (
- id BIGINT NOT NULL,
- "Name" TEXT NOT NULL,
- "updatedAt" TIMESTAMPTZ NOT NULL
- );
- ```
-
- Por lo tanto, las consultas deben entrecomillar los identificadores de forma
- adecuada; por ejemplo:
-
- ```sql
- SELECT id, "Name", "updatedAt" FROM test;
- ```
-
- Para crear objetos con nombres distintos o completamente en minúsculas (y,
- por tanto, que no distingan entre mayúsculas y minúsculas), use [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table).
-
-
-
- ### CREATE FOREIGN TABLE
-
-
-Use [CREATE FOREIGN TABLE] para crear una tabla foránea que permite consultar datos de
-una base de datos de ClickHouse:
-
-```sql
-CREATE FOREIGN TABLE acts (
- user_id bigint NOT NULL,
- page_views int,
- duration smallint,
- sign smallint
-) SERVER taxi_srv OPTIONS(
- table_name 'acts'
- engine 'CollapsingMergeTree'
-);
-```
-
-Las opciones de tabla compatibles son:
-
-* `database`: El nombre de la base de datos remota. De forma predeterminada, usa la base de datos
- definida para el servidor foráneo.
-* `fetch_size`: Tamaño aproximado del lote en bytes para HTTP streaming. Anula
- el `fetch_size` a nivel de servidor. El valor predeterminado es `50000000` (50 MB). `0` desactiva el
- streaming y almacena en el búfer la respuesta completa.
-* `table_name`: El nombre de la tabla remota. De forma predeterminada, usa el nombre especificado
- para la tabla foránea.
-* `engine`: El [motor de tabla] usado por la tabla de ClickHouse. Para
- `CollapsingMergeTree()` y `AggregatingMergeTree()`, pg_clickhouse
- aplica automáticamente los parámetros a las expresiones de función ejecutadas en
- la tabla.
-
-Use el [tipo de dato](#data-types) adecuado para el tipo de dato remoto de ClickHouse
-de cada columna. Las opciones de columna compatibles son:
-
-* `column_name`: El nombre de la columna en ClickHouse, que se usa con
- preferencia sobre el nombre del atributo de PostgreSQL al reconstruir consultas e
- inserciones. Es útil para asignar nombres de columna de PostgreSQL en minúsculas y sin comillas a
- columnas de ClickHouse sensibles a mayúsculas y minúsculas; por ejemplo:
-
- ```sql
- CREATE FOREIGN TABLE hits (
- watchid bigint OPTIONS(column_name 'WatchID'),
- javaenable smallint OPTIONS(column_name 'JavaEnable'),
- title text OPTIONS(column_name 'Title')
- ) SERVER taxi_srv OPTIONS(table_name 'hits');
- ```
-
-* `AggregateFunction`: El nombre de la función de agregación aplicada a una
- columna de [AggregateFunction Type]. Asigne el tipo de dato al tipo de ClickHouse
- pasado a la función y especifique el nombre de la función de agregación mediante
- la opción de columna correspondiente; pg_clickhouse añadirá automáticamente
- `Merge` a la función de agregación que evalúe la columna.
-
- ```sql
- CREATE FOREIGN TABLE test (
- column1 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'uniq'),
- column2 integer OPTIONS(AggregateFunction 'anyIf'),
- column3 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'quantiles(0.5, 0.9)')
- ) SERVER clickhouse_srv;
- ```
-
-* `SimpleAggregateFunction`: El nombre de la función de agregación aplicada a
- una columna de [SimpleAggregateFunction Type]. Asigne el tipo de dato al
- tipo de ClickHouse pasado a la función y especifique el nombre de la
- función de agregación mediante la opción de columna correspondiente.
-
-
- ### ALTER FOREIGN TABLE
-
-
-Utilice [ALTER FOREIGN TABLE] para cambiar la definición de una tabla foránea:
-
-```sql
-ALTER TABLE table ALTER COLUMN b OPTIONS (SET AggregateFunction 'count');
-```
-
-Las opciones de tabla y columna admitidas son las mismas que para [CREATE FOREIGN
-TABLE].
-
-
- ### DROP FOREIGN TABLE
-
-
-Utilice [DROP FOREIGN TABLE] para eliminar una tabla foránea:
-
-```sql
-DROP FOREIGN TABLE acts;
-```
-
-Este comando produce un error si hay algún objeto que dependa de la tabla foránea.
-Use la cláusula `CASCADE` para eliminarlos también:
-
-```sql
-DROP FOREIGN TABLE acts CASCADE;
-```
-
-
- ## Referencia de SQL DML
-
-
-Las expresiones SQL [DML] que se muestran a continuación pueden usar pg_clickhouse. Los ejemplos dependen de
-estas tablas de ClickHouse:
-
-```sql
-CREATE TABLE logs (
- req_id Int64 NOT NULL,
- start_at DateTime64(6, 'UTC') NOT NULL,
- duration Int32 NOT NULL,
- resource Text NOT NULL,
- method Enum8('GET' = 1, 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'CONNECT', 'OPTIONS', 'TRACE', 'PATCH', 'QUERY') NOT NULL,
- node_id Int64 NOT NULL,
- response Int32 NOT NULL
-) ENGINE = MergeTree
- ORDER BY start_at;
-
-CREATE TABLE nodes (
- node_id Int64 NOT NULL,
- name Text NOT NULL,
- region Text NOT NULL,
- arch Text NOT NULL,
- os Text NOT NULL
-) ENGINE = MergeTree
- PRIMARY KEY node_id;
-```
-
-
- ### EXPLAIN
-
-
-El comando [EXPLAIN] funciona como es de esperar, pero la opción `VERBOSE` provoca que se emita la consulta "Remote SQL" de ClickHouse:
-
-```pgsql
-try=# EXPLAIN (VERBOSE)
- SELECT resource, avg(duration) AS average_duration
- FROM logs
- GROUP BY resource;
- QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=64)
- Output: resource, (avg(duration))
- Relations: Aggregate on (logs)
- Remote SQL: SELECT resource, avg(duration) FROM "default".logs GROUP BY resource
-(4 rows)
-```
-
-Esta consulta se envía a ClickHouse a través de un nodo de plan "Foreign Scan", el
-SQL remoto.
-
-
- ### SELECT
-
-
-Use la instrucción [SELECT] para ejecutar consultas en las tablas de pg_clickhouse igual
-que en cualquier otra tabla:
-
-```pgsql
-try=# SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
- start_at | duration | resource
-----------------------------+----------+----------------
- 2025-12-05 15:07:32.944188 | 175 | /widgets/totem
-(1 row)
-```
-
-pg_clickhouse procura trasladar la ejecución de la consulta a ClickHouse tanto como
-sea posible, incluidas las funciones de agregado. Use [EXPLAIN](#explain) para determinar
-hasta qué punto se aplica el pushdown. Para la consulta anterior, por ejemplo, toda la ejecución se traslada
-a ClickHouse
-
-```pgsql
-try=# EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
- SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262;
- QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan on public.logs
- Output: start_at, duration, resource
- Remote SQL: SELECT start_at, duration, resource FROM "default".logs WHERE ((req_id = 4117909262))
-(3 rows)
-```
-
-pg_clickhouse también aplica pushdown a JOINs entre tablas que provienen del mismo servidor remoto:
-
-```pgsql
-try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
- SELECT name, count(*), round(avg(duration))
- FROM logs
- LEFT JOIN nodes on logs.node_id = nodes.node_id
- GROUP BY name;
- QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=72) (actual time=3.201..3.221 rows=8.00 loops=1)
- Output: nodes.name, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
- Relations: Aggregate on ((logs) LEFT JOIN (nodes))
- Remote SQL: SELECT r2.name, count(*), round(avg(r1.duration), 0) FROM "default".logs r1 ALL LEFT JOIN "default".nodes r2 ON (((r1.node_id = r2.node_id))) GROUP BY r2.name
- FDW Time: 0.086 ms
- Planning Time: 0.335 ms
- Execution Time: 3.261 ms
-(7 rows)
-```
-
-Hacer JOIN con una tabla local generará consultas menos eficientes sin
-una configuración cuidadosa. En este ejemplo, hacemos una copia local de la
-tabla `nodes` y hacemos JOIN con ella en lugar de con la tabla remota:
-
-```pgsql
-try=# CREATE TABLE local_nodes AS SELECT * FROM nodes;
-SELECT 8
-
-try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
- SELECT name, count(*), round(avg(duration))
- FROM logs
- LEFT JOIN local_nodes on logs.node_id = local_nodes.node_id
- GROUP BY name;
- QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- HashAggregate (cost=147.65..150.65 rows=200 width=72) (actual time=6.215..6.235 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, count(*), round(avg(logs.duration), 0)
- Group Key: local_nodes.name
- Batches: 1 Memory Usage: 32kB
- Buffers: shared hit=1
- -> Hash Left Join (cost=31.02..129.28 rows=2450 width=36) (actual time=2.202..5.125 rows=1000.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, logs.duration
- Hash Cond: (logs.node_id = local_nodes.node_id)
- Buffers: shared hit=1
- -> Foreign Scan on public.logs (cost=10.00..20.00 rows=1000 width=12) (actual time=2.089..3.779 rows=1000.00 loops=1)
- Output: logs.req_id, logs.start_at, logs.duration, logs.resource, logs.method, logs.node_id, logs.response
- Remote SQL: SELECT duration, node_id FROM "default".logs
- FDW Time: 1.447 ms
- -> Hash (cost=14.90..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.090..0.091 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
- Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
- Buffers: shared hit=1
- -> Seq Scan on public.local_nodes (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.069..0.073 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id
- Buffers: shared hit=1
- Planning:
- Buffers: shared hit=14
- Planning Time: 0.551 ms
- Execution Time: 6.589 ms
-```
-
-En este caso, podemos trasladar una mayor parte de la agregación a ClickHouse
-agrupando por `node_id` en lugar de por la columna local, y luego unirnos
-a la tabla de búsqueda más adelante:
-
-```sql
-try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE)
- WITH remote AS (
- SELECT node_id, count(*), round(avg(duration))
- FROM logs
- GROUP BY node_id
- )
- SELECT name, remote.count, remote.round
- FROM remote
- JOIN local_nodes
- ON remote.node_id = local_nodes.node_id
- ORDER BY name;
- QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Sort (cost=65.68..66.91 rows=490 width=72) (actual time=4.480..4.484 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
- Sort Key: local_nodes.name
- Sort Method: quicksort Memory: 25kB
- Buffers: shared hit=4
- -> Hash Join (cost=27.60..43.79 rows=490 width=72) (actual time=4.406..4.422 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round
- Inner Unique: true
- Hash Cond: (local_nodes.node_id = remote.node_id)
- Buffers: shared hit=1
- -> Seq Scan on public.local_nodes (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.010..0.016 rows=8.00 loops=1)
- Output: local_nodes.node_id, local_nodes.name, local_nodes.region, local_nodes.arch, local_nodes.os
- Buffers: shared hit=1
- -> Hash (cost=15.10..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.379..4.381 rows=8.00 loops=1)
- Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
- Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
- -> Subquery Scan on remote (cost=1.00..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.337..4.360 rows=8.00 loops=1)
- Output: remote.count, remote.round, remote.node_id
- -> Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.330..4.349 rows=8.00 loops=1)
- Output: logs.node_id, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0))
- Relations: Aggregate on (logs)
- Remote SQL: SELECT node_id, count(*), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs GROUP BY node_id
- FDW Time: 0.055 ms
- Planning:
- Buffers: shared hit=5
- Planning Time: 0.319 ms
- Execution Time: 4.562 ms
-```
-
-El nodo "Foreign Scan" ahora aplica la agregación por `node_id` en origen, lo que reduce
-el número de filas que deben traerse de vuelta a Postgres de 1000 (todas
-ellas) a solo 8, una por cada nodo.
-
-
- ### PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE
-
-
-A partir de la versión v0.1.2, pg_clickhouse admite consultas parametrizadas, creadas principalmente
-mediante el comando [PREPARE]:
-
-```pgsql
-try=# PREPARE avg_durations_between_dates(date, date) AS
- SELECT date(start_at), round(avg(duration)) AS average_duration
- FROM logs
- WHERE date(start_at) BETWEEN $1 AND $2
- GROUP BY date(start_at)
- ORDER BY date(start_at);
-PREPARE
-```
-
-Use [EXECUTE] como de costumbre para ejecutar una sentencia preparada:
-
-```pgsql
-try=# EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
- date | average_duration
-------------+------------------
- 2025-12-09 | 190
- 2025-12-10 | 194
- 2025-12-11 | 197
- 2025-12-12 | 190
- 2025-12-13 | 195
-(5 rows)
-```
-
-
- La ejecución parametrizada impide que el [http driver](#create-server)
- convierta correctamente las zonas horarias de DateTime en versiones de ClickHouse anteriores a la 25.8,
- donde se [corrigió] el [error subyacente]. Ten en cuenta que, a veces, PostgreSQL usa
- un plan de consulta parametrizado incluso sin usar `PREPARE`. Para las consultas que
- requieran una conversión precisa de la zona horaria, si actualizar a la 25.8 o una versión
- posterior no es una opción, utiliza en su lugar el [binary driver](#create-server).
-
-
-pg_clickhouse delega las agregaciones, como es habitual, como se ve en la
-salida detallada de [EXPLAIN](#explain):
-
-```pgsql
-try=# EXPLAIN (VERBOSE) EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13');
- QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
- Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
- Relations: Aggregate on (logs)
- Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= '2025-12-09')) AND ((date(start_at) <= '2025-12-13')) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
-(4 rows)
-```
-
-Tenga en cuenta que ha enviado los valores de fecha completos, no los marcadores de posición de los parámetros.
-Esto se cumple en las primeras cinco solicitudes, como se describe en las
-[notas sobre PREPARE] de PostgreSQL. En la sexta ejecución, envía los
-[parámetros de consulta] de ClickHouse con el formato `{param:type}`:
-parámetros:
-
-```pgsql
- QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36)
- Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0))
- Relations: Aggregate on (logs)
- Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= {p1:Date})) AND ((date(start_at) <= {p2:Date})) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST
-(4 rows)
-```
-
-Use [DEALLOCATE] para liberar una sentencia preparada:
-
-```pgsql
-try=# DEALLOCATE avg_durations_between_dates;
-DEALLOCATE
-```
-
-
- ### INSERT
-
-
-Utilice el comando [INSERT] para insertar valores en una tabla remota de ClickHouse:
-
-```pgsql
-try=# INSERT INTO nodes(node_id, name, region, arch, os)
-VALUES (9, 'Augustin Gamarra', 'us-west-2', 'amd64', 'Linux')
- , (10, 'Cerisier', 'us-east-2', 'amd64', 'Linux')
- , (11, 'Dewalt', 'use-central-1', 'arm64', 'macOS')
-;
-INSERT 0 3
-```
-
-
- ### COPY
-
-
-Usa el comando [COPY] para insertar un lote de filas en una tabla remota de ClickHouse:
-
-```pgsql
-try=# COPY logs FROM stdin CSV;
-4285871863,2025-12-05 11:13:58.360760,206,/widgets,POST,8,401
-4020882978,2025-12-05 11:33:48.248450,199,/users/1321945,HEAD,3,200
-3231273177,2025-12-05 12:20:42.158575,220,/search,GET,2,201
-\.
->> COPY 3
-```
-
-> **⚠️ Limitaciones de la API de inserción por lotes**
->
-> pg_clickhouse aún no ha implementado compatibilidad con la API de inserción por lotes
-> del FDW de PostgreSQL. Por lo tanto, [COPY] actualmente usa sentencias [INSERT](#insert) para
-> insertar registros. Esto se mejorará en una versión futura.
-
-
- ### LOAD
-
-
-Utilice [LOAD] para cargar la biblioteca compartida pg_clickhouse:
-
-```pgsql
-try=# LOAD 'pg_clickhouse';
-LOAD
-```
-
-No suele ser necesario usar [LOAD], ya que Postgres cargará automáticamente
-pg_clickhouse la primera vez que se utilice alguna de sus
-funcionalidades (funciones, tablas foráneas, etc.).
-
-La única ocasión en la que puede resultar útil [LOAD] pg_clickhouse es para [SET](#set)
-los parámetros de pg_clickhouse antes de ejecutar consultas que dependan de ellos.
-
-
- ### SET
-
-
-Use [SET] para definir los parámetros de configuración personalizados de pg_clickhouse.
-
-
- #### `pg_clickhouse.session_settings`
-
-
-El parámetro `pg_clickhouse.session_settings` permite establecer la [configuración de
-ClickHouse] que se aplicará a las consultas posteriores. Ejemplo:
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_use_nulls 1, final 1';
-```
-
-El valor predeterminado es `join_use_nulls 1, group_by_use_nulls 1, final 1`. Establézcalo en una
-cadena vacía para volver a usar la configuración del servidor de ClickHouse.
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.session_settings = '';
-```
-
-La sintaxis es una lista de pares clave/valor delimitados por comas y separados por uno o
-más espacios. Las claves deben corresponder a la [configuración de ClickHouse]. Use una barra invertida para escapar los espacios,
-las comas y las barras invertidas en los valores:
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_algorithm grace_hash\,hash';
-```
-
-O bien use valores entre comillas simples para evitar escapar los espacios y las comas; considere
-usar [dollar quoting] para evitar tener que usar comillas dobles:
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.session_settings = $$join_algorithm 'grace_hash,hash'$$;
-```
-
-Si te importa la legibilidad y necesitas establecer muchos parámetros, usa varias
-líneas, por ejemplo:
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.session_settings TO $$
- connect_timeout 2,
- count_distinct_implementation uniq,
- final 1,
- group_by_use_nulls 1,
- join_algorithm 'prefer_partial_merge',
- join_use_nulls 1,
- log_queries_min_type QUERY_FINISH,
- max_block_size 32768,
- max_execution_time 45,
- max_result_rows 1024,
- metrics_perf_events_list 'this,that',
- network_compression_method ZSTD,
- poll_interval 5,
- totals_mode after_having_auto
-$$;
-```
-
-Algunos ajustes se ignorarán en los casos en que interfieran con el
-funcionamiento de pg_clickhouse. Entre ellos se incluyen:
-
-* `date_time_output_format`: el driver HTTP requiere que sea "iso"
-* `format_tsv_null_representation`: el driver HTTP requiere el valor predeterminado
-* `output_format_tsv_crlf_end_of_line` el driver HTTP requiere el valor predeterminado
-
-Por lo demás, pg_clickhouse no valida estos ajustes, sino que los pasa a
-ClickHouse en cada consulta. Por tanto, admite todos los ajustes de cada
-versión de ClickHouse.
-
-Ten en cuenta que pg_clickhouse debe cargarse antes de configurar
-`pg_clickhouse.session_settings`; usa [precarga de bibliotecas compartidas] o
-simplemente uno de los objetos de la extensión para asegurarte de que se cargue.
-
-
- #### `pg_clickhouse.pushdown_regex`
-
-
-El parámetro `pg_clickhouse.pushdown_regex` controla si pg_clickhouse
-transfiere las funciones y los operadores de expresiones regulares. Lo hace de forma predeterminada;
-establezca este parámetro en false para evitarlo:
-
-```sql
-SET pg_clickhouse.pushdown_regex = 'false';
-```
-
-Consulta [Expresiones regulares](#regular-expressions) para obtener más detalles.
-
-
- ### ALTER ROLE
-
-
-Use el comando `SET` de [ALTER ROLE] para [precargar](#preloading) pg_clickhouse
-y/o [SET](#set) sus parámetros para roles específicos:
-
-```pgsql
-try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET session_preload_libraries = pg_clickhouse;
-ALTER ROLE
-
-try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET pg_clickhouse.session_settings = 'final 1';
-ALTER ROLE
-```
-
-Utilice el comando `RESET` de [ALTER ROLE] para restablecer la precarga de pg_clickhouse
-y/o los parámetros:
-
-```pgsql
-try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET session_preload_libraries;
-ALTER ROLE
-
-try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET pg_clickhouse.session_settings;
-ALTER ROLE
-```
-
-
- ## Precarga
-
-
-Si todas o casi todas las conexiones a Postgres necesitan usar pg_clickhouse,
-considere usar la [precarga de bibliotecas compartidas] para cargarlo automáticamente:
-
-
- ### `session_preload_libraries`
-
-
-Carga la biblioteca compartida en cada nueva conexión a PostgreSQL:
-
-```ini
-session_preload_libraries = pg_clickhouse
-```
-
-Útil para aplicar las actualizaciones sin reiniciar el servidor: basta con
-volver a conectarse. También puede establecerse para usuarios o roles específicos mediante [ALTER
-ROLE](#alter-role).
-
-
- ### `shared_preload_libraries`
-
-
-Carga la biblioteca compartida en el proceso padre de PostgreSQL al iniciarse:
-
-```ini
-shared_preload_libraries = pg_clickhouse
-```
-
-Útil para ahorrar memoria y reducir la sobrecarga en cada sesión, pero requiere que se
-reinicie el clúster cuando se actualiza la biblioteca.
-
-
- ## Tipos de datos
-
-
-pg_clickhouse asigna los siguientes tipos de datos de ClickHouse a tipos de datos
-de PostgreSQL. [IMPORT FOREIGN SCHEMA](#import-foreign-schema) usa el primer tipo
-indicado en la columna de PostgreSQL al importar columnas; se pueden usar tipos
-adicionales en las sentencias [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table):
-
-| ClickHouse | PostgreSQL | Notas |
-| ---------- | ---------------- | ------------------------------------------- |
-| Bool | boolean | |
-| Date | date | |
-| Date32 | date | |
-| DateTime | timestamptz | |
-| Decimal | numeric | |
-| Float32 | real | |
-| Float64 | double precision | |
-| IPv4 | inet | |
-| IPv6 | inet | |
-| Int16 | smallint | |
-| Int32 | integer | |
-| Int64 | bigint | |
-| Int8 | smallint | |
-| JSON | jsonb, json | |
-| String | text, bytea | |
-| UInt16 | integer | |
-| UInt32 | bigint | |
-| UInt64 | bigint | Produce errores con valores > BIGINT max |
-| UInt8 | smallint | |
-| UUID | uuid | |
-
-A continuación se ofrecen notas y detalles adicionales.
-
-
- ### BYTEA
-
-
-ClickHouse no ofrece un equivalente al tipo [BYTEA] de PostgreSQL, pero
-permite almacenar cualquier secuencia de bytes en el tipo [String]. En general, las cadenas de ClickHouse
-deben mapearse al tipo [TEXT] de PostgreSQL; sin embargo, cuando se trabaja con datos binarios, mapéelas
-a [BYTEA]. Ejemplo:
-
-```sql
--- Crear tabla de ClickHouse con columnas String.
-SELECT clickhouse_raw_query($$
- CREATE TABLE bytes (
- c1 Int8, c2 String, c3 String
- ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (c1);
-$$);
-
--- Crear tabla externa con columnas BYTEA.
-CREATE FOREIGN TABLE bytes (
- c1 int,
- c2 BYTEA,
- c3 BYTEA
-) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );
-
--- Insertar datos binarios en la tabla externa.
-INSERT INTO bytes
-SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
- FROM generate_series(1, 4) n;
-
--- Ver los resultados.
-SELECT * FROM bytes;
-```
-
-Esa consulta `SELECT` final producirá como salida:
-
-```pgsql
-c1 | c2 | c3
-----+------------------------------------------------------------+------------------------------------
- 1 | \x1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | \xae3b28cde02542f81acce8783245430d
- 2 | \x5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | \x23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
- 3 | \x53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | \x7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
- 4 | \x4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | \x8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
-(4 rows)
-```
-
-Tenga en cuenta que si hay bytes nulos en las columnas de ClickHouse, una tabla
-externa que use columnas [TEXT] no mostrará los valores correctos:
-
-```sql
--- Crear tabla externa con columnas TEXT.
-CREATE FOREIGN TABLE texts (
- c1 int,
- c2 TEXT,
- c3 TEXT
-) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' );
-
--- Codificar datos binarios en hexadecimal.
-SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;
-```
-
-Producirá la siguiente salida:
-
-```pgsql
-c1 | encode | encode
-----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
- 1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
- 2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b
- 3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331 | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
- 4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
-(4 rows)
-```
-
-Tenga en cuenta que las filas dos y tres contienen valores truncados. Esto se debe a que
-PostgreSQL utiliza cadenas terminadas en nul y no admite nuls en sus
-cadenas.
-
-Intentar insertar valores binarios en columnas [TEXT] funcionará correctamente
-y dará el resultado esperado:
-
-```sql
--- Insertar mediante columnas de texto:
-TRUNCATE texts;
-INSERT INTO texts
-SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex')
- FROM generate_series(1, 4) n;
-
--- Ver los datos.
-SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1;
-```
-
-Las columnas de texto serán correctas:
-
-```pgsql
-
- c1 | encode | encode
-----+----------------------------------------------------------+----------------------------------
- 1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d
- 2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b
- 3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1
- 4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245
-(4 filas)
-```
-
-Pero leerlos como [BYTEA] no funcionará:
-
-```pgsql
-# SELECT * FROM bytes;
- c1 | c2 | c3
-----+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------
- 1 | \x5c783162663766306363383231643331313738363136613535613865306335323637373733353339376364646536663431353361396664336437 | \x5c786165336232386364653032353432663831616363653837383332343534333064
- 2 | \x5c783566366539653132636438353932373132653633383031366634623161326537333233306565343064623439386330663062316463383431 | \x5c783233653763366361636238333833663837386164303933623030323764373262
- 3 | \x5c783533616332633166613833633866363436303366653935363864383833333331303037643632383164653333306134623565373238663965 | \x5c783765393639313332666336353631343862393762366132656538626338336331
- 4 | \x5c783465336332653463623735343261343531373361386461633933396464633462633735323032653334326562633736396230663564613266 | \x5c783865663330663434633635343830643132623635306162366232623034323435
-(4 filas)
-```
-
-
- Por regla general, usa las columnas [TEXT] solo para cadenas codificadas y las columnas [BYTEA]
- solo para datos binarios, y no alternes nunca entre ellas.
-
-
-
- ## Referencia de funciones y operadores
-
-
-
- ### Funciones
-
-
-Estas funciones sirven de interfaz para consultar una base de datos de ClickHouse.
-
-
- #### `clickhouse_raw_query`
-
-
-```sql
-SELECT clickhouse_raw_query(
- 'CREATE TABLE t1 (x String) ENGINE = Memory',
- 'host=localhost port=8123'
-);
-```
-
-Conéctese a un servicio de ClickHouse a través de su interfaz HTTP, ejecute una sola
-consulta y desconéctese. El segundo argumento opcional especifica una cadena de
-conexión cuyo valor predeterminado es `host=localhost port=8123`. Los parámetros de conexión
-admitidos son:
-
-* `host`: El host al que conectarse; obligatorio.
-* `port`: El puerto HTTP al que conectarse; el valor predeterminado es `8123`, a menos que `host` sea un
- host de ClickHouse Cloud, en cuyo caso el valor predeterminado es `8443`
-* `dbname`: El nombre de la base de datos a la que conectarse.
-* `username`: El nombre de usuario con el que conectarse; el valor predeterminado es `default`
-* `password`: La contraseña que se usará para autenticarse; de forma predeterminada no hay contraseña
-
-De forma predeterminada, ningún rol tiene acceso `EXECUTE` a esta función; considere [GRANT]ar
-acceso solo a los roles que realmente necesiten ejecutar consultas ad hoc de ClickHouse,
-por ejemplo, un rol de administrador de ClickHouse dedicado:
-
-Útil para consultas que no devuelven registros, pero las consultas que sí devuelven valores
-se devolverán como un único valor de texto:
-
-```sql
-SELECT clickhouse_raw_query(
- 'SELECT schema_name, schema_owner from information_schema.schemata',
- 'host=localhost port=8123'
-);
-```
-
-```sql
- clickhouse_raw_query
----------------------------------
- INFORMATION_SCHEMA default+
- default default +
- git default +
- information_schema default+
- system default +
-
-(1 row)
-```
-
-
- ### Funciones con pushdown
-
-
-`pg_clickhouse` aplica pushdown a un subconjunto de las funciones integradas de PostgreSQL usadas
-en expresiones condicionales (cláusulas `HAVING` y `WHERE`). Ese subconjunto se corresponde con los equivalentes de ClickHouse
-de la siguiente manera:
-
-* `abs`: [abs](/es/reference/functions/regular-functions/arithmetic-functions#abs)
-* `factorial`: [factorial](/es/reference/functions/regular-functions/math-functions#factorial)
-* `mod` (int2/int4/int8/numeric): [módulo](/es/reference/functions/regular-functions/arithmetic-functions#modulo)
-* `pow` & `power` (float8/numeric): [pow](/es/reference/functions/regular-functions/math-functions#pow)
-* `round`: [round](/es/reference/functions/regular-functions/rounding-functions#round)
-* `sin`, `cos`, `tan`, `atan`, `atan2`, `sinh`, `cosh`, `tanh`, `asinh`, `degrees`, `radians`, `pi`: [funciones matemáticas de ClickHouse](/es/reference/functions/regular-functions/math-functions)
- con el mismo nombre. `asin`, `acos`, `atanh`, `acosh` no se ejecutan mediante pushdown: PG
- genera un error con valores fuera de rango, mientras que CH devuelve `NaN`.
-* `date_part`:
- * `date_part('day')`: [toDayOfMonth](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfMonth)
- * `date_part('doy')`: [toDayOfYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfYear)
- * `date_part('dow')`: [toDayOfWeek](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfWeek)
- * `date_part('year')`: [toYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toYear)
- * `date_part('month')`: [toMonth](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMonth)
- * `date_part('hour')`: [toHour](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toHour)
- * `date_part('minute')`: [toMinute](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMinute)
- * `date_part('second')`: [toSecond](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toSecond)
- * `date_part('quarter')`: [toQuarter](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toQuarter)
- * `date_part('isoyear')`: [toISOYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toISOYear)
- * `date_part('week')`: [toISOYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toISOWeek)
- * `date_part('epoch')`: [toISOYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toUnixTimestamp)
-* `date_trunc`:
- * `date_trunc('week')`: [toMonday](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMonday)
- * `date_trunc('second')`: [toStartOfSecond](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfSecond)
- * `date_trunc('minute')`: [toStartOfMinute](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfMinute)
- * `date_trunc('hour')`: [toStartOfHour](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfHour)
- * `date_trunc('day')`: [toStartOfDay](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfDay)
- * `date_trunc('month')`: [toStartOfMonth](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfMonth)
- * `date_trunc('quarter')`: [toStartOfQuarter](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfQuarter)
- * `date_trunc('year')`: [toStartOfYear](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfYear)
-* `extract(field FROM source)`: las mismas correspondencias que `date_part`
-* `date(timestamp)` & `date(timestamptz)`: [toDate](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDate)
- (representado como alias de CH `date`)
-* `array_position`: [indexOf](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#indexOf)
-* `array_cat`: [arrayConcat](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayConcat)
-* `array_append`: [arrayPushBack](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayPushBack)
-* `array_prepend`: [arrayPushFront](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayPushFront)
-* `array_remove`: [arrayRemove](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayRemove)
-* `array_length` & `cardinality`: [length](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#length)
-* `array_to_string`: [arrayStringConcat](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayStringConcat)
-* `string_to_array`: [splitByString](/es/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByString)
-* `split_part`: [splitByString](/es/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByString) + índice de array
-* `trim_array`: [arrayResize](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayResize)
-* `array_fill`: [arrayWithConstant](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayWithConstant)
-* `array_reverse`: [arrayReverse](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayReverse)
-* `array_shuffle`: [arrayShuffle](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayShuffle)
-* `array_sample`: [arrayRandomSample](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayRandomSample)
-* `array_sort`: [arraySort](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arraySort) / [arrayReverseSort](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayReverseSort)
-* `btrim`: [trimBoth](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#trimboth)
-* `ltrim`: [ltrim](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#ltrim)
-* `rtrim`: [rtrim](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#rtrim)
-* `concat_ws`: [concatWithSeparator](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#concatwithseparator)
-* `lower(text)`: [lowerUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#lowerutf8)
-* `upper(text)`: [upperUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#upperutf8)
-* `substring(text, ...)` & `substr(text, ...)`: [substringUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#substringutf8)
-* `substring(bytea, ...)` & `substr(bytea, ...)`: [substring](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#substring)
-* `length(text)`: [lengthUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#lengthutf8)
-* `length(bytea)` & `octet_length`: [length](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#length)
-* `reverse(text)`: [reverseUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#reverseutf8)
-* `reverse(bytea)`: [reverse](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#reverse)
-* `strpos`: [positionUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#positionutf8)
-* `regexp_like`: [match](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match)
-* `regexp_replace`: [replaceRegexpOne](/es/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpOne) o [replaceRegexpOne](/es/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpAll) si está presente la bandera `g`
-* `regexp_split_to_array`: [splitByRegexp](/es/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByRegexp)
-* `md5`: [MD5](/es/reference/functions/regular-functions/hash-functions#MD5)
-* `json_extract_path_text`: [sintaxis de subcolumnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-* `json_extract_path`: [toJSONString](/es/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [sintaxis de subcolumnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-* `jsonb_extract_path_text`: [sintaxis de subcolumnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-* `jsonb_extract_path`: [toJSONString](/es/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [sintaxis de subcolumnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-* `bit_count(bytea)`: [bitCount](/es/reference/functions/regular-functions/bit-functions#bitcount)
-* `to_timestamp(float8)`: [fromUnixTimestamp](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#fromUnixTimestamp)
-* `to_char(timestamp[tz], fmt)`: [formatDateTime](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#formatDateTime)
- cuando `fmt` es una constante de cadena y cada una de sus palabras clave tiene un equivalente fiel en
- ClickHouse. Consulte [to_char()](#to_char) en las Notas de compatibilidad
- para ver las palabras clave admitidas. De lo contrario, la función se evalúa
- localmente en PostgreSQL.
-* `statement_timestamp`, `transaction_timestamp`, & `clock_timestamp`:
- [nowInBlock64](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#nowInBlock64)
- (`nowInBlock64(9, $session_timezone)`)
-* `CURRENT_DATE`:
- [now](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now) y
- [toDate](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDate)
- (`toDate(now($session_timezone))`)
-* `now`, `CURRENT_TIMESTAMP`, & `LOCALTIMESTAMP`:
- [now64](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now64)
- (`now64(9, $session_timezone)`)
-* `CURRENT_TIMESTAMP(n)` & `LOCALTIMESTAMP(n)`:
- [now64](/es/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now64)
- (`now64(n, $session_timezone)`)
-* `CURRENT_DATABASE`: Se pasa como valor desde la función de PostgreSQL.
-* `CURRENT_SCHEMA`: Se pasa como valor desde una función de PostgreSQL.
-* `CURRENT_CATALOG`: Se pasa como valor de la función de PostgreSQL.
-* `CURRENT_USER`: Se pasa como valor desde una función de PostgreSQL.
-* `USER`: Se pasa como valor de la función de PostgreSQL.
-* `CURRENT_ROLE`: Se pasa como valor de una función de PostgreSQL.
-* `SESSION_USER`: Se pasa como valor desde una función de PostgreSQL.
-
-
- ### Operadores de pushdown
-
-
-* Segmento de Array (`arr[L:U]`): [arraySlice](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#arraySlice)
-* `@>` (Array contiene): [hasAll](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAll)
-* `<@` (Array contenido en): [hasAll](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAll)
-* `&&` (solapamiento de Arrays): [hasAny](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAny)
-* `~` (coincidencia de regexp): [match](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match)
-* `!~` (sin coincidencia de regexp): [match](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match)
-* `~*` (regexp sin distinción entre mayúsculas y minúsculas sin coincidencia): [match](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match)
-* `!~*` (regexp sin distinción entre mayúsculas y minúsculas no coincide): [match](/es/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match)
-* `->>` (JSON/JSONB extrae el elemento como texto): [sintaxis de sub-columnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-* `->` (JSON/JSONB extrae): [toJSONString](/es/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [sintaxis de sub-columnas](/es/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
-
-
- ### Funciones personalizadas
-
-
-Estas funciones personalizadas creadas por `pg_clickhouse` proporcionan pushdown de consultas externas
-para determinadas funciones de ClickHouse que no tienen equivalentes en PostgreSQL. Si
-alguna de estas funciones no se puede ejecutar mediante pushdown, generará una excepción.
-
-* [dictGet](/es/reference/functions/regular-functions/ext-dict-functions#dictget-dictgetordefault-dictgetornull)
-
-
- ### Pushdown de extensiones
-
-
-pg_clickhouse reconoce funciones de algunas extensiones principales y de terceros,
-y las delega a sus equivalentes en ClickHouse.
-
-
-
-Una función de [intarray] se delega en ClickHouse:
-
-* `idx` → [indexOf](/es/reference/functions/regular-functions/array-functions#indexOf)
-
-
- #### fuzzystrmatch
-
-
-Dos funciones de [fuzzystrmatch] se delegan en ClickHouse:
-
-* `soundex`: [soundex](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#soundex)
-* `levenshtein` (2-arg): [editDistanceUTF8](/es/reference/functions/regular-functions/string-functions#editDistanceUTF8)
-
-
- ### Conversiones de tipo pushdown
-
-
-pg_clickhouse hace pushdown de conversiones de tipo como `CAST(x AS bigint)` para
-tipos de datos compatibles. En el caso de tipos incompatibles, el pushdown fallará; si `x` en este
-ejemplo es un `UInt64` de ClickHouse, ClickHouse se negará a convertir el valor.
-
-Para hacer pushdown de conversiones de tipo a tipos de datos incompatibles, pg_clickhouse proporciona
-las siguientes funciones. Generan una excepción en PostgreSQL si no se
-ejecutan con pushdown.
-
-* [toUInt8](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint8)
-* [toUInt16](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint16)
-* [toUInt32](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint32)
-* [toUInt64](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint64)
-* [toUInt128](/es/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint128)
-
-
-
-Estas funciones de agregación personalizadas creadas por `pg_clickhouse` proporcionan
-pushdown de consultas externas para algunas funciones de agregación de ClickHouse que no
-tienen equivalentes en PostgreSQL. Si alguna de estas funciones no puede aplicarse
-mediante pushdown, generará una excepción.
-
-* [argMax](/es/reference/functions/aggregate-functions/argMax)
-* [argMin](/es/reference/functions/aggregate-functions/argMin)
-* [uniq](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniq)
-* [uniqCombined](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined)
-* [uniqCombined64](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined64)
-* [uniqExact](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniqExact)
-* [uniqHLL12](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniqHLL12)
-* [uniqTheta](/es/reference/functions/aggregate-functions/uniqthetasketch)
-* [quantile](/es/reference/functions/aggregate-functions/quantile)
-* [quantileExact](/es/reference/functions/aggregate-functions/quantileExact)
-
-
- ### Agregados de conjunto ordenado con pushdown
-
-
-Estas [funciones de agregado de conjunto ordenado] se corresponden con las [funciones de agregado paramétricas] de ClickHouse al pasar su *argumento directo* como parámetro y sus expresiones `ORDER BY` como argumentos. Por ejemplo, esta consulta de PostgreSQL:
-
-```sql
-SELECT percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY a) FROM t1;
-```
-
-Se corresponde con esta consulta de ClickHouse:
-
-```sql
-SELECT quantile(0.25)(a) FROM t1;
-```
-
-Ten en cuenta que los sufijos no predeterminados de `ORDER BY`, `DESC` y `NULLS FIRST`,
-no son compatibles y producirán un error.
-
-* `percentile_cont(double)`: [quantile](/es/reference/functions/aggregate-functions/quantile)
-* `quantile(double)`: [quantile](/es/reference/functions/aggregate-functions/quantile)
-* `quantileExact(double)`: [quantileExact](/es/reference/functions/aggregate-functions/quantileExact)
-
-
- ### Funciones de ventana con pushdown
-
-
-Estas [funciones de ventana] de PostgreSQL se delegan en ClickHouse con cláusulas `OVER
-(PARTITION BY ... ORDER BY ...)`, incluidas las especificaciones de frame cuando
-corresponde.
-
-* [row_number](/es/reference/functions/window-functions#row_number)
-* [rank](/es/reference/functions/window-functions#rank)
-* [dense_rank](/es/reference/functions/window-functions#dense_rank)
-* [ntile](/es/reference/functions/window-functions#ntile)
-* [cume_dist](/es/reference/functions/window-functions#cume_dist)
-* [percent_rank](/es/reference/functions/window-functions#percent_rank)
-* [lead](/es/reference/functions/window-functions#lead)
-* [lag](/es/reference/functions/window-functions#lag)
-* [first_value](/es/reference/functions/window-functions#first_value)
-* [last_value](/es/reference/functions/window-functions#last_value)
-* [nth_value](/es/reference/functions/window-functions#nth_value)
-* `min` / `max` (con cláusula `OVER`)
-
-Las funciones de clasificación (`row_number`, `rank`, `dense_rank`, `ntile`, `cume_dist`,
-`percent_rank`) omiten su cláusula de frame durante la delegación porque ClickHouse
-rechaza las especificaciones de frame en estas funciones.
-
-
- ## Notas de compatibilidad
-
-
-
- ### Expresiones regulares
-
-
-Aunque pg_clickhouse hace pushdown de las expresiones regulares a sus equivalentes de ClickHouse
-cuando [pg_clickhouse.pushdown_regex](#pg_clickhousepushdown_regex) es true (el
-valor predeterminado), y procura garantizar un nivel básico de compatibilidad, tenga
-en cuenta las diferencias entre ambos y cómo las gestiona pg_clickhouse.
-
-* PostgreSQL admite [expresiones regulares POSIX], mientras que ClickHouse admite
- [expresiones regulares RE2][RE2]. Tenga en cuenta las diferencias de comportamiento: use RE2
- cuando la expresión regular vaya a evaluarse en ClickHouse (p. ej., en una
- cláusula `WHERE`) y POSIX cuando vaya a evaluarse en Postgres (p. ej., en una
- cláusula `SELECT`).
-
-* pg_clickhouse hace pushdown de los [flags de regex] de Postgres anteponiéndolos a la
- expresión regular de ClickHouse dentro de `(?)`. Por ejemplo:
-
- ```sql
- regexp_like(val, '^VAL\d', 'i')
- ```
-
- Se convierte en
-
- ```sql
- match(val, concat('(?i-s)', '^VAL\\d'))
- ```
-
- Tenga en cuenta la inclusión de `-s`; esto alinea el comportamiento con las
- expresiones regulares de Postgres al desactivar `s`, que ClickHouse habilita de forma predeterminada.
- pg_clickhouse no incluirá `-s` si los flags de la llamada a la función de Postgres
- incluyen `s`. Desafortunadamente, este comportamiento rompe la compatibilidad de
- algunas expresiones regulares en Postgres 24 y versiones anteriores.
-
-* Los únicos flags que ambos admiten y que, por lo tanto, pueden usarse cuando se evalúan en
- ClickHouse son:
-
- * `i`: sin distinción entre mayúsculas y minúsculas
- * `m`: modo multilínea:
- * `s`: hace que `.` coincida con `\n`
- * `p`: coincidencia parcial sensible a saltos de línea (se trata igual que `s`)
- * `t`: sintaxis estricta (la predeterminada, eliminada por pg_clickhouse)
-
- RE2 solo admite estos flags; no use ningún otro [flag de Postgres]
-
-* Cualquier otro flag pasado a funciones de expresiones regulares hará que la
- función no se envíe mediante pushdown.
-
-* La excepción es `regexp_replace()`, que también admite el flag `g`. Cuando
- `g` está establecido, pg_clickhouse usa `replaceRegexpAll()` en lugar de
- `replaceRegexpOne()` y elimina el flag antes de anteponer los demás flags.
-
-* El argumento de reemplazo de `regexp_replace()` de Postgres admite `\&` para
- referirse a la coincidencia completa, mientras que ClickHouse usa `\0` para la
- coincidencia completa. Asegúrese de usar `\0` cuando la función se envíe mediante pushdown a ClickHouse.
-
-Para evitar cualquier ambigüedad, considere establecer
-[pg_clickhouse.pushdown_regex](#pg_clickhousepushdown_regex) para impedir que las
-expresiones regulares de Postgres se envíen mediante pushdown a ClickHouse, y usar la
-[extensión re2], para la cual pg_clickhouse admite [pushdown directo](#re2) de
-expresiones regulares [RE2] compatibles con ClickHouse.
-
-
- ### `to_char()`
-
-
-PostgreSQL [`to_char()`] para `timestamp` y `timestamp with time zone`
-solo se delega a ClickHouse [formatDateTime] cuando el argumento de formato
-es una string constant no `NULL` en la que cada palabra clave de PostgreSQL tiene un
-equivalente en ClickHouse idéntico byte por byte. Si el formato es dinámico
-(no es una `Const`), o contiene alguna palabra clave o modifier no compatible, la
-llamada vuelve a evaluarse localmente en PostgreSQL; nunca se intenta delegar
-con una traducción parcial, por lo que la salida sigue siendo compatible con PG.
-
-Las formas de `to_char()` de dos argumentos sobre `numeric`, `interval` y otros
-tipos que no son de timestamp nunca se delegan; ClickHouse [formatDateTime] solo
-da formato a valores de fecha y hora.
-
-
- #### Palabras clave traducidas
-
-
-| PostgreSQL | ClickHouse | Significado |
-| -------------------------- | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
-| `YYYY`, `yyyy` | `%Y` | año de 4 dígitos |
-| `YY`, `yy` | `%y` | año de 2 dígitos |
-| `MM`, `mm` | `%m` | mes con ceros a la izquierda (01–12) |
-| `DD`, `dd` | `%d` | día del mes con ceros a la izquierda (01–31) |
-| `DDD`, `ddd` | `%j` | día del año con ceros a la izquierda (001–366) |
-| `HH24`, `hh24` | `%H` | hora en formato de 24 horas con ceros a la izquierda (00–23) |
-| `HH`, `hh`, `HH12`, `hh12` | `%I` | hora en formato de 12 horas con ceros a la izquierda (01–12) |
-| `MI`, `mi` | `%i` | minuto con ceros a la izquierda (00–59) |
-| `SS`, `ss` | `%S` | segundo con ceros a la izquierda (00–59) |
-| `Q`, `q` | `%Q` | trimestre (1–4) |
-| `Mon` | `%b` | nombre abreviado del mes, p. ej., `Oct` |
-| `Dy` | `%a` | nombre abreviado del día de la semana, p. ej., `Mon` |
-| `AM`, `PM` | `%p` | indicador AM/PM, siempre en mayúsculas |
-
-
- #### Texto entre comillas y literales
-
-
-El texto delimitado por `"..."` se conserva tal cual, y cualquier `%` literal
-se duplica como `%%` para escapar el prefijo de especificador de ClickHouse. Un `\"` fuera de
-las comillas también se conserva como un literal `"`. Dentro de `"..."`, la barra invertida
-solo escapa `"`; las demás secuencias con barra invertida se tratan como texto literal.
-
-
- ## Autores
-
-
-[David E. Wheeler](https://justatheory.com/)
-
-
- ## Derechos de autor
-
-
-Copyright (c) 2025-2026, ClickHouse
-
-[foreign data wrapper]: https://www.postgresql.org/docs/current/fdwhandler.html "Documentación de PostgreSQL: Escritura de un foreign data wrapper"
-
-[imagen de Docker]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/pkgs/container/pg_clickhouse "Última versión en Docker Hub"
-
-[ClickHouse]: https://clickhouse.com/clickhouse
-
-[Control de versiones semántico]: https://semver.org/spec/v2.0.0.html "Control de versiones semántico 2.0.0"
-
-[`pg_get_loaded_modules()`]: https://pgpedia.info/g/pg_get_loaded_modules.html "pgPedia: pg_get_loaded_modules()"
-
-[DDL]: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language "Wikipedia: lenguaje de definición de datos"
-
-[CREATE EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createextension.html "Documentación de PostgreSQL: CREATE EXTENSION"
-
-[ALTER EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterextension.html "Documentación de PostgreSQL: ALTER EXTENSION"
-
-[DROP EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropextension.html "Documentación de PostgreSQL: DROP EXTENSION"
-
-[CREATE SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createserver.html "Documentación de PostgreSQL: CREATE SERVER"
-
-[ALTER SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterserver.html "Documentación de PostgreSQL: ALTER SERVER"
-
-[DROP SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropserver.html "Documentación de PostgreSQL: DROP SERVER"
-
-[CREATE USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createusermapping.html "Documentación de PostgreSQL: CREATE USER MAPPING"
-
-[ALTER USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterusermapping.html "Documentación de PostgreSQL: ALTER USER MAPPING"
-
-[DROP USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropusermapping.html "Documentación de PostgreSQL: DROP USER MAPPING"
-
-[IMPORT FOREIGN SCHEMA]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-importforeignschema.html "Documentación de PostgreSQL: IMPORT FOREIGN SCHEMA"
-
-[CREATE FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createforeigntable.html "Documentación de PostgreSQL: CREATE FOREIGN TABLE"
-
-[motor de tabla]: /reference/engines/table-engines "Documentación de ClickHouse: Motores de tabla"
-
-[tipo AggregateFunction]: /reference/data-types/aggregatefunction "Documentación de ClickHouse: Tipo AggregateFunction"
-
-[tipo SimpleAggregateFunction]: /reference/data-types/simpleaggregatefunction "Documentación de ClickHouse: Tipo SimpleAggregateFunction"
-
-[ALTER FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterforeigntable.html "Documentación de PostgreSQL: ALTER FOREIGN TABLE"
-
-[DROP FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropforeigntable.html "Documentación de PostgreSQL: DROP FOREIGN TABLE"
-
-[DML]: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_manipulation_language "Wikipedia: lenguaje de manipulación de datos"
-
-[EXPLAIN]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-explain.html "Documentación de PostgreSQL: EXPLAIN"
-
-[SELECT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-select.html "Documentación de PostgreSQL: SELECT"
-
-[PREPARE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html "Documentación de PostgreSQL: PREPARE"
-
-[EXECUTE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-execute.html "Documentación de PostgreSQL: EXECUTE"
-
-[DEALLOCATE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-deallocate.html "Documentación de PostgreSQL: DEALLOCATE"
-
-[PREPARE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html "Documentación de PostgreSQL: PREPARE"
-
-[INSERT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-insert.html "Documentación de PostgreSQL: INSERT"
-
-[COPY]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-copy.html "Documentación de PostgreSQL: COPY"
-
-[LOAD]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-load.html "Documentación de PostgreSQL: LOAD"
-
-[SET]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-set.html "Documentación de PostgreSQL: SET"
-
-[ALTER ROLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterrole.html "Documentación de PostgreSQL: ALTER ROLE"
-
-[precarga de bibliotecas compartidas]: https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-client.html#RUNTIME-CONFIG-CLIENT-PRELOAD "Documentación de PostgreSQL: Precarga de bibliotecas compartidas"
-
-[funciones de agregado de conjuntos ordenados]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-aggregate.html#FUNCTIONS-ORDEREDSET-TABLE
-
-[Funciones de agregado paramétricas]: /reference/functions/aggregate-functions/parametric-functions
-
-[configuración de ClickHouse]: /reference/settings/session-settings "Documentación de ClickHouse: Configuración de la sesión"
-
-[delimitación con dólar]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-syntax-lexical.html#SQL-SYNTAX-DOLLAR-QUOTING "Documentación de PostgreSQL: constantes de cadena delimitadas con dólar"
-
-[notas sobre PREPARE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html#SQL-PREPARE-NOTES "Documentación de PostgreSQL: notas sobre PREPARE"
-
-[parámetros de consulta]: /guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements#alternatives-to-prepared-statements-in-clickhouse "Documentación de ClickHouse: alternativas a las sentencias preparadas en ClickHouse"
-
-[error subyacente]: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/85847 "ClickHouse/ClickHouse#85847 Algunas consultas en formularios multipart no leen la configuración"
-
-[solucionado]: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85570 "ClickHouse/ClickHouse#85570 corrige HTTP con multipart"
-
-[BYTEA]: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-binary.html "Documentación de PostgreSQL: tipos de datos binarios"
-
-[GRANT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-grant.html "Documentación de PostgreSQL: GRANT"
-
-[String]: /reference/data-types/string "Documentación de ClickHouse: String"
-
-[TEXT]: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-character.html "Documentación de PostgreSQL: tipos de caracteres"
-
-[funciones de ventana]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-window.html "Documentación de PostgreSQL: funciones de ventana"
-
-[Expresiones regulares POSIX]: https://www.postgresql.org/docs/18/functions-matching.html#FUNCTIONS-POSIX-REGEXP "Documentación de PostgreSQL: expresiones regulares POSIX"
-
-[modificadores de Postgres]: https://www.postgresql.org/docs/18/functions-matching.html#POSIX-EMBEDDED-OPTIONS-TABLE "Documentación de PostgreSQL: letras de opciones incrustadas de ARE"
-
-[RE2]: https://github.com/google/re2/wiki/Syntax "Sintaxis de RE2"
-
-[extensión re2]: https://github.com/ClickHouse/pg_re2 "pg_re2: funciones de expresiones regulares compatibles con ClickHouse que usan RE2"
-
-[intarray]: https://www.postgresql.org/docs/current/intarray.html "Documentación de PostgreSQL: intarray"
-
-[fuzzystrmatch]: https://www.postgresql.org/docs/current/fuzzystrmatch.html "Documentación de PostgreSQL: fuzzystrmatch"
-
-[`to_char()`]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-formatting.html "Documentación de PostgreSQL: funciones de formato de tipos de datos"
-
-[formatDateTime]: /reference/functions/regular-functions/date-time-functions#formatDateTime "Documentación de ClickHouse: formatDateTime"
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/tutorial.mdx b/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/tutorial.mdx
deleted file mode 100644
index ac79ba003..000000000
--- a/es/integrations/connectors/tools/pg_clickhouse/tutorial.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,674 +0,0 @@
----
-sidebarTitle: 'Tutorial'
-description: 'Aprende a conectar pg_clickhouse con ClickHouse y a consultar un conjunto de datos de ejemplo de taxis de la ciudad de Nueva York.'
-slug: '/integrations/pg_clickhouse/tutorial'
-title: 'tutorial de pg_clickhouse'
-doc_type: 'guide'
-keywords: ['PostgreSQL', 'Postgres', 'FDW', 'foreign data wrapper', 'pg_clickhouse', 'extension', 'tutorial', 'taxi']
----
-
-
- ## Descripción general
-
-
-Este tutorial sigue el [tutorial de ClickHouse], pero ejecuta todas las consultas a través de
-pg_clickhouse.
-
-
- ## Inicia ClickHouse
-
-
-Primero, crea una base de datos en ClickHouse si aún no tienes una. Una forma rápida
-de empezar es usar la imagen de Docker:
-
-```sh
-docker run -d --network host --name clickhouse -p 8123:8123 -p9000:9000 --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse
-docker exec -it clickhouse clickhouse-client
-```
-
-
-
-Compila e instala pg_clickhouse desde [PGXN] o [GitHub]. O bien, crea un
-contenedor Docker con la [imagen de pg_clickhouse], que no hace más que añadir
-pg_clickhouse a la [imagen de Postgres] de Docker:
-
-```sh
-docker run -d --network host --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \
- -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18
-```
-
-
- ### Conectar pg_clickhouse
-
-
-Ahora, conéctate a Postgres:
-
-```sh
-docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres
-```
-
-Y cree pg_clickhouse:
-
-```sql
-CREATE EXTENSION pg_clickhouse;
-```
-
-Cree un servidor externo con el nombre de host, el puerto y la base de datos de su
-instancia de ClickHouse.
-
-```sql
-CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw
- OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi');
-```
-
-Aquí hemos optado por usar el driver binario, que utiliza el protocolo
-binario de ClickHouse. También puede usar el driver "http", que utiliza la interfaz HTTP.
-
-A continuación, asigne un usuario de PostgreSQL a un usuario de ClickHouse. La forma más sencilla de hacerlo
-es simplemente asignar el usuario actual de PostgreSQL a un usuario remoto para el
-servidor externo:
-
-```sql
-CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv
- OPTIONS (user 'default');
-```
-
-También puedes especificar la opción `password`.
-
-Ahora, agrega la tabla de taxis; simplemente importa todas las tablas de la base de datos remota de
-ClickHouse a un esquema de Postgres:
-
-```sql
-CREATE SCHEMA taxi;
-IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-Y ahora la tabla debería haberse importado: en [psql], usa `\det+` para verla:
-
-```pgsql
-taxi=# \det+ taxi.*
- List of foreign tables
- Schema | Table | Server | FDW options | Description
---------+-------+----------+-----------------------------------------------------------+-------------
- taxi | trips | taxi_srv | (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree') | [null]
-(1 row)
-```
-
-¡Listo! Usa `\d` para mostrar todas las columnas:
-
-```pgsql
-taxi=# \d taxi.trips
- Foreign table "taxi.trips"
- Column | Type | Collation | Nullable | Default | FDW options
------------------------+--------------------------+-----------+----------+---------+-------------
- trip_id | bigint | | not null | |
- vendor_id | text | | not null | |
- pickup_date | date | | not null | |
- pickup_datetime | timestamp with time zone | | not null | |
- dropoff_date | date | | not null | |
- dropoff_datetime | timestamp with time zone | | not null | |
- store_and_fwd_flag | smallint | | not null | |
- rate_code_id | smallint | | not null | |
- pickup_longitude | double precision | | not null | |
- pickup_latitude | double precision | | not null | |
- dropoff_longitude | double precision | | not null | |
- dropoff_latitude | double precision | | not null | |
- passenger_count | smallint | | not null | |
- trip_distance | double precision | | not null | |
- fare_amount | numeric(10,2) | | not null | |
- extra | numeric(10,2) | | not null | |
- mta_tax | numeric(10,2) | | not null | |
- tip_amount | numeric(10,2) | | not null | |
- tolls_amount | numeric(10,2) | | not null | |
- ehail_fee | numeric(10,2) | | not null | |
- improvement_surcharge | numeric(10,2) | | not null | |
- total_amount | numeric(10,2) | | not null | |
- payment_type | text | | not null | |
- trip_type | smallint | | not null | |
- pickup | character varying(25) | | not null | |
- dropoff | character varying(25) | | not null | |
- cab_type | text | | not null | |
- pickup_nyct2010_gid | smallint | | not null | |
- pickup_ctlabel | real | | not null | |
- pickup_borocode | smallint | | not null | |
- pickup_ct2010 | text | | not null | |
- pickup_boroct2010 | text | | not null | |
- pickup_cdeligibil | text | | not null | |
- pickup_ntacode | character varying(4) | | not null | |
- pickup_ntaname | text | | not null | |
- pickup_puma | integer | | not null | |
- dropoff_nyct2010_gid | smallint | | not null | |
- dropoff_ctlabel | real | | not null | |
- dropoff_borocode | smallint | | not null | |
- dropoff_ct2010 | text | | not null | |
- dropoff_boroct2010 | text | | not null | |
- dropoff_cdeligibil | text | | not null | |
- dropoff_ntacode | character varying(4) | | not null | |
- dropoff_ntaname | text | | not null | |
- dropoff_puma | integer | | not null | |
-Server: taxi_srv
-FDW options: (database 'taxi', table_name 'trips', engine 'MergeTree')
-```
-
-Ahora, consulta la tabla:
-
-```pgsql
- SELECT count(*) FROM taxi.trips;
- count
- ---------
- 1999657
- (1 fila)
-```
-
-Observa con qué rapidez se ejecutó la consulta. pg_clickhouse envía la consulta completa,
-incluido el agregado `COUNT()`, a ClickHouse, por lo que se ejecuta allí y solo
-devuelve una única fila a Postgres. Usa [EXPLAIN] para verlo:
-
-```pgsql
- EXPLAIN select count(*) from taxi.trips;
- QUERY PLAN
- -------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..-0.90 rows=1 width=8)
- Relations: Aggregate on (trips)
- (2 rows)
-```
-
-Ten en cuenta que "Foreign Scan" aparece en la raíz del plan, lo que significa que la
-consulta completa se trasladó a ClickHouse.
-
-
- ## Analizar los datos
-
-
-Ejecuta algunas consultas para analizar los datos. Revisa los siguientes ejemplos o prueba
-tu propia consulta SQL.
-
-* Calcule el importe medio de la propina:
-
- ```sql
- taxi=# \timing
- Timing is on.
- taxi=# SELECT round(avg(tip_amount), 2) FROM taxi.trips;
- round
- -------
- 1.68
- (1 fila)
-
- Time: 9.438 ms
- ```
-
-* Calcula el costo promedio según el número de pasajeros:
-
- ```pgsql
- taxi=# SELECT
- passenger_count,
- avg(total_amount)::NUMERIC(10, 2) AS average_total_amount
- FROM taxi.trips
- GROUP BY passenger_count;
- passenger_count | average_total_amount
- -----------------+----------------------
- 0 | 22.68
- 1 | 15.96
- 2 | 17.14
- 3 | 16.75
- 4 | 17.32
- 5 | 16.34
- 6 | 16.03
- 7 | 59.79
- 8 | 36.40
- 9 | 9.79
- (10 rows)
-
- Time: 27.266 ms
- ```
-
-* Calcula cuántas recogidas diarias hay por barrio:
-
- ```pgsql
- taxi=# SELECT
- pickup_date,
- pickup_ntaname,
- SUM(1) AS number_of_trips
- FROM taxi.trips
- GROUP BY pickup_date, pickup_ntaname
- ORDER BY pickup_date ASC LIMIT 10;
- pickup_date | pickup_ntaname | number_of_trips
- -------------+--------------------------------+-----------------
- 2015-07-01 | Williamsburg | 1
- 2015-07-01 | park-cemetery-etc-Queens | 6
- 2015-07-01 | Maspeth | 1
- 2015-07-01 | Stuyvesant Town-Cooper Village | 44
- 2015-07-01 | Rego Park | 1
- 2015-07-01 | Greenpoint | 7
- 2015-07-01 | Highbridge | 1
- 2015-07-01 | Briarwood-Jamaica Hills | 3
- 2015-07-01 | Airport | 550
- 2015-07-01 | East Harlem North | 32
- (10 rows)
-
- Time: 30.978 ms
- ```
-
-* Calcula la duración de cada viaje en minutos y luego agrupa los resultados por
- la duración del viaje:
-
- ```pgsql
- taxi=# SELECT
- avg(tip_amount) AS avg_tip,
- avg(fare_amount) AS avg_fare,
- avg(passenger_count) AS avg_passenger,
- count(*) AS count,
- round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) as trip_minutes
- FROM taxi.trips
- WHERE round((date_part('epoch', dropoff_datetime) - date_part('epoch', pickup_datetime)) / 60) > 0
- GROUP BY trip_minutes
- ORDER BY trip_minutes DESC
- LIMIT 5;
- avg_tip | avg_fare | avg_passenger | count | trip_minutes
- -------------------+------------------+------------------+-------+--------------
- 1.96 | 8 | 1 | 1 | 27512
- 0 | 12 | 2 | 1 | 27500
- 0.562727272727273 | 17.4545454545455 | 2.45454545454545 | 11 | 1440
- 0.716564885496183 | 14.2786259541985 | 1.94656488549618 | 131 | 1439
- 1.00945205479452 | 12.8787671232877 | 1.98630136986301 | 146 | 1438
- (5 rows)
-
- Time: 45.477 ms
- ```
-
-* Muestra la cantidad de recogidas en cada barrio, desglosada por hora del día:
-
- ```pgsql
- taxi=# SELECT
- pickup_ntaname,
- date_part('hour', pickup_datetime) as pickup_hour,
- SUM(1) AS pickups
- FROM taxi.trips
- WHERE pickup_ntaname != ''
- GROUP BY pickup_ntaname, pickup_hour
- ORDER BY pickup_ntaname, date_part('hour', pickup_datetime)
- LIMIT 5;
- pickup_ntaname | pickup_hour | pickups
- ----------------+-------------+---------
- Airport | 0 | 3509
- Airport | 1 | 1184
- Airport | 2 | 401
- Airport | 3 | 152
- Airport | 4 | 213
- (5 rows)
-
- Time: 36.895 ms
- ```
-
-* Establece la zona horaria de visualización en Nueva York y recupera los viajes a los
- aeropuertos LaGuardia o JFK:
-
- ```pgsql
- taxi=# SET timezone = 'America/New_York';
- SET
- taxi=# SELECT
- pickup_datetime,
- dropoff_datetime,
- total_amount,
- pickup_nyct2010_gid,
- dropoff_nyct2010_gid,
- CASE
- WHEN dropoff_nyct2010_gid = 138 THEN 'LGA'
- WHEN dropoff_nyct2010_gid = 132 THEN 'JFK'
- END AS airport_code,
- EXTRACT(YEAR FROM pickup_datetime) AS year,
- EXTRACT(DAY FROM pickup_datetime) AS day,
- EXTRACT(HOUR FROM pickup_datetime) AS hour
- FROM taxi.trips
- WHERE dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
- ORDER BY pickup_datetime
- LIMIT 5;
- pickup_datetime | dropoff_datetime | total_amount | pickup_nyct2010_gid | dropoff_nyct2010_gid | airport_code | year | day | hour
- ------------------------+------------------------+--------------+---------------------+----------------------+--------------+------+-----+------
- 2015-06-30 20:04:14-04 | 2015-06-30 20:15:29-04 | 13.30 | -34 | 132 | JFK | 2015 | 30 | 20
- 2015-06-30 20:09:42-04 | 2015-06-30 20:12:55-04 | 6.80 | 50 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20
- 2015-06-30 20:23:04-04 | 2015-06-30 20:24:39-04 | 4.80 | -125 | 132 | JFK | 2015 | 30 | 20
- 2015-06-30 20:27:51-04 | 2015-06-30 20:39:02-04 | 14.72 | -101 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20
- 2015-06-30 20:32:03-04 | 2015-06-30 20:55:39-04 | 39.34 | 48 | 138 | LGA | 2015 | 30 | 20
- (5 rows)
-
- Time: 17.450 ms
- ```
-
-
- ## Crear un diccionario
-
-
-Cree un diccionario asociado a una tabla de su servicio de ClickHouse. La
-tabla y el diccionario se basan en un archivo CSV que contiene una fila por cada
-barrio de la ciudad de Nueva York.
-
-Los barrios se asignan a los nombres de los cinco distritos de la ciudad de Nueva York
-(Bronx, Brooklyn, Manhattan, Queens y Staten Island), además de Newark
-Airport (EWR).
-
-A continuación se muestra un extracto del archivo CSV que está usando, en formato de tabla. La
-columna `LocationID` del archivo se asigna a las columnas `pickup_nyct2010_gid` y
-`dropoff_nyct2010_gid` de su tabla de viajes:
-
-| LocationID | Borough | Zone | service_zone |
-| ---------: | ------------- | ----------------------- | ---------------- |
-| 1 | EWR | Newark Airport | EWR |
-| 2 | Queens | Jamaica Bay | Boro Zone |
-| 3 | Bronx | Allerton/Pelham Gardens | Boro Zone |
-| 4 | Manhattan | Alphabet City | Yellow Zone |
-| 5 | Staten Island | Arden Heights | Boro Zone |
-
-1. Aún en Postgres, use la función `clickhouse_raw_query` para crear un
- [diccionario] de ClickHouse llamado `taxi_zone_dictionary` y cargar el
- diccionario desde el archivo CSV en S3:
-
- ```sql
- SELECT clickhouse_raw_query($$
- CREATE DICTIONARY taxi.taxi_zone_dictionary (
- LocationID Int64 DEFAULT 0,
- Borough String,
- zone String,
- service_zone String
- )
- PRIMARY KEY LocationID
- SOURCE(HTTP(URL 'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/taxi_zone_lookup.csv' FORMAT 'CSVWithNames'))
- LIFETIME(MIN 0 MAX 0)
- LAYOUT(HASHED_ARRAY())
- $$, 'host=localhost dbname=taxi');
- ```
-
-
- Establecer `LIFETIME` en 0 desactiva las actualizaciones automáticas para evitar
- tráfico innecesario a nuestro bucket de S3. En otros casos, puede configurarlo
- de otra manera. Para obtener más información, consulte [Actualizar los datos del diccionario mediante
- LIFETIME](/es/reference/statements/create/dictionary/lifetime).
-
-
-2. Ahora impórtelo:
-
-```sql
- IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi LIMIT TO (taxi_zone_dictionary)
- FROM SERVER taxi_srv INTO taxi;
-```
-
-3. Comprueba que se puede consultar:
-
-```pgsql
- taxi=# SELECT * FROM taxi.taxi_zone_dictionary limit 3;
- LocationID | Borough | Zone | service_zone
- ------------+-----------+-----------------------------------------------+--------------
- 77 | Brooklyn | East New York/Pennsylvania Avenue | Boro Zone
- 106 | Brooklyn | Gowanus | Boro Zone
- 103 | Manhattan | Governor's Island/Ellis Island/Liberty Island | Yellow Zone
- (3 rows)
-```
-
-4. Excelente. Ahora usa la función `dictGet` para obtener el nombre de
- un distrito en una consulta. Esta consulta suma el número de viajes en
- taxi por distrito que terminan en el aeropuerto LaGuardia o JFK:
-
-```pgsql
- taxi=# SELECT
- count(1) AS total,
- COALESCE(NULLIF(dictGet(
- 'taxi.taxi_zone_dictionary', 'Borough',
- toUInt64(pickup_nyct2010_gid)
- ), ''), 'Unknown') AS borough_name
- FROM taxi.trips
- WHERE dropoff_nyct2010_gid = 132 OR dropoff_nyct2010_gid = 138
- GROUP BY borough_name
- ORDER BY total DESC;
- total | borough_name
- -------+---------------
- 23683 | Unknown
- 7053 | Manhattan
- 6828 | Brooklyn
- 4458 | Queens
- 2670 | Bronx
- 554 | Staten Island
- 53 | EWR
- (7 rows)
-
- Time: 66.245 ms
-```
-
-Esta consulta suma la cantidad de viajes en taxi por distrito que terminan en
-los aeropuertos LaGuardia o JFK. Observe que hay bastantes viajes en los que
-se desconoce el barrio de origen.
-
-
- ## Realizar un JOIN
-
-
-Escriba algunas consultas que hagan `JOIN` entre `taxi_zone_dictionary` y la
-tabla `trips`.
-
-1. Comience con un `JOIN` simple que funcione de forma similar a la consulta
- anterior sobre aeropuertos:
-
- ```pgsql
- taxi=# SELECT
- count(1) AS total,
- "Borough"
- FROM taxi.trips
- JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
- ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID")
- WHERE pickup_nyct2010_gid > 0
- AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
- GROUP BY "Borough"
- ORDER BY total DESC;
- total | borough_name
- -------+---------------
- 7053 | Manhattan
- 6828 | Brooklyn
- 4458 | Queens
- 2670 | Bronx
- 554 | Staten Island
- 53 | EWR
- (6 rows)
-
- Time: 48.449 ms
- ```
-
-
- Tenga en cuenta que la salida de la consulta `JOIN` anterior es la misma que la de la consulta
- `dictGet` anterior (excepto que no se incluyen los valores `Unknown`). Entre
- bastidores, ClickHouse en realidad llama a la función `dictGet` para
- el diccionario `taxi_zone_dictionary`, pero la sintaxis `JOIN` resulta más
- familiar para los desarrolladores de SQL.
-
-
-```pgsql
- taxi=# explain SELECT
- count(1) AS total,
- "Borough"
- FROM taxi.trips
- JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
- ON trips.pickup_nyct2010_gid = toUInt64(taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID")
- WHERE pickup_nyct2010_gid > 0
- AND dropoff_nyct2010_gid IN (132, 138)
- GROUP BY "Borough"
- ORDER BY total DESC;
- QUERY PLAN
- -----------------------------------------------------------------------
- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=40)
- Relations: Aggregate on ((trips) INNER JOIN (taxi_zone_dictionary))
- (2 rows)
- Time: 2.012 ms
-```
-
-2. Esta consulta devuelve las filas de los 1000 viajes con el importe de propina
- más alto y, a continuación, realiza un JOIN interno entre cada fila y el diccionario:
-
- ```sql
- taxi=# SELECT *
- FROM taxi.trips
- JOIN taxi.taxi_zone_dictionary
- ON trips.dropoff_nyct2010_gid = taxi.taxi_zone_dictionary."LocationID"
- WHERE tip_amount > 0
- ORDER BY tip_amount DESC
- LIMIT 1000;
- ```
-
-
- En general, evitamos usar `SELECT *` en PostgreSQL y ClickHouse. Solo
- debes recuperar las columnas que realmente necesitas.
-
-
-[ClickHouse tutorial]: /get-started/quickstarts/tutorial "Tutorial avanzado de ClickHouse"
-
-[psql]: https://www.postgresql.org/docs/current/app-psql.html "Aplicaciones cliente de PostgreSQL: psql"
-
-[EXPLAIN]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-explain.html "Comandos SQL: EXPLAIN"
-
-[dictionary]: /reference/statements/create/dictionary
-
-[PGXN]: https://pgxn.org/dist/pg_clickhouse "pg_clickhouse en PGXN"
-
-[GitHub]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/releases "Versiones de pg_clickhouse en GitHub"
-
-[pg_clickhouse image]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/pkgs/container/pg_clickhouse "Imagen OCI de pg_clickhouse en GitHub"
-
-[Postgres image]: https://hub.docker.com/_/postgres "Imagen OCI de Postgres en Docker Hub"
-
-[Refreshing dictionary data using LIFETIME]: /reference/statements/create/dictionary/lifetime "Documentación de ClickHouse: actualización de los datos del diccionario mediante LIFETIME"
\ No newline at end of file
diff --git a/es/integrations/connectors/tools/third-party-libraries.mdx b/es/integrations/connectors/tools/third-party-libraries.mdx
index c6041b23d..8963950ac 100644
--- a/es/integrations/connectors/tools/third-party-libraries.mdx
+++ b/es/integrations/connectors/tools/third-party-libraries.mdx
@@ -26,16 +26,20 @@ doc_type: 'reference'
* [horgh-replicator](https://github.com/larsnovikov/horgh-replicator)
* [PostgreSQL](https://www.postgresql.org)
* [clickhousedb_fdw](https://github.com/Percona-Lab/clickhousedb_fdw)
- * [infi.clickhouse_fdw](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_fdw) (usa [cliente de Go](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
+ * [infi.clickhouse_fdw](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_fdw) (usa [infi.clickhouse_orm](https://github.com/Infinidat/infi.clickhouse_orm))
* [pg2ch](https://github.com/mkabilov/pg2ch)
* [clickhouse_fdw](https://github.com/adjust/clickhouse_fdw)
* [MSSQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server)
* [ClickHouseMigrator](https://github.com/zlzforever/ClickHouseMigrator)
+
+ * [clicko](https://github.com/arsura/clicko) - Compatible con clústeres e integración con Go.
+
+
* [Kafka](https://kafka.apache.org)
- * [clickhouse_sinker](https://github.com/housepower/clickhouse_sinker) (usa [cliente de Go](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-go/))
+ * [clickhouse_sinker](https://github.com/housepower/clickhouse_sinker) (usa [Go client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-go/))
* [stream-loader-clickhouse](https://github.com/adform/stream-loader)
diff --git a/es/integrations/home.mdx b/es/integrations/home.mdx
index 4cc4ed916..39f672f97 100644
--- a/es/integrations/home.mdx
+++ b/es/integrations/home.mdx
@@ -1,12 +1,11 @@
---
slug: /integrations
-title: 'Explora el ecosistema de ClickHouse'
-sidebarTitle: 'Explora el ecosistema'
+title: 'Integraciones'
keywords: ['integraciones', 'integrar', 'integrar con']
description: 'Integraciones con ClickHouse'
doc_type: 'landing-page'
-sidebarCollapsed: true,
-mode: 'wide'
+sidebarCollapsed: true
+mode: "custom"
---
import { IntegrationGrid } from "/snippets/components/IntegrationGrid/IntegrationGrid.jsx";
@@ -21,6 +20,12 @@ Las integraciones de ClickHouse se organizan según su nivel de soporte:
| Integraciones de socios | Creadas o mantenidas, y con soporte, por proveedores de software de terceros |
| Integraciones de la comunidad | Creadas o mantenidas y con soporte por miembros de la comunidad. No hay soporte directo disponible, aparte de los repositorios públicos de GitHub y los canales de Slack de la comunidad |
+
+ **¿Estás creando una integración de ClickHouse?**
+
+ Si estás desarrollando un producto que se conecta a ClickHouse, comienza con las guías de [Desarrollo de integraciones](/es/resources/develop-contribute/integrations/index): [creación de integraciones](/es/resources/develop-contribute/integrations/building-integrations), [pruebas](/es/resources/develop-contribute/integrations/testing-your-integration) y [documentación de tu producto](/es/resources/develop-contribute/integrations/documenting-your-integration). Registra tu integración en el [portal de socio](https://clickhouse.com/partners) cuando estés listo para enviarla.
+
+
diff --git a/es/integrations/language-clients/c.mdx b/es/integrations/language-clients/c.mdx
index c8dafbffe..a5fbf67d5 100644
--- a/es/integrations/language-clients/c.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/c.mdx
@@ -7,11 +7,11 @@ title: 'Client de C de ClickHouse'
doc_type: 'reference'
---
-`clickhouse-c` es un client de C de solo cabecera para el [protocolo nativo](/es/interfaces/tcp) de ClickHouse.
+`clickhouse-c` es un client de C de solo cabecera para el [protocolo nativo](/es/concepts/features/interfaces/tcp) de ClickHouse.
El código fuente y la referencia de cada cabecera están en el [repositorio de GitHub](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-c).
A diferencia de los clients de más alto nivel, deliberadamente hace muy poco por ti. La cabecera principal decodifica y
-codifica bloques en formato [Native](/es/interfaces/formats/Native) mediante una callback de E/S que tú proporcionas. Tú te encargas
+codifica bloques en formato [Native](/es/reference/formats/Native) mediante una callback de E/S que tú proporcionas. Tú te encargas
del socket, el contexto TLS, el asignador de memoria, los reintentos y el pooling de conexiones. Eso hace que sea lo bastante pequeño como para
integrarse: incluir solo `clickhouse.h` no añade dependencias de enlazado aparte de libc.
@@ -27,11 +27,11 @@ integrarse: incluir solo `clickhouse.h` no añade dependencias de enlazado apart
Estos son objetivos deliberadamente fuera de alcance. Gestiónelos en su aplicación o con una biblioteca complementaria:
-* Protocolo HTTP. Envuelva libcurl directamente para la [interfaz HTTP](/es/interfaces/http).
+* Protocolo HTTP. Envuelva libcurl directamente para la [interfaz HTTP](/es/concepts/features/interfaces/http).
* Resolución DNS, failover de endpoints, pooling de conexiones, reintentos y backoff.
* Ciclo de vida del contexto TLS. El backend de OpenSSL usa un `SSL` que ya debe estar conectado.
* Hilos. Cada `chc_client` es monohilo por diseño.
-* E/S asíncrona dentro de la biblioteca. El client bloqueante llama a `chc_io.read` de forma síncrona. Para un
+* E/S asíncrona dentro de la biblioteca. El client con bloqueo llama a `chc_io.read` de forma síncrona. Para un
client de bucle de eventos que no realiza ninguna E/S por sí mismo, use el [client sin E/S](#async-client).
@@ -352,7 +352,7 @@ chc_openssl_io_init(&state, &io, ssl, NULL, NULL);
/* hand &io to chc_client_init, same as the POSIX backend */
```
-[ClickHouse Cloud](/es/cloud/overview) y otros despliegues con TLS habilitado usan el protocolo nativo en
+[ClickHouse Cloud](/es/products/cloud/getting-started/intro) y otros despliegues con TLS habilitado usan el protocolo nativo en
el puerto 9440. Ambos backends aceptan un callback opcional `check_cancel`, que se consulta entre lecturas, y un
tiempo límite de lectura mediante `chc_openssl_io_set_deadline` / `chc_posix_io_set_deadline`.
diff --git a/es/integrations/language-clients/csharp/overview.mdx b/es/integrations/language-clients/csharp/overview.mdx
index aaeec7b02..c091eb322 100644
--- a/es/integrations/language-clients/csharp/overview.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/csharp/overview.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ sidebarTitle: 'C#'
keywords: ['clickhouse', 'cs', 'c#', '.net', 'dotnet', 'csharp', 'client', 'driver', 'connect', 'integrate']
slug: /integrations/csharp
description: 'El cliente oficial de C# para conectarse a ClickHouse.'
-title: "Cliente C# de ClickHouse"
+title: 'Cliente C# de ClickHouse'
doc_type: 'guide'
integration:
- support_level: 'core'
@@ -706,7 +706,7 @@ using var reader = new StreamReader(stream);
var json = await reader.ReadToEndAsync();
```
-Formatos comunes: `JSONEachRow`, `CSV`, `TSV`, `Parquet`, `Native`. Consulta la [documentación sobre formatos](/es/reference/formats) para conocer todas las opciones.
+Formatos comunes: `JSONEachRow`, `CSV`, `TSV`, `Parquet`, `Native`. Consulta la [documentación sobre formatos](/es/reference/formats/index) para conocer todas las opciones.
***
@@ -714,7 +714,7 @@ Formatos comunes: `JSONEachRow`, `CSV`, `TSV`, `Parquet`, `Native`. Consulta la
### Inserción desde flujo sin procesar
-Use `InsertRawStreamAsync` para insertar datos directamente desde flujos de archivo o de memoria en formatos como CSV, JSON, Parquet o cualquier [formato compatible con ClickHouse](/es/reference/formats).
+Use `InsertRawStreamAsync` para insertar datos directamente desde flujos de archivo o de memoria en formatos como CSV, JSON, Parquet o cualquier [formato compatible con ClickHouse](/es/reference/formats/index).
**Insertar desde un archivo CSV:**
@@ -725,7 +725,7 @@ using var response = await client.InsertRawStreamAsync(
table: "my_table",
stream: fileStream,
format: "CSV",
- columns: ["id", "product", "price"] // Opcional: especifica las columnas
+ columns: ["id", "product", "price"] // Optional: specify columns
);
```
diff --git a/es/integrations/language-clients/go/config-reference.mdx b/es/integrations/language-clients/go/config-reference.mdx
index c21e6862e..05225b04f 100644
--- a/es/integrations/language-clients/go/config-reference.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/go/config-reference.mdx
@@ -109,10 +109,16 @@ GetJWT: func(ctx context.Context) (string, error) {
### Tiempos de espera
-| Opción | Tipo | Predeterminado | Parámetro DSN | Descripción | Práctica recomendada | Si está mal configurado |
-| ------------- | --------------- | -------------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `DialTimeout` | `time.Duration` | `30s` | `dial_timeout` | Tiempo máximo para establecer una conexión nueva. También controla el tiempo de espera para obtener una conexión del pool cuando se alcanza `MaxOpenConns`. | 5-10s en LAN, 15-30s en WAN/nube. Nunca por debajo de 1s. | Demasiado corto: `"clickhouse: acquire conn timeout"` durante la congestión. Demasiado largo (> 60s): la aplicación queda bloqueada durante caídas del servicio. |
-| `ReadTimeout` | `time.Duration` | `5m` (300s) | `read_timeout` | Tiempo máximo de espera por una respuesta del servidor en cada llamada de lectura. Se aplica por bloque, no a toda la consulta. El límite de tiempo del contexto tiene prioridad. | 10-30s para consultas interactivas cortas; 5-30m para consultas analíticas largas. | Demasiado corto: `"i/o timeout"` o `"read: connection reset by peer"` a mitad de la consulta; el servidor sigue ejecutándola. Demasiado largo: no se detectan conexiones muertas. |
+| Opción | Tipo | Predeterminado | Parámetro DSN | Descripción | Práctica recomendada | Si está mal configurado |
+| ------------- | --------------- | -------------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `DialTimeout` | `time.Duration` | `30s` | `dial_timeout` | Tiempo máximo para establecer una conexión nueva. También controla el tiempo de espera para obtener una conexión del pool cuando se alcanza `MaxOpenConns`. | 5-10s en LAN, 15-30s en WAN/nube, 1-2m si se conecta a un servicio inactivo de ClickHouse Cloud. Nunca por debajo de 1s. | Demasiado corto: `"clickhouse: acquire conn timeout"` durante la congestión, o fallo de conexión antes de que un servicio de Cloud inactivo termine de activarse. Demasiado largo (> 60s): la aplicación queda bloqueada durante caídas del servicio. |
+| `ReadTimeout` | `time.Duration` | `5m` (300s) | `read_timeout` | Tiempo máximo de espera por una respuesta del servidor en cada llamada de lectura. Se aplica por bloque, no a toda la consulta. El límite de tiempo del contexto tiene prioridad. | 10-30s para consultas interactivas cortas; 5-30m para consultas analíticas largas. | Demasiado corto: `"i/o timeout"` o `"read: connection reset by peer"` a mitad de la consulta; el servidor sigue ejecutándola. Demasiado largo: no se detectan conexiones muertas. |
+
+
+ Un servicio de ClickHouse Cloud que ha estado inactivo entra en pausa y se reactiva con la primera conexión entrante. La reactivación suele tardar unas pocas decenas de segundos, durante las cuales la conexión queda bloqueada. Si `DialTimeout` es menor que el tiempo de reactivación, la primera consulta después de un período de inactividad falla con un timeout de conexión en lugar de ejecutarse.
+
+ Configure `DialTimeout` en `1m`–`2m` para los clients que puedan ser los primeros en llegar a un servicio inactivo. La contrapartida es una detección de fallos más lenta durante una caída real: los intentos de conexión quedan bloqueados durante todo el tiempo de espera antes de devolver un error, así que prefiera limitar el tiempo de espera más alto a la primera conexión, o use límites de tiempo del contexto en consultas individuales para acotar la latencia de extremo a extremo.
+
***
diff --git a/es/integrations/language-clients/go/configuration.mdx b/es/integrations/language-clients/go/configuration.mdx
index d92247424..11eb00851 100644
--- a/es/integrations/language-clients/go/configuration.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/go/configuration.mdx
@@ -17,32 +17,32 @@ doc_type: 'reference'
Al abrir una conexión, se puede usar una estructura `Options` para controlar el comportamiento del cliente. Están disponibles los siguientes ajustes:
-| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
-| ---------------------- | -------------------------------------------------- | ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `Protocol` | `Protocol` | `Native` | Protocolo de transporte: `Native` (TCP) o `HTTP`. Consulta [TCP vs HTTP](#tcp-vs-http). |
-| `Addr` | `[]string` | — | Slice de direcciones `host:port`. Para varios nodos, consulta [conexión a varios nodos](#connecting-to-multiple-nodes). |
-| `Auth` | `Auth` | — | Credenciales de autenticación (`Database`, `Username`, `Password`). Consulta [Autenticación](#authentication). |
-| `TLS` | `*tls.Config` | `nil` | Configuración de TLS. Un valor distinto de `nil` habilita TLS. Consulta [TLS](#using-tls). |
-| `DialContext` | `func(ctx, addr) (net.Conn, error)` | — | Función personalizada para controlar cómo se establecen las conexiones TCP. |
-| `DialTimeout` | `time.Duration` | `30s` | Tiempo máximo de espera al abrir una conexión nueva. |
-| `MaxOpenConns` | `int` | `MaxIdleConns + 5` | Número máximo de conexiones abiertas en un momento dado. |
-| `MaxIdleConns` | `int` | `5` | Número de conexiones inactivas que se mantienen en el grupo. |
-| `ConnMaxLifetime` | `time.Duration` | `1h` | Tiempo de vida máximo de una conexión del grupo. Consulta [pool de conexiones](#connection-pooling). |
-| `ConnOpenStrategy` | `ConnOpenStrategy` | `ConnOpenInOrder` | Estrategia para elegir un nodo de `Addr`. Consulta [conexión a varios nodos](#connecting-to-multiple-nodes). |
-| `BlockBufferSize` | `uint8` | `2` | Número de bloques que se decodifican en paralelo. Los valores más altos aumentan el rendimiento a costa de más memoria. Se puede sobrescribir por consulta mediante el contexto. |
-| `Settings` | `Settings` | — | Mapa de ajuste de ClickHouse aplicados a cada consulta. Las consultas individuales pueden sobrescribirlos mediante [context](/es/integrations/language-clients/go/clickhouse-api#using-context). |
-| `Compression` | `*Compression` | `nil` | Compresión a nivel de bloque. Consulta [compresión](#compression). |
-| `ReadTimeout` | `time.Duration` | — | Tiempo máximo de espera para una lectura del servidor en una sola llamada. |
-| `FreeBufOnConnRelease` | `bool` | `false` | Si es `true`, libera el búfer de memoria de la conexión de vuelta al grupo en cada consulta. Reduce el uso de memoria con un pequeño coste de CPU. |
-| `Logger` | `*slog.Logger` | `nil` | Logger estructurado (Go `log/slog`). Consulta [registro](#logging). |
-| `Debug` | `bool` | `false` | **Obsoleto.** Usa `Logger` en su lugar. Habilita la salida de depuración heredada a stdout. |
-| `Debugf` | `func(string, ...any)` | — | **Obsoleto.** Usa `Logger` en su lugar. Función personalizada de registro de depuración. Requiere `Debug: true`. |
-| `GetJWT` | `GetJWTFunc` | — | Callback que devuelve un token JWT para la autenticación de ClickHouse Cloud (solo HTTPS). |
-| `HttpHeaders` | `map[string]string` | — | Headers HTTP adicionales enviados en cada solicitud (solo transporte HTTP). |
-| `HttpUrlPath` | `string` | — | Ruta URL adicional añadida a las solicitudes HTTP (solo transporte HTTP). |
-| `HttpMaxConnsPerHost` | `int` | — | Sobrescribe `MaxConnsPerHost` en el `http.Transport` subyacente (solo transporte HTTP). |
-| `TransportFunc` | `func(*http.Transport) (http.RoundTripper, error)` | — | Fábrica personalizada de transporte HTTP. El transporte predeterminado se pasa para aplicar sobrescrituras selectivas (solo transporte HTTP). |
-| `HTTPProxyURL` | `*url.URL` | — | URL del proxy HTTP para todas las solicitudes (solo transporte HTTP). |
+| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Descripción |
+| ---------------------- | -------------------------------------------------- | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `Protocol` | `Protocol` | `Native` | Protocolo de transporte: `Native` (TCP) o `HTTP`. Consulta [TCP vs HTTP](#tcp-vs-http). |
+| `Addr` | `[]string` | — | Slice de direcciones `host:port`. Para varios nodos, consulta [conexión a varios nodos](#connecting-to-multiple-nodes). |
+| `Auth` | `Auth` | — | Credenciales de autenticación (`Database`, `Username`, `Password`). Consulta [Autenticación](#authentication). |
+| `TLS` | `*tls.Config` | `nil` | Configuración de TLS. Un valor distinto de `nil` habilita TLS. Consulta [TLS](#using-tls). |
+| `DialContext` | `func(ctx, addr) (net.Conn, error)` | — | Función personalizada para controlar cómo se establecen las conexiones TCP. |
+| `DialTimeout` | `time.Duration` | `30s` | Tiempo máximo de espera al abrir una conexión nueva. Auméntalo a `1m`–`2m` al conectarte a un servicio de ClickHouse Cloud que pueda estar inactivo; consulta [Timeouts](/es/integrations/language-clients/go/config-reference#timeouts). |
+| `MaxOpenConns` | `int` | `MaxIdleConns + 5` | Número máximo de conexiones abiertas en un momento dado. |
+| `MaxIdleConns` | `int` | `5` | Número de conexiones inactivas que se mantienen en el grupo. |
+| `ConnMaxLifetime` | `time.Duration` | `1h` | Tiempo de vida máximo de una conexión del grupo. Consulta [pool de conexiones](#connection-pooling). |
+| `ConnOpenStrategy` | `ConnOpenStrategy` | `ConnOpenInOrder` | Estrategia para elegir un nodo de `Addr`. Consulta [conexión a varios nodos](#connecting-to-multiple-nodes). |
+| `BlockBufferSize` | `uint8` | `2` | Número de bloques que se decodifican en paralelo. Los valores más altos aumentan el rendimiento a costa de más memoria. Se puede sobrescribir por consulta mediante el contexto. |
+| `Settings` | `Settings` | — | Mapa de ajuste de ClickHouse aplicados a cada consulta. Las consultas individuales pueden sobrescribirlos mediante [context](/es/integrations/language-clients/go/clickhouse-api#using-context). |
+| `Compression` | `*Compression` | `nil` | Compresión a nivel de bloque. Consulta [compresión](#compression). |
+| `ReadTimeout` | `time.Duration` | — | Tiempo máximo de espera para una lectura del servidor en una sola llamada. |
+| `FreeBufOnConnRelease` | `bool` | `false` | Si es `true`, libera el búfer de memoria de la conexión de vuelta al grupo en cada consulta. Reduce el uso de memoria con un pequeño coste de CPU. |
+| `Logger` | `*slog.Logger` | `nil` | Logger estructurado (Go `log/slog`). Consulta [registro](#logging). |
+| `Debug` | `bool` | `false` | **Obsoleto.** Usa `Logger` en su lugar. Habilita la salida de depuración heredada a stdout. |
+| `Debugf` | `func(string, ...any)` | — | **Obsoleto.** Usa `Logger` en su lugar. Función personalizada de registro de depuración. Requiere `Debug: true`. |
+| `GetJWT` | `GetJWTFunc` | — | Callback que devuelve un token JWT para la autenticación de ClickHouse Cloud (solo HTTPS). |
+| `HttpHeaders` | `map[string]string` | — | Headers HTTP adicionales enviados en cada solicitud (solo transporte HTTP). |
+| `HttpUrlPath` | `string` | — | Ruta URL adicional añadida a las solicitudes HTTP (solo transporte HTTP). |
+| `HttpMaxConnsPerHost` | `int` | — | Sobrescribe `MaxConnsPerHost` en el `http.Transport` subyacente (solo transporte HTTP). |
+| `TransportFunc` | `func(*http.Transport) (http.RoundTripper, error)` | — | Fábrica personalizada de transporte HTTP. El transporte predeterminado se pasa para aplicar sobrescrituras selectivas (solo transporte HTTP). |
+| `HTTPProxyURL` | `*url.URL` | — | URL del proxy HTTP para todas las solicitudes (solo transporte HTTP). |
```go
conn, err := clickhouse.Open(&clickhouse.Options{
diff --git a/es/integrations/language-clients/java/client.mdx b/es/integrations/language-clients/java/client.mdx
index 15d1eae9d..359bc5e64 100644
--- a/es/integrations/language-clients/java/client.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/java/client.mdx
@@ -62,7 +62,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Ejemplo:
```java showLineNumbers
- Client client = new Client.Builder()
+ Client client = new Client.Builder()
.addEndpoint("https://clickhouse-cloud-instance:8443/")
.setUsername(user)
.setPassword(password)
@@ -78,7 +78,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
La autenticación mediante contraseña requiere configurar el nombre de usuario y la contraseña llamando a `setUsername(String)` y `setPassword(String)`:
```java showLineNumbers
- Client client = new Client.Builder()
+ Client client = new Client.Builder()
.addEndpoint("https://clickhouse-cloud-instance:8443/")
.setUsername(user)
.setPassword(password)
@@ -88,7 +88,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
La autenticación mediante un token de acceso requiere establecer el token de acceso llamando a `setAccessToken(String)`:
```java showLineNumbers
- Client client = new Client.Builder()
+ Client client = new Client.Builder()
.addEndpoint("https://clickhouse-cloud-instance:8443/")
.setAccessToken(userAccessToken)
.build();
@@ -149,7 +149,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `useBearerTokenAuth(String bearerToken)` | `bearerToken` - un token Bearer codificado | Especifica si se debe usar la autenticación Bearer y qué token usar. El token se enviará tal cual. | - | `bearer_token` |
-
+
| Método | Argumentos | Descripción | Predeterminado | Clave |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------- |
| `setConnectTimeout(long timeout, ChronoUnit unit)` | `timeout` - valor del tiempo de espera `unit` - unidad de tiempo | Establece el tiempo de espera para iniciar cualquier conexión saliente. | - | `connection_timeout` |
@@ -290,19 +290,19 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Los ajustes del lado del servidor pueden configurarse a nivel de cliente una sola vez durante la creación (consulte el método `serverSetting` de `Builder`) y a nivel de operación (consulte `serverSetting` en la clase de ajustes de operación).
```java showLineNumbers
- try (Client client = new Client.Builder().addEndpoint(Protocol.HTTP, "localhost", mockServer.port(), false)
+ try (Client client = new Client.Builder().addEndpoint(Protocol.HTTP, "localhost", mockServer.port(), false)
.setUsername("default")
.setPassword(ClickHouseServerForTest.getPassword())
.compressClientRequest(true)
- // Nivel de cliente
+ // Client level
.serverSetting("max_threads", "10")
.serverSetting("async_insert", "1")
.serverSetting("roles", Arrays.asList("role1", "role2"))
.build()) {
- // Nivel de operación
+ // Operation level
QuerySettings querySettings = new QuerySettings();
querySettings.serverSetting("session_timezone", "Europe/Zurich");
@@ -317,9 +317,11 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Se pueden configurar HTTP headers personalizados para todas las operaciones (nivel de cliente) o para una sola (nivel de operación).
```java showLineNumbers
+
QuerySettings settings = new QuerySettings()
.httpHeader(HttpHeaders.REFERER, clientReferer)
.setQueryId(qId);
+
```
Cuando las opciones se configuran mediante el método `setOption` (ya sea en `Client.Builder` o en la clase de configuración de operaciones), el nombre del encabezado personalizado debe llevar el prefijo `http_header_`. El método `com.clickhouse.client.api.ClientConfigProperties#httpHeader()` puede ser de utilidad en este caso.
@@ -328,7 +330,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
### ClickHouseFormat
- Enum de [formatos compatibles](/es/reference/formats). Incluye todos los formatos admitidos por ClickHouse.
+ Enum de [formatos compatibles](/es/reference/formats/index). Incluye todos los formatos admitidos por ClickHouse.
* `raw` - el usuario debe transcodificar los datos sin procesar
* `full` - el cliente puede transcodificar datos por su cuenta y acepta un flujo de datos sin procesar
@@ -460,6 +462,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
throw new RuntimeException(e);
}
}
+
```
### insert(String tableName, List<?> data, InsertSettings settings)
@@ -488,13 +491,13 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Ejemplos**
```java showLineNumbers
- // Paso importante (se realiza una vez) - registrar la clase para precompilar el serializador de objetos según el esquema de la tabla.
+ // Important step (done once) - register class to pre-compile object serializer according to the table schema.
client.register(ArticleViewEvent.class, client.getTableSchema(TABLE_NAME));
List events = loadBatch();
try (InsertResponse response = client.insert(TABLE_NAME, events).get()) {
- // gestionar la respuesta; luego se cerrará y la conexión que atendió la solicitud será liberada.
+ // handle response, then it will be closed and connection that served request will be released.
}
```
@@ -511,7 +514,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `setInputStreamCopyBufferSize(int size)` | Tamaño del búfer de copia. El búfer se utiliza durante las operaciones de escritura para copiar datos del flujo de entrada proporcionado por el usuario a un flujo de salida. Valor predeterminado: `8196`. |
| `serverSetting(String name, String value)` | Establece ajustes de servidor individuales para una operación. |
| `serverSetting(String name, Collection values)` | Establece opciones de configuración individuales del servidor con varios valores para una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
- | `setDBRoles(Collection dbRoles)` | Establece los roles de DB que deben establecerse antes de ejecutar una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
+ | `setDBRoles(Collection dbRoles)` | Establece los roles de DB que deben configurarse antes de ejecutar una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
| `setOption(String option, Object value)` | Establece una opción de configuración en formato raw. No se trata de un ajuste del servidor. |
### InsertResponse
@@ -519,7 +522,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Objeto de respuesta que contiene el resultado de la operación de inserción. Solo está disponible si el cliente recibió una respuesta del servidor.
- Este objeto debe cerrarse lo antes posible para liberar la conexión, ya que no podrá reutilizarse hasta que se hayan leído por completo todos los datos de la respuesta anterior.
+ Este objeto debe cerrarse lo antes posible para liberar una conexión, ya que esta no puede reutilizarse hasta que se hayan leído por completo todos los datos de la respuesta anterior.
| Método | Descripción |
@@ -555,27 +558,27 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```java
final String sql = "select * from " + TABLE_NAME + " where title <> '' limit 10";
- // El formato predeterminado es RowBinaryWithNamesAndTypesFormatReader, por lo que el lector tiene toda la información sobre las columnas
+ // Default format is RowBinaryWithNamesAndTypesFormatReader so reader have all information about columns
try (QueryResponse response = client.query(sql).get(3, TimeUnit.SECONDS);) {
- // Crear un lector para acceder a los datos de forma cómoda
+ // Create a reader to access the data in a convenient way
ClickHouseBinaryFormatReader reader = client.newBinaryFormatReader(response);
while (reader.hasNext()) {
- reader.next(); // Leer el siguiente registro del stream y procesarlo
+ reader.next(); // Read the next record from stream and parse it
- // obtener valores
+ // get values
double id = reader.getDouble("id");
String title = reader.getString("title");
String url = reader.getString("url");
- // recopilando datos
+ // collecting data
}
} catch (Exception e) {
log.error("Failed to read data", e);
}
- // Colocar la lógica de negocio fuera del bloque de lectura para liberar la conexión HTTP lo antes posible.
+ // put business logic outside of the reading block to release http connection asap.
```
### query(String sqlQuery, Map<String, Object> queryParams, QuerySettings settings)
@@ -594,7 +597,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
`queryParams` - mapa de variables para completar la expresión SQL en el servidor.
- `settings` - configuración de la solicitud.
+ `settings` - parámetros de la solicitud.
**Valor de retorno**
@@ -603,25 +606,27 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Ejemplos**
```java showLineNumbers
- // definir parámetros. Se enviarán al servidor junto con la solicitud.
+
+ // define parameters. They will be sent to the server along with the request.
Map queryParams = new HashMap<>();
queryParams.put("param1", 2);
try (QueryResponse response =
client.query("SELECT * FROM " + table + " WHERE col1 >= {param1:UInt32}", queryParams, new QuerySettings()).get()) {
- // Crear un lector para acceder a los datos de forma cómoda
+ // Create a reader to access the data in a convenient way
ClickHouseBinaryFormatReader reader = client.newBinaryFormatReader(response);
while (reader.hasNext()) {
- reader.next(); // Leer el siguiente registro del stream y parsearlo
+ reader.next(); // Read the next record from stream and parse it
- // lectura de datos
+ // reading data
}
} catch (Exception e) {
log.error("Failed to read data", e);
}
+
```
### queryAll(String sqlQuery)
@@ -649,7 +654,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
log.info("Reading whole table and process record by record");
final String sql = "select * from " + TABLE_NAME + " where title <> ''";
- // Leer el conjunto de resultados completo y procesarlo registro por registro
+ // Read whole result set and process it record by record
client.queryAll(sql).forEach(row -> {
double id = row.getDouble("id");
String title = row.getString("title");
@@ -677,7 +682,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `setUseServerTimeZone(Boolean useServerTimeZone)` | La zona horaria del servidor (consulte la configuración del cliente) se utilizará para interpretar los tipos de fecha/hora en el resultado de una operación. Valor predeterminado: `false`. |
| `setUseTimeZone(String timeZone)` | Solicita al servidor que use `timeZone` para la conversión de tiempo. Consulte [session_timezone](/es/reference/settings/session-settings#session_timezone). |
| `serverSetting(String name, String value)` | Establece ajustes individuales del servidor para una operación. |
- | `serverSetting(String name, Collection values)` | Establece configuraciones individuales del servidor con varios valores para una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
+ | `serverSetting(String name, Collection values)` | Establece opciones de configuración individuales del servidor con varios valores para una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
| `setDBRoles(Collection dbRoles)` | Establece los roles de DB que deben configurarse antes de ejecutar una operación. Los elementos de la colección deben ser valores `String`. |
| `setOption(String option, Object value)` | Establece una opción de configuración en formato raw. No es una configuración del servidor. |
@@ -808,7 +813,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Object[] uint64 = reader.getObjectArray("uint64_arr"); // Array(UInt64) -> BigInteger[]
Object[] arr2d = reader.getObjectArray("arr2d"); // Array(Array(Int64)) -> Object[]
- // los arrays anidados se devuelven como Object[] anidados:
+ // nested arrays are returned as nested Object[]:
Object[] firstInner = (Object[]) arr2d[0];
Long firstValue = (Long) firstInner[0];
}
@@ -822,8 +827,8 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
* `getStringArray(...)` - para `Array(String)` (y valores de `enum` representados por nombres).
* `getObjectArray(...)` - opción genérica para cualquier tipo de elemento de `Array(...)`, incluidos los arrays anidados. Úsela para leer arrays con valores que admiten NULL y arrays anidados.
- Las sobrecargas basadas en índice y en nombre están disponibles para todos los métodos. El índice es base 1. Las basadas en índice realizan acceso directo a una columna.
- Los métodos basados en nombre requieren una búsqueda por índice en cada llamada.
+ Las sobrecargas basadas en índice y en nombre están disponibles para todos los métodos. El índice es base 1. Las sobrecargas basadas en índice realizan acceso directo a una columna.
+ Los métodos basados en nombre requieren una búsqueda por índice en cada invocación.
```java
try (QueryResponse response = client.query("SELECT * FROM my_table").get()) {
@@ -934,7 +939,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `ClickHouseClientOption#PROXY_PASSWORD` | `Client.Builder#setProxyCredentials` | |
-
+
| Configuración de V1 | Método Builder de V2 | Comentarios |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------- |
| `ClickHouseClientOption#MAX_EXECUTION_TIME` | `Client.Builder#setExecutionTimeout` | |
@@ -983,7 +988,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `ClickHouseClientOption#MAX_CORE_THREAD_TTL` | ✗ | |
-
+
| Configuración de V1 | Método del builder de V2 | Comentarios |
| ---------------------------------------------------- | ------------------------------ | -------------------------------------------------------- |
| `ClickHouseHttpOption#CUSTOM_HEADERS` | `Client.Builder#httpHeaders` | |
@@ -1071,12 +1076,12 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
CompletableFuture future;
try (ClickHousePipedOutputStream requestBody = ClickHouseDataStreamFactory.getInstance()
.createPipedOutputStream(config)) {
- // inicia el hilo de trabajo que transfiere datos desde la entrada a ClickHouse
+ // start the worker thread which transfer data from the input into ClickHouse
future = request.data(requestBody.getInputStream()).execute();
- // Copia los datos del flujo inData al flujo requestBody
+ // Copy data from inData stream to requestBody stream
- // Es necesario cerrar el flujo antes de obtener una respuesta
+ // We need to close the stream before getting a response
requestBody.close();
try (ClickHouseResponse response = future.get()) {
@@ -1084,19 +1089,20 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Assert.assertEquals(summary.getWrittenRows(), numRows, "Num of written rows");
}
}
+
```
**V2 Insertar datos con formato TSV.**
```java
InputStream inData = getInData();
- InsertSettings settings = new InsertSettings().setInputStreamCopyBufferSize(8198 * 2); // establecer el tamaño del búfer de copia
+ InsertSettings settings = new InsertSettings().setInputStreamCopyBufferSize(8198 * 2); // set copy buffer size
try (InsertResponse response = client.insert(tableName, inData, ClickHouseFormat.TSV, settings).get(30, TimeUnit.SECONDS)) {
- // La inserción se completa en este punto
+ // Insert is complete at this point
} catch (Exception e) {
- // Gestionar excepción
+ // Handle exception
}
```
@@ -1117,6 +1123,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
String name = record.getString("name");
LocalDateTime ts = record.getLocalDateTime("ts");
}
+
```
diff --git a/es/integrations/language-clients/java/index.mdx b/es/integrations/language-clients/java/index.mdx
index d5a847041..f71413b67 100644
--- a/es/integrations/language-clients/java/index.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/java/index.mdx
@@ -78,7 +78,7 @@ El cliente de Java se desarrolló allá por 2015. Su base de código se volvió
| Dynamic | ✔ | ✗ |
| JSON | ✔ | ✗ |
-[Tipos de datos de ClickHouse](/es/reference/data-types)
+[Tipos de datos de ClickHouse](/es/reference/data-types/index)
**Compatibilidad parcial**
diff --git a/es/integrations/language-clients/java/jdbc.mdx b/es/integrations/language-clients/java/jdbc.mdx
index bbb897a41..5857e3d4e 100644
--- a/es/integrations/language-clients/java/jdbc.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/java/jdbc.mdx
@@ -101,7 +101,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| `default_query_settings` | `null` | Permite pasar ajustes de consulta predeterminados en las operaciones de consulta |
| `jdbc_resultset_auto_close` | `true` | Cierra automáticamente `ResultSet` cuando se cierra el `Statement` |
| `beta.row_binary_for_simple_insert` | `false` | Utiliza la implementación de `PreparedStatement` basada en el generador `RowBinary`. Solo funciona con consultas `INSERT INTO ... VALUES`. |
- | `jdbc_resultset_auto_close` | `true` | Cierra automáticamente `ResultSet` al cerrar `Statement` |
+ | `jdbc_resultset_auto_close` | `true` | Cierra automáticamente `ResultSet` cuando se cierra el `Statement` |
| `jdbc_use_max_result_rows` | `false` | Permite usar la propiedad del servidor `max_result_rows` para limitar la cantidad de filas que devuelve la consulta. Cuando está habilitado, anula el modo de desbordamiento configurado por el usuario. Consulte JavaDoc para obtener más información. |
| `jdbc_sql_parser` | `JAVACC` | Configura qué parser de SQL usar. Opciones: `ANTLR4`, `ANTLR4_PARAMS_PARSER`, `JAVACC`. |
| `remember_last_set_roles` | `true` | Recuerda los últimos roles establecidos para la conexión. |
@@ -116,7 +116,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
config.setProperty("user", "default");
config.setProperty("password", getPassword());
- // establecer la configuración del servidor
+ // set server setting
config.put(ClientConfigProperties.serverSetting("allow_experimental_time_time64_type"), "1");
Connection conn = Driver.connect("jdbc:ch:http://localhost:8123/", config);
@@ -129,7 +129,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("user", "default");
properties.setProperty("password", getPassword());
- properties.setProperty("client_name", "my-app-01"); // cuando se usa el protocolo HTTP, será `http_user_agent` en el log de consultas y no `client_name`.
+ properties.setProperty("client_name", "my-app-01"); // when http protocol is used it will be `http_user_agent` in the query log but not `client_name`.
Connection conn = Driver.connect("jdbc:ch:http://localhost:8123/", properties);
```
@@ -138,11 +138,17 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```sql
jdbc:ch:http://localhost:8123/?user=default&password=password&client_name=my-app-01
- // las credenciales deben pasarse en `Properties`. Aquí es solo a modo de ejemplo.
+ // credentials shoud be passed in `Properties`. Here it is just for example.
```
Nota: no es necesario codificar en URL la URL JDBC ni las propiedades; se codificarán automáticamente.
+ **Perfiles de solo lectura**
+
+ Evitamos deliberadamente añadir configuraciones predeterminadas a las propiedades de conexión para evitar problemas con los perfiles de solo lectura.
+ Sin embargo, algunos usuarios necesitan pasar configuraciones de formato (por ejemplo, para leer JSON como String) y recomendamos usar el perfil `readonly=2`.
+ Lea más sobre los perfiles de solo lectura [aquí](/es/concepts/features/configuration/settings/constraints-on-settings#read-only).
+
### Identificación del cliente
Existen dos formas de identificar la aplicación que originó una solicitud: establecer `com.clickhouse.client.api.ClientConfigProperties#CLIENT_NAME` mediante
@@ -181,7 +187,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
## Tipos de datos compatibles
- El JDBC driver admite los mismos formatos de datos que el [java client](/es/integrations/language-clients/java#supported-data-types) subyacente.
+ El JDBC driver admite los mismos formatos de datos que el [java client](/es/integrations/language-clients/java/index#supported-data-types) subyacente.
### Correspondencia de tipos JDBC
@@ -202,15 +208,15 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| Int16 | SMALLINT | java.lang.Short |
| Int32 | INTEGER | java.lang.Integer |
| Int64 | BIGINT | java.lang.Long |
- | Int128 | OTHER | java.math.BigInteger |
- | Int256 | OTHER | java.math.BigInteger |
- | UInt8 | OTHER | java.lang.Short |
- | UInt16 | OTHER | java.lang.Integer |
- | UInt32 | OTHER | java.lang.Long |
- | UInt64 | OTHER | java.math.BigInteger |
- | UInt128 | OTHER | java.math.BigInteger |
- | UInt256 | OTHER | java.math.BigInteger |
- | Float32 | REAL | java.lang.Float |
+ | Int128 | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | Int256 | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | UInt8 | SMALLINT | java.lang.Short |
+ | UInt16 | INTEGER | java.lang.Integer |
+ | UInt32 | BIGINT | java.lang.Long |
+ | UInt64 | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | UInt128 | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | UInt256 | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | Float32 | FLOAT | java.lang.Float |
| Float64 | DOUBLE | java.lang.Double |
| Decimal32 | DECIMAL | java.math.BigDecimal |
| Decimal64 | DECIMAL | java.math.BigDecimal |
@@ -241,8 +247,8 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
| ------------------ | --------- | ---------------- |
- | Enum8 | OTHER | java.lang.String |
- | Enum16 | OTHER | java.lang.String |
+ | Enum8 | VARCHAR | java.lang.String |
+ | Enum16 | VARCHAR | java.lang.String |
* `Enum8` y `Enum16` se asignan a `java.lang.String` de manera predeterminada.
* Los valores `enum` pueden leerse como valores numéricos mediante el método getter correspondiente o el método `getObject(columnIndex, Integer.class)`.
@@ -270,21 +276,78 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Tipos anidados**
- | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
- | ------------------ | --------------- | ------------------------- |
- | Array | ARRAY | java.sql.Array |
- | Tuple | OTHER | com.clickhouse.data.Tuple |
- | Map | JAVA_OBJECT | java.util.Map |
- | Nested | ARRAY | java.sql.Array |
+ | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
+ | ------------------ | --------- | ------------------------- |
+ | Array | ARRAY | java.sql.Array |
+ | Tuple | OTHER | com.clickhouse.data.Tuple |
+ | Map | OTHER | java.util.Map |
+ | Nested | ARRAY | java.sql.Array |
* `Array` se asigna a `java.sql.Array` de forma predeterminada para mantener la compatibilidad con JDBC. Esto también se hace para proporcionar más información sobre el valor de array devuelto. Resulta útil para la inferencia de tipos.
* `Array` implementa el método `getResultSet()` para devolver un `java.sql.ResultSet` con el mismo contenido que el array original.
* Los tipos de colección no deberían interpretarse como `java.lang.String`, ya que no es una forma válida de representar los datos (p. ej., en un array no se usan comillas para los valores de cadena).
- * `Map` se asigna a `JAVA_OBJECT` porque el valor solo puede leerse con el método `getObject(columnIndex, Class)`.
+ * `Map` se asigna a `OTHER` porque el valor solo puede leerse mediante el método `getObject(columnIndex, Class)`.
* `Map` no es un `java.sql.Struct` porque no tiene columnas con nombres.
* `Tuple` se mapea a `Object[]` porque puede contener distintos tipos y no es válido usar `List`.
* `Tuple` puede leerse como `Array` mediante el método `getObject(columnIndex, Array.class)`. En este caso, `Array#baseTypeName` devolverá la definición de la columna `Tuple`.
+ **Metadatos del tipo de elemento de Array**
+
+ `Array.getBaseTypeName()` devuelve el nombre del tipo de elemento de ClickHouse; `Array.getBaseType()` devuelve el código de tipo JDBC.
+ JDBC V2 conserva las firmas de tipo completas (tipos envoltorio, parámetros de tipo) que V1 elimina.
+
+ Las reglas generales de correspondencia para los arrays son:
+
+ | Tipo de ClickHouse | `getBaseTypeName()` | `getBaseType()` |
+ | ------------------------------------------ | -------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
+ | `Array()` | `` | `` |
+ | `Array(())` | `()` | `` |
+ | `Array(Nullable())` | `Nullable()` | `` |
+ | `Array(LowCardinality())` | `LowCardinality()` | `` |
+ | `Array(Array(...()))` | `` (elemento más interno) | `` |
+ | `Array(Tuple(...))` | `Tuple(...)` (definición completa) | `OTHER` |
+ | `Array(Enum8(...))` / `Array(Enum16(...))` | `Enum8(...)` / `Enum16(...)` (definición completa) | `VARCHAR` |
+
+ Notas sobre las reglas anteriores:
+
+ * Los tipos de envoltorio (`Nullable`, `LowCardinality`) se conservan en `getBaseTypeName()`, pero `getBaseType()` se resuelve como el código JDBC del tipo interno.
+ * Los arrays anidados se aplanan en los metadatos: `getBaseTypeName()` devuelve el tipo del elemento más interno que no sea un array, no el hijo inmediato.
+ * Los tipos parametrizados (`FixedString(N)`, definiciones completas de `Enum`/`Tuple`) conservan sus parámetros en `getBaseTypeName()`.
+
+ **Ejemplos:**
+
+ | Tipo de ClickHouse (Ejemplo) | `getBaseTypeName()` | `getBaseType()` |
+ | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | --------------- |
+ | Array(Int8) | Int8 | TINYINT |
+ | Array(Int16) | Int16 | SMALLINT |
+ | Array(Int32) | Int32 | INTEGER |
+ | Array(Int64) | Int64 | BIGINT |
+ | Array(UInt8) | UInt8 | SMALLINT |
+ | Array(UInt16) | UInt16 | INTEGER |
+ | Array(UInt32) | UInt32 | BIGINT |
+ | Array(UInt64) | UInt64 | NUMERIC |
+ | Array(Float32) | Float32 | FLOAT |
+ | Array(Float64) | Float64 | DOUBLE |
+ | Array(String) | String | VARCHAR |
+ | Array(FixedString(8)) | FixedString(8) | VARCHAR |
+ | Array(Bool) | Bool | BOOLEAN |
+ | Array(Date) | Date | DATE |
+ | Array(DateTime) | DateTime | TIMESTAMP |
+ | Array(UUID) | UUID | OTHER |
+ | Array(Nullable(Int32)) | Nullable(Int32) | INTEGER |
+ | Array(Nullable(String)) | Nullable(String) | VARCHAR |
+ | Array(LowCardinality(String)) | LowCardinality(String) | VARCHAR |
+ | Array(LowCardinality(Nullable(String))) | LowCardinality(Nullable(String)) | VARCHAR |
+ | Array(Array(Int32)) | Int32 | INTEGER |
+ | Array(Array(Array(String))) | String | VARCHAR |
+ | Array(Tuple(name String, val Int32)) | Tuple(name String, val Int32) | OTHER |
+ | Array(Enum8('alpha' = 1, 'beta' = 2, 'gamma' = 3)) | Enum8('alpha' = 1, 'beta' = 2, 'gamma' = 3) | VARCHAR |
+
+ * En V2, `getBaseTypeName()` conserva la firma de tipo completa, incluidos los tipos envoltorio (`Nullable`, `LowCardinality`) y los parámetros de tipo (`FixedString(8)`, las definiciones completas de `Enum` y `Tuple`). V1 los elimina y devuelve solo el nombre del tipo base.
+ * Los arrays de `Tuple` usan `OTHER (1111)` en V2 en lugar de `STRUCT (2002)` porque las tuplas de ClickHouse tienen campos con nombre, algo que `java.sql.Struct` no admite.
+ * Los arrays de `UUID` usan `OTHER (1111)` en V2, en consonancia con la asignación escalar de `UUID`.
+ * Los valores `Enum` se asignan a `VARCHAR`: los miembros de `enum` se identifican por su nombre de cadena, independientemente de su codificación numérica subyacente.
+
**Escritura de Arrays**
Use `java.sql.Connection#createArrayOf` para instanciar el objeto `java.sql.Array`. Este objeto está diseñado para unificar el manejo de arrays en distintas bases de datos.
@@ -328,7 +391,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Object[] arr = (Object[]) array;
Arrays.stream(arr).forEach(this::handleArrayElement);
- // o mediante `ResultSet`
+ // or by using `ResultSet`
ResultSet resultSet = array.getResultSet();
while (resultSet.next()) {
// ...
@@ -384,6 +447,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
}
}
}
+
```
**Escritura de Maps**
@@ -424,7 +488,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
}
```
- **Escritura anidada**
+ **Escritura de Nested**
Utilice `java.sql.Connection#createStruct` para instanciar el objeto `java.sql.Struct`. Este objeto está diseñado para unificar el manejo de estructuras anidadas en distintas bases de datos.
Se necesita una conexión para pasar la configuración al método de fábrica de Struct.
@@ -446,7 +510,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
}
```
- **Lectura anidada**
+ **Lectura de Nested**
Use `ResultSet#getStruct(columnIndex, StructDescriptor)` para leer el objeto `Nested`. El objeto puede utilizarse para acceder a elementos anidados de cualquier nivel de profundidad.
El método `Struct#getResultSet()` puede emplearse para leer elementos anidados de forma más uniforme, como `java.sql.ResultSet`. Resulta útil
@@ -464,7 +528,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Object[] tuple = (Object[]) struct;
Arrays.stream(tuple).forEach(this::handleTupleElement);
- // o mediante `ResultSet`
+ // or by using `ResultSet`
ResultSet resultSet = struct.getResultSet();
while (resultSet.next()) {
// ...
@@ -477,11 +541,11 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Geo Types**
- | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
- | ------------------ | --------- | -------------- |
- | Point | OTHER | double[] |
- | Ring | OTHER | double[][] |
- | Polygon | OTHER | double[][][] |
+ | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
+ | ------------------ | --------- | ---------------------------------------------- |
+ | Point | OTHER | double[] |
+ | Ring | OTHER | double[][] |
+ | Polygon | OTHER | double[][][] |
| MultiPolygon | OTHER | double[][][][] |
**Tipos Nullable y LowCardinality**
@@ -491,20 +555,75 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Tipos especiales**
- | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
- | ----------------------- | ------------------ | ------------------------ |
- | UUID | OTHER | java.util.UUID |
- | IPv4 | OTHER | java.net.Inet4Address |
- | IPv6 | OTHER | java.net.Inet6Address |
- | JSON | OTHER | java.lang.String |
- | AggregateFunction | OTHER | (representación binaria) |
- | SimpleAggregateFunction | (tipo encapsulado) | (clase encapsulada) |
+ | Tipo de ClickHouse | Tipo JDBC | Clase Java |
+ | ----------------------- | --------------- | ------------------------ |
+ | UUID | OTHER | java.util.UUID |
+ | IPv4 | OTHER | java.net.Inet4Address |
+ | IPv6 | OTHER | java.net.Inet6Address |
+ | JSON | OTHER | java.lang.String |
+ | AggregateFunction | OTHER | (representación binaria) |
+ | SimpleAggregateFunction | (tipo envuelto) | (clase envuelta) |
* `UUID` no es un tipo estándar de JDBC. Sin embargo, forma parte del JDK. De forma predeterminada, el método `getObject()` devuelve `java.util.UUID`.
* `UUID` puede leerse y escribirse como `String` mediante el método `getObject(columnIndex, String.class)`.
* `IPv4` e `IPv6` no son tipos estándar de JDBC. Sin embargo, forman parte del JDK. De forma predeterminada, el método `getObject()` devuelve `java.net.Inet4Address` y `java.net.Inet6Address`.
* `IPv4` y `IPv6` se pueden leer y escribir como `String` mediante el método `getObject(columnIndex, String.class)`.
+ **Tipo JSON**
+
+ El tipo JSON se asigna a `Map` de forma predeterminada, donde las claves son las claves del objeto JSON y los valores son los valores del objeto JSON.
+ Por ejemplo:
+
+ ```json
+ {
+ "key1": "value1",
+ "key2": ["value2", "value3"]
+ "key3": {
+ "key4": "value4",
+ "key5": "value5"
+ }
+ }
+ ```
+
+ se asignará a:
+
+ ```java
+ Map map = new HashMap<>();
+ map.put("key1", "value1");
+ map.put("key2", Arrays.asList("value2", "value3"));
+ map.put("key3", new HashMap() {{
+ put("key4", "value4");
+ put("key5", "value5");
+ }});
+ ```
+
+ Existe una opción más conveniente para leer JSON como String pasando la configuración del servidor `jdbc_read_json_as_string=true` a las propiedades de conexión.
+ Esto hace que el driver devuelva los valores JSON como String y permite procesarlos con cualquier biblioteca JSON.
+
+ ```java
+ Properties properties = new Properties();
+ properties.setProperty(
+ ClientConfigProperties.serverSetting(ServerSettings.OUTPUT_FORMAT_BINARY_WRITE_JSON_AS_STRING),
+ "1");
+ try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, properties)) {
+ try (ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM test_json ORDER BY order")) {
+ while (rs.next()) {
+ String json = rs.getString("json");
+ // ...
+ }
+ }
+ }
+ ```
+
+ A partir de la versión 25.8 de ClickHouse, los números ya no se entrecomillan de forma predeterminada. Para versiones anteriores, puede deshabilitar el entrecomillado pasando la configuración del servidor a las propiedades de conexión:
+
+ ```java
+ Properties properties = new Properties();
+ properties.put(ClientConfigProperties.serverSetting("output_format_json_quote_64bit_integers"), "0");
+ properties.put(ClientConfigProperties.serverSetting("output_format_json_quote_64bit_floats"), "0");
+ properties.put(ClientConfigProperties.serverSetting("output_format_json_quote_decimals"), "0");
+ ```
+
### Manejo de fechas, horas y zonas horarias
Lea la [Guía de Date/Time](/es/integrations/language-clients/java/date-time-guide), que explica los errores más comunes
@@ -516,9 +635,9 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
String url = "jdbc:ch://my-server:8123/system";
Properties properties = new Properties();
- DataSource dataSource = new DataSource(url, properties);//DataSource o DriverManager son los puntos de entrada principales
+ DataSource dataSource = new DataSource(url, properties);//DataSource or DriverManager are the main entry points
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
- ... // hacer algo con la conexión
+ ... // do something with the connection
```
## Suministro de credenciales y configuración
@@ -531,13 +650,13 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
info.put("password", "password");
info.put("database", "some_db");
- //Creando una conexión con DataSource
+ //Creating a connection with DataSource
DataSource dataSource = new DataSource(url, info);
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
... // do something with the connection
}
- //Enfoque alternativo con DriverManager
+ //Alternate approach using the DriverManager
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, info)) {
... // do something with the connection
}
@@ -546,6 +665,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
## Instrucción simple
```java showLineNumbers
+
try (Connection conn = dataSource.getConnection(...);
Statement stmt = conn.createStatement()) {
ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from numbers(50000)");
@@ -560,19 +680,19 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```java showLineNumbers
try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO mytable VALUES (?, ?)")) {
ps.setString(1, "test"); // id
- ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // marca de tiempo
+ ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // timestamp
ps.addBatch();
...
- ps.executeBatch(); // enviar todo lo disponible a ClickHouse
+ ps.executeBatch(); // stream everything on-hand into ClickHouse
}
```
## `HikariCP`
```java showLineNumbers
- // el connection pooling no ayudará mucho en términos de rendimiento,
- // porque la implementación subyacente tiene su propio pool.
- // por ejemplo: HttpURLConnection tiene un pool para sockets
+ // connection pooling won't help much in terms of performance,
+ // because the underlying implementation has its own pool.
+ // for example: HttpURLConnection has a pool for sockets
HikariConfig poolConfig = new HikariConfig();
poolConfig.setConnectionTimeout(5000L);
poolConfig.setMaximumPoolSize(20);
@@ -584,8 +704,8 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Statement s = conn.createStatement();
ResultSet rs = s.executeQuery("SELECT * FROM system.numbers LIMIT 3")) {
while (rs.next()) {
- // procesar fila
- log.info("Integer: {}, String: {}", rs.getInt(1), rs.getString(1));//Misma columna pero diferentes tipos
+ // handle row
+ log.info("Integer: {}, String: {}", rs.getInt(1), rs.getString(1));//Same column but different types
}
}
```
@@ -688,9 +808,9 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("socket_rcvbuf", "900000");
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, properties)) {
- // La conexión usará socket_rcvbuf=800000 y jdbc_ignore_unsupported_values=true
- // Endpoints: my-server:8443 protocol: http (no seguro)
- // Base de datos: default
+ // Connection will use socket_rcvbuf=800000 and jdbc_ignore_unsupported_values=true
+ // Endpoints: my-server:8443 protocol: http (not secure)
+ // Database: default
}
```
@@ -704,15 +824,15 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
| Int16 | ✅ | SMALLINT | java.lang.Short | SMALLINT | java.lang.Short |
| Int32 | ✅ | INTEGER | java.lang.Integer | INTEGER | java.lang.Integer |
| Int64 | ✅ | BIGINT | java.lang.Long | BIGINT | java.lang.Long |
- | Int128 | ✅ | OTHER | java.math.BigInteger | OTHER | java.math.BigInteger |
- | Int256 | ✅ | OTHER | java.math.BigInteger | OTHER | java.math.BigInteger |
- | UInt8 | ❌ | OTHER | java.lang.Short | OTHER | com.clickhouse.data.value.UnsignedByte |
- | UInt16 | ❌ | OTHER | java.lang.Integer | OTHER | com.clickhouse.data.value.UnsignedShort |
- | UInt32 | ❌ | OTHER | java.lang.Long | OTHER | com.clickhouse.data.value.UnsignedInteger |
- | UInt64 | ❌ | OTHER | java.math.BigInteger | OTHER | com.clickhouse.data.value.UnsignedLong |
- | UInt128 | ✅ | OTHER | java.math.BigInteger | OTHER | java.math.BigInteger |
- | UInt256 | ✅ | OTHER | java.math.BigInteger | OTHER | java.math.BigInteger |
- | Float32 | ✅ | REAL | java.lang.Float | REAL | java.lang.Float |
+ | Int128 | ✅ | NUMERIC | java.math.BigInteger | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | Int256 | ✅ | NUMERIC | java.math.BigInteger | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | UInt8 | ❌ | SMALLINT | java.lang.Short | SMALLINT | com.clickhouse.data.value.UnsignedByte |
+ | UInt16 | ❌ | INTEGER | java.lang.Integer | INTEGER | com.clickhouse.data.value.UnsignedShort |
+ | UInt32 | ❌ | BIGINT | java.lang.Long | BIGINT | com.clickhouse.data.value.UnsignedInteger |
+ | UInt64 | ❌ | NUMERIC | java.math.BigInteger | NUMERIC | com.clickhouse.data.value.UnsignedLong |
+ | UInt128 | ✅ | NUMERIC | java.math.BigInteger | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | UInt256 | ✅ | NUMERIC | java.math.BigInteger | NUMERIC | java.math.BigInteger |
+ | Float32 | ✅ | FLOAT | java.lang.Float | FLOAT | java.lang.Float |
| Float64 | ✅ | DOUBLE | java.lang.Double | DOUBLE | java.lang.Double |
| Decimal32 | ✅ | DECIMAL | java.math.BigDecimal | DECIMAL | java.math.BigDecimal |
| Decimal64 | ✅ | DECIMAL | java.math.BigDecimal | DECIMAL | java.math.BigDecimal |
@@ -722,12 +842,12 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
* La principal diferencia es que los tipos sin signo se corresponden con tipos de Java para mejorar la portabilidad.
- **Tipos String**
+ **Tipos de cadena**
- | Tipo de dato de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase de Java (V1) |
- | -------------------------- | ----------------- | -------------- | ---------------- | -------------- | ------------------ |
- | String | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | VARCHAR | java.lang.String |
- | FixedString | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | VARCHAR | java.lang.String |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
+ | ------------------ | ----------------- | -------------- | ---------------- | -------------- | ---------------- |
+ | String | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | VARCHAR | java.lang.String |
+ | FixedString | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | VARCHAR | java.lang.String |
* `FixedString` se lee tal cual en ambas versiones. Por ejemplo, `FixedString(10)` para `'John'` se leerá como `'John\0\0\0\0\0\0\0\0\0'`.
* Cuando se utiliza `PreparedStatement#setBytes`, se convierte en `unhex('')` y luego se interpreta como `String`.
@@ -735,34 +855,34 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Tipos de fecha/hora**
- | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo de JDBC (V2) | Clase de Java (V2) | Tipo de JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
- | ------------------ | ----------------- | ----------------- | ------------------ | ------------------------ | ------------------------ |
- | Fecha | ❌ | DATE | java.sql.Date | DATE | java.time.LocalDate |
- | Date32 | ❌ | DATE | java.sql.Date | DATE | java.time.LocalDate |
- | DateTime | ❌ | TIMESTAMP | java.sql.Timestamp | TIMESTAMP | java.time.OffsetDateTime |
- | DateTime64 | ❌ | TIMESTAMP | java.sql.Timestamp | TIMESTAMP | java.time.OffsetDateTime |
- | Time | ✅ | TIME | java.sql.Time | nuevo tipo/no compatible | nuevo tipo/no compatible |
- | Time64 | ✅ | TIME | java.sql.Time | tipo nuevo/no compatible | tipo nuevo/no compatible |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
+ | ------------------ | ----------------- | -------------- | ------------------ | ------------------------------- | ------------------------ |
+ | Fecha | ❌ | DATE | java.sql.Date | DATE | java.time.LocalDate |
+ | Date32 | ❌ | DATE | java.sql.Date | DATE | java.time.LocalDate |
+ | DateTime | ❌ | TIMESTAMP | java.sql.Timestamp | TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE | java.time.OffsetDateTime |
+ | DateTime64 | ❌ | TIMESTAMP | java.sql.Timestamp | TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE | java.time.OffsetDateTime |
+ | Time | ✅ | TIME | java.sql.Time | nuevo tipo/no compatible | nuevo tipo/no compatible |
+ | Time64 | ✅ | TIME | java.sql.Time | tipo nuevo/no compatible | tipo nuevo/no compatible |
* `Time` y `Time64` solo son compatibles en V2 como tipos nuevos.
* `DateTime` y `DateTime64` se asignan a `java.sql.Timestamp` para mejorar la compatibilidad con JDBC.
**Tipos enum**
- | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
- | ------------------ | ----------------- | -------------- | ---------------- | -------------- | ---------------- |
- | Enum | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
- | Enum8 | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
- | Enum16 | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase de Java (V1) |
+ | ------------------ | ----------------- | -------------- | ---------------- | -------------- | ------------------ |
+ | Enum | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
+ | Enum8 | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
+ | Enum16 | ✅ | VARCHAR | java.lang.String | OTHER | java.lang.String |
**Tipos anidados**
- | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase de Java (V1) |
- | ------------------ | ----------------- | --------------- | --------------- | -------------- | --------------------------------------- |
- | Array | ❌ | ARRAY | java.sql.Array | ARRAY | Object[] o un array de tipos primitivos |
- | Tuple | ❌ | OTHER | Object[] | STRUCT | java.sql.Struct |
- | Map | ❌ | JAVA_OBJECT | java.util.Map | STRUCT | java.util.Map |
- | Nested | ❌ | ARRAY | java.sql.Array | STRUCT | java.sql.Struct |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase de Java (V1) |
+ | ------------------ | ----------------- | --------------- | ---------------- | -------------- | ----------------------------------------------- |
+ | Array | ❌ | ARRAY | java.sql.Array | ARRAY | Object[] o un array de tipos primitivos |
+ | Tuple | ❌ | OTHER | Object[] | STRUCT | java.sql.Struct |
+ | Map | ❌ | JAVA_OBJECT | java.util.Map | STRUCT | java.util.Map |
+ | Nested | ❌ | ARRAY | java.sql.Array | STRUCT | java.sql.Struct |
* En V2, `Array` se asigna a `java.sql.Array` de forma predeterminada para ser compatible con JDBC. Esto también se hace para proporcionar más información sobre el valor de array devuelto. Útil para la inferencia de tipos.
* En V2, `Array` implementa el método `getResultSet()` para devolver un `java.sql.ResultSet` con el mismo contenido que el array original.
@@ -776,12 +896,12 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Geo Types**
- | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
- | ------------------ | ----------------- | -------------- | --------------- | -------------- | --------------- |
- | Point | ✅ | OTHER | double[] | OTHER | double[] |
- | Ring | ✅ | OTHER | double[][] | OTHER | double[][] |
- | Polygon | ✅ | OTHER | double[][][] | OTHER | double[][][] |
- | MultiPolygon | ✅ | OTHER | double[][][][] | OTHER | double[][][][] |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
+ | ------------------ | ----------------- | -------------- | ---------------------------------------------- | -------------- | ---------------------------------------------- |
+ | Point | ✅ | OTHER | double[] | OTHER | double[] |
+ | Ring | ✅ | OTHER | double[][] | OTHER | double[][] |
+ | Polygon | ✅ | OTHER | double[][][] | OTHER | double[][][] |
+ | MultiPolygon | ✅ | OTHER | double[][][][] | OTHER | double[][][][] |
**Tipos Nullable y LowCardinality**
@@ -790,7 +910,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
**Tipos especiales**
- | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase Java (V1) |
+ | Tipo de ClickHouse | Compatible con V1 | Tipo JDBC (V2) | Clase Java (V2) | Tipo JDBC (V1) | Clase de Java (V1) |
| ----------------------- | ----------------- | --------------- | ------------------------ | --------------- | ------------------------ |
| JSON | ❌ | OTHER | java.lang.String | no admitido | no admitido |
| AggregateFunction | ✅ | OTHER | (representación binaria) | OTHER | (representación binaria) |
@@ -812,16 +932,18 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
* V2 usa únicamente el término `Schema` para referirse a las bases de datos. El término `Catalog` queda reservado para usos futuros.
* V2 devuelve `false` para `DatabaseMetaData.supportsTransactions()` y `DatabaseMetaData.supportsSavepoints()`. Esto cambiará en el futuro.
+ * En `DatabaseMetaData.getTypeInfo()`, las columnas `LITERAL_PREFIX` y `LITERAL_SUFFIX` ahora devuelven `null` para los tipos de datos en los que no se esperan prefijos ni sufijos (por ejemplo, los tipos numéricos).
+ En V1, estas columnas devolvían valores no nulos para esos tipos. Estas columnas deben usarse al generar consultas SQL para entrecomillar correctamente los valores literales según su tipo de dato.
- `clickhouse-jdbc` implementa la interfaz JDBC estándar. Al estar construido sobre [clickhouse-client](/es/concepts/features/interfaces/client), ofrece funcionalidades adicionales como correspondencia de tipos personalizada, soporte de transacciones y sentencias `UPDATE` y `DELETE` síncronas estándar, entre otras, lo que permite integrarlo fácilmente con aplicaciones y herramientas heredadas.
+ `clickhouse-jdbc` implementa la interfaz JDBC estándar. Al estar construido sobre [clickhouse-client](/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console), ofrece funcionalidades adicionales como correspondencia de tipos personalizada, soporte de transacciones y sentencias `UPDATE` y `DELETE` síncronas estándar, entre otras, lo que permite integrarlo fácilmente con aplicaciones y herramientas heredadas.
La última versión de JDBC (0.7.2) usa Client-V1
- La API de `clickhouse-jdbc` es síncrona y, en general, presenta mayor sobrecarga (por ejemplo, análisis de SQL y correspondencia/conversión de tipos, etc.). Considere usar [clickhouse-client](/es/concepts/features/interfaces/client) cuando el rendimiento sea crítico o si prefiere una forma más directa de acceder a ClickHouse.
+ La API de `clickhouse-jdbc` es síncrona y, en general, presenta mayor sobrecarga (por ejemplo, análisis de SQL y correspondencia/conversión de tipos, etc.). Considere usar [clickhouse-client](/es/integrations/connectors/sql-clients/sql-console) cuando el rendimiento sea crítico o si prefiere una forma más directa de acceder a ClickHouse.
## Requisitos del entorno
@@ -928,7 +1050,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
## Creación de conexión
```java
- String url = "jdbc:ch://my-server/system"; // usa el protocolo HTTP y el puerto 8123 por defecto
+ String url = "jdbc:ch://my-server/system"; // use http protocol and port 8123 by default
Properties properties = new Properties();
@@ -941,6 +1063,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
## Instrucción simple
```java showLineNumbers
+
try (Connection conn = dataSource.getConnection(...);
Statement stmt = conn.createStatement()) {
ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from numbers(50000)");
@@ -961,10 +1084,10 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```java showLineNumbers
try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("insert into mytable(* except (description))")) {
ps.setString(1, "test"); // id
- ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // marca de tiempo
- ps.addBatch(); // los parámetros se escribirán en el flujo en búfer inmediatamente en formato binario
+ ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // timestamp
+ ps.addBatch(); // parameters will be write into buffered stream immediately in binary format
...
- ps.executeBatch(); // envía todo lo disponible a ClickHouse
+ ps.executeBatch(); // stream everything on-hand into ClickHouse
}
```
@@ -975,13 +1098,13 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```java showLineNumbers
try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(
"insert into mytable select col1, col2 from input('col1 String, col2 DateTime64(3), col3 Int32')")) {
- // La definición de la columna se analizará para que el driver sepa que hay 3 parámetros: col1, col2 y col3
+ // The column definition will be parsed so the driver knows there are 3 parameters: col1, col2 and col3
ps.setString(1, "test"); // col1
- ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // col2, setTimestamp es lento y no se recomienda
+ ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // col2, setTimestamp is slow and not recommended
ps.setInt(3, 123); // col3
- ps.addBatch(); // los parámetros se escribirán en el stream en búfer de inmediato en formato binario
+ ps.addBatch(); // parameters will be write into buffered stream immediately in binary format
...
- ps.executeBatch(); // envía todo lo disponible a ClickHouse a través del stream
+ ps.executeBatch(); // stream everything on-hand into ClickHouse
}
```
@@ -995,10 +1118,10 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("insert into mytable values(trim(?),?,?)")) {
ps.setString(1, "test"); // id
ps.setObject(2, LocalDateTime.now()); // timestamp
- ps.setString(3, null); // descripción
- ps.addBatch(); // agregar parámetros a la consulta
+ ps.setString(3, null); // description
+ ps.addBatch(); // append parameters to the query
...
- ps.executeBatch(); // ejecutar la consulta compuesta: insert into mytable values(...)(...)...(...)
+ ps.executeBatch(); // issue the composed query: insert into mytable values(...)(...)...(...)
}
```
@@ -1024,7 +1147,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
```java showLineNumbers
- // inserción por lotes usando la función input
+ // batch insert using input function
try (ClickHouseConnection conn = newConnection(props);
Statement s = conn.createStatement();
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(
@@ -1047,7 +1170,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
...
}
- // usar bitmap como parámetro de consulta
+ // use bitmap as query parameter
try (PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(
"SELECT bitmapContains(my_bitmap, toUInt32(1)) as v1, bitmapContains(my_bitmap, toUInt32(2)) as v2 from {tt 'ext_table'}")) {
stmt.setObject(1, ClickHouseExternalTable.builder().name("ext_table")
@@ -1109,11 +1232,11 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
Estas propiedades garantizan que su aplicación Java se comunique con el servidor de ClickHouse a través de una conexión cifrada, lo que mejora la seguridad de los datos durante la transmisión.
```java showLineNumbers
- String url = "jdbc:ch://your-server:8443/system";
+ String url = "jdbc:ch://your-server:8443/system";
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("ssl", "true");
- properties.setProperty("sslmode", "strict"); // NONE para confiar en todos los servidores; STRICT solo para los de confianza
+ properties.setProperty("sslmode", "strict"); // NONE to trust all servers; STRICT for trusted only
properties.setProperty("sslrootcert", "/mine.crt");
try (Connection con = DriverManager
.getConnection(url, properties)) {
@@ -1182,7 +1305,7 @@ import WideTableWrapper from "/snippets/components/WideTableWrapper/WideTableWra
El socket predeterminado y el timeout de conexión para el driver JDBC es de 30 segundos. El timeout puede aumentarse para admitir operaciones de inserción de grandes volúmenes de datos. Utilice el método `options` en `ClickHouseClient` junto con las opciones `SOCKET_TIMEOUT` y `CONNECTION_TIMEOUT` tal como las define `ClickHouseClientOption`:
```java showLineNumbers
- final int MS_12H = 12 * 60 * 60 * 1000; // 12 h en ms
+ final int MS_12H = 12 * 60 * 60 * 1000; // 12 h in ms
final String sql = "insert into table_a (c1, c2, c3) select c1, c2, c3 from table_b;";
try (ClickHouseClient client = ClickHouseClient.newInstance(ClickHouseProtocol.HTTP)) {
diff --git a/es/integrations/language-clients/js.mdx b/es/integrations/language-clients/js.mdx
index c847b6cbe..f97c6b949 100644
--- a/es/integrations/language-clients/js.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/js.mdx
@@ -881,7 +881,7 @@ Para Parquet, el caso de uso principal de las consultas `select` probablemente s
`JSONEachRowWithProgress` es un formato solo de salida que permite informar del progreso en el flujo. Consulta [este ejemplo](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-js/blob/main/examples/node/performance/select_json_each_row_with_progress.ts) para obtener más detalles.
La lista completa de formatos de entrada y salida de ClickHouse está disponible
-[aquí](/es/reference/formats).
+[aquí](/es/reference/formats/index).
## Tipos de datos de ClickHouse compatibles
@@ -925,7 +925,7 @@ La lista completa de formatos de entrada y salida de ClickHouse está disponible
| Time/Time64 | ✔️ | string |
La lista completa de formatos compatibles de ClickHouse está disponible
-[aquí](/es/reference/data-types).
+[aquí](/es/reference/data-types/index).
Véase también:
@@ -1086,7 +1086,7 @@ el siguiente formato:
donde:
* `name` — Identificador del marcador de posición.
-* `data_type` - [tipo de dato](/es/reference/data-types) del valor del parámetro de la aplicación.
+* `data_type` - [tipo de dato](/es/reference/data-types/index) del valor del parámetro de la aplicación.
**Ejemplo:**: Consulta con parámetros.
[Código fuente](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-js/blob/main/examples/node/coding/query_with_parameter_binding.ts)
diff --git a/es/integrations/language-clients/python/advanced-querying.mdx b/es/integrations/language-clients/python/advanced-querying.mdx
index d094e9675..59f4b397c 100644
--- a/es/integrations/language-clients/python/advanced-querying.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/python/advanced-querying.mdx
@@ -468,7 +468,7 @@ Las consultas de ClickHouse pueden aceptar datos externos en cualquier formato d
| file_path | str | Ruta a un archivo en el sistema local desde la que se leerán los datos externos. Se requiere `file_path` o `data` |
| file_name | str | El nombre del "archivo" de datos externos. Si no se proporciona, se determinará a partir de `file_path` (sin extensiones) |
| data | bytes | Los datos externos en formato binario (en lugar de leerse desde un archivo). Se requiere `data` o `file_path` |
-| fmt | str | El [formato de entrada](/es/reference/formats) de ClickHouse para los datos. El valor predeterminado es `TSV` |
+| fmt | str | El [formato de entrada](/es/reference/formats/index) de ClickHouse para los datos. El valor predeterminado es `TSV` |
| types | str or seq of str | Una lista de tipos de datos de las columnas de los datos externos. Si es una cadena, los tipos deben separarse por comas. Se requiere `types` o `structure` |
| structure | str or seq of str | Una lista de nombres de columna + tipo de dato de los datos (consulte los ejemplos). Se requiere `structure` o `types` |
| mime_type | str | Tipo MIME opcional de los datos del archivo. Actualmente ClickHouse ignora este subencabezado HTTP |
diff --git a/es/integrations/language-clients/python/advanced-usage.mdx b/es/integrations/language-clients/python/advanced-usage.mdx
index e5f87dba0..f841940ca 100644
--- a/es/integrations/language-clients/python/advanced-usage.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/python/advanced-usage.mdx
@@ -64,7 +64,7 @@ import clickhouse_connect
if __name__ == '__main__':
client = clickhouse_connect.get_client()
query = 'SELECT number, toString(number) AS number_as_str FROM system.numbers LIMIT 5'
- fmt = 'CSVWithNames' # o CSV, o CSVWithNamesAndTypes, o TabSeparated, etc.
+ fmt = 'CSVWithNames' # or CSV, or CSVWithNamesAndTypes, or TabSeparated, etc.
stream = client.raw_stream(query=query, fmt=fmt)
with open("output.csv", "wb") as f:
for chunk in stream:
@@ -82,7 +82,7 @@ El código anterior genera un archivo `output.csv` con el siguiente contenido:
4,"4"
```
-Del mismo modo, puede guardar datos en [TabSeparated](/es/reference/formats/TabSeparated/TabSeparated) y en otros formatos. Consulte [Formatos de entrada y salida de datos](/es/reference/formats) para ver un resumen de todas las opciones de formato disponibles.
+Del mismo modo, puede guardar datos en [TabSeparated](/es/reference/formats/TabSeparated/TabSeparated) y en otros formatos. Consulte [Formatos de entrada y salida de datos](/es/reference/formats/index) para ver un resumen de todas las opciones de formato disponibles.
## Casos de uso multihilo, multiproceso y asíncronos/controlados por eventos
diff --git a/es/integrations/language-clients/python/index.mdx b/es/integrations/language-clients/python/index.mdx
index 3c1383678..7e112f3f7 100644
--- a/es/integrations/language-clients/python/index.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/python/index.mdx
@@ -2,8 +2,7 @@
keywords: ['clickhouse', 'python', 'client', 'connect', 'integrate']
slug: /integrations/python
description: 'La suite de proyectos ClickHouse Connect para conectar Python a ClickHouse'
-title: Introducción
-sidebarTitle: 'Introducción'
+title: 'Integración de Python con ClickHouse Connect'
doc_type: 'guide'
integration:
- support_level: 'core'
@@ -13,6 +12,10 @@ integration:
import ConnectionDetails from '/snippets/es/_gather_your_details_http.mdx';
+
+ ## Introducción
+
+
ClickHouse Connect es un controlador de base de datos fundamental que ofrece interoperabilidad con una amplia variedad de aplicaciones de Python.
* La interfaz principal es el objeto `Client` del paquete `clickhouse_connect.driver`. Ese paquete principal también incluye varias clases auxiliares y funciones de utilidad para comunicarse con el servidor de ClickHouse, así como implementaciones de "context" para la gestión avanzada de consultas de inserción y selección.
diff --git a/es/integrations/language-clients/rust.mdx b/es/integrations/language-clients/rust.mdx
index fd465dfdd..5faf76448 100644
--- a/es/integrations/language-clients/rust.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/rust.mdx
@@ -189,7 +189,7 @@ insert.end().await?;
* Si no se llama a `end()`, el `INSERT` se aborta.
* Las filas se envían progresivamente como un flujo para repartir la carga de red.
-* ClickHouse inserta lotes de forma atómica solo si todas las filas caben en la misma partición y su número es menor que [`max_insert_block_size`](https://clickhouse.tech/docs/operations/settings/settings/#settings-max_insert_block_size).
+* ClickHouse inserta lotes de forma atómica solo si todas las filas caben en la misma partición y su número es menor que [`max_insert_block_size`](/es/reference/settings/session-settings#max_insert_block_size).
### Inserción asíncrona (agrupación en lotes en el servidor)
@@ -304,9 +304,9 @@ let numbers = client
Además de `query`, funciona de manera similar con los métodos `insert` e `inserter`.
-
+
Si establece `query_id` manualmente, asegúrese de que sea único. Los UUIDs son una buena opción para ello.
-
+
Véase también: [ejemplo de query_id](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-rs/blob/main/examples/query_id.rs) en el repositorio del cliente.
@@ -322,9 +322,9 @@ let client = Client::default()
.with_option("session_id", "my-session");
```
-
+
En los despliegues en clúster, debido a la falta de "sesiones persistentes", debes estar conectado a un *nodo concreto del clúster* para poder utilizar esta función correctamente, ya que, por ejemplo, un balanceador de carga round-robin no garantiza que las solicitudes posteriores las procese el mismo nodo de ClickHouse.
-
+
Véase también: [ejemplo de session_id](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-rs/blob/main/examples/session_id.rs) en el repositorio del cliente.
diff --git a/es/integrations/language-clients/third-party/client-libraries.mdx b/es/integrations/language-clients/third-party/client-libraries.mdx
index 0165e260d..5b363f4ff 100644
--- a/es/integrations/language-clients/third-party/client-libraries.mdx
+++ b/es/integrations/language-clients/third-party/client-libraries.mdx
@@ -70,6 +70,7 @@ doc_type: 'reference'
* [node-clickhouse-orm](https://github.com/zimv/node-clickhouse-orm)
* [clickhouse-ts](https://github.com/bytadaniel/clickhouse-ts)
* [clickcache](https://github.com/bytadaniel/clickcache)
+* [ck-orm](https://github.com/MunMunMiao/ck-orm)
+
+**Qué va aquí:** Documentación específica de cada producto para las opciones de
+despliegue de ClickHouse y sus productos gestionados o complementarios. Cada subdirectorio es autosuficiente
+y cuenta con su propia descripción general, guía de inicio, guías y material de
+referencia para ese producto.
+
+**Público:** Usuarios que trabajan con un producto específico de ClickHouse. El contenido de aquí
+asume que el lector ya ha elegido el producto y quiere detalles que se aplican a este
+(facturación, topología de despliegue, funcionalidades específicas del producto, comportamiento
+de la consola/API). El contenido que se aplica a ClickHouse en general — conceptos, patrones de
+consulta, referencia de SQL — pertenece a `/core`, no aquí.
+
+**Subdirectorios:**
+
+* `cloud/` — ClickHouse Cloud (servicio gestionado sin servidor).
+* `clickstack/` — ClickStack, la pila de observabilidad impulsada por ClickHouse.
+* `bring-your-own-cloud/` — BYOC: ClickHouse Cloud ejecutándose en la
+ propia cuenta en la nube del cliente. (En realidad es un modo de despliegue de Cloud, pero se separa aquí por simplicidad)
+* `clickhouse-private/` — ClickHouse Private: despliegue aislado y autogestionado
+ en la infraestructura del cliente. (En realidad es un modo de despliegue de Cloud, pero se separa aquí por simplicidad)
+* `kubernetes-operator/` — el operador de Kubernetes de ClickHouse para desplegar
+ y gestionar clústeres en Kubernetes.
+* `managed-postgres/` — oferta de Postgres gestionado, integrada de forma nativa con
+ ClickHouse Cloud.
+* `agentic-data-stack/` — la pila de analítica agéntica (ClickHouse + LibreChat
+ * Langfuse).
+* `chdb/` — chDB, la compilación de ClickHouse en el mismo proceso.
+
+Si una página explica un motor, una función, una configuración o un concepto de ClickHouse que
+se aplica independientemente del producto, pertenece a `/core` (conceptos, guías o
+referencia). Solo incluye una página aquí si está claramente vinculada al producto —
+su consola, facturación, modelo de despliegue o funcionalidades exclusivas del producto.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse.mdx b/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse.mdx
new file mode 100644
index 000000000..690c1f62d
--- /dev/null
+++ b/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse.mdx
@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+sidebarTitle: 'Langfuse'
+title: 'Langfuse'
+description: 'Cómo Langfuse proporciona observabilidad y tracing para Agentic Data Stack'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['agentic data stack', 'Langfuse', 'observabilidad', 'tracing', 'LLM']
+---
+
+Langfuse es la **capa de observabilidad** de [Agentic Data Stack](/es/products/agentic-data-stack/overview). Registra lo que hace el agente en LibreChat para que puedas depurarlo, medir la calidad y controlar el coste. Basado en OpenTelemetry, Langfuse se ejecuta sobre ClickHouse.
+
+
+ ## Rastrea e inspecciona cada ejecución
+
+
+Cada conversación se captura como una [traza de Langfuse](https://langfuse.com/docs/observability/overview): los prompts, cada llamada a una herramienta (incluido el SQL que ejecutó el agente) y la respuesta. Cada traza también registra el uso de tokens, el costo y la latencia. Abre una ejecución para ver qué hizo el agente y dónde falló. Ordena por usuario y sesión para ver quién está gastando más.
+
+
+ ## Evaluar la calidad del resultado
+
+
+El resultado del modelo es no determinista, por lo que Langfuse te permite medir la calidad en lugar de basarte en suposiciones. Evalúa las ejecuciones con [anotación humana](https://langfuse.com/docs/evaluation/evaluation-methods/annotation) o con un evaluador automatizado de [LLM como juez](https://langfuse.com/docs/evaluation/evaluation-methods/llm-as-a-judge), por ejemplo, para detectar cuándo una respuesta es incorrecta o un análisis no resulta útil.
+
+
+ ## En el stack
+
+
+El stack conecta LibreChat con Langfuse, por lo que cada ejecución queda trazada automáticamente, sin necesidad de añadir instrumentación. Las trazas se almacenan en la propia instancia de ClickHouse del stack, lo que mantiene sus datos de observabilidad junto con los datos que consulta. Para ejecutarlo como parte del stack, consulte la [guía de configuración de Docker](/es/products/agentic-data-stack/docker-setup).
+
+Para enviar trazas desde una instancia independiente de LibreChat, o para usar un endpoint regional o de Langfuse compatible con HIPAA, consulte la [guía complementaria de Langfuse](https://langfuse.com/integrations/agentic-data-stack). Para Langfuse en ClickHouse en general, consulte la [descripción general de Langfuse](/es/products/cloud/features/ai-ml/langfuse).
+
+
+ **¿Prefiere una experiencia gestionada?** [Langfuse Cloud](https://cloud.langfuse.com) es una implementación completamente gestionada basada en un clúster de ClickHouse gestionado, sin infraestructura que operar.
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/components/librechat.mdx b/es/products/agentic-data-stack/components/librechat.mdx
new file mode 100644
index 000000000..34a22bf0a
--- /dev/null
+++ b/es/products/agentic-data-stack/components/librechat.mdx
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+sidebarTitle: 'LibreChat'
+title: 'LibreChat'
+description: 'Cómo LibreChat sirve como interfaz de chat y agentes del stack de datos agentic'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['stack de datos agentic', 'LibreChat', 'chat', 'interfaz', 'MCP']
+---
+
+LibreChat es la **interfaz de chat y agentes** del [Stack de Datos Agentic](/es/products/agentic-data-stack/overview). En lugar de escribir SQL, el usuario hace una pregunta en lenguaje natural y un agente la responde.
+
+El agente funciona a través del servidor MCP de ClickHouse para inspeccionar sus bases de datos y tablas, ejecutar consultas de solo lectura y elaborar una respuesta a partir de los resultados. El stack se encarga de conectar todo por usted, por lo que LibreChat consulta sus datos desde el primer inicio de sesión. Implemente el stack completo con la [guía de configuración de Docker](/es/products/agentic-data-stack/docker-setup).
+
+
+ ## Capacidades de LibreChat
+
+
+| Capacidad | Lo que hace |
+| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Crear un agente a partir de tus datos](https://www.librechat.ai/docs/features/agents) | Crea un agente reutilizable para una pregunta recurrente. Hay dos opciones para que entienda ClickHouse: darle **Instructions** que describan tu esquema y las tablas que prefieres, y añadir el servidor MCP **ClickHouse-Local** para que pueda listar bases de datos y tablas, y ejecutar consultas de solo lectura. |
+| [Conectar más servidores MCP](https://www.librechat.ai/docs/features/mcp) | El agente no se limita a ClickHouse. Añade cualquier servidor MCP desde la configuración de MCP de LibreChat para que un solo chat pueda acceder a otras bases de datos, API internas o herramientas SaaS. |
+| [Generar gráficos y visualizaciones](https://www.librechat.ai/docs/features/artifacts) | Pídele al agente que visualice tus resultados; por ejemplo, "Grafica los 10 productos principales por ingresos", y te devolverá un gráfico interactivo que podrás explorar y compartir. Las visualizaciones usan LibreChat Artifacts, que se habilita por agente. |
+| [Ejecutar código con el intérprete de código](https://www.librechat.ai/docs/features/code_interpreter) | Además de SQL, el agente puede ejecutar código en un sandbox seguro para transformar o analizar tus resultados, por ejemplo, convirtiendo una consulta en un archivo o en una métrica calculada. |
+| [Ejecutar consultas largas en segundo plano](https://www.librechat.ai/docs/features/resumable_streams) | Una consulta puede tardar un poco, y no tienes que esperar. Con streams reanudables, inicia una generación, cambia a otra conversación y vuelve cuando la respuesta esté lista. |
+| [Compartir un análisis como un enlace de solo lectura](https://www.librechat.ai/docs/features/shareable_links) | Comparte una conversación como un enlace de solo lectura para que otros puedan revisar un análisis sin volver a ejecutarlo. La vista compartida incluye las llamadas a herramientas y el SQL detrás de cada respuesta, lo que ofrece una cadena de custodia clara de cómo se produjo el resultado. |
+| [Controlar el acceso a los servidores MCP](https://www.librechat.ai/docs/features/access_control) | En una implementación para equipos, el control de acceso basado en roles determina quién puede usar, crear y compartir servidores MCP y agentes, y con qué nivel (Viewer, Editor u Owner). |
+
+
+ ## En el stack
+
+
+LibreChat viene preconfigurado mediante `librechat.yaml`, por lo que funciona desde el primer momento:
+
+* El [servidor MCP de ClickHouse](/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server) está registrado como origen de herramientas, por lo que el agente puede explorar y consultar ClickHouse sin configuración adicional.
+* Cada conversación se registra en [Langfuse](/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse) para observabilidad, capturando prompts, llamadas a herramientas, respuestas, coste y latencia.
+* El [Admin Panel](https://github.com/ClickHouse/librechat-admin-panel) (puerto 3081) es una UI basada en navegador para cambiar esta configuración (endpoints, servidores MCP y ajustes del agente) sin editar `librechat.yaml` manualmente.
+
+Para conectar el servidor MCP de ClickHouse a una instancia standalone de LibreChat, consulta la guía oficial: [Using ClickHouse MCP server with LibreChat](/es/core/guides/use-cases/ai-ml/MCP/librechat). Para consultar la documentación completa de LibreChat, consulta la [documentación de LibreChat](https://www.librechat.ai/docs).
+
+
+ **¿Prefieres una experiencia gestionada?** ClickHouse Cloud ofrece [ClickHouse Agents](/es/products/cloud/features/ai-ml/agents) (Beta): una experiencia de agente alojada y sin configuración, construida sobre la misma base, con las funciones de creación de agentes disponibles a través de la consola de Cloud.
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server.mdx b/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server.mdx
new file mode 100644
index 000000000..6a92ee2e5
--- /dev/null
+++ b/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server.mdx
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+sidebarTitle: 'ClickHouse MCP server'
+title: 'El servidor MCP de ClickHouse'
+description: 'Cómo el servidor MCP de ClickHouse proporciona la capa de acceso abierta y basada en estándares para el stack de datos agéntico'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['stack de datos agéntico', 'MCP', 'Model Context Protocol', 'ClickHouse MCP server']
+---
+
+El servidor MCP de ClickHouse es la **capa de acceso abierta y basada en estándares** del [Agentic Data Stack](/es/products/agentic-data-stack/overview): expone ClickHouse a la interfaz de chat a través del Model Context Protocol, para que el agente pueda explorar sus datos y ejecutar consultas de solo lectura sobre ellos.
+
+En el stack, el servidor open-source se ejecuta junto con ClickHouse y viene preconfigurado en LibreChat. Expone tres herramientas al agente:
+
+* **List databases** — enumera las bases de datos en la instancia de ClickHouse conectada.
+* **List tables** — inspecciona las tablas y sus esquemas dentro de una base de datos.
+* **Run SELECT queries** — ejecuta consultas de solo lectura y devuelve los resultados.
+
+Para ejecutarlo como parte del stack, consulte la [guía de configuración de Docker](/es/products/agentic-data-stack/docker-setup). Para usar el servidor MCP de ClickHouse con otros clients y frameworks de agentes, o para consultar su código fuente y configuración:
+
+* [Catálogo de integraciones de MCP](/es/core/guides/use-cases/ai-ml/MCP): guías de clients y bibliotecas de agentes.
+* [Repositorio de MCP](https://github.com/ClickHouse/mcp-clickhouse): código fuente y configuración.
+
+
+ **¿Prefiere un servidor MCP gestionado?** ClickHouse Cloud ofrece un [Remote MCP server](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp) totalmente gestionado: sin instalación, autenticación OAuth y un conjunto de herramientas más amplio que añade operaciones de gestión (servicios, facturación, ClickPipes y backups) además de las herramientas de solo lectura anteriores. Consulte su [comparación con el servidor open-source](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp#remote-vs-oss).
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/docker-setup.mdx b/es/products/agentic-data-stack/docker-setup.mdx
new file mode 100644
index 000000000..3dacc3cd7
--- /dev/null
+++ b/es/products/agentic-data-stack/docker-setup.mdx
@@ -0,0 +1,155 @@
+---
+sidebarTitle: 'Configuración con Docker'
+title: 'Configura la Agentic Data Stack con Docker Compose'
+description: 'Ejecuta toda la Agentic Data Stack (ClickHouse, LibreChat, el servidor MCP y Langfuse) con Docker Compose'
+doc_type: 'guide'
+keywords: ['Agentic Data Stack', 'Docker Compose', 'configuración', 'LibreChat', 'MCP', 'Langfuse']
+---
+
+import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
+
+Ejecute localmente el Agentic Data Stack completo con Docker Compose para hacer preguntas a sus datos desde que inicia sesión por primera vez. Con un solo comando `docker compose up` se ponen en marcha [LibreChat](/es/products/agentic-data-stack/components/librechat), el [ClickHouse MCP server](/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server), [ClickHouse](/es/core/get-started/setup/install) y [Langfuse](/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse) para observabilidad.
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* **Docker** con el plugin Compose (Compose v2 o superior).
+* **Git**, para clonar el repositorio.
+* Una API key de un proveedor de modelos (como OpenAI, Anthropic o Google). El agent necesita un modelo para responder preguntas, así que proporciona una API key durante la configuración o añade una en la UI de LibreChat antes de iniciar tu primer chat.
+
+
+ ## Poner en marcha el stack
+
+
+
+
+ ```bash
+ git clone https://github.com/ClickHouse/agentic-data-stack
+ cd agentic-data-stack
+ ```
+
+ El repositorio incluye un archivo `docker-compose.yml` en el nivel superior, así que todo el stack se levanta con un solo comando. Consulta [Architecture](#how-it-is-wired) para ver la lista completa de servicios.
+
+
+
+ ```bash
+ ./scripts/prepare-demo.sh
+ ```
+
+ Esto genera un archivo `.env` con credenciales para cada servicio y, después, muestra un menú interactivo para configurar API keys para el proveedor que elijas. También puedes establecer estas claves directamente en el archivo `.env`. Cualquier proveedor que omitas seguirá configurado como `user_provided`, por lo que podrás añadir tu propia clave en la UI de LibreChat.
+
+ En el primer arranque, el stack crea un usuario administrador a partir de `.env`. El inicio de sesión predeterminado es `admin@admin.com` / `password`.
+
+
+ Ejecuta `generate-env.sh` con estas variables antes de `prepare-demo.sh`:
+
+ ```bash
+ USER_EMAIL="you@example.com" USER_PASSWORD="supersecret" USER_NAME="YourName" ./scripts/generate-env.sh
+ ```
+
+ Después, `prepare-demo.sh` detectará el archivo `.env` existente y pasará directamente a la configuración de las API keys.
+
+
+
+
+ ```bash
+ docker compose up -d
+ ```
+
+ El orden de arranque se gestiona automáticamente. LibreChat se inicia solo después de que el servidor MCP esté en buen estado, por lo que su conexión con ClickHouse estará lista desde la primera carga.
+
+
+
+ Una vez que el stack esté en marcha, los servicios estarán disponibles en tu navegador:
+
+ * **LibreChat** (UI de chat) — [http://localhost:3080](http://localhost:3080)
+ * **Langfuse** (observabilidad) — [http://localhost:3000](http://localhost:3000)
+ * **Admin Panel** (configuración de LibreChat desde el navegador) — [http://localhost:3081](http://localhost:3081)
+ * **MinIO console** (object storage; credenciales en `.env`) — [http://localhost:9091](http://localhost:9091)
+
+ Inicia sesión en LibreChat con las credenciales de administrador de tu archivo `.env`.
+
+
+
+ Hay un modelo seleccionado de forma predeterminada. Si quieres cambiarlo, abre el selector de modelos y elige el que quieras usar.
+
+
+
+ Si no configuraste una clave del proveedor durante la instalación, añade una en la UI.
+
+
+ Abre el selector de modelos y haz clic en **Set API Key** junto al proveedor.
+
+
+
+ Pega tu clave en el cuadro de diálogo y haz clic en **Submit**. Puedes establecer un vencimiento o hacer que la clave no caduque.
+
+
+
+
+
+
+ El stack preconfigura sus servidores MCP en el archivo `librechat.yaml` de LibreChat. En el editor de mensajes, haz clic en **MCP Servers** y selecciona **ClickHouse-Local**.
+
+ Selecciona **ClickHouse-Cloud** en su lugar para usar un servicio de ClickHouse Cloud.
+
+ {/* TODO: orientar a los usuarios (o enlazar a la documentación de Remote MCP en /cloud/features/ai-ml/remote-mcp) sobre cómo conectar ClickHouse-Cloud; requiere un flujo OAuth, a diferencia del servidor local incluido. */}
+
+
+
+
+
+ Por ejemplo:
+
+ > ¿Qué bases de datos y tablas hay disponibles, y cuántas filas hay en la tabla más grande?
+
+ El agent usa las herramientas del servidor MCP para listar bases de datos y tablas, ejecutar consultas de solo lectura en ClickHouse y elaborar una respuesta a partir de los resultados. No necesitas escribir SQL.
+
+
+
+
+
+
+ ## Detener o restablecer el stack
+
+
+Detenga los servicios sin eliminar nada:
+
+```bash
+docker compose down
+```
+
+Para eliminar todos los contenedores y borrar todos los volúmenes para empezar de cero, usa el script para restablecer el stack:
+
+```bash
+./scripts/reset-all.sh
+```
+
+
+ ## Arquitectura
+
+
+`docker-compose.yml` es un punto de entrada ligero que incluye cuatro archivos de Compose:
+
+| Archivo de Compose | Define |
+| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |
+| `langfuse-compose.yml` | Langfuse y sus servicios subyacentes (ClickHouse, PostgreSQL, Redis, MinIO) |
+| `clickhouse-mcp-compose.yml` | El ClickHouse MCP server |
+| `librechat-compose.yml` | LibreChat y sus servicios subyacentes (MongoDB, Meilisearch, pgvector, RAG API) |
+| `admin-panel-compose.yml` | El panel de administración de LibreChat |
+
+Hay dos aspectos que hacen posible el arranque con un solo comando:
+
+* **Comprobaciones de estado y orden de inicio.** Compose usa comprobaciones de estado para secuenciar el arranque. El servidor MCP espera a ClickHouse, y LibreChat espera al servidor MCP.
+* **Archivo de entorno compartido.** `.env` contiene las credenciales y los valores de conexión de cada servicio, configurados de forma coherente para que puedan comunicarse entre sí. Por ejemplo, el servidor MCP se conecta a ClickHouse con las credenciales de ClickHouse definidas en `.env`. LibreChat recibe `LANGFUSE_PUBLIC_KEY`, `LANGFUSE_SECRET_KEY` y `LANGFUSE_BASE_URL`, por lo que cada ejecución se rastrea en Langfuse desde el primer momento.
+
+ClickHouse desempeña dos funciones en el stack: es tanto el backend de almacenamiento de Langfuse como la base de datos que consulta tu agente a través del servidor MCP.
+
+
+ ## Próximos pasos
+
+
+* Aprenda qué hace cada componente del stack: [ClickHouse MCP server](/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server), [LibreChat](/es/products/agentic-data-stack/components/librechat) y [Langfuse](/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse).
+* Consulte la [descripción general](/es/products/agentic-data-stack/overview) para entender cómo se integra el stack.
+* Para probar el stack con datos públicos sin instalar nada, use [AgentHouse](https://llm.clickhouse.com), la demo hospedada.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/navigation.json b/es/products/agentic-data-stack/navigation.json
index a15810dc4..822758cc9 100644
--- a/es/products/agentic-data-stack/navigation.json
+++ b/es/products/agentic-data-stack/navigation.json
@@ -1,9 +1,18 @@
{
"groups": [
{
- "group": "Overview",
+ "group": "Get started",
"pages": [
- "es/products/agentic-data-stack/overview"
+ "es/products/agentic-data-stack/overview",
+ "es/products/agentic-data-stack/docker-setup"
+ ]
+ },
+ {
+ "group": "Components",
+ "pages": [
+ "es/products/agentic-data-stack/components/librechat",
+ "es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server",
+ "es/products/agentic-data-stack/components/langfuse"
]
}
],
diff --git a/es/products/agentic-data-stack/overview.mdx b/es/products/agentic-data-stack/overview.mdx
index d9afeefa1..b6ee60827 100644
--- a/es/products/agentic-data-stack/overview.mdx
+++ b/es/products/agentic-data-stack/overview.mdx
@@ -1,6 +1,70 @@
---
-title: 'Pila de datos agéntica'
-description: 'Visión general de la pila de datos agéntica'
+sidebarTitle: 'Descripción general'
+title: 'Agentic Data Stack'
+description: 'Analítica agéntica en ClickHouse: totalmente gestionada en ClickHouse Cloud o autogestionada como un stack de código abierto de ClickHouse, el servidor MCP, LibreChat y Langfuse.'
+doc_type: 'landing-page'
+keywords: ['agentic data stack', 'agentic analytics', 'ClickHouse', 'MCP', 'LibreChat', 'Langfuse', 'AI']
---
-Visión general de la pila de datos agéntica.
\ No newline at end of file
+import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
+
+La forma más sencilla de usar analítica agéntica en ClickHouse es [ClickHouse Agents](/es/products/cloud/features/ai-ml/agents) en ClickHouse Cloud: completamente gestionado, sin infraestructura que administrar. Los usuarios hacen preguntas en lenguaje natural, y un agente de IA responde consultando la base de datos directamente.
+
+Si prefieres autoalojarlo, **Agentic Data Stack** es un stack open-source y componible. Lo ejecutas tú mismo, conectas tus propios modelos y mantienes tu chat y tus datos en tu propio entorno. Está compuesto por [ClickHouse](/es/core/get-started/setup/install), el [servidor MCP de ClickHouse](/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server), [LibreChat](/es/products/agentic-data-stack/components/librechat) y [Langfuse](/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse).
+
+
+ ## ¿Qué es la analítica agéntica?
+
+
+En la analítica agéntica, el modelo fundamenta sus respuestas ejecutando consultas sobre tus datos. Ante una pregunta, el agente examina las bases de datos y tablas disponibles, decide qué consultas ejecutar, las lanza en ClickHouse y construye una respuesta a partir de los resultados. Puede refinar una consulta, ejecutar una consulta de seguimiento o encadenar varios pasos. Cuando una consulta falla o devuelve algo inesperado, se reajusta y vuelve a intentarlo en lugar de detenerse.
+
+
+ ## Qué puedes hacer
+
+
+* **Haz preguntas en lenguaje natural** y obtén respuestas a partir de tus propios datos.
+* **Crea agentes sin necesidad de código** dándole instrucciones y herramientas a un agente, y luego reutilizándolo.
+* **Comparte agentes y conversaciones** como enlaces de solo lectura, para que otros puedan seguir las consultas detrás de una respuesta.
+* **Genera gráficos y visualizaciones interactivas** a partir de los resultados de las consultas dentro de una conversación.
+* **Evalúa y mejora las respuestas** puntuándolas en Langfuse con revisión humana o con un LLM como juez, y perfeccionando tus prompts y agentes.
+
+
+ ## Cómo encajan los componentes del stack
+
+
+
+
+Un usuario hace una pregunta en LibreChat. El modelo prepara una respuesta y, a través del servidor MCP, invoca herramientas para explorar y consultar ClickHouse. Los resultados vuelven, y el agente elabora una respuesta. Langfuse, basado en OpenTelemetry, registra cada ejecución desde el prompt hasta la llamada a la herramienta y la respuesta, permite evaluar los resultados automáticamente o mediante revisión humana, y hace un seguimiento de la calidad, el costo y la latencia.
+
+El servidor MCP de ClickHouse se basa en [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/), un estándar abierto, por lo que funciona con cualquier client compatible con MCP o framework de agentes, no solo con LibreChat. Consulta las [guías de MCP](/es/core/guides/use-cases/ai-ml/MCP) para clients y bibliotecas de agentes.
+
+
+ ## Componentes
+
+
+| Componente | Función | Más información |
+| ---------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |
+| ClickHouse | El motor analítico que consulta el agente | [Primeros pasos con ClickHouse](/es/core/get-started/setup/install) |
+| servidor MCP de ClickHouse | El estándar abierto que expone ClickHouse al agente como herramientas | [Servidor MCP](/es/products/agentic-data-stack/components/mcp-server) |
+| LibreChat | La interfaz de chat y agente con la que interactúan los usuarios | [LibreChat](/es/products/agentic-data-stack/components/librechat) |
+| Langfuse | Observabilidad para cada prompt, invocación de herramientas y respuesta | [Langfuse](/es/products/agentic-data-stack/components/langfuse) |
+
+
+ ## Primeros pasos
+
+
+Hay dos formas de ejecutar analítica agéntica en ClickHouse:
+
+* **Gestionado (ClickHouse Cloud):** la vía más rápida, sin necesidad de configuración. [ClickHouse Agents](/es/products/cloud/features/ai-ml/agents) ofrece chat y agentes alojados con sus datos. Los componentes individuales también están disponibles como servicios gestionados: el [Remote MCP server](/es/products/cloud/features/ai-ml/remote-mcp) y [Langfuse Cloud](https://cloud.langfuse.com).
+* **Autogestionado (de código abierto):** ejecute todo el stack usted mismo con [Docker Compose](/es/products/agentic-data-stack/docker-setup), conecte sus propios modelos y mantenga sus datos en su propio entorno.
+
+Para probar el stack con conjuntos de datos públicos sin instalar nada, use [AgentHouse](https://llm.clickhouse.com), la demo alojada.
+
+
+ ## Relacionado
+
+
+Otras capacidades de IA de código abierto en ClickHouse:
+
+* [Generación de SQL impulsada por IA](/es/core/guides/use-cases/ai-ml/ai-powered-sql-generation): de lenguaje natural a SQL en ClickHouse Client y clickhouse-local
+* [Vector search con QBit](/es/core/guides/use-cases/ai-ml/vector-search): vector search ajustable en tiempo de ejecución
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-aws.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-aws.mdx
index 4e7d1afe6..3cfebcdd8 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-aws.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-aws.mdx
@@ -52,7 +52,7 @@ Si prefiere usar una VPC existente para implementar ClickHouse BYOC, en lugar de
La configuración inicial de BYOC crea un rol de IAM con privilegios (`ClickHouseManagementRole`) que permite a los controladores de BYOC de ClickHouse Cloud administrar tu infraestructura. Esto puede hacerse con una [CloudFormation template](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/clickhouse-public-resources.clickhouse.cloud/cf-templates/byoc.yaml) o un [módulo de Terraform](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/clickhouse-public-resources.clickhouse.cloud/tf/byoc.tar.gz).
- Al desplegar una configuración `BYO-VPC`, establece el parámetro `IncludeVPCWritePermissions` en `false` para asegurarte de que ClickHouse Cloud no reciba permisos para modificar tu VPC administrada por el cliente.
+ Al desplegar una configuración `BYO-VPC`, establece el parámetro `IncludeVPCWritePermissions` en `false` para asegurarte de que ClickHouse Cloud no reciba permisos para modificar tu VPC gestionada por el cliente.
Los buckets de almacenamiento, el cluster de Kubernetes y los recursos de cómputo necesarios para ejecutar ClickHouse no se incluyen en esta configuración inicial. Se aprovisionarán en un paso posterior. Aunque controlas tu VPC, ClickHouse Cloud sigue requiriendo permisos de IAM para crear y administrar el cluster de Kubernetes, roles de IAM para service accounts, buckets de S3 y otros recursos esenciales de tu cuenta de AWS.
@@ -74,13 +74,13 @@ Si prefiere usar una VPC existente para implementar ClickHouse BYOC, en lugar de
### Configura la infraestructura de BYOC
- En la consola de ClickHouse Cloud, ve a la [página de configuración de BYOC](https://console.clickhouse.cloud/byocOnboarding) y configura lo siguiente:
+ En la consola de ClickHouse Cloud, configura lo siguiente al configurar nueva infraestructura:
1. En **Configuración de VPC**, selecciona **Use existing VPC**.
2. Introduce tu **ID de VPC** (p. ej., `vpc-0bb751a5b888ad123`).
3. Introduce los **ID de las subredes privadas** de las 3 subredes que configuraste antes.
4. Opcionalmente, introduce los **ID de las subredes públicas** si tu configuración requiere balanceadores de carga con acceso público.
- 5. Haz clic en **Setup Infrastructure** para comenzar el aprovisionamiento.
+ 5. Haz clic en **Set up Infrastructure** para comenzar el aprovisionamiento.
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-gcp.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-gcp.mdx
index c803ca866..f6a14cede 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-gcp.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-gcp.mdx
@@ -33,20 +33,19 @@ Si prefieres usar una VPC existente para implementar ClickHouse BYOC en lugar de
Asegúrate de que haya un [gateway NAT de Cloud](https://cloud.google.com/nat/docs/overview) implementado para la VPC. Los componentes de ClickHouse BYOC requieren acceso a Internet saliente para comunicarse con el plano de control de Tailscale. Tailscale se utiliza para proporcionar una red segura de confianza cero para las operaciones privadas de administración. El gateway NAT de Cloud proporciona esta conectividad saliente a las instancias que no tienen direcciones IP externas.
**Resolución DNS**
- Asegúrate de que tu VPC tenga una resolución DNS funcional y de que no bloquee, interfiera ni sobrescriba los nombres DNS estándar. ClickHouse BYOC depende de DNS para resolver los servidores de control de Tailscale y los endpoints de servicio de ClickHouse. Si DNS no está disponible o está mal configurado, es posible que los servicios de BYOC no puedan conectarse o funcionar correctamente.
+ Asegúrate de que tu VPC tenga una resolución DNS funcional y de que no bloquee, interfiera ni sobrescriba los nombres DNS estándar. ClickHouse BYOC depende de DNS para resolver los servidores de control de Tailscale y los endpoints del servicio de ClickHouse. Si DNS no está disponible o está mal configurado, es posible que los servicios de BYOC no puedan conectarse o funcionar correctamente.
- ### Contacta con el soporte de ClickHouse
+ ### Configura la infraestructura de BYOC
- Después de completar los pasos de configuración anteriores, crea un ticket de soporte con la siguiente información:
+ En la consola de ClickHouse Cloud, configura lo siguiente al crear una nueva infraestructura:
- * El ID de tu proyecto de GCP
- * La región de GCP en la que quieres implementar el servicio
- * El nombre de tu red VPC
- * El nombre de la subred que asignaste para ClickHouse
- * (Opcional) Los nombres de los rangos IPv4 secundarios dedicados a ClickHouse. Esto solo es necesario si la subred privada tiene varios rangos IPv4 secundarios y no todos están destinados a ClickHouse
+ 1. En **VPC configuration**, selecciona **Use existing VPC**.
+ 2. Introduce el **VPC network name**.
+ 3. Introduce el **Subnet name** que asignaste para ClickHouse.
+ 4. Haz clic en **Set up Infrastructure** para iniciar el aprovisionamiento.
- Nuestro equipo revisará tu configuración y completará el aprovisionamiento por nuestra parte.
+
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/new-region.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/new-region.mdx
index 05f2d3d41..d9fdeb6c7 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/new-region.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/new-region.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@ doc_type: 'referencia'
import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
-Después de completar la configuración inicial, es posible que desee implementar infraestructura BYOC adicional en una Región diferente o en otra cuenta de AWS o proyecto de GCP.
+Después de completar la configuración inicial, es posible que desee implementar infraestructura BYOC adicional en una Región diferente o en otra cuenta de AWS, proyecto de GCP o suscripción de Azure.
Para agregar una nueva implementación de BYOC:
@@ -17,6 +17,6 @@ Para agregar una nueva implementación de BYOC:
-2. Seleccione "Add new account" o "Add new infrastructure" y siga el asistente guiado para completar el proceso de configuración.
+1. Seleccione "Add new infrastructure" y siga el asistente guiado para completar el proceso de configuración.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/standard.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/standard.mdx
index 1eed596d7..55ffb0a92 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/standard.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/standard.mdx
@@ -13,11 +13,11 @@ import { Image } from "/snippets/components/Image.jsx";
## ¿Qué es el onboarding estándar?
-**El onboarding estándar** es el flujo de trabajo guiado predeterminado para implementar ClickHouse en tu propia cuenta en la nube mediante BYOC. En este enfoque, ClickHouse Cloud aprovisiona todos los recursos principales en la nube necesarios para tu implementación, como la VPC, las subredes, los grupos de seguridad, el clúster de Kubernetes (EKS/GKE) y los roles de IAM/cuentas de servicio necesarios, dentro de tu cuenta de AWS o proyecto de GCP. Esto garantiza una configuración coherente y segura, y minimiza los pasos manuales que debe realizar tu equipo.
+**El onboarding estándar** es el flujo de trabajo guiado predeterminado para implementar ClickHouse en tu propia cuenta en la nube mediante BYOC. En este enfoque, ClickHouse Cloud aprovisiona todos los recursos principales en la nube necesarios para tu implementación, como la VPC/VNet, las subredes, los grupos de seguridad, el clúster de Kubernetes (EKS/GKE/AKS) y los roles de IAM/cuentas de servicio/entidades de servicio necesarios, dentro de tu cuenta de AWS, proyecto de GCP o suscripción de Azure. Esto garantiza una configuración coherente y segura, y minimiza los pasos manuales que debe realizar tu equipo.
-Con el onboarding estándar, simplemente proporcionas una cuenta de AWS o un proyecto de GCP dedicados, y ejecutas una pila inicial (mediante CloudFormation o Terraform) para crear los permisos mínimos de IAM y la relación de confianza necesarios para que ClickHouse Cloud orqueste la configuración posterior. Todos los pasos posteriores, incluido el aprovisionamiento de la infraestructura y el lanzamiento del servicio, se gestionan a través de la consola web de ClickHouse Cloud.
+Con el onboarding estándar, simplemente proporcionas una cuenta de AWS, un proyecto de GCP o una suscripción de Azure dedicados, y ejecutas una pila inicial (mediante CloudFormation o Terraform) para crear los permisos mínimos y la relación de confianza necesarios para que ClickHouse Cloud orqueste la configuración posterior. Todos los pasos posteriores, incluido el aprovisionamiento de la infraestructura y el lanzamiento del servicio, se gestionan a través de la consola web de ClickHouse Cloud.
-Se recomienda encarecidamente a los clientes preparar una cuenta de AWS o un proyecto de GCP **dedicados** para alojar la implementación BYOC de ClickHouse, a fin de garantizar un mejor aislamiento en términos de permisos y recursos. ClickHouse implementará un conjunto dedicado de recursos en la nube (VPC, clúster de Kubernetes, roles de IAM, buckets de S3, etc.) en tu cuenta.
+Se recomienda encarecidamente a los clientes preparar una cuenta de AWS, un proyecto de GCP o una suscripción de Azure **dedicados** para alojar la implementación BYOC de ClickHouse, a fin de garantizar un mejor aislamiento en términos de permisos y recursos. ClickHouse implementará un conjunto dedicado de recursos en la nube (VPC/VNet, clúster de Kubernetes, roles de IAM/cuentas de servicio/entidades de servicio, buckets de almacenamiento de objetos, etc.) en tu cuenta.
Si necesitas una configuración más personalizada (por ejemplo, implementar en una VPC existente), consulta la documentación de [Customized Onboarding](/es/products/bring-your-own-cloud/onboarding/customization-aws).
@@ -36,10 +36,10 @@ Para iniciar el proceso de onboarding, [contáctenos](https://clickhouse.com/clo
- ### Prepara una cuenta de AWS o un proyecto de GCP
+ ### Prepara una cuenta de AWS, un proyecto de GCP o una suscripción de Azure
-Prepara una cuenta nueva de AWS o un proyecto de GCP en tu organización. Visita nuestra consola web: https://console.clickhouse.cloud/byocOnboarding para continuar con la configuración.
+Prepara una cuenta nueva de AWS, un proyecto de GCP o una suscripción de Azure en tu organización.
@@ -49,14 +49,14 @@ Prepara una cuenta nueva de AWS o un proyecto de GCP en tu organización. Visita
- ### Configuración de la cuenta o el proyecto
+ ### Configuración de la cuenta, el proyecto o la suscripción
- La configuración inicial de BYOC puede realizarse con una [plantilla de CloudFormation (AWS)](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/clickhouse-public-resources.clickhouse.cloud/cf-templates/byoc.yaml) o un [módulo de Terraform (GCP)](https://github.com/ClickHouse/terraform-byoc-onboarding/tree/main/modules/gcp). Esto crea un IAM role con privilegios elevados, lo que permite a los controladores de BYOC de ClickHouse Cloud administrar tu infraestructura.
+ La configuración inicial de BYOC puede realizarse con una [plantilla de CloudFormation (AWS)](https://s3.us-east-2.amazonaws.com/clickhouse-public-resources.clickhouse.cloud/cf-templates/byoc.yaml), un [módulo de Terraform (GCP)](https://github.com/ClickHouse/terraform-byoc-onboarding/tree/main/modules/gcp) o un [módulo de Terraform (Azure)](https://github.com/ClickHouse/terraform-byoc-onboarding/tree/main/modules/azure). Esto crea una identidad con privilegios elevados (rol de IAM/cuenta de servicio/entidad de servicio), lo que permite a los controladores de BYOC de ClickHouse Cloud administrar tu infraestructura.
- Los buckets de almacenamiento, la VPC, el clúster de Kubernetes y los recursos de cómputo necesarios para ejecutar ClickHouse no se incluyen en esta configuración inicial. Se aprovisionarán en el siguiente paso.
+ Los buckets de almacenamiento, la VPC/VNet, el clúster de Kubernetes y los recursos de cómputo necesarios para ejecutar ClickHouse no se incluyen en esta configuración inicial. Se aprovisionarán en el siguiente paso.
#### Módulo alternativo de Terraform para AWS
@@ -76,15 +76,15 @@ Prepara una cuenta nueva de AWS o un proyecto de GCP en tu organización. Visita
### Configura la infraestructura de BYOC
- Se te pedirá que configures la infraestructura, incluidos los buckets de S3, la VPC y el clúster de Kubernetes, desde la consola de ClickHouse Cloud. Hay ciertas configuraciones que deben definirse en esta etapa, ya que no podrán cambiarse más adelante. En concreto:
+ Se te pedirá que configures la infraestructura, incluidos los buckets de almacenamiento de objetos, la VPC/VNet y el clúster de Kubernetes, desde la consola de ClickHouse Cloud. Hay ciertas configuraciones que deben definirse en esta etapa, ya que no podrán cambiarse más adelante. En concreto:
* **Región**: Todas las **regiones públicas** incluidas en nuestra documentación de [regiones compatibles](/es/products/cloud/reference/supported-regions) están disponibles para implementaciones de BYOC. Actualmente, las regiones privadas no son compatibles.
- * **Rango CIDR de la VPC**: De forma predeterminada, usamos `10.0.0.0/16` para el rango CIDR de la VPC de BYOC. Si planeas usar peering de VPC con otra cuenta, asegúrate de que los rangos CIDR no se superpongan. Asigna un rango CIDR adecuado para BYOC, con un tamaño mínimo de `/22` para admitir las workloads necesarias.
+ * **Rango CIDR de la VPC/VNet**: De forma predeterminada, usamos `10.0.0.0/16` para el rango CIDR de la VPC (AWS/GCP) o la VNet (Azure) de BYOC. Si planeas usar peering de VPC/VNet con otra cuenta, asegúrate de que los rangos CIDR no se superpongan. Asigna un rango CIDR adecuado para BYOC, con un tamaño mínimo de `/23` para admitir las workloads necesarias.
* **Zonas de disponibilidad**: Si planeas usar peering de VPC, alinear las zonas de disponibilidad entre las cuentas de origen y de BYOC puede ayudar a reducir los costos del tráfico entre zonas. Por ejemplo, en AWS, los sufijos de las zonas de disponibilidad (`a`, `b`, `c`) pueden representar distintos ID de zonas físicas según la cuenta. Consulta la [guía de AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/use-consistent-availability-zones-in-vpcs-across-different-aws-accounts.html) para obtener más detalles.
-
+
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/reference/network-security.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/reference/network-security.mdx
index fbf3c3b4d..d145df22c 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/reference/network-security.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/reference/network-security.mdx
@@ -144,7 +144,7 @@ Esta sección describe los distintos tipos de tráfico de red hacia y desde la V
* **Public**: Un endpoint de red accesible desde Internet pública.
* **Private**: Un endpoint de red accesible solo mediante conexiones privadas, como peering de VPC, VPC Private Link o Tailscale.
-**El ingreso de Istio se implementa detrás de un AWS NLB para aceptar tráfico de clientes de ClickHouse.**
+**El ingreso de Istio se implementa detrás de un AWS NLB para aceptar tráfico de clients de ClickHouse.**
*Entrante, público o privado*
@@ -158,7 +158,7 @@ De forma predeterminada, el ingreso es accesible públicamente con filtrado medi
*Entrante, privado*
-Los ingenieros de ClickHouse Cloud requieren acceso para solucionar problemas a través de Tailscale. Se les proporciona autenticación basada en certificados just-in-time para implementaciones BYOC. Consulta [acceso a los datos de ClickHouse](/es/products/bring-your-own-cloud/reference/clickhouse-data-access) para conocer la política de acceso completa.
+Los ingenieros de ClickHouse Cloud requieren acceso para resolución de problemas a través de Tailscale. Se les proporciona autenticación basada en certificados just-in-time para implementaciones BYOC. Consulta [acceso a los datos de ClickHouse](/es/products/bring-your-own-cloud/reference/clickhouse-data-access) para conocer la política de acceso completa.
### Scraper de facturación
diff --git a/es/products/bring-your-own-cloud/reference/privilege.mdx b/es/products/bring-your-own-cloud/reference/privilege.mdx
index 7781499db..f324326ba 100644
--- a/es/products/bring-your-own-cloud/reference/privilege.mdx
+++ b/es/products/bring-your-own-cloud/reference/privilege.mdx
@@ -45,4 +45,36 @@ Estos roles los asumen aplicaciones que se ejecutan dentro del clúster de EKS d
Los roles **K8s-control-plane** y **k8s-worker** están pensados para que los asuman los servicios de AWS EKS.
-Por último, **`data-plane-mgmt`** permite que un componente del control plane de ClickHouse Cloud reconcilie los Custom resources necesarios, como `ClickHouseCluster` y el Istio Virtual Service/Gateway.
\ No newline at end of file
+Por último, **`data-plane-mgmt`** permite que un componente del control plane de ClickHouse Cloud reconcilie los Custom resources necesarios, como `ClickHouseCluster` y el Istio Virtual Service/Gateway.
+
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+ ## Cuentas de servicio de GCP
+
+
+
+ ### Cuenta de servicio Bootstrap
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+
+A la cuenta de servicio Bootstrap se le asignan roles personalizados de ámbito de proyecto con los siguientes permisos:
+
+* **Common**: Permisos básicos de lectura y de identidad.
+* **VPC**: Administra la VPC, las subredes, el enrutamiento y los adjuntos de Private Service Connect que alojan tu infraestructura BYOC.
+* **Cluster**: Administra los clústeres de GKE y los recursos dentro del clúster.
+* **Storage**: Se usa para administrar los buckets de Cloud Storage que se utilizan para las copias de seguridad de ClickHouse, el estado compartido y los datos de monitorización.
+* **Rol de IAM**: Administra las cuentas de servicio y los roles personalizados dentro del proyecto. Este rol no otorga la capacidad de crear claves de cuentas de servicio, vincular políticas de organización ni modificar recursos en otros proyectos.
+
+
+ ### Cuentas de servicio adicionales creadas por el controlador
+
+
+Además de la cuenta de servicio `clickhouse-management` creada mediante Terraform como parte del onboarding, cuando aprovisionas tu primer servicio BYOC, el plano de control de ClickHouse (autenticándose como `clickhouse-management`) crea cuentas de servicio adicionales en tu proyecto para cargas de trabajo específicas dentro del clúster. Cada una de ellas se crea con un conjunto de permisos reducido y de un único propósito.
+
+* **Identidad de ejecución de los nodos de GKE**
+ * Asociada a cada máquina virtual de nodo de GKE en tu clúster BYOC.
+ * La usan el agente kubelet, los agentes locales del nodo y los colectores de Cloud Operations para emitir logs y métricas, así como el subsistema de descarga de imágenes para descargar imágenes de contenedor.
+* **Identidad del scraper de facturación**
+ * La usa la carga de trabajo scraper independiente para recopilar telemetría de facturación.
+* **Identidad de monitorización**
+ * Identidad de destino para la pila de monitorización que se ejecuta en tu clúster. Se usa para leer y escribir en el almacenamiento de métricas a largo plazo de un bucket de GCS dedicado a esta implementación.
+* **Identidad de gestión del entorno de ejecución de ClickHouse**
+ * La usa el controlador de gestión del plano de datos en tiempo de ejecución de ClickHouse, que se encarga de operaciones de día 2 como la gestión de endpoints de Private Service Connect, los ajustes del ciclo de vida del bucket y la rotación de cuentas de servicio.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/chdb/datastore/class-reference.mdx b/es/products/chdb/datastore/class-reference.mdx
index 7015913ca..d90f2d10b 100644
--- a/es/products/chdb/datastore/class-reference.mdx
+++ b/es/products/chdb/datastore/class-reference.mdx
@@ -177,7 +177,7 @@ Consulte [Operaciones de E/S](/es/products/chdb/datastore/io) para obtener más
| `explain(verbose=False)` | Muestra el plan de ejecución |
| `clear_cache()` | Borra los resultados en caché |
-Consulta [Depuración](/es/products/chdb/debugging) para más información.
+Consulta [Depuración](/es/products/chdb/debugging/index) para más información.
### Métodos mágicos
diff --git a/es/products/chdb/datastore/index.mdx b/es/products/chdb/datastore/index.mdx
index 6cf33d303..4c150339a 100644
--- a/es/products/chdb/datastore/index.mdx
+++ b/es/products/chdb/datastore/index.mdx
@@ -150,9 +150,9 @@ DataStore ofrece mejoras significativas de rendimiento frente a pandas, especial
### Configuración y depuración
-* [Configuración](/es/products/chdb/configuration) - Todas las opciones de configuración
+* [Configuración](/es/products/chdb/configuration/index) - Todas las opciones de configuración
* [Modo de rendimiento](/es/products/chdb/configuration/performance-mode) - Modo centrado en SQL para un rendimiento máximo
-* [Depuración](/es/products/chdb/debugging) - Explain, profiling y logging
+* [Depuración](/es/products/chdb/debugging/index) - Explain, profiling y logging
### Guías de usuario de Pandas
diff --git a/es/products/chdb/index.mdx b/es/products/chdb/index.mdx
index e9720d325..999f92754 100644
--- a/es/products/chdb/index.mdx
+++ b/es/products/chdb/index.mdx
@@ -16,8 +16,8 @@ Puede usarlo cuando quiera aprovechar la potencia de ClickHouse en un lenguaje d
## Características principales
-* **Motor SQL OLAP en el mismo proceso** - Basado en ClickHouse, sin necesidad de instalar ClickHouse server
-* **Múltiples formatos de datos** - Compatibilidad de entrada y salida con Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC y [más de 70 formatos](/es/reference/formats)
+* **Motor SQL OLAP en el mismo proceso** - Impulsado por ClickHouse, sin necesidad de instalar ClickHouse server
+* **Múltiples formatos de datos** - Compatibilidad de entrada y salida con Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC y [más de 70 formatos](/es/reference/formats/index)
* **Copia de datos minimizada** - De C++ a Python con [python memoryview](https://docs.python.org/3/c-api/memoryview.html)
* **Amplia integración con el ecosistema de Python** - Compatibilidad nativa con Pandas, Arrow y DB API 2.0; se integra perfectamente en los flujos de trabajo de ciencia de datos existentes
* **Sin dependencias** - No requiere instalaciones externas de bases de datos
@@ -70,7 +70,7 @@ result = df[df['age'] > 25].groupby('city')['salary'].mean()
* **Pushdown de SQL** - Los filtros y las agregaciones se ejecutan en la fuente de datos
* **Fuentes de datos universales** - Permite leer desde archivos, S3, bases de datos y lagos de datos
-Más información: [Documentación de DataStore](/es/products/chdb/datastore)
+Más información: [Documentación de DataStore](/es/products/chdb/datastore/index)
## ¿Qué lenguajes admite chDB?
@@ -112,8 +112,8 @@ Empiece con la API de DataStore para disfrutar de una experiencia similar a pand
* [Construcción de consultas](/es/products/chdb/datastore/query-building) - Operaciones de estilo SQL
* [Compatibilidad con pandas](/es/products/chdb/datastore/pandas-compat) - 209 métodos compatibles
* [Accesores](/es/products/chdb/datastore/accessors) - .str, .dt, .arr, .json, .url, .ip, .geo
-* [Configuración](/es/products/chdb/configuration) - Motor, logging, perfilado
-* [Depuración](/es/products/chdb/debugging) - explain(), perfilado, logging
+* [Configuración](/es/products/chdb/configuration/index) - Motor, logging, perfilado
+* [Depuración](/es/products/chdb/debugging/index) - explain(), perfilado, logging
### Guías de la API SQL
@@ -148,7 +148,7 @@ chDB ofrece un rendimiento excepcional en diversos escenarios:
* **[ClickBench de motores embebidos](https://benchmark.clickhouse.com/#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)** - Comparación de rendimiento de la API de SQL
* **[DataFrame Benchmark](https://benchmark.clickhouse.com/#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)** - Comparación de motores DataFrame
-* **[DataStore frente a Pandas](/es/products/chdb/datastore#performance)** - Hasta 20 veces más rápido que Pandas en operaciones habituales
+* **[DataStore frente a Pandas](/es/products/chdb/datastore/index#performance)** - Hasta 20 veces más rápido que Pandas en operaciones habituales
diff --git a/es/products/chdb/install/c.mdx b/es/products/chdb/install/c.mdx
index c19067c40..5ddff282a 100644
--- a/es/products/chdb/install/c.mdx
+++ b/es/products/chdb/install/c.mdx
@@ -348,4 +348,4 @@ cleanup:
* **Repositorio principal**: [chdb-io/chdb](https://github.com/chdb-io/chdb)
* **Problemas y soporte**: Informa de los problemas en el [repositorio de GitHub](https://github.com/chdb-io/chdb/issues)
-* **Documentación de la API de C**: [Documentación de los bindings](https://github.com/chdb-io/chdb/blob/main/bindings.md)
\ No newline at end of file
+* **Documentación de la API de C**: [Documentación de los bindings](https://github.com/chdb-io/chdb-core/blob/main/bindings.md)
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/chdb/install/python.mdx b/es/products/chdb/install/python.mdx
index 1d4fbcf73..a654778bd 100644
--- a/es/products/chdb/install/python.mdx
+++ b/es/products/chdb/install/python.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-title: DataFrame con objetos JSON mixtos
+title: 'Instalar chDB para Python'
sidebarTitle: 'Python'
slug: /chdb/install/python
description: 'Cómo instalar chDB para Python'
@@ -290,12 +290,12 @@ sess.close() # Opcional: se cierra automáticamente al eliminar el objeto
```python
-# Sesión con ajustes personalizados
+# Session with custom settings
sess = session.Session(
path="/tmp/analytics_db",
)
-# Optimización del rendimiento de consultas
+# Query performance optimization
result = sess.query("""
SELECT product, sum(amount) as total
FROM sales
@@ -305,7 +305,7 @@ result = sess.query("""
""", "JSON")
```
-Véase también: [test_stateful.py](https://github.com/chdb-io/chdb/blob/main/tests/test_stateful.py).
+Véase también: [test_stateful.py](https://github.com/chdb-io/chdb-core/blob/main/tests/test_stateful.py).
### Interfaz de Python DB-API 2.0
@@ -619,17 +619,17 @@ from typing import List, Tuple, Any
import json
class DatabaseReader(chdb.PyReader):
- """Lector personalizado para fuentes de datos similares a bases de datos"""
+ """Custom reader for database-like data sources"""
def __init__(self, connection_string: str):
- # Simular conexión a la base de datos
+ # Simulate database connection
self.data = self._load_data(connection_string)
self.cursor = 0
self.batch_size = 1000
super().__init__(self.data)
def _load_data(self, conn_str):
- # Simular carga desde la base de datos
+ # Simulate loading from database
return {
"id": list(range(1, 10001)),
"name": [f"user_{i}" for i in range(1, 10001)],
@@ -641,28 +641,28 @@ class DatabaseReader(chdb.PyReader):
}
def get_schema(self) -> List[Tuple[str, str]]:
- """Definir el esquema de la tabla con tipos explícitos"""
+ """Define table schema with explicit types"""
return [
("id", "UInt64"),
("name", "String"),
("score", "Int64"),
- ("metadata", "String") # JSON almacenado como cadena
+ ("metadata", "String") # JSON stored as string
]
def read(self, col_names: List[str], count: int) -> List[List[Any]]:
- """Leer datos en lotes"""
+ """Read data in batches"""
if self.cursor >= len(self.data["id"]):
- return [] # No hay más datos
+ return [] # No more data
end_pos = min(self.cursor + min(count, self.batch_size), len(self.data["id"]))
- # Devolver datos para las columnas solicitadas
+ # Return data for requested columns
result = []
for col in col_names:
if col in self.data:
result.append(self.data[col][self.cursor:end_pos])
else:
- # Manejar columnas faltantes
+ # Handle missing columns
result.append([None] * (end_pos - self.cursor))
self.cursor = end_pos
@@ -676,6 +676,7 @@ chDB automatically handles complex nested data structures:
import pandas as pd
import chdb
+# DataFrame with mixed JSON objects
df_with_json = pd.DataFrame({
"user_id": [1, 2, 3, 4],
"profile": [
@@ -686,7 +687,7 @@ df_with_json = pd.DataFrame({
]
})
-# Controlar la inferencia de JSON con configuraciones
+# Control JSON inference with settings
result = chdb.query("""
SELECT
user_id,
@@ -695,11 +696,11 @@ result = chdb.query("""
length(profile.preferences) as pref_count,
profile.location.city as city
FROM Python(df_with_json)
- SETTINGS pandas_analyze_sample = 1000 -- Analizar todas las filas para la detección de JSON
+ SETTINGS pandas_analyze_sample = 1000 -- Analyze all rows for JSON detection
""", "Pretty")
print(result)
-# Operaciones avanzadas con JSON
+# Advanced JSON operations
complex_json = chdb.query("""
SELECT
user_id,
diff --git a/es/products/chdb/reference/data-formats.mdx b/es/products/chdb/reference/data-formats.mdx
index 474c92ec3..5aa281f89 100644
--- a/es/products/chdb/reference/data-formats.mdx
+++ b/es/products/chdb/reference/data-formats.mdx
@@ -14,7 +14,7 @@ Los formatos de salida se utilizan para dar formato a los resultados de un `SELE
Además de los formatos de datos que admite ClickHouse, chDB también admite:
* `ArrowTable` como formato de salida; el tipo es Python `pyarrow.Table`
-* `DataFrame` como formato de entrada y salida; el tipo es Python `pandas.DataFrame`. Para ver ejemplos, consulta [`test_joindf.py`](https://github.com/chdb-io/chdb/blob/main/tests/test_joindf.py)
+* `DataFrame` como formato de entrada y salida; el tipo es Python `pandas.DataFrame`. Para ver ejemplos, consulta [`test_joindf.py`](https://github.com/chdb-io/chdb-core/blob/main/tests/test_joindf.py)
* `Debug` como formato de salida (como alias de `CSV`), pero con la salida de depuración detallada de ClickHouse habilitada.
Los formatos de datos compatibles de ClickHouse son:
@@ -105,4 +105,4 @@ Los formatos de datos compatibles de ClickHouse son:
| Markdown | ✗ | ✔ |
| Form | ✔ | ✗ |
-Para obtener más información y ejemplos, consulte [Formatos para datos de entrada y salida de ClickHouse](/es/reference/formats).
\ No newline at end of file
+Para obtener más información y ejemplos, consulte [Formatos para datos de entrada y salida de ClickHouse](/es/reference/formats/index).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/chdb/reference/sql-reference.mdx b/es/products/chdb/reference/sql-reference.mdx
index b096e740e..be068db16 100644
--- a/es/products/chdb/reference/sql-reference.mdx
+++ b/es/products/chdb/reference/sql-reference.mdx
@@ -9,15 +9,15 @@ doc_type: 'reference'
chdb admite la misma sintaxis, sentencias, motores y funciones SQL que ClickHouse:
-| Tema |
-| ------------------------------------------------------------------- |
-| [Sintaxis de SQL](/es/reference/syntax) |
-| [Sentencias](/es/reference/statements) |
-| [Motores de tabla](/es/reference/engines/table-engines) |
-| [Motores de bases de datos](/es/reference/engines/database-engines) |
-| [Funciones regulares](/es/reference/functions) |
-| [Funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions) |
-| [Funciones de tabla](/es/reference/functions/table-functions) |
-| [Funciones de ventana](/es/reference/functions/window-functions) |
+| Tema |
+| ------------------------------------------------------------------------- |
+| [Sintaxis de SQL](/es/reference/syntax) |
+| [Sentencias](/es/reference/statements/index) |
+| [Motores de tabla](/es/reference/engines/table-engines/index) |
+| [Motores de bases de datos](/es/reference/engines/database-engines/index) |
+| [Funciones regulares](/es/reference/functions/index) |
+| [Funciones de agregación](/es/reference/functions/aggregate-functions/index) |
+| [Funciones de tabla](/es/reference/functions/table-functions/index) |
+| [Funciones de ventana](/es/reference/functions/window-functions/index) |
Para obtener más información y ejemplos, consulta la [Referencia de SQL de ClickHouse](/es/reference/home).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/deployment/aws.mdx b/es/products/clickhouse-private/deployment/aws.mdx
deleted file mode 100644
index 65d57208e..000000000
--- a/es/products/clickhouse-private/deployment/aws.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,709 +0,0 @@
----
-hidden: true
-title: "ClickHouse Private en AWS"
-slug: "docs/products/clickhouse-private/aws"
-sidebarTitle: "AWS"
----
-
-
- ## Configurar tareas
-
-
-
- ### Recursos de AWS
-
-
-* [Crear un rol de IAM para descargar imágenes desde el ECR privado de ClickHouse](#cloud-formation-to-create-iam-role-to-pull-images)
-* Cree repositorios de ECR para alojar copias de nuestros artefactos en su propia instancia de ECR; esta guía asume que utilizará los nombres siguientes como nombres de sus repositorios de ECR. Utilice el tag especificado para cada artefacto.
-* [Copiar artefactos de nuestro ECR a tu repositorio de ECR](#copy-ecr-artifacts)
-* [Crear una VPC](#example-vpc-configuration)
-* [Crear un clúster de EKS](#creating-eks-cluster)
- * Requiere los siguientes componentes:
- * Un CNI de su elección (debe usar ipv4), p. ej., [Amazon VPC CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)
- * Si usa Amazon VPC CNI, recomendamos usar IRSA; puede seguir esta guía con las instrucciones para ipv4: [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/cni-iam-role.html](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/cni-iam-role.html)
- * Controlador CSI de EBS, p. ej., [aws-ebs-csi-driver](#install-aws-ebs-csi-driver)
- * DNS, p. ej., CoreDNS
- * Recomendado: escalado automático; puede requerir componentes como [cluster autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md)
- * Asociar con la VPC creada previamente
- * Grupos de nodos
- * **Todos los nodos requieren [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html) para la autenticación**
- * Para los grupos de nodos de Keeper y de servidor, **cree un grupo de nodos por cada AZ si desea admitir cluster autoscaler** entre AZ, como se recomienda [aquí](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#i-have-a-couple-of-pending-pods-but-there-was-no-scale-up); de lo contrario, pueden crearse como grupos de nodos únicos con las subredes de AZ correspondientes
- * Grupo de nodos de Keeper
- * Imagen AMI:
- * x86: AL2023_x86_64
- * arm64: AL2023_ARM_64
- * Tamaño del disco: 20gb
- * Si no usa escalado automático, el mínimo y la cantidad deseada de nodos deben ser 3 por clúster de ClickHouse
- * Tipo de instancia recomendado: `m7g.2xlarge`
- * Etiquetas de Kubernetes
- * x86: `clickhouseGroup: keeper`
- * arm64: `clickhouseGroup: keeper-arm64`
- * Taints de Kubernetes
- * `clickhouse.com/do-not-schedule: true, NoSchedule`
- * arm64: [`clickhouse.com/arch`](http://clickhouse.com/arch)`: arm64, NoSchedule`
- * Tags
- * Puede que los requiera cluster-autoscaler, si se está usando
- * Ejemplo:
- * `k8s.io/cluster-autoscaler/enabled: true`
- * `k8s.io/cluster-autoscaler/$CLUSTER_NAME: owned`
- * Grupo de nodos de servidor
- * Imagen AMI
- * x86: AL2023_x86_64
- * arm64: AL2023_ARM_64
- * Tamaño del disco: 20gb
- * [Plantilla de lanzamiento de EC2 para el grupo de nodos](#ec2-launch-template-for-node-group-server))
- * Si no usa escalado automático, el mínimo y la cantidad deseada de nodos deben ser iguales al número deseado de réplicas de ClickHouse
- * Tipo de instancia recomendado: `m7gd.16xlarge`
- * **Se recomienda encarecidamente usar una instancia de la serie "d"** (p. ej., `m7gd.*`), que incluye NVME SSD que ClickHouse usará como caché
- * Para las instancias con NVME SSD, use una [plantilla de lanzamiento personalizada](#ec2-launch-template-for-node-group-server) para montar automáticamente el NVME SSD
- * Etiquetas de Kubernetes
- * x86: `clickhouseGroup: server`
- * arm64: `clickhouseGroup: server-arm64`
- * Taints de Kubernetes
- * `clickhouse.com/do-not-schedule: true, NoSchedule`
- * arm64: [`clickhouse.com/arch`](http://clickhouse.com/arch)`: arm64, NoSchedule`
- * Tags
- * Puede que los requiera cluster-autoscaler, si se está usando
- * Ejemplo:
- * `k8s.io/cluster-autoscaler/enabled: true`
- * `k8s.io/cluster-autoscaler/$CLUSTER_NAME: owned`
- * Grupo de nodos x86 para ejecutar otros procesos x86 (operator, ...)
- * Puede ser un grupo de nodos existente si el clúster de EKS ya existe, siempre que sea compatible con x86 y tenga un tamaño mínimo de nodos xlarge
- * Para un grupo de nodos nuevo
- * Imagen AMI: AL2023_x86_64
- * Tamaño del disco: 20gb
- * Tamaño de la instancia: mínimo xlarge
- * Tipo de instancia: cualquier tipo compatible con x86
-* Crear un proveedor de OIDC para el clúster de EKS
-* Crear bucket de S3 (clase estándar de S3) con cifrado habilitado
- * El bucket debe estar en la misma región que el clúster de EKS
- * Puedes crear un bucket por cada clúster de ClickHouse aprovisionado, o usar un único bucket, pero en ese caso necesitas un prefijo único para cada clúster de ClickHouse (definido en el CR de ClickHouse/gráfico de Helm)
-* Crear NLB, obligatorio si se requiere un Ingreso fuera del clúster de Kubernetes
- * Si se necesita un NLB**, debe aprovisionarse para cada clúster de ClickHouse**, a menos que algo como [istio](https://istio.io/) enrute las solicitudes al clúster correcto
- * Crear entradas en Route 53; esto puede hacerse de forma automatizada con algo como [external-dns](https://github.com/kubernetes-sigs/external-dns) (las instrucciones de configuración no se incluyen en este documento) mediante anotaciones de Kubernetes
-* Cree roles de IAM:
- * **Los roles indicados a continuación deben usar [una política de confianza similar a esta](#example-trust-policy) (es decir, deben usar IRSA), a menos que se especifique lo contrario**
- * rol de clickhouse-server/keeper
- * **Este rol es necesario para cada clúster de ClickHouse aprovisionado**
- * La convención de nomenclatura debe ser `CH-S3-$NAME-$REGION-$ORDINAL-Role`
- * `$NAME`, nombre del clúster, por ejemplo `default-xx-01`
- * `$REGION`, identifica la región del clúster para evitar conflictos de nombres entre regiones si se usa el mismo nombre de clúster.
- * No hace falta el nombre completo de la región y podría dar como resultado un nombre de rol que supere los límites permitidos. Puedes usar un nombre abreviado como `uw2` para `us-west-2`
- * `$ORDINAL`, reservado, establecido en `00`
- * Nombre de rol de ejemplo para el servicio llamado `default-xx-01` en us-west-2: `CH-S3-default-xx-01-uw2-00-Role`
- * Permisos del bucket
- * Los permisos mínimos son: `s3:*`, `s3:ListBucket` en el recurso del bucket
-
-
- ### Recursos de Kubernetes
-
-
-* [Instalar los CRD de VolumeSnapshot](#install-volumesnapshot-crds)
-* [Instalar StorageClass mediante un gráfico de Helm](#install-storageclass-via-helm) si no desea usar una StorageClass personalizada o existente
-* [Instalar el operador mediante un gráfico de Helm](#install-operator-via-helm)
-* [Crear el recurso clickhousecluster](#clickhousecluster-cr) (repita este paso por cada clúster de ClickHouse que se aprovisione)
-* [Acceder al clúster y verificar la instalación](#install-validation)
-* [Configuración de Hydra (separación de cómputo y cómputo)](#hydra-setup)
-
-
- ## Detalles técnicos
-
-
-
- ### Configuración de ejemplo de la VPC
-
-
-* Bloque CIDR de IPv4: 10.20.0.0/16
-* Sin bloque CIDR de IPv6
-* Tenencia: predeterminada
-* Número de AZ: 3; deben ser como mínimo 3 para HA entre AZ
-* Subredes públicas:
- * us-west-2a: 10.20.192.0/20
- * us-west-2b: 10.20.208.0/20
- * us-west-2c: 10.20.224.0/20
-* Subredes privadas:
- * us-west-2a: 10.20.0.0/18
- * us-west-2b: 10.20.64.0/18
- * us-west-2c: 10.20.128.0/18
-* Gateways NAT: 1 por AZ
-* Endpoints de VPC: gateway de S3
-* Opciones de DNS:
- * Habilitar nombres de host DNS: true
- * Habilitar resolución DNS: true
-
-
- ### Copiar artefactos de ECR
-
-
-**Recomendamos encarecidamente usar [skopeo](https://github.com/containers/skopeo) para copiar las imágenes**, ya que conservará todas las arquitecturas de las imágenes de Docker. Asegúrese de configurar `TARGET_REGION` y `TARGET_ECR_REPO` que aparecen a continuación con su región y host de ECR.
-
-```bash
-SOURCE_REGION=us-east-1
-SOURCE_ECR_REPO=349290138304.dkr.ecr.$SOURCE_REGION.amazonaws.com
-
-TARGET_REGION=us-west-2
-TARGET_ECR_REPO=0000000000.dkr.ecr.$TARGET_REGION.amazonaws.com
-
-# iniciar sesión en nuestro repositorio (el proceso de autenticación puede variar según el cliente)
-aws ecr get-login-password --region $SOURCE_REGION | skopeo login --username AWS --password-stdin $SOURCE_ECR_REPO
-
-# iniciar sesión en el repositorio AWS de destino (el proceso de autenticación puede variar según el cliente)
-aws ecr get-login-password --region $TARGET_REGION | skopeo login --username AWS --password-stdin $TARGET_ECR_REPO
-
-# copiar cada imagen al ECR de destino; asegúrese de incluir el indicador --all
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/clickhouse-server:<> docker://$TARGET_ECR_REPO/clickhouse-server:<>
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/clickhouse-keeper:<> docker://$TARGET_ECR_REPO/clickhouse-keeper:<>
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/clickhouse-operator:main-<> docker://$TARGET_ECR_REPO/clickhouse-operator:<>
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/helm/clickhouse-operator-helm:<> docker://$TARGET_ECR_REPO/helm/clickhouse-operator-helm:<>
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/helm/onprem-clickhouse-cluster:<> docker://$TARGET_ECR_REPO/helm/onprem-clickhouse-cluster:<>
-```
-
-
- ### Creación de un clúster de EKS
-
-
-Requiere el rol de IAM del clúster y los roles de IAM de los nodos. Los roles creados con el botón "Create recommended role", usando los permissions predeterminados en la UI de la consola de AWS, son suficientes.
-
-Ejecute lo siguiente para agregar un nuevo clúster de EKS a kubeconfig:
-
-```bash
-REGION=us-west-2
-EKS_CLUSTER_NAME=eks-clickhouse
-
-aws eks update-kubeconfig --region $REGION --name=$EKS_CLUSTER_NAME
-```
-
-
- ### CloudFormation para crear un rol de IAM para extraer imágenes
-
-
-Se requiere un rol de IAM para extraer imágenes de un ECR privado de ClickHouse. El rol se crea con la plantilla de CloudFormation. Una vez creado el ARN del rol, **debe proporcionar el ARN (consulte la salida) al equipo de ClickHouse**.
-
-**CloudFormation**
-
-```yaml expandable
-AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09
-Description: This CloudFormation template creates the ClickHouseAirgapECRPullRole.
-
-Resources:
- ClickHouseAirgapECRPullRole:
- Type: AWS::IAM::Role
- Properties:
- RoleName: ClickHouseAirgapECRPullRole
- AssumeRolePolicyDocument:
- Version: 2012-10-17
- Statement:
- - Effect: Allow
- Principal:
- AWS: !Sub "arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:root"
- Action:
- - sts:AssumeRole
- - Effect: Allow
- Principal:
- Service:
- - ec2.amazonaws.com
- Action:
- - sts:AssumeRole
- Policies:
- - PolicyName: ClickHouseAirgapECRPullPolicy
- PolicyDocument:
- Version: 2012-10-17
- Statement:
- - Effect: Allow
- Action:
- - ecr:GetDownloadUrlForLayer
- - ecr:BatchGetImage
- - ecr:BatchCheckLayerAvailability
- - ecr:DescribeImages
- - ecr:ListImages
- Resource:
- - arn:aws:ecr:us-east-1:349290138304:repository/*
- - Effect: Allow
- Action:
- - ecr:GetAuthorizationToken
- Resource:
- - "*"
-
-Outputs:
- RoleArn:
- Description: IAM Role ARN for pulling images from all ECR repositories
- Value: !GetAtt ClickHouseAirgapECRPullRole.Arn
-
-```
-
-
- ### Plantilla de lanzamiento de EC2 para el grupo de nodos del servidor
-
-
-Antes de crear un grupo de nodos del servidor, se recomienda crear una plantilla de lanzamiento de EC2 para aprovisionar el nodo con un disco SSD para la caché de consultas de ClickHouse.
-
-La plantilla debe contener el script que aparece a continuación. **Ten en cuenta que puede haber contenido existente en la plantilla de lanzamiento, si ya se creó previamente, que debe conservarse**. En ese caso, asegúrate de que los distintos archivos estén separados por el delimitador especificado.
-
-**Detalles avanzados (Datos de usuario**):
-
-```bash expandable
-MIME-Version: 1.0
-Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY=="
-
---==MYBOUNDARY==
-Content-Type: text/x-shellscript; charset="us-ascii"
-
-#!/bin/bash
-sudo sysctl net.ipv4.tcp_fin_timeout=15
-sudo sysctl net.ipv4.tcp_keepalive_time=15
-
-function build_raid() {
-set -x
-mapfile -t SSD_NVME_DEVICE_LIST < <(nvme list | grep "Amazon EC2 NVMe Instance Storage" | cut -d " " -f 1 || true)
-SSD_NVME_DEVICE_COUNT=${#SSD_NVME_DEVICE_LIST[@]}
-RAID_DEVICE=${RAID_DEVICE:-/dev/md0}
-RAID_CHUNK_SIZE=${RAID_CHUNK_SIZE:-512} # Kilobytes
-FILESYSTEM_BLOCK_SIZE=${FILESYSTEM_BLOCK_SIZE:-4096} # Bytes
-STRIDE=$((RAID_CHUNK_SIZE * 1024 / FILESYSTEM_BLOCK_SIZE))
-STRIPE_WIDTH=$((SSD_NVME_DEVICE_COUNT * STRIDE))
-BLK_LABEL=ssdcache
-MD_DEV_LABEL=dpssdcache
-
-# Si el punto de montaje está presente en fstab - salir
-grep "${BLK_LABEL}" /etc/fstab && return 0
-
-nvme list
-echo "${SSD_NVME_DEVICE_COUNT}" "${SSD_NVME_DEVICE_LIST[*]}"
-
-# Realizar el aprovisionamiento según el número de dispositivos nvme
-case "${SSD_NVME_DEVICE_COUNT}" in
-"0")
- echo 'No devices found of type "Amazon EC2 NVMe Instance Storage"'
- echo "Maybe your node selectors are not set correct"
- return 0
- ;;
-"1")
- mkfs.ext4 -L "${BLK_LABEL}" -m 0 -b "${FILESYSTEM_BLOCK_SIZE}" "${SSD_NVME_DEVICE_LIST[0]}"
- ;;
-*)
- mdadm --create --verbose "${RAID_DEVICE}" --name="${MD_DEV_LABEL}" --level=0 -c "${RAID_CHUNK_SIZE}" \
- --raid-devices="${#SSD_NVME_DEVICE_LIST[@]}" "${SSD_NVME_DEVICE_LIST[@]}"
-
- while mdadm --detail "${RAID_DEVICE}" | grep -q -ioE 'State :.*resyncing'
- do
- echo "Raid is resyncing.."
- sleep 1
- done
- echo "Raid0 device ${RAID_DEVICE} has been created with disks ${SSD_NVME_DEVICE_LIST[*]}"
- mkfs.ext4 -L "${BLK_LABEL}" -m 0 -b "${FILESYSTEM_BLOCK_SIZE}" -E "stride=${STRIDE},stripe-width=${STRIPE_WIDTH}" "${RAID_DEVICE}"
- ;;
-esac
-
-# Montarlo y añadir a fstab
-# Se usa UUID para ser compatible con la herramienta de aprovisionamiento EKS NVME
-DEV_NAME=$(blkid -s UUID -o value -L "${BLK_LABEL}")
-UUID=$(blkid -s UUID -o value "${DEV_NAME}")
-# Verificar que UUID está definido
-test -z ${UUID} && return 1
-mkdir -p /pv-disks/"${UUID}" /nvme/
-test -h /nvme/disk || ln -fs /pv-disks/"${UUID}" /nvme/disk
-
-cat<
- ### Iniciar sesión en ECR desde Helm
-
-
-Esto puede ser necesario para poder descargar gráficos de Helm desde ECR con la CLI de Helm. Actualiza las variables según sea necesario.
-
-```bash
-ECR_HOST=0000000000.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
-REGION=us-west-2
-
- aws ecr get-login-password \
- --region $REGION | helm registry login \
- --username AWS \
- --password-stdin $ECR_HOST
-```
-
-
- ### Instalar StorageClass mediante Helm
-
-
-Si se necesita una StorageClass, se recomienda instalar estas dependencias de clickhouse-operator por separado de la creación del CR real de clickhousecluster, mediante el gráfico de Helm proporcionado, para que, si se crean varios CR, las dependencias no queden vinculadas a ningún clúster y no se eliminen si ese clúster se borra. **Este paso solo es necesario si no dispone de un CR de StorageClass personalizado o existente** que tenga previsto usar para clickhouser-server y clickhouse-keeper.
-
-```bash
-# actualizar ECR_HOST según sea necesario
-ECR_HOST=0000000000.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
-CHART_VERSION=<>
-
-helm install clickhouse-prerequisites \
- oci://$ECR_HOST/helm/onprem-clickhouse-cluster \
- --version=$CHART_VERSION \
- -n default \
- --set-json="storageClass.create=true" \
- --set-json="createCluster=false" \
- --set-json="serviceAccount.create=false"
-```
-
-
- ### Instale el operador con Helm
-
-
-Actualice la versión, el host de ECR y las zonas de disponibilidad (según la VPC creada) según corresponda.
-
-```bash expandable
-# actualizar ECR_HOST según sea necesario
-ECR_HOST=0000000000.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
-
-# se debe usar la versión del gráfico de Helm del operador, no la del operador en sí (p. ej. <>, no main.<>)
-OPERATOR_VERSION=<>
-
-# establecer las AZs según las subredes de la VPC
-AZ_LIST='["us-west-2a","us-west-2b","us-west-2c"]'
-
-helm install clickhouse-operator \
- oci://$ECR_HOST/helm/clickhouse-operator-helm \
- --version=$OPERATOR_VERSION \
- --create-namespace \
- -n clickhouse-operator-system \
- --set-json="image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-operator\"" \
- --set-json='cilium.enabled=false' \
- --set-json='idleScalerEnabled=false' \
- --set-json='webhooks.enabled=false' \
- --set-json='operator.debug=true' \
- --set-json='operator.metricsScraper.enabled=false' \
- --set-json="operator.availabilityZones=$AZ_LIST" \
- --set-json='operator.featureFlags.backupOnASeparatePod=true' \
- --set-json='operator.featureFlags.serverCMEKEnabled=true'
-```
-
-
- ##### Instalar el operador mediante Kustomize
-
-
-Si usas kustomize, debes proporcionar explícitamente `namespaceOperator` con el espacio de nombres donde quieres instalar el operador (nombre predeterminado del espacio de nombres: `clickhouse-operator-system`) como parte de los valores debido a un problema conocido: [https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize/issues/5566](https://github.com/kubernetes-sigs/kustomize/issues/5566).
-
-
- ### Instalar aws-ebs-csi-driver
-
-
-Requiere un rol de IAM con lo siguiente:
-
-* Use la política administrada `arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonEBSCSIDriverPolicy`
-* Para la política de confianza, se recomienda usar sts:AssumeRoleWithWebIdentity con el proveedor OIDC del cluster de EKS ([ejemplo](#example-trust-policy))
-* El nombre del rol seleccionado debe coincidir con la anotación de la cuenta de servicio que ejecuta aws-ebs-csi-driver
- * Nombre de ejemplo: `ClickHouse_EksEbsCsiDriverRole`
-
-Siga la guía de [instalación con helm](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver/blob/master/docs/install.md#helm) con valores adicionales para adjuntar el rol de IAM a la cuenta de servicio:
-
-```bash
-# actualizar el nombre del rol según sea necesario
-AWS_EBS_CSI_DRIVER_IAM_ROLE_ARN=arn:aws:iam::0000000000:role/ClickHouse_EksEbsCsiDriverRole
-
-helm upgrade --install aws-ebs-csi-driver \
---namespace kube-system \
-aws-ebs-csi-driver/aws-ebs-csi-driver \
---set-json="controller.serviceAccount.annotations={\"eks.amazonaws.com/role-arn\":\"$AWS_EBS_CSI_DRIVER_IAM_ROLE_ARN\"}"
-```
-
-
- ### Instala los CRD de VolumeSnapshot
-
-
-Actualmente, nuestro operador los requiere, pero por ahora no se usan en tu configuración.
-
-```bash
-kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-csi/external-snapshotter/master/client/config/crd/snapshot.storage.k8s.io_volumesnapshotclasses.yaml
-kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-csi/external-snapshotter/master/client/config/crd/snapshot.storage.k8s.io_volumesnapshotcontents.yaml
-kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-csi/external-snapshotter/master/client/config/crd/snapshot.storage.k8s.io_volumesnapshots.yaml
-```
-
-
- ### Ejemplo de política de confianza
-
-
-Asegúrate de usar el espacio de nombres, el nombre de la cuenta de servicio y el proveedor de OIDC correctos. El espacio de nombres y el nombre de la cuenta de servicio variarán según el rol que estés configurando.
-
-```json expandable
-{
- "Version": "2012-10-17",
- "Statement": [
- {
- "Effect": "Allow",
- "Principal": {
- "Federated": "arn:aws:iam::0000000000:oidc-provider/oidc.eks.us-west-2.amazonaws.com/id/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
- },
- "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
- "Condition": {
- "StringEquals": {
- "oidc.eks.us-west-2.amazonaws.com/id/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX:aud": "sts.amazonaws.com",
-"oidc.eks.us-west-2.amazonaws.com/id/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX:sub": "system:serviceaccount:$NAMESPACE:$K8S_SERVICE_ACCOUNT"
- }
- }
- }
- ]
-}
-
-```
-
-
- ### Cómo nombrar su clúster de ClickHouse
-
-
-Para cada clúster de ClickHouse que se vaya a aprovisionar, seleccione un **nombre de clúster único** dentro del clúster de EKS de destino. Este nombre se utilizará en varios recursos de AWS y Kubernetes, y servirá para identificar de forma única el clúster.
-
-1. La convención de nomenclatura debe ser `$DESCRIPTOR-$LETTERS-$ORDINAL`
- 1. $DESCRIPTOR - algún nombre descriptivo del clúster compuesto únicamente por letras
- 2. $LETTERS - reservado; seleccione dos letras cualesquiera; por simplicidad, `xx` funciona
- 3. $ORDINAL - ordinal incremental para clústeres con el mismo descriptor, comenzando por `01`
-2. Nombre de ejemplo: `default-xx-01`
-
-
- ### CR de ClickHouseCluster
-
-
-Ten en cuenta que los valores siguientes deben revisarse y actualizarse para un entorno de producción (p. ej., recursos, feature flags, configuraciones del servidor, ...). Consulta la [sección sobre la nomenclatura](#naming-your-clickhouse-cluster) antes de establecer `CLUSTER_NAME`.
-Genera el hash de la contraseña correspondiente a `$PASSWORD` con el siguiente comando (OS X) y luego pásalo al valor `account.hashedPassword` del gráfico de Helm:
-
-```bash expandable
-# esta será la contraseña del usuario `default`
-PASSWORD='My super secret p@$$w0rd'
-HASHED_PASSWORD=`echo -n $PASSWORD | shasum -a 256 | awk '{printf $1}' | base64`
-
-# actualice los valores a continuación según sea necesario,
-# el host de ecr debe ser el de su cuenta
-# el bucket de s3 debe ser el creado anteriormente
-CLUSTER_NAME=default-xx-01
-ECR_HOST=0000000000.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
-SA_IAM_ROLE_ARN=arn:aws:iam::0000000000:role/CH-S3-${CLUSTER_NAME}-uw2-00-Role
-S3_BUCKET_NAME=my-clickhouse-data
-
-# el prefijo de clave de s3 puede usar cualquier valor UUID, pero debe ser único para todos los clústeres que almacenen datos en el bucket especificado anteriormente
-S3_KEY_PREFIX=ch-s3-$(uuidgen | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
-
-# estos deben coincidir con el valor de la etiqueta clickhouseGroup añadida al grupo de nodos
-SERVER_NG_GROUP=server-arm64
-KEEPER_NG_GROUP=keeper-arm64
-
-# estos valores deben ajustarse según los tamaños de instancia seleccionados
-# asegúrese de tener en cuenta los requisitos del daemon set al configurar los valores de CPU y MEMORY
-SERVER_CPU=64
-SERVER_MEMORY=256Gi
-KEEPER_CPU=4
-KEEPER_MEMORY=16Gi
-
-CHART_VERSION=<>
-
-# bytesPerGiRAM es un factor de escala utilizado para calcular automáticamente el tamaño de la caché en disco.
-# Como regla general, establezca el tamaño de la caché en el 80-90% del tamaño disponible del disco de caché SSD.
-# Cuando establece bytesPerGiRAM en el gráfico de Helm, se utiliza la siguiente fórmula durante el inicio del pod:
-#
-# CONFIG_DISK_CACHE_SIZE = bytesPerGiRAM * pod_memory_limit
-#
-# Por ejemplo:
-# bytesPerGiRAM = 11.3Gi
-# pod_memory_limit = 250Gi
-# CONFIG_DISK_CACHE_SIZE = 11.3 * 250 = 2825Gi
-CACHE_BYTES_PER_GI_RAM=11Gi
-
-helm install $CLUSTER_NAME \ oci://$ECR_HOST/helm/onprem-clickhouse-cluster \
- --version=$CHART_VERSION \
- -n ns-$CLUSTER_NAME \
- --create-namespace \
- --set-json="account.hashedPassword=\"$HASHED_PASSWORD\"" \
- --set-json="server.image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-server\"" \
- --set-json="server.storage.s3.bucketName=\"$S3_BUCKET_NAME\"" \
- --set-json="server.storage.s3.keyPrefix=\"$S3_KEY_PREFIX\"" \
- --set-json='server.arm64=true' \
- --set-json="server.image.tag=\"<>\"" \
- --set-json="server.podPolicy.nodeSelector.clickhouseGroup=\"$SERVER_NG_GROUP\"" \
- --set-json="keeper.image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-keeper\"" \
- --set-json='keeper.arm64=true' \
- --set-json="keeper.image.tag=\"<>\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.nodeSelector.clickhouseGroup=\"$KEEPER_NG_GROUP\"" \
- --set-json="serviceAccount.annotations={\"eks.amazonaws.com/role-arn\":\"$SA_IAM_ROLE_ARN\"}" \
- --set-json='server.tolerations=[{"effect":"NoSchedule","key":"clickhouse.com/do-not-schedule","operator":"Exists"}]' \
- --set-json='keeper.tolerations=[{"effect":"NoSchedule","key":"clickhouse.com/do-not-schedule","operator":"Exists"}]' \
- --set-json="server.ssdCacheConfiguration.bytesPerGiRAM=\"$CACHE_BYTES_PER_GI_RAM\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.limits.cpu=\"$SERVER_CPU\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.limits.memory=\"$SERVER_MEMORY\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.requests.cpu=\"$SERVER_CPU\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.requests.memory=\"$SERVER_MEMORY\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.limits.cpu=\"$KEEPER_CPU\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.limits.memory=\"$KEEPER_MEMORY\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.requests.cpu=\"$KEEPER_CPU\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.requests.memory=\"$KEEPER_MEMORY\""
-```
-
-
- ## Configuración de Hydra
-
-
-La idea es crear varios grupos de nodos dentro de un clúster de ClickHouse. Cada uno de esos grupos de nodos tendrá un número diferente de nodos (con distintas cantidades de memoria) y un endpoint independiente. Estos grupos de nodos tendrán una única instancia de Keeper y un único conjunto de datos / carpeta en el bucket compartido de S3.
-
-
- ### Aprovisionar instancias secundarias de Hydra
-
-
-
- ##### Requisitos previos
-
-
-El operador debe estar [instalado](#install-operator-via-helm) con la función Hydra habilitada mediante la siguiente configuración (el valor predeterminado es false):
-
-```bash
---set operator.featureFlags.privateHydraEnabled="true"
-```
-
-
- ##### Configuración
-
-
-*Antes de crear instancias secundarias, debes elegir un clúster principal de ClickHouse existente o crear uno nuevo, por lo que debes conocer de antemano el **nombre** y el **espacio de nombres** del clúster principal que usarán las secundarias.*
-
-Para crear un nuevo servicio secundario, sigue las [mismas instrucciones](#clickhousecluster-cr) para crear un servicio y simplemente agrega nuevos valores de Helm al crear el recurso personalizado (CR) `ClickHouseCluster`:
-
-```bash
---set-json='parentCluster.name="c-${PARENT_NAME}'"'
---set-json='parentCluster.namespace="ns-'${PARENT_NAME}'"'
-```
-
-**PARENT_NAME** - nombre del clúster padre de ClickHouse, existente o nuevo.
-
-Opcionalmente, si quieres que el nuevo secundario sea de solo lectura (por defecto, `false`), puedes añadir:
-
-```bash
---set-json='isReadonly=true'
-```
-
-
- ### Limitaciones
-
-
-1. No puedes aprovisionar instancias secundarias si la instancia principal está detenida, terminada o inactiva.
-2. Si quieres eliminar el clúster principal, primero debes eliminar las instancias secundarias.
-
-
- ## Verificación de la instalación
-
-
-
- ### Comprobaciones previas
-
-
-Hay una comprobación previa opcional mediante [Troubleshoot](https://troubleshoot.sh/), un complemento de Kubernetes para diagnosticar clústeres.
-
-Para instalar los complementos necesarios, puedes usar Krew:
-
-```console
-kubectl krew install preflight
-```
-
-o consulta la [documentación](https://troubleshoot.sh/docs/) de Troubleshoot para ver otras opciones de instalación.
-
-ClickHouse ofrece un gráfico de Helm (`helm/preflight-check`) que puede copiarse a tu ECR y renderizarse localmente para generar la especificación de preflight, que luego se pasa a `kubectl preflight`.
-
-
- ##### Copiar el gráfico de Helm de comprobación previa
-
-
-Añade el gráfico de comprobación previa al [paso de copia en ECR](#copy-ecr-artifacts):
-
-```bash
-skopeo copy --all docker://$SOURCE_ECR_REPO/helm/preflight-check:<> docker://$TARGET_ECR_REPO/helm/preflight-check:<>
-```
-
-
- ##### Ejecutar las comprobaciones previas
-
-
-Usa `helm template` para generar la especificación de preflight y luego pásala directamente a `kubectl preflight`. Establece `CLUSTER_NAME` con el nombre del clúster de ClickHouse que quieras validar (consulta [Naming Your ClickHouse Cluster](#naming-your-clickhouse-cluster)):
-
-```bash
-ECR_HOST=0000000000.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
-CHART_VERSION=<>
-CLUSTER_NAME=default-xx-01
-
-helm template clickhouse-preflight \
- oci://$ECR_HOST/helm/preflight-check \
- --version=$CHART_VERSION \
- --set preflight.clickhouseClusterName=$CLUSTER_NAME | \
-kubectl preflight -
-```
-
-Esto valida los requisitos para ejecutar ClickHouse Operator y desplegar un clúster de ClickHouse. Comprueba si las etiquetas de nodo necesarias están
-presentes, si la Storage Class está configurada correctamente, etc.
-
-La salida muestra las distintas comprobaciones previas y su estado:
-
-
-Puede revisar la salida y comprobar que cada verificación se haya completado correctamente. Si una verificación falla, indica un problema (potencial) en la configuración que puede causar
-problemas al ejecutar correctamente un clúster de ClickHouse. Las comprobaciones incluyen recomendaciones sobre qué hacer para solucionar el problema.
-
-Para validar con una Storage Class distinta de la predeterminada (`gp3-encrypted`), sustitúyala con una marca `--set` adicional:
-
-```bash
- --set preflight.checks.prerequisites.storageClassName=
-```
-
-
- ##### Permisos requeridos
-
-
-El usuario o la cuenta de servicio que ejecuta `kubectl preflight` debe poder leer recursos de nivel de clúster y de nivel de espacio de nombres. Como mínimo, se requiere el siguiente acceso:
-
-| Alcance | Recursos |
-| -------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| En todo el clúster | `nodes`, `namespaces`, `persistentvolumes`, `storageclasses`, `customresourcedefinitions` |
-| Espacio de nombres del operador (`clickhouse-operator-system`) | `deployments`, `replicasets`, `pods`, `services`, `configmaps`, `events` |
-| Espacio de nombres del clúster (`ns-`) | `statefulsets`, `pods`, `persistentvolumeclaims`, `services`, `configmaps`, `events` |
-
-En la práctica, basta con una identidad que tenga el Rol de clúster integrado `view` y acceso `view` a los espacios de nombres pertinentes. Una vinculación `cluster-admin` también funcionará y es más sencilla de configurar para ejecuciones puntuales de validación.
-
-
- ### Reenvía los puertos del servicio ClickHouse a tu máquina local
-
-
-Para reenviar el tráfico desde tu máquina local al servicio c-default-xx-01-server-any, ejecuta:
-
-```bash
-kubectl port-forward svc/c-default-xx-01-server-any 9000:9000 -n ns-default-xx-01
-```
-
-Esto redirigirá el puerto `9000` del servicio al puerto `9000` de tu equipo local. Ahora puedes acceder a la interfaz HTTP de ClickHouse en `http://localhost:9000`.
-
-
- ### Acceda a ClickHouse y ejecute una consulta
-
-
-Una vez redirigido el puerto, puede conectarse a ClickHouse localmente con una herramienta como clickhouse-client.
-
-```bash
-clickhouse client --host localhost --port 9000 --password $PASSWORD
-```
-
-y ejecute una consulta sencilla:
-
-```sql
-clickhouse-cloud :) select 1;
-```
-
-Deberías ver una salida como esta:
-
-```text
-SELECT 1
-Query id: 825591bf-a8e5-4995-ac9f-afb864854ba2
- ┌─1─┐
-1. │ 1 │
- └───┘
-1 row in set. Elapsed: 0.001 sec.
-```
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/deployment/bare-metal.mdx b/es/products/clickhouse-private/deployment/bare-metal.mdx
deleted file mode 100644
index 18d70abaf..000000000
--- a/es/products/clickhouse-private/deployment/bare-metal.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,2152 +0,0 @@
----
-hidden: true
-title: "ClickHouse Private en Bare Metal"
-slug: "docs/products/clickhouse-private/bare-metal"
-sidebarTitle: "Bare Metal"
----
-
-A continuación se muestra un ejemplo del proceso de instalación en nodos bare metal de AWS
-
-
- #### Obtenga credenciales de AWS IAM y cree un archivo de credenciales
-
-
-Visite la consola de AWS IAM, cree una clave de acceso y una clave secreta,
-y guarde estos valores.
-
-**NOTA**
-Reemplace `` y `` por los
-valores obtenidos en la consola de AWS IAM.
-
-```
-cat > aws-creds.sh <
-export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
-export AWS_REGION=us-east-2
-EOF
-```
-
-
- #### Carga tus credenciales de IAM de AWS
-
-
-```
-source ./aws-creds.sh
-```
-
-**NOTA - Agrega `-migrate-state` si estás moviendo el estado de local a S3**
-
-
- #### Inicializar el módulo de Terraform de rke2
-
-
-```
-helm install --namespace chb-minio --create-namespace --values <(envsubst < minio-values.yaml) chb-minio minio-operator/tenant
-```
-
-*Nota: minio-values.yaml es una versión modificada de [https://docs.min.io/community/minio-object-store/reference/tenant-chart-values.html](https://docs.min.io/community/minio-object-store/reference/tenant-chart-values.html)*
-
-
- #### Aplicar los certificados de MinIO
-
-
-```
-cd ~/cert-manager-minio/
-kubectl apply -f operator-ca-issuer.yml
-# Ignorar esto - error: the path "operator-ca-ts-certificate.yml" does not exist
-kubectl apply -f operator-ca-ts-certificate.yml
-kubectl apply -f sts-tls-certificate.yml
-kubectl apply -f minio-operator-patch-tls.yml
-# error: resource mapping not found for name: "" namespace: "" from "minio-operator-patch-tls.yml": no matches for kind "Kustomization" in version "kustomize.config.k8s.io/v1beta1" asegúrese de que los CRDs estén instalados primero
-kubectl apply -f chb-tenant-ca-issuer.yml
-kubectl apply -f chb-tenant-certificate.yml
-kubectl apply -f chb-tenant-ca-request.yml
-```
-
-
- #### Configurar el bucket y la clave de MinIO
-
-
-```
-kubectl port-forward svc/myminio-console 9443:9443 -n chb-minio &
-```
-
-* Asegúrate de que también estás haciendo reenvío de puertos mediante ssh para poder acceder a la UI desde tu localhost.
-
-* Inicia sesión con el nombre de usuario y la contraseña de las variables de entorno del host de aprovisionamiento:
- * MINIO_ACCESS_KEY
- * MINIO_SECRET_KEY
-
-* Crea el bucket ([https://localhost:9443/browser/add-bucket](https://localhost:9443/browser/add-bucket))
- Usa el valor de la variable de entorno S3_BUCKET_NAME
-
-* Crea la clave de acceso ([https://localhost:9443/access-keys/new-account](https://localhost:9443/access-keys/new-account))
- Usa los valores de las variables de entorno:
- * S3_ACCESS_KEY_ID
- * S3_SECRET_ACCESS_KEY
-
-
- ##### Etiquete los nodos para preparar los pods de ClickHouse Keeper y de ClickHouse Server
-
- ### Notas de instalación de ClickHouse en bare metal
-
-
-Este documento describe los pasos y comandos para instalar ClickHouse en un despliegue en bare metal. Se da por hecho que ya dispone de un clúster de Kubernetes configurado y acceso a un registro de contenedores.
-
-
- #### Configuración del gráfico de Helm (clickhouse-values.yaml)
-
-
-Los scripts están disponibles aquí: `<>`
-
-* [./1_set-helm-vars.sh](#1-helm-variables-script-1_set-helm-varssh)
-
-* [./2_helm_install_operator.sh](#2-install-clickhouse-operator-2_helm_install_operatorsh)
-
-* [./3_helm_install_clickhouse.sh](#3-install-clickhouse-cluster-3_helm_install_clickhousesh)
-
- *Nota: Espera a que se implementen los pods de Keeper.*
-
-* [./4_fix_keeper_sts.sh](#4-fix-keeper-statefulset-4_fix_keeper_stssh)
-
- *Nota: Espera a que los pods de Keeper se vuelvan a implementar.*
-
-* [./5_fix_server_pvs.sh](#5-fix-server-pvs-5_fix_server_pvssh)
-
-
- #### Detalles
-
-
-
- ##### 1. Script de variables de Helm (1_set-helm-vars.sh)
-
-
-Este script define todas las variables de entorno necesarias para el despliegue con Helm.
-
-```bash
-#!/bin/bash
-# Credenciales AWS/S3
-export AWS_ACCESS_KEY_ID=
-export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
-export AWS_REGION=
-export S3_ACCESS_KEY_ID=
-export S3_SECRET_ACCESS_KEY=
-export S3_REGION=us-east-1
-export ECR_HOST=
-# Establece las AZs según las subredes de la VPC. Si no aplica, usa los nombres de host de tu clúster k8s.
-export AZ_LIST='["", "", "","", "", ""]'
-
-# Lista de variables de entorno requeridas
-REQUIRED_VARS=(
- "AWS_ACCESS_KEY_ID"
- "AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
- "AWS_REGION"
- "S3_ACCESS_KEY_ID"
- "S3_SECRET_ACCESS_KEY"
- "S3_REGION"
- "ECR_HOST"
- "MINIO_TENANT_NAME"
- "MINIO_ACCESS_KEY"
- "MINIO_SECRET_KEY"
-)
-
-# Inicializa un indicador para rastrear si falta alguna variable
-MISSING_VARS=0
-
-# Itera sobre el array de variables requeridas
-for VAR in "${REQUIRED_VARS[@]}"; do
- # Verifica si la variable está definida y no está vacía
- if [ -z "${!VAR}" ]; then
- echo "🚨 ERROR: Required environment variable ${VAR} is not set."
- MISSING_VARS=1
- fi
-done
-
-# Mensaje de estado final
-if [ "$MISSING_VARS" -eq 0 ]; then
- echo "✅ Success! All required environment variables are set."
-else
- echo "❌ Please set the missing environment variables and try again."
- exit 1 # Sale con un estado distinto de cero para indicar fallo
-fi
-
-PASSWORD='My super secret p@$$w0rd'
-export HASHED_PASSWORD=$(echo -n "$PASSWORD" | sha256sum | awk '{printf $1}' | base64 -w 0)
-export CLUSTER_NAME="baremetal-ch-01"
-export CHART_VERSION="1.1.84"
-
-export SERVER_NG_GROUP="server-amd64"
-export KEEPER_NG_GROUP="keeper-amd64"
-export KEEPER_CPU="4"
-export KEEPER_MEMORY="16Gi"
-
-#export SERVER_CPU="7"
-export SERVER_MEMORY="128Gi" # se necesitan 406948151296 de disco
-export SERVER_CPU="64"
-#export CACHE_DISK_SIZE_GI=379Gi
-export CACHE_DISK_SIZE_GI=10Gi
-#export SERVER_MEMORY="128Gi"
-TARGET_SCRIPT_FULL_PATH="$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/set_helm_vars.sh"
-SYMLINK_FULL_PATH="$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/$(basename "${BASH_SOURCE[0]}")"
-if [[ "$(basename "${BASH_SOURCE[0]}")" != "set_helm_vars.sh" ]]; then
- ln -sf "${SYMLINK_FULL_PATH}" "${TARGET_SCRIPT_FULL_PATH}"
-fi
-```
-
-
-
-Este script instala o actualiza el ClickHouse Operator con Helm y lo configura con el repositorio de imágenes, las marcas de funcionalidad y las zonas de disponibilidad necesarias.
-
-```bash
-# actualizar ECR_HOST según sea necesario
-source set_helm_vars.sh
-
-# Asegurarse de que el usuario haya iniciado sesión en el registro de helm
-aws ecr get-login-password | helm registry login --username AWS --password-stdin 359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
-
-# Asegurarse de que el secreto esté presente para extraer las imágenes del operador
-kubectl delete secret all-icr-io -n clickhouse-operator-system # eliminar el secreto anterior en caso de que esté desactualizado
-kubectl create secret docker-registry all-icr-io --docker-server=$ECR_HOST --docker-username=AWS --docker-password=$(aws ecr get-login-password) -n clickhouse-operator-system
-# se debe usar la versión del gráfico de Helm del operador, no la del operador en sí (p. ej., 1.11917.1, no main.1.11917.1)
-OPERATOR_VERSION=1.13500.1
-# Se puede omitir IMAGE_TAG o reemplazar el valor predeterminado como se muestra a continuación.
-IMAGE_TAG=
-
-HELM_CMD=(
- helm upgrade clickhouse-operator
- oci://$ECR_HOST/helm/clickhouse-operator-helm
- --install --reuse-values
- --version="$OPERATOR_VERSION"
- --create-namespace
- -n clickhouse-operator-system
- --set-json="image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-operator\""
- --set-json='cilium.enabled=false'
- --set-json='idleScalerEnabled=false'
- --set-json='webhooks.enabled=false'
- --set-json='operator.debug=true'
- --set-json='operator.metricsScraper.enabled=false'
- --set-json='operator.featureFlags.backupOnASeparatePod=true'
- --set-json='operator.featureFlags.serverCMEKEnabled=true'
- --set-json 'imagePullSecrets=[{"name":"all-icr-io"}]'
- --set-json="operator.availabilityZones=$AZ_LIST"
-)
-
-# Asegurarse de que el secreto esté presente para extraer las imágenes del operador
-kubectl create secret docker-registry all-icr-io --docker-server=$ECR_HOST--docker-username=AWS --docker-password=$(aws ecr get-login-password) -n clickhouse-operator-system
-
-# Agregar el argumento IMAGE_TAG de forma condicional si la variable está definida y no está vacía
-if [[ -n "$IMAGE_TAG" ]]; then
- HELM_CMD+=( --set-json="image.tag=\"$IMAGE_TAG\"" )
-fi
-
-# Ejecutar el comando
-"${HELM_CMD[@]}"
-```
-
-
- ###### Si aparece un error como este, deberá iniciar sesión en el registro de Helm:
-
-
-```
-Error: unexpected status from HEAD request to https://359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/v2/bearing/helm/clickhouse-operator-helm/manifests/1.13538.1: 403 Forbidden
-```
-
-
- ##### 3. Instalar el clúster de ClickHouse (3_helm_install_clickhouse.sh)
-
-
-
- ###### *Opcional: si no tienes un controlador de almacenamiento local y tienes previsto usar uno, aquí tienes un ejemplo de cómo configurarlo con nvme.*
-
-
-Este script automatiza el proceso de instalación o actualización con Helm del clúster principal de ClickHouse, cargando las variables y preparando el archivo de valores.
-
-```bash
- #!/bin/bash
- source ./set_helm_vars.sh
-
- # Preparar un archivo de valores temporal expandiendo las variables en my-dynamic-values.yaml.
- echo "Expanding YAML values from my-dynamic-values.yaml using envsubst..."
- TEMP_VALUES_FILE=$(mktemp) # Crear un archivo temporal único
- if ! envsubst < clickhouse-values.yaml > "$TEMP_VALUES_FILE"; then
- echo "Error: Failed to expand variables in my-dynamic-values.yaml using envsubst."
- rm -f "$TEMP_VALUES_FILE" # Eliminar el archivo temporal en caso de error
- exit 1
- fi
-
- # Crear el espacio de nombres para el clúster
- kubectl create namespace ns-$CLUSTER_NAME
-
- # Asegurarse de que el secreto del registro de Docker esté actualizado.
- kubectl create secret docker-registry all-icr-io --docker-server=359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com --docker-username=AWS --docker-password=$(aws ecr get-login-password) -n ns-$CLUSTER_NAM
-
- echo "Performing helm install for release '$CLUSTER_NAME'..."
- if ! helm upgrade "$CLUSTER_NAME" \
- oci://$ECR_HOST/helm/onprem-clickhouse-cluster \
- --install --reuse-values \
- --version="$CHART_VERSION" \
- -n ns-$CLUSTER_NAME \
- --create-namespace \
- --values "$TEMP_VALUES_FILE" \
- --timeout 10m0s; then
- echo "Error: Helm upgrade failed. Please review the output above for details."
- rm -f "$TEMP_VALUES_FILE" # Eliminar el archivo temporal en caso de error
- exit 1
- fi
-
- echo "Helm install completed successfully!"
-
- # 5. Eliminar el archivo de valores temporal.
- echo "Cleaning up temporary values file..."
- rm "$TEMP_VALUES_FILE"
-
- # 6. Supervisar los pods para ver el efecto de la actualización.
- echo "Monitoring pod status in namespace 'clickhouse-operator-system' (Ctrl+C to exit monitoring):"
- kubectl get pods -n clickhouse-operator-system -w
-
- echo "--- Helm Upgrade Process Complete ---"
-```
-
-
- ##### 4. Corregir el StatefulSet de Keeper (4_fix_keeper_sts.sh)
-
-
-Este script se utiliza para aplicar un parche al secreto de Kubernetes y al StatefulSet de ClickHouse Keeper, lo que puede ser crucial para resolver ciertos problemas de acceso relacionados con los secretos necesarios para descargar imágenes o con las variables de entorno. Garantiza que los pods de Keeper puedan acceder correctamente a los recursos necesarios.
-
-```bash
-source set_helm_vars.sh
-kubectl get secret all-icr-io -n default -o yaml | \
- sed "s/namespace: default/namespace: ns-$CLUSTER_NAME/" | \
- kubectl apply -n ns-$CLUSTER_NAME --force -f -
-kubectl patch sts c-$CLUSTER_NAME-keeper -n ns-$CLUSTER_NAME --patch "$(envsubst < sts_keeper_patch_template.yaml)"
-kubectl delete pod c-$CLUSTER_NAME-keeper-{0,1,2} -n ns-$CLUSTER_NAME
-```
-
-
- ###### sts_keeper_patch_template.yaml
-
-
-Esta plantilla YAML se utiliza en el script 5_fix_keeper_sts.sh para aplicar un parche al StatefulSet de ClickHouse Keeper. Agrega imagePullSecrets e inyecta la clave de acceso y la clave secreta de AWS como variables de entorno en el contenedor de Keeper.
-
-```yaml
- apiVersion: apps/v1
- kind: StatefulSet
- metadata:
- name: c-$CLUSTER_NAME-keeper
- namespace: ns-$CLUSTER_NAME
- spec:
- template:
- spec:
- imagePullSecrets:
- - name: all-icr-io
- containers:
- - name: c-$CLUSTER_NAME-keeper
- env:
- - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
- value: $S3_ACCESS_KEY_ID
- - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
- value: $S3_SECRET_ACCESS_KEY
-```
-
-
- ##### 5. Corregir los PV del servidor (5_fix_server_pvs.sh)
-
-
-Este script soluciona problemas en los que los pods del servidor de ClickHouse pueden quedarse atascados en un estado 0/1 Ready debido a discrepancias en las etiquetas de topología de los Persistent Volume (PV). Actualiza las etiquetas obsoletas failure-domain.beta.kubernetes.io/ a topology.kubernetes.io/region y topology.kubernetes.io/zone, lo que garantiza una correcta programación y funcionamiento. También intenta aplicar los secretos de extracción de imágenes y elimina los pods del servidor para desencadenar su recreación con la configuración correcta.
-
-```bash
-source set_helm_vars.sh
-./sts_server_patch.sh "ns-$CLUSTER_NAME" all-icr-io
-kubectl delete pod -l kind=clickhouse-server
-```
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- ###### sts_server_patch.sh
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-Este script está diseñado para aplicar parches a los StatefulSets de los pods de Kubernetes de ClickHouse server. Garantiza que el secreto necesario para la extracción de imágenes se aplique a los StatefulSets del servidor, lo cual es fundamental para descargar imágenes de contenedor desde registros privados como IBM Cloud Container Registry. También incluye manejo de errores e informa al usuario de que es necesario reiniciar un pod para que los cambios surtan efecto.
-
-```bash
-#!/bin/bash
-# Salir inmediatamente si un comando termina con un estado distinto de cero.
-set -euo pipefail
-
-# --- Configuración y validación ---
-# El espacio de nombres y el nombre del secreto se pasan ahora como argumentos.
-
-if [ "$#" -ne 2 ]; then
- echo "Usage: $0 "
- echo "Example: $0 ns-my-cluster all-icr-io"
- exit 1
-fi
-
-TARGET_NAMESPACE="$1"
-SECRET_NAME="$2"
-
-# --- Lógica del script ---
-
-echo "--> Verifying secret '$SECRET_NAME' in namespace '$TARGET_NAMESPACE'..."
-# 'set -e' hará que el script termine si no se encuentra el secreto.
-kubectl get secret "$SECRET_NAME" -n "$TARGET_NAMESPACE" >/dev/null
-echo " Secret found. Proceeding."
-
-echo "--> Finding StatefulSets containing 'server' in their name..."
-# Usar una consulta jsonpath más fiable para obtener los nombres directamente.
-# El '|| true' garantiza que el script no falle si no se encuentran StatefulSets.
-STS_LIST=$(kubectl get sts -n "$TARGET_NAMESPACE" --no-headers -o custom-columns=NAME:.metadata.name | grep "server" || true)
-
-if [ -z "$STS_LIST" ]; then
- echo " No matching 'server' StatefulSets found. Nothing to patch."
- exit 0
-fi
-
-echo "--> Found the following StatefulSets to patch:"
-echo "$STS_LIST"
-
-PATCH_JSON='{"spec":{"template":{"spec":{"imagePullSecrets":[{"name":"'"$SECRET_NAME"'"}]}}}}'
-
-for STS_NAME in $STS_LIST; do
- echo " - Patching ${STS_NAME}..."
- # Aplicar el parche al StatefulSet. Redirigir la salida exitosa a /dev/null para registros más limpios.
- kubectl patch sts "$STS_NAME" -n "$TARGET_NAMESPACE" -p "$PATCH_JSON" >/dev/null
-done
-
-echo
-echo "--> Patching process complete."
-echo "--> IMPORTANT: Pods must be restarted for the new imagePullSecrets to take effect."
-echo " Example: kubectl delete pod -n ${TARGET_NAMESPACE}"
-```
-
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- ##### 6. Conectarse a ClickHouse
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-Una vez que los pods estén en ejecución y en buen estado, puedes comprobar la conectividad con ClickHouse mediante el reenvío de puertos. En un entorno de producción, debes usar un balanceador de carga.
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-```
-kubectl port-forward svc/c-$CLUSTER_NAME-server-any 9440:9440 -n ns-$CLUSTER_NAME
-```
-
-Puede configurar los certificados de la CA u otros ajustes de TLS mediante el archivo `clickhouse-client.yml`
-
-```
-
-
-
- none
-
-
-
-```
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-Aquí tienes un comando de ejemplo para conectarte y hacer una prueba:
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-```bash
-clickhouse-client -h localhost --password "$PASSWORD" --secure
-```
-
-y ejecute una consulta simple:
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-```bash
-clickhouse-cloud :) select 1;
-```
-
-Deberías ver un resultado como este:
-
-```bash
-SELECT 1
-Query id: 825591bf-a8e5-4995-ac9f-afb864854ba2
- ┌─1─┐
-1. │ 1 │
- └───┘
-1 row in set. Elapsed: 0.001 sec.
-```
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- #### Apéndice: solución de problemas
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-
- ##### Falta el secreto `all-icr-io` en el espacio de nombres `clickhouse-operator-system`.
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-```bash
-Type Reason Age From Message
----- ------ ---- ---- -------
-Normal Scheduled 4m43s default-scheduler Successfully assigned clickhouse-operator-system/clickhouse-operator-clickhouse-operator-helm-68f8b596f5-tlkbn to chb-rke2s202
-Normal Pulling 4m42s kubelet Pulling image "gcr.io/kubebuilder/kube-rbac-proxy:v0.13.0"
-Normal Pulled 4m41s kubelet Successfully pulled image "gcr.io/kubebuilder/kube-rbac-proxy:v0.13.0" in 1.921s (1.921s including waiting). Image size: 25405613 bytes.
-Normal Created 4m40s kubelet Created container: kube-rbac-proxy
-Normal Started 4m40s kubelet Started container kube-rbac-proxy
-Warning Failed 3m26s (x6 over 4m40s) kubelet Error: ImagePullBackOff
-Warning Failed 3m11s (x4 over 4m42s) kubelet Failed to pull image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing4": failed to pull and unpack image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing4": failed to resolve reference "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing4": pull access denied, repository does not exist or may require authorization: authorization failed: no basic auth credentials
-Warning Failed 3m11s (x4 over 4m42s) kubelet Error: ErrImagePull
-Warning FailedToRetrieveImagePullSecret 2m57s (x11 over 4m43s) kubelet Unable to retrieve some image pull secrets (all-icr-io); attempting to pull the image may not succeed.
-Normal Pulling 100s (x5 over 4m42s) kubelet Pulling image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing4"
-Normal BackOff 51s (x16 over 4m40s) kubelet Back-off pulling image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing4"
-```
-
-
- ##### Faltan los CRD de almacenamiento local
-
-
-Si se omite `Install local storage driver`, al aprovisionar los Keepers verás un mensaje al ejecutar `describe` como este:
-
-```bash
- Type Reason Age From Message
----- ------ ---- ---- -------
-Warning FailedScheduling 6s default-scheduler 0/6 nodes are available: 1 node(s) didn't match pod anti-affinity rules, 2 node(s) didn't find available persistent volumes to bind, 3 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/6 nodes are available: 1 No preemption victims found for incoming pod, 5 Preemption is not helpful for scheduling.
-```
-
-Si inspeccionas el PVC, verás esto:
-
-```bash
-kubectl get pvc -n ns-$CLUSTER_NAME
-NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS VOLUMEATTRIBUTESCLASS AGE
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-0 Pending local-nvme-sc 17h
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-1 Pending local-nvme-sc 17h
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-2 Pending local-nvme-sc 17h
-```
-
-Al describir un Keeper, se muestra esto:
-
-```bash
-kubectl describe pvc ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-0 -n ns-$CLUSTER_NAME
-Type Reason Age From Message
----- ------ ---- ---- -------
-Normal ExternalProvisioning 78s (x3262 over 13h) persistentvolume-controller Waiting for a volume to be created either by the external provisioner 'rancher.io/local-path' or manually by the system administrator. If volume creation is delayed, please verify that the provisioner is running and correctly registered.
-```
-
-
- ##### Las imágenes de Keeper no se pueden instalar porque el operador no completa la configuración de STS necesaria
-
-
-Si ves esto:
-
-```bash
-kubectl get pods -n ns-baremetal-ch-01 chb-bastion101.chb.internal: Wed Nov 19 15:06:57 2025
-
-NAME READY STATUS RESTARTS AGE
-c-baremetal-ch-01-keeper-0 0/1 ImagePullBackOff 0 10m
-c-baremetal-ch-01-keeper-1 0/1 ImagePullBackOff 0 10m
-c-baremetal-ch-01-keeper-2 0/1 ImagePullBackOff 0 10m
-```
-
-Al describir Keeper, se muestra esto:
-
-```bash
-kubectl describe pod c-baremetal-ch-01-keeper-0 -n ns-$CLUSTER_NAME
-Type Reason Age From Message
----- ------ ---- ---- -------
-Normal Pulling 8m41s (x5 over 11m) kubelet Pulling image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-keeper:25.2.1.30176"
-Warning Failed 8m41s (x5 over 11m) kubelet Failed to pull image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-keeper:25.2.1.30176": failed to pull and unpack image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-keeper:25.2.1.30176": failed to resolve reference "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-keeper:25.2.1.30176": unexpected status from HEAD request to https://359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/v2/bearing/clickhouse-keeper/manifests/25.2.1.30176: 403 Forbidden
-Warning Failed 8m41s (x5 over 11m) kubelet Error: ErrImagePull
-Normal BackOff 87s (x43 over 11m) kubelet Back-off pulling image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-keeper:25.2.1.30176"
-Warning Failed 87s (x43 over 11m) kubelet Error: ImagePullBackOff
-```
-
-Aplique el parche al STS con 4_fix_keeper_sts.sh. Lo principal es crear el secreto en los espacios de nombres `clickhouse-operator-system` y `ns-$CLUSTER_NAME`.
-
-Por ejemplo:
-
-* kubectl create secret docker-registry all-icr-io --docker-server=359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com --docker-username=AWS --docker-password=$(aws ecr get-login-password) -n clickhouse-operator-system
-* kubectl create secret docker-registry all-icr-io --docker-server=359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com --docker-username=AWS --docker-password=$(aws ecr get-login-password) -n ns-$CLUSTER_NAME
- *Nota: Si ya ejecutó esto anteriormente y ha pasado un tiempo, es posible que el token haya caducado, por lo que deberá volver a ejecutarlo después de eliminar los secretos, ya que no se pueden actualizar directamente.*
-
-
- ##### Los pods de Keeper están en CrashLoopBackOff
-
-
-```bash
-kubectl get pods -n ns-$CLUSTER_NAME
-NAME READY STATUS RESTARTS AGE
-c-baremetal-ch-01-keeper-0 0/1 CrashLoopBackOff 4 (78s ago) 2m51s
-c-baremetal-ch-01-keeper-1 0/1 CrashLoopBackOff 4 (80s ago) 2m51s
-c-baremetal-ch-01-keeper-2 0/1 CrashLoopBackOff 4 (76s ago) 2m51s
-```
-
-Revise los logs del pod de Kubernetes. Probablemente no se configuraron el bucket ni la clave de MinIO.
-
-```bash
-kubectl logs c-baremetal-ch-01-keeper-0 -n ns-$CLUSTER_NAME|grep Error
-2025.11.20 20:29:04.222931 [ 36 ] {} AWSClient: AWSErrorMarshaller: Encountered AWSError 'InvalidAccessKeyId': The Access Key Id you provided does not exist in our records.
-Error message: The Access Key Id you provided does not exist in our records.
-2025.11.20 20:29:04.223154 [ 36 ] {} WriteBufferFromS3: S3Exception name InvalidAccessKeyId, Message: The Access Key Id you provided does not exist in our records., bucket clickhouse-test-bucket, key ch-s3-00000000-0000-0000-0000-000000000001/keepers/0/log/clickhouse_access_check_ae5f1f43-c9cc-4b7e-95e2-bc52e234e610, object size 4
-2025.11.20 20:29:04.223908 [ 1 ] {} virtual void DB::IDisk::checkAccessImpl(const String &): Code: 499. DB::Exception: Message: The Access Key Id you provided does not exist in our records., bucket clickhouse-test-bucket, key ch-s3-00000000-0000-0000-0000-000000000001/keepers/0/log/clickhouse_access_check_ae5f1f43-c9cc-4b7e-95e2-bc52e234e610, object size 4. (S3_ERROR), Stack trace (when copying this message, always include the lines below):
-```
-
-
- ##### Los pods de Keeper se han iniciado y están en ejecución/saludables, pero los pods del servidor no se han creado
-
-
-```bash
-kubectl get pods -n ns-baremetal-ch-01 chb-bastion101.chb.internal: Thu Nov 20 15:25:59 2025
-
-NAME READY STATUS RESTARTS AGE
-c-baremetal-ch-01-keeper-0 1/1 Running 0 4m25s
-c-baremetal-ch-01-keeper-1 1/1 Running 0 4m36s
-c-baremetal-ch-01-keeper-2 1/1 Running 0 4m36s
-```
-
-Es posible que el operador no esté funcionando correctamente:
-
-```bash
-NAME READY STATUS RESTARTS AGE
-clickhouse-operator-clickhouse-operator-helm-578f958c8d-25trn 1/2 CrashLoopBackOff 49 (3m4s ago) 5h42m
-```
-
-Al describir el pod de Kubernetes, se muestra esto:
-
-```bash
-Events:
- Type Reason Age From Message
- ---- ------ ---- ---- -------
- Normal Pulled 7m34s (x50 over 5h44m) kubelet Container image "359774249275.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/bearing/clickhouse-operator:bearing5" already present on machine
- Normal Created 7m34s (x50 over 5h44m) kubelet Created container: manager
- Warning Unhealthy 5m10s (x2 over 4h31m) kubelet Liveness probe failed: Get "http://10.42.2.227:8081/healthz": dial tcp 10.42.2.227:8081: connect: connection refused
- Warning BackOff 10s (x1130 over 5h40m) kubelet Back-off restarting failed container manager in pod clickhouse-operator-clickhouse-operator-helm-578f958c8d-25trn_clickhouse-operator-system(1d5142bd-13dc-4f08-b94f-19847b9470f8)
-```
-
-Intente eliminar el pod de Kubernetes del operador para que se vuelva a crear:
-
-```bash
-kubectl delete pod clickhouse-operator-clickhouse-operator-helm-578f958c8d-25trn -n clickhouse-operator-system
-```
-
-
- ##### Problema: usar el operador 1.13538.1 provoca este error. Revertir a la versión 1.13500.1 funciona bien.
-
-
-```json
- {
- "level": "error",
- "ts": "2025-11-20T15:41:00.538529446Z",
- "logger": "clickhouse.controller-runtime.source.EventHandler",
- "msg": "if kind is a CRD, it should be installed before calling Start",
- "kind": "DistributedCacheConfiguration.clickhouse.com",
- "error": "no matches for kind \"DistributedCacheConfiguration\" in version \"clickhouse.com/v1\"",
- "stacktrace": "sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/source.(*Kind[...]).Start.func1.1\n\t/go/pkg/mod/sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.20.4/pkg/internal/source/kind.go:71\nk8s.io/apimachinery/pkg/util/wait.loopConditionUntilContext.func2\n\t/go/pkg/mod/k8s.io/apimachinery@v0.32.3/pkg/util/wait/loop.go:87\nk8s.io/apimachinery/pkg/util/wait.loopConditionUntilContext\n\t/go/pkg/mod/k8s.io/apimachinery@v0.32.3/pkg/util/wait/loop.go:88\nk8s.io/apimachinery/pkg/util/wait.PollUntilContextCancel\n\t/go/pkg/mod/k8s.io/apimachinery@v0.32.3/pkg/util/wait/poll.go:33\nsigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/source.(*Kind[...]).Start.func1\n\t/go/pkg/mod/sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.20.4/pkg/internal/source/kind.go:64"
- }
-```
-
-
- ##### Si los pods del servidor permanecen pendientes durante varios minutos, revisa los logs del operador; podría deberse a un problema con tu configuración `sc local-nvme-sc`.
-
-
-```bash
-NAME READY STATUS RESTARTS AGE
-c-baremetal-ch-01-keeper-0 1/1 Running 0 2m27s
-c-baremetal-ch-01-keeper-1 1/1 Running 0 2m26s
-c-baremetal-ch-01-keeper-2 1/1 Running 0 2m27s
-c-baremetal-ch-01-server-j06wboj-0 0/1 Pending 0 2m17s
-c-baremetal-ch-01-server-mnmkyko-0 0/1 Pending 0 2m17s
-c-baremetal-ch-01-server-rvg1nlv-0 0/1 Pending 0 2m17s
-```
-
-kubectl logs -l app=clickhouse-operator -n clickhouse-operator-system |jq .
-
-```json
-{
- "level": "error",
- "ts": "2025-11-20T15:48:32Z",
- "logger": "clickhouse",
- "msg": "Reconciler error",
- "controller": "clickhousecluster",
- "controllerGroup": "clickhouse.com",
- "controllerKind": "ClickHouseCluster",
- "ClickHouseCluster": {
- "name": "c-baremetal-ch-01",
- "namespace": "ns-baremetal-ch-01"
- },
- "namespace": "ns-baremetal-ch-01",
- "name": "c-baremetal-ch-01",
- "reconcileID": "cf0fb078-93c6-4fb9-aa34-6a9557624c40",
- "error": "zone details couldn't be found for any PV rev2",
- "stacktrace": "sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/controller.(*Controller).reconcileHandler\n\t/go/pkg/mod/sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.18.4/pkg/internal/controller/controller.go:324\nsigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/controller.(*Controller).processNextWorkItem\n\t/go/pkg/mod/sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.18.4/pkg/internal/controller/controller.go:261\nsigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/controller.(*Controller).Start.func2.2\n\t/go/pkg/mod/sigs.k8s.io/controller-runtime@v0.18.4/pkg/internal/controller/controller.go:222"
-}
-```
-
-Más indicios:
-
-```bash
-kubectl get pvc -n ns-$CLUSTER_NAME
-NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS VOLUMEATTRIBUTESCLASS AGE
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-0 Bound pvc-ab2d03b9-c81a-46b7-8729-109910d018b7 30Gi RWO local-nvme-sc 42h
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-1 Bound pvc-5dc4bd62-a03d-46ba-b5da-2769b28802b7 30Gi RWO local-nvme-sc 42h
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-keeper-2 Bound pvc-9298dd1b-9de2-4fc3-8441-d2eea0449823 30Gi RWO local-nvme-sc 42h
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-server-j06wboj-0 Pending local-nvme-sc 4m28s
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-server-mnmkyko-0 Pending local-nvme-sc 4m28s
-ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-server-rvg1nlv-0 Pending local-nvme-sc 4m28s
-```
-
-```bash
-kubectl describe pvc ch-storage-volume-c-baremetal-ch-01-server-j06wboj-0 -n ns-$CLUSTER_NAME
-
-Type Reason Age From Message
----- ------ ---- ---- -------
-Normal WaitForFirstConsumer 5m24s persistentvolume-controller waiting for first consumer to be created before binding
-Normal WaitForPodScheduled 13s (x21 over 5m13s) persistentvolume-controller waiting for pod c-baremetal-ch-01-server-j06wboj-0 to be scheduled
-```
-
-
- ##### Depuración de errores de CrashLoopBackOff
-
-
-Si un pod de Kubernetes está en estado CrashLoopBackOff, describe el pod de Kubernetes para ver los mensajes de error y los eventos:
-
-```bash
-kubectl describe pod c-default-xx-01-keeper-0 -n ns-default-xx-01
-```
-
-Ejemplo de la salida de `describe` que indica problemas:
-
-```bash
- Type Reason Age From Message
- ---- ------ ---- ---- -------
- Normal Scheduled 2m57s default-scheduler Successfully assigned ns-default-xx-01/c-default-xx-01-keeper-0 to 10.240.0.29
- Warning Unhealthy 2m35s (x2 over 2m50s) kubelet Readiness probe failed:
- Warning Unhealthy 84s (x3 over 2m49s) kubelet Readiness probe errored: rpc error: code = Unknown desc = failed to exec in container: container is in CONTAINER_EXITED state
- Warning Unhealthy 84s kubelet Readiness probe errored: rpc error: code = NotFound desc = failed to exec in container: failed to load task: no running task found: task cd8c01c797712679b99eb9edb1004a451534b0b4d8f31ea0089a744b28a468ee not found: not found
- Normal Pulled 1s (x6 over 2m50s) kubelet Container image "/clickhouse-keeper:25.2.1.30176" already present on machine
- Normal Created 1s (x6 over 2m50s) kubelet Created container: c-default-xx-01-keeper
- Normal Started 1s (x6 over 2m50s) kubelet Started container c-default-xx-01-keeper
- Warning BackOff 0s (x18 over 2m48s) kubelet Back-off restarting failed container c-default-xx-01-keeper in pod c-default-xx-01-keeper-0_ns-default-xx-01(d099fad3-b9b2-48b9-a776-fabd8f3aa2a5)
-```
-
-Si ve errores, revise los logs del pod de Kubernetes con problemas:
-
-```bash
-kubectl logs c-default-xx-01-keeper-0 -n ns-default-xx-01
-```
-
-
- ##### Errores de "Access Denied" de S3
-
-
-Si encuentras errores de Access Denied relacionados con S3 en los logs del contenedor (p. ej., en instancias de Keeper), es posible que necesites inyectar las credenciales de S3 en las variables de entorno del pod de Kubernetes. En lugar de `kubectl edit`, puedes usar `kubectl patch` con un archivo YAML.
-
-Error de ejemplo:
-
-```bash
-2025.07.10 20:12:36.893641 [ 1 ] {} Application: Code: 499. DB::Exception: Message: Access Denied, bucket ch-s3-bb1bf91e-0eae-4d02-a842-e75d660d62bc, key ch-s3-00000000-0000-0000-0000-000000000000/keepers/0/log/clickhouse_access_check_eacdcaed-ef86-488c-ae77-22a7ec0db795, object size 4: While checking access for disk s3_keeper_log_disk. (S3_ERROR), Stack trace (when copying this message, always include the lines below):
-```
-
-Cree un archivo llamado sts_keeper_patch.yaml con el siguiente contenido y sustituya YOUR_KEY y YOUR_SECRET por sus credenciales reales de AWS:
-
-```yaml
-apiVersion: apps/v1
-kind: StatefulSet
-metadata:
- name: c-default-xx-01-keeper
- namespace: ns-default-xx-01
-spec:
- template:
- spec:
- containers:
- - name: c-default-xx-01-keeper
- env:
- - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
- value: YOUR_KEY # Reemplaza con tu AWS Access Key ID
- - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
- value: YOUR_SECRET # Reemplaza con tu AWS Secret Access Key
-```
-
-A continuación, aplica el parche:
-
-```bash
-kubectl patch sts c-default-xx-01-keeper -n ns-default-xx-01 --patch-file sts_keeper_patch.yaml
-```
-
-Después de aplicar el parche, supervise los pods. Es posible que tenga que eliminar el pod de Kubernetes problemático para forzar que se vuelva a crear con la nueva configuración:
-
-```bash
-kubectl delete pod c-default-xx-01-keeper-0 -n ns-default-xx-01
-```
-
-Copiar el secreto de kubectl a otro espacio de nombres (si es necesario)
-
-Si necesitas copiar tu secreto de kubectl a otro espacio de nombres (p. ej., de default a clickhouse-operator-system), usa el siguiente comando. Los scripts deberían encargarse de esto automáticamente.
-
-```bash
-kubectl get secret all-icr-io -n default -o yaml | \
- sed 's/namespace: default/namespace: clickhouse-operator-system/g' | \
- sed 's/ creationTimestamp: .*//g' | \
- sed 's/ resourceVersion: .*//g' | \
- sed 's/ uid: .*//g' | \
- kubectl apply -f -
-```
-
-Elimine las imágenes de contenedor almacenadas en caché en los nodos para validar que `imagePullSecrets` esté funcionando; de lo contrario, solo será relevante la primera vez que se ejecute en un nodo.
-
-
- ##### Ejecutar el script remove_cached_images.sh
-
-
-```bash
-#!/bin/bash
-set -e
-
-echo "Starting cleanup process on all nodes..."
-echo "-----------------------------------"
-
-kubectl get nodes -o name | while read -r node_ref; do
- node_name="${node_ref}"
-
- echo "--> Processing $node_name"
-
- # Paso 1: Ejecutar el comando de depuración y capturar TODA la salida en una variable.
- # El '2>&1' garantiza que tanto la salida estándar como los errores se capturen.
- CMD_OUTPUT=$(kubectl debug $node_ref \
- -n default -it --image=busybox --profile=general \
- -- sh -c 'chroot /host crictl rmi --all' 2>&1)
-
- # Paso 2: Imprimir solo las líneas que comiencen con "Creating" o "Deleted".
- # El indicador '-E' habilita expresiones regulares extendidas para el operador '|' (OR).
- # El '^' ancla la coincidencia al inicio de la línea.
- echo "$CMD_OUTPUT" | grep -E '^Creating|^Deleted'
-
- # Paso 3: Analizar la salida completa para encontrar el nombre del pod que se eliminará.
- captured_pod_name=$(echo "$CMD_OUTPUT" | grep "Creating debugging pod" | awk '{print $4}')
-
- if [ -n "$captured_pod_name" ]; then
- echo "Cleaning up pod: $captured_pod_name"
- kubectl delete pod "$captured_pod_name" -n default --wait=false
- else
- echo " Warning: Could not determine pod name for node $node_name."
- fi
-
- echo "-----------------------------------"
-done
-
-echo "All nodes have been processed."
-```
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/deployment/gcp.mdx b/es/products/clickhouse-private/deployment/gcp.mdx
deleted file mode 100644
index 9522b01a3..000000000
--- a/es/products/clickhouse-private/deployment/gcp.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,2276 +0,0 @@
----
-hidden: true
-title: "ClickHouse Private en GCP"
-slug: "docs/products/clickhouse-private/gcp"
-sidebarTitle: "GCP"
----
-
-
- ## Descripción general
-
-
-Esta guía explica cómo implementar ClickHouse Private en Google Cloud Platform (GCP) con Google Kubernetes Engine (GKE). Adapta el proceso de implementación estándar de AWS a los servicios específicos de GCP, incluidos Artifact Registry, GCS con API compatible con S3 y Workload Identity.
-
-Esta guía admite implementaciones **estándar** y **compatibles con FIPS 140-2**. Los pasos y la configuración específicos de FIPS se indican con **(FIPS)** en todo el documento. Configure `ENABLE_FIPS=true` en `00-env.sh` para habilitar el modo FIPS.
-
-
- ## Requisitos previos
-
-
-* Proyecto de GCP con la facturación activada
-* CLI de `gcloud` instalada y autenticada
-* `kubectl` instalado
-* `helm` v3.x instalado
-* `skopeo` instalado (para copiar imágenes de contenedor)
-* Credenciales de AWS con acceso de lectura a ECR de ClickHouse (para copiar imágenes)
-* **Host bastión** en la VPC para acceder al clúster privado
-* **Cuenta de servicio de despliegue** con los permisos adecuados (consulta más abajo)
-* **(FIPS)** Acceso a la imagen de contenedor Red Hat UBI8 (obtenida mediante GKE para la generación de certificados)
-
-***
-
-
- ## Creación de una cuenta de servicio para la implementación de ClickHouse
-
-
-En entornos FedRAMP donde la autenticación directa de usuarios está restringida, cree una cuenta de servicio para la suplantación de identidad.
-
-
- ### Opción 1: Desde la consola de GCP
-
-
-1. Ve a **IAM & Admin** → **Service Accounts**
-2. Haz clic en **+ CREATE SERVICE ACCOUNT**
-3. Introduce:
- * **Name:** `clickhouse-deployer`
- * **ID:** `clickhouse-deployer`
- * **Description:** `Service account for deploying ClickHouse infrastructure`
-4. Haz clic en **CREATE AND CONTINUE**
-5. Agrega los siguientes roles:
-
-| Rol | Propósito |
-| --------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
-| `roles/compute.networkAdmin` | Crear/administrar VPC, subredes, NAT y enrutadores |
-| `roles/container.admin` | Crear/administrar clústeres de GKE y grupos de nodos |
-| `roles/storage.admin` | Crear/administrar buckets de GCS |
-| `roles/iam.serviceAccountAdmin` | Crear/administrar cuentas de servicio |
-| `roles/iam.serviceAccountUser` | Usar cuentas de servicio para Workload Identity |
-| `roles/iam.workloadIdentityUser` | Configurar bindings de Workload Identity |
-| `roles/artifactregistry.admin` | Crear/administrar repositorios de Artifact Registry |
-| `roles/resourcemanager.projectIamAdmin` | Administrar políticas de IAM en el proyecto |
-
-6. Haz clic en **CONTINUE** → **DONE**
-
-**Concede el permiso Token Creator:**
-
-1. Haz clic en la cuenta de servicio `clickhouse-deployer` recién creada
-2. Ve a la pestaña **PERMISSIONS**
-3. Haz clic en **GRANT ACCESS**
-4. Agrega el principal: `@developer.gserviceaccount.com` (la cuenta de servicio de tu bastión)
-5. Asigna el rol: `roles/iam.serviceAccountTokenCreator`
-6. Haz clic en **SAVE**
-
-
- ### Opción 2: Mediante la CLI (requiere acceso de administrador de IAM)
-
-
-```bash expandable
-PROJECT_ID=your-project-id
-SA_EMAIL=clickhouse-deployer@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
-COMPUTE_SA=-compute@developer.gserviceaccount.com
-
-# Crear cuenta de servicio
-gcloud iam service-accounts create clickhouse-deployer \
- --display-name="ClickHouse Deployer" \
- --project=${PROJECT_ID}
-
-# Asignar roles
-for role in \
- roles/compute.networkAdmin \
- roles/container.admin \
- roles/storage.admin \
- roles/iam.serviceAccountAdmin \
- roles/iam.serviceAccountUser \
- roles/iam.workloadIdentityUser \
- roles/artifactregistry.admin \
- roles/resourcemanager.projectIamAdmin
-do
- gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
- --member="serviceAccount:${SA_EMAIL}" \
- --role="${role}"
-done
-
-# Permitir que la SA de compute la suplante
-gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${SA_EMAIL} \
- --member="serviceAccount:${COMPUTE_SA}" \
- --role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator" \
- --project=${PROJECT_ID}
-```
-
-
- ### Configurar la suplantación en el bastión
-
-
-Añade esto a tu `00-env.sh` o ejecútalo antes de ejecutar los scripts:
-
-```bash
-# Configurar la suplantación para la cuenta de servicio del desplegador
-gcloud config set auth/impersonate_service_account clickhouse-deployer@${GCP_PROJECT}.iam.gserviceaccount.com
-
-# Verificar que funciona
-gcloud compute networks list --project=${GCP_PROJECT}
-```
-
-Para salir de la suplantación más tarde:
-
-```bash
-gcloud config unset auth/impersonate_service_account
-```
-
-
- ## Configurar las tareas
-
-
-
- ### Recursos de GCP
-
-
-0. [Definir variables de entorno](#00-environment-variables) - `00-env.sh`
-1. [Crear un repositorio de Artifact Registry](#01-create-artifact-registry) - `01-artifact-registry.sh`
-2. [Copiar imágenes de contenedor](#02-copy-container-images) - `02-copy-images.sh`
-3. [Configurar la VPC y la subred de GKE](#03-configure-vpc-and-subnet) - `03-vpc-subnet.sh`
-4. [Crear Cloud NAT](#04-create-cloud-nat) - `04-cloud-nat.sh`
-5. [Crear una cuenta de servicio de GCP](#05-create-gcp-service-account) - `05-service-account.sh`
-6. [Crear un bucket de GCS](#06-create-gcs-bucket) - `06-gcs-bucket.sh`
-7. [Crear un clúster de GKE](#07-create-gke-cluster) - `07-gke-cluster.sh`
- * **Habilitar nodos privados** (`--enable-private-nodes`)
- * **Habilitar endpoint privado** (`--enable-private-endpoint`) - Sin acceso público a la API (FedRAMP)
- * **Habilitar Workload Identity** (`--workload-pool=$PROJECT_ID.svc.id.goog`)
-8. [Crear grupos de nodos](#08-create-node-pools) - `08-node-pools.sh`
-9. [Implementar un conjunto de daemon de SSD local](#09-local-ssd-daemonset) - `09-local-ssd-daemonset.sh`
-10. [Añadir etiquetas de topología a los nodos](#10-add-topology-labels) - `10-topology-labels.sh`
-
-
- ### Recursos de Kubernetes
-
-
-11. [Instalar la CRD de VolumeSnapshot](#11-install-volumesnapshot-crds) - `11-volumesnapshot-crds.sh`
-12. [Configurar Workload Identity](#12-workload-identity-setup) - `12-workload-identity.sh`
-13. [Instalar StorageClass](#13-install-storageclass) - `13-storageclass.sh` (opcional: puede usar `premium-rwo` integrado)
-
-
- ### Pasos específicos de FIPS (omitir si `ENABLE_FIPS=false`)
-
-
-14. **(FIPS)** [Crear certificados conformes con FIPS](#14-create-fips-certificates) - `14-create-fips-certs.sh`
-15. **(FIPS)** [Crear secretos de Kubernetes para certificados](#15-create-certificate-secrets) - `15-create-cert-secrets.sh`
-
-
- ### Desplegar ClickHouse
-
-
-16. [Instalar el operador con Helm](#16-install-operator) - `16-install-operator.sh`
-17. [Crear el recurso ClickHouseCluster](#17-install-clickhouse-cluster) - `17-install-cluster.sh`
-18. [Asociar Workload Identity a la SA de Helm](#18-bind-workload-identity-to-helm-sa) - `18-bind-helm-workload-identity.sh`
-19. [Verificar la instalación](#19-verify-installation)
-
-***
-
-
- ## 00. Variables de entorno
-
-
-**Archivo: `00-env.sh`**
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-# ============================================
-# ClickHouse Private GCP - Configuración del entorno
-# ============================================
-# Actualice estos valores para su entorno
-
-# Proyecto y región de GCP
-export GCP_PROJECT=your-project-id
-export GCP_REGION=us-central1
-export GCP_ZONES="us-central1-a,us-central1-b,us-central1-c"
-
-# Clúster de GKE
-export GKE_CLUSTER_NAME=clickhouse-cluster
-
-# Clúster de ClickHouse (puede haber varios por clúster de GKE)
-export CLUSTER_NAME=default-xx-01
-export NAMESPACE=ns-${CLUSTER_NAME}
-
-# Redes - Use la VPC existente donde reside el bastión
-export VPC_NAME=clickhouse-vpc
-export SUBNET_NAME=gke-subnet
-export SUBNET_RANGE=10.1.0.0/24
-export POD_RANGE=10.244.0.0/14 # Debe estar en límite /14 (3er octeto divisible por 4)
-export SERVICE_RANGE=10.252.0.0/20 # Debe estar en límite /20
-export MASTER_IPV4_CIDR=172.16.0.0/28 # Para el plano de control del clúster privado
-export BASTION_SUBNET_RANGE=10.0.0.0/24 # Subred del bastión (para master-authorized-networks)
-
-# Almacenamiento
-export BUCKET_NAME=clickhouse-data-${GCP_PROJECT}
-export S3_KEY_PREFIX=ch-s3-$(uuidgen | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
-
-# Cuentas de servicio
-export GSA_NAME=clickhouse
-export GSA_EMAIL=${GSA_NAME}@${GCP_PROJECT}.iam.gserviceaccount.com
-export KSA_NAME=clickhouse
-
-# Registro de artefactos
-export GAR_REPO_NAME=clickhouse
-export GAR_HOST=${GCP_REGION}-docker.pkg.dev/${GCP_PROJECT}/${GAR_REPO_NAME}
-
-# Configuración FIPS (establezca en true para cumplimiento con FIPS 140-2)
-export ENABLE_FIPS=false
-
-# Versiones de imagen - El modo FIPS utiliza compilaciones conformes con FIPS
-if [ "$ENABLE_FIPS" = "true" ]; then
- export CLICKHOUSE_SERVER_VERSION=25.8.1.9104-fips
- export CLICKHOUSE_KEEPER_VERSION=26.1.1.1493
-else
- export CLICKHOUSE_SERVER_VERSION=25.8.1.9104
- export CLICKHOUSE_KEEPER_VERSION=25.10.1.6624
-fi
-export CLICKHOUSE_OPERATOR_VERSION=main-1.16067.1
-export OPERATOR_HELM_VERSION=1.16067.1
-export CLUSTER_HELM_VERSION=1.1.155
-
-# Origen de AWS ECR (para copiar imágenes)
-export SOURCE_ECR_REGION=us-east-1
-export SOURCE_ECR_REPO=349290138304.dkr.ecr.${SOURCE_ECR_REGION}.amazonaws.com
-export AWS_PROFILE=clickhouse-ecr
-
-# Configuración del grupo de nodos
-export KEEPER_MACHINE_TYPE=n2-standard-4 # n2-standard-8 recomendado para producción
-export SERVER_MACHINE_TYPE=n2-standard-8 # n2-standard-64 recomendado para producción
-export DEFAULT_MACHINE_TYPE=n2-standard-4
-
-# Límites de recursos (ajuste según el tamaño de las instancias)
-export SERVER_CPU=4 # Ajuste al tipo de máquina
-export SERVER_MEMORY=16Gi # Ajuste al tipo de máquina
-export KEEPER_CPU=2
-export KEEPER_MEMORY=8Gi
-
-# Configuración de caché
-export CACHE_BYTES_PER_GI_RAM=11Gi
-
-# Configuración de certificados FIPS (solo se usa cuando ENABLE_FIPS=true)
-if [ "$ENABLE_FIPS" = "true" ]; then
- export KUBERNETES_DOMAIN=cluster.local
- export CERT_DIR=./certs
- export SELF_SIGNED=true # Establezca en false si usa una CA existente
-fi
-
-# Contraseña de ClickHouse
-# Para producción/FIPS: use Secret Manager en su lugar:
-# export CLICKHOUSE_PASSWORD=$(gcloud secrets versions access latest --secret=clickhouse-password --project=${GCP_PROJECT})
-export CLICKHOUSE_PASSWORD='change-me-not-for-production'
-
-echo "=========================================="
-echo "Environment Variables Set"
-echo "=========================================="
-echo "GCP Project: ${GCP_PROJECT}"
-echo "GCP Region: ${GCP_REGION}"
-echo "GKE Cluster: ${GKE_CLUSTER_NAME}"
-echo "CH Cluster: ${CLUSTER_NAME}"
-echo "Namespace: ${NAMESPACE}"
-echo "VPC: ${VPC_NAME}"
-echo "Subnet: ${SUBNET_NAME}"
-echo "Bucket: ${BUCKET_NAME}"
-echo "GAR Host: ${GAR_HOST}"
-echo "FIPS Mode: ${ENABLE_FIPS}"
-echo "=========================================="
-```
-
-**Importante:** Carga este archivo con source antes de ejecutar otros scripts:
-
-```bash
-source ./00-env.sh
-```
-
-***
-
-
-
-**Archivo: `07-gke-cluster.sh`**
-
-Crea un **clúster de GKE totalmente privado** para cumplir con FedRAMP:
-
-* Los nodos worker solo tienen IP internas
-* El plano de control tiene **solo un endpoint privado**
-* Todo el acceso debe provenir de dentro de la VPC (a través del bastión)
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "07. Creating Private GKE Cluster"
-echo "=========================================="
-
-echo "Creating cluster: ${GKE_CLUSTER_NAME}..."
-if gcloud container clusters describe ${GKE_CLUSTER_NAME} --region=${GCP_REGION} --project=${GCP_PROJECT} &>/dev/null; then
- echo " ✓ Cluster already exists"
-else
- gcloud container clusters create ${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --node-locations=${GCP_ZONES} \
- --network=${VPC_NAME} \
- --subnetwork=${SUBNET_NAME} \
- --cluster-secondary-range-name=pods \
- --services-secondary-range-name=services \
- --enable-ip-alias \
- --enable-private-nodes \
- --enable-private-endpoint \
- --master-ipv4-cidr=${MASTER_IPV4_CIDR} \
- --enable-master-authorized-networks \
- --master-authorized-networks=${SUBNET_RANGE},${BASTION_SUBNET_RANGE} \
- --workload-pool=${GCP_PROJECT}.svc.id.goog \
- --num-nodes=1 \
- --machine-type=${DEFAULT_MACHINE_TYPE} \
- --disk-type=pd-standard \
- --disk-size=50 \
- --project=${GCP_PROJECT}
- echo " ✓ Cluster created"
-fi
-
-# Obtener credenciales (debe ejecutarse desde dentro de la VPC / bastión)
-echo ""
-echo "Getting cluster credentials..."
-gcloud container clusters get-credentials ${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --internal-ip \
- --project=${GCP_PROJECT}
-echo " ✓ Credentials configured"
-
-# Verificar acceso
-echo ""
-echo "Verifying cluster access..."
-kubectl get nodes
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ Private GKE Cluster Ready!"
-echo "=========================================="
-echo ""
-echo "Cluster: ${GKE_CLUSTER_NAME}"
-echo "Region: ${GCP_REGION}"
-echo "Master CIDR: ${MASTER_IPV4_CIDR}"
-echo ""
-echo "Private cluster settings:"
-echo " - Nodes have internal IPs only"
-echo " - Control plane has NO public endpoint"
-echo " - kubectl requires bastion access"
-```
-
-**Configuración del clúster privado:**
-
-| Configuración | Valor | Propósito |
-| ------------------------------------- | ------------------------- | ------------------------------------------------- |
-| `--enable-private-nodes` | Obligatorio | Los nodos solo reciben IP internas |
-| `--enable-private-endpoint` | Obligatorio | El plano de control no tiene IP pública (FedRAMP) |
-| `--master-ipv4-cidr` | `172.16.0.0/28` | Rango de IP del plano de control |
-| `--enable-master-authorized-networks` | Obligatorio | Habilita las restricciones de red |
-| `--master-authorized-networks` | Subredes de GKE + bastión | CIDR autorizados para acceder al plano de control |
-
-
- ### Acceso al clúster privado
-
-
-Con `--enable-private-endpoint`, la API del clúster **solo es accesible desde la VPC**.
-
-**Desde el host bastión:**
-
-```bash
-# Obtener las credenciales del clúster
-gcloud container clusters get-credentials ${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --internal-ip \
- --project=${GCP_PROJECT}
-
-# Verificar el acceso
-kubectl get nodes
-```
-
-***
-
-
- ## 08. Crear pools de nodos
-
-
-**Archivo: `08-node-pools.sh`**
-
-| Pool de nodos | Tipo de máquina | Disco | Etiquetas | Taints |
-| ------------- | ------------------------------------------- | ---------------------------- | ------------------------ | ------------------------------------------- |
-| Keeper | n2-standard-4 (dev) / n2-standard-8 (prod) | 20GB pd-ssd | `clickhouseGroup=keeper` | `clickhouse.com/do-not-schedule:NoSchedule` |
-| Server | n2-standard-8 (dev) / n2-standard-64 (prod) | 20GB pd-standard + SSD local | `clickhouseGroup=server` | `clickhouse.com/do-not-schedule:NoSchedule` |
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "08. Creating Node Pools"
-echo "=========================================="
-
-# Pool de nodos Keeper
-echo "Creating Keeper node pool..."
-if gcloud container node-pools describe keeper-pool --cluster=${GKE_CLUSTER_NAME} --region=${GCP_REGION} --project=${GCP_PROJECT} &>/dev/null; then
- echo " ✓ Keeper pool already exists"
-else
- gcloud container node-pools create keeper-pool \
- --cluster=${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --node-locations=${GCP_ZONES} \
- --machine-type=${KEEPER_MACHINE_TYPE} \
- --disk-type=pd-ssd \
- --disk-size=20 \
- --num-nodes=1 \
- --enable-autoscaling \
- --min-nodes=1 \
- --max-nodes=3 \
- --workload-metadata=GKE_METADATA \
- --node-labels=clickhouseGroup=keeper \
- --node-taints=clickhouse.com/do-not-schedule=true:NoSchedule \
- --project=${GCP_PROJECT}
- echo " ✓ Keeper pool created"
-fi
-
-# Pool de nodos Server (con SSD local)
-# NOTA: GKE no permite --metadata-from-file=startup-script en pools de nodos
-# (clave reservada). El formateo/montaje del SSD local es gestionado por el conjunto de daemon en el paso 10.
-echo ""
-echo "Creating Server node pool..."
-if gcloud container node-pools describe server-pool --cluster=${GKE_CLUSTER_NAME} --region=${GCP_REGION} --project=${GCP_PROJECT} &>/dev/null; then
- echo " ✓ Server pool already exists"
-else
- gcloud container node-pools create server-pool \
- --cluster=${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --node-locations=${GCP_ZONES} \
- --machine-type=${SERVER_MACHINE_TYPE} \
- --local-ssd-count=1 \
- --disk-type=pd-standard \
- --disk-size=20 \
- --num-nodes=1 \
- --enable-autoscaling \
- --min-nodes=1 \
- --max-nodes=10 \
- --workload-metadata=GKE_METADATA \
- --node-labels=clickhouseGroup=server \
- --node-taints=clickhouse.com/do-not-schedule=true:NoSchedule \
- --project=${GCP_PROJECT}
- echo " ✓ Server pool created"
-fi
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ Node Pools Created!"
-echo "=========================================="
-kubectl get nodes -L clickhouseGroup
-```
-
-***
-
-
- ## 09. Conjunto de daemon para SSD local
-
-
-**Archivo: `09-local-ssd-daemonset.sh`**
-
-GKE Container-Optimized OS (COS) tiene un sistema de archivos raíz de solo lectura, por lo que no podemos crear `/nvme`. En su lugar, montamos el SSD local en `/mnt/disks/ssd0` y configuramos ClickHouse para usar esa ruta.
-
-**Nota:** GKE no permite `--metadata-from-file=startup-script` en los pools de nodos (clave reservada), por lo que se requiere un conjunto de daemon para formatear y montar el SSD local.
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "09. Desplegando conjunto de daemon de SSD local"
-echo "=========================================="
-
-kubectl apply -f - <<'EOF'
-apiVersion: apps/v1
-kind: DaemonSet
-metadata:
- name: local-ssd-setup
- namespace: kube-system
-spec:
- selector:
- matchLabels:
- app: local-ssd-setup
- template:
- metadata:
- labels:
- app: local-ssd-setup
- spec:
- hostPID: true
- nodeSelector:
- clickhouseGroup: server
- tolerations:
- - key: "clickhouse.com/do-not-schedule"
- operator: "Exists"
- effect: "NoSchedule"
- initContainers:
- - name: setup-ssd
- image: busybox:1.36
- command:
- - /bin/sh
- - -c
- - |
- set -e
-
- # Usar nsenter para ejecutar comandos en el host
- nsenter -t 1 -m -- /bin/sh -c '
- # Buscar dispositivo SSD local
- if [ -b /dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0 ]; then
- DEV=/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0
- elif [ -b /dev/disk/by-id/google-local-ssd-0 ]; then
- DEV=/dev/disk/by-id/google-local-ssd-0
- else
- echo "No local SSD found"
- exit 0
- fi
-
- mkdir -p /mnt/disks/ssd0
-
- # Formatear si es necesario
- if ! blkid $DEV 2>/dev/null | grep -q ext4; then
- echo "Formatting $DEV..."
- mkfs.ext4 -F $DEV
- fi
-
- # Montar si es necesario
- if ! mountpoint -q /mnt/disks/ssd0; then
- echo "Mounting $DEV to /mnt/disks/ssd0..."
- mount $DEV /mnt/disks/ssd0
- fi
- chmod 755 /mnt/disks/ssd0
-
- echo "Local SSD ready at /mnt/disks/ssd0"
- df -h /mnt/disks/ssd0
- '
- securityContext:
- privileged: true
- containers:
- - name: pause
- image: gcr.io/google-containers/pause:3.2
-EOF
-
-echo ""
-echo "Esperando a que el conjunto de daemon esté listo..."
-sleep 15
-kubectl get ds -n kube-system local-ssd-setup
-kubectl get pods -n kube-system -l app=local-ssd-setup
-kubectl logs -n kube-system -l app=local-ssd-setup -c setup-ssd
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✓ ¡Conjunto de daemon de SSD local desplegado!"
-echo "=========================================="
-echo ""
-echo "IMPORTANTE: El SSD está montado en /mnt/disks/ssd0"
-echo "Debe configurar ClickHouse para usar esta ruta"
-echo "en lugar de /nvme/disk (GKE COS tiene sistema de archivos raíz de solo lectura)"
-```
-
-**Notas importantes:**
-
-* GKE Container-Optimized OS tiene un **sistema de archivos raíz de solo lectura**; no se puede crear `/nvme`
-* El SSD local está montado en `/mnt/disks/ssd0`
-* Usa la imagen `busybox:1.36` (no se requiere conexión a Internet para `apt-get`)
-* Usa `nsenter` para ejecutar comandos en el sistema de archivos del host
-* El conjunto de daemon debe desplegarse **antes** del clúster de ClickHouse para evitar condiciones de carrera
-
-***
-
-
-
-**Archivo: `12-workload-identity.sh`**
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "12. Setting Up Workload Identity"
-echo "=========================================="
-
-# Crear espacio de nombres
-echo "Creating namespace: ${NAMESPACE}..."
-kubectl create namespace ${NAMESPACE} 2>/dev/null || echo " Namespace exists"
-
-# Crear cuenta de servicio de Kubernetes
-echo ""
-echo "Creating Kubernetes Service Account..."
-kubectl create serviceaccount ${KSA_NAME} -n ${NAMESPACE} 2>/dev/null || echo " KSA exists"
-
-# Anotar KSA con el correo electrónico de GSA
-kubectl annotate serviceaccount ${KSA_NAME} \
- -n ${NAMESPACE} \
- iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL} \
- --overwrite
-echo " ✓ KSA annotated"
-
-# Vincular Workload Identity
-echo ""
-echo "Binding Workload Identity..."
-gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \
- --project=${GCP_PROJECT} \
- --role=roles/iam.workloadIdentityUser \
- --member="serviceAccount:${GCP_PROJECT}.svc.id.goog[${NAMESPACE}/${KSA_NAME}]" \
- --quiet
-echo " ✓ Workload Identity bound for ${KSA_NAME}"
-
-# Vincular también la serviceAccount 'default'
-echo ""
-echo "Binding 'default' ServiceAccount..."
-kubectl annotate serviceaccount default \
- -n ${NAMESPACE} \
- iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL} \
- --overwrite
-
-gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \
- --project=${GCP_PROJECT} \
- --role=roles/iam.workloadIdentityUser \
- --member="serviceAccount:${GCP_PROJECT}.svc.id.goog[${NAMESPACE}/default]" \
- --quiet
-echo " ✓ Workload Identity bound for default"
-
-# Conceder acceso de lectura a Artifact Registry
-echo ""
-echo "Granting Artifact Registry access..."
-gcloud artifacts repositories add-iam-policy-binding ${GAR_REPO_NAME} \
- --location=${GCP_REGION} \
- --member="serviceAccount:${GSA_EMAIL}" \
- --role="roles/artifactregistry.reader" \
- --project=${GCP_PROJECT} --quiet
-echo " ✓ Artifact Registry access granted"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ Workload Identity Setup Complete!"
-echo "=========================================="
-echo ""
-echo "GCP SA: ${GSA_EMAIL}"
-echo "K8s SA: ${KSA_NAME}"
-echo "Namespace: ${NAMESPACE}"
-```
-
-**Alineación de Workload Identity:**
-
-| Componente | Valor |
-| --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
-| Cuenta de servicio de GCP | `clickhouse@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com` |
-| ServiceAccount de K8s (manual) | `clickhouse` en el espacio de nombres `ns-$CLUSTER_NAME` |
-| ServiceAccount de K8s (creada con helm) | `ch-$CLUSTER_NAME-sa` en el espacio de nombres `ns-$CLUSTER_NAME` |
-| Anotación de SA de K8s | `iam.gke.io/gcp-service-account=` |
-| Miembro de la vinculación de IAM | `serviceAccount:$PROJECT.svc.id.goog[/]` |
-
-***
-
-
- ## 13. Instalar StorageClass
-
-
-**Archivo: `13-storageclass.sh`** (Opcional)
-
-**Nota:** GKE usa `topology.gke.io/zone` en vez de `topology.kubernetes.io/zone`.
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "13. Installing StorageClass"
-echo "=========================================="
-
-# Autenticarse en el registro de Helm (sin prefijo https://)
-gcloud auth print-access-token | helm registry login \
- -u oauth2accesstoken \
- --password-stdin \
- ${GCP_REGION}-docker.pkg.dev
-
-# Convertir zonas a JSON array
-ZONES_ARRAY=$(echo ${GCP_ZONES} | tr ',' '\n' | sed 's/.*/"&"/' | tr '\n' ',' | sed 's/,$//')
-
-helm install clickhouse-prerequisites \
- oci://${GAR_HOST}/helm/onprem-clickhouse-cluster \
- --version=${CLUSTER_HELM_VERSION} \
- -n default \
- --set-json="storageClass.create=true" \
- --set-json="storageClass.provisioner=\"pd.csi.storage.gke.io\"" \
- --set-json="storageClass.parameters.type=\"pd-ssd\"" \
- --set-json="storageClass.allowedTopologies[0].matchLabelExpressions[0].key=\"topology.gke.io/zone\"" \
- --set-json="storageClass.allowedTopologies[0].matchLabelExpressions[0].values=[${ZONES_ARRAY}]" \
- --set-json="createCluster=false" \
- --set-json="serviceAccount.create=false"
-
-# El gráfico de Helm incluye un StorageClass gp3-encrypted de AWS por defecto — eliminarlo
-kubectl delete storageclass gp3-encrypted --ignore-not-found
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ StorageClass Installed!"
-echo "=========================================="
-kubectl get storageclass
-```
-
-***
-
-
- ## 14. Crear certificados FIPS (solo FIPS)
-
-
-**Archivo: `14-create-fips-certs.sh`** — Omite este paso si `ENABLE_FIPS=false`.
-
-Los certificados conformes con FIPS deben generarse con algoritmos aprobados por FIPS en un entorno con FIPS habilitado. Este script ejecuta un pod de Kubernetes de Red Hat UBI8 en el clúster de GKE con la política criptográfica FIPS habilitada y, a continuación, copia los certificados generados de vuelta al host bastión mediante `kubectl cp`.
-
-**Requisitos:**
-
-* Tamaño mínimo de clave RSA de 3072 bits
-* Algoritmo de firma SHA-256 o superior
-* Los nombres alternativos del sujeto (SAN) deben incluir los nombres DNS del clúster
-* Acceso con `kubectl` al clúster de GKE (no se requiere `docker`)
-
-**Tipos de certificados:**
-
-| Certificate | Files | Purpose | SANs Required |
-| ----------- | ---------------------------------------- | ---------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
-| CA | `ca/ca.crt`, `ca/ca.key` | Autoridad certificadora | N/A |
-| Server | `server/server.crt`, `server/server.key` | Conexiones a clickhouse-server | `*.c-${CLUSTER_NAME}-server-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.${KUBERNETES_DOMAIN}` |
-| Client | `client/client.crt`, `client/client.key` | Conexiones desde clickhouse-server | No se requiere ninguno |
-| Keeper | `keeper/keeper.crt`, `keeper/keeper.key` | Conexiones a clickhouse-keeper | `*.c-${CLUSTER_NAME}-keeper-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.${KUBERNETES_DOMAIN}` |
-
-El script realiza estos pasos:
-
-1. Crea un ConfigMap con el script de generación de certificados
-2. Ejecuta un pod de Kubernetes UBI8 con un initContainer que instala OpenSSL, establece la política criptográfica FIPS mediante `update-crypto-policies --set FIPS` y genera todos los certificados
-3. Copia los certificados de vuelta al host bastión mediante `kubectl cp`
-4. Elimina el pod de Kubernetes y el ConfigMap
-
-Consulta `fips/14-create-fips-certs.sh` para ver el script completo.
-
-**Notas importantes:**
-
-* Los certificados caducan al cabo de 365 días de forma predeterminada; ajusta `CERT_VALIDITY` según sea necesario
-* El certificado de CA caduca al cabo de 3650 días (10 años)
-* Utiliza claves RSA de 3072 bits (el mínimo compatible con FIPS)
-* Mantén seguras las claves privadas (archivos `*.key`) y nunca las subas al control de versiones
-
-***
-
-
- ## 15. Crear secretos de certificados (solo FIPS)
-
-
-**File: `15-create-cert-secrets.sh`** — Omita este paso si `ENABLE_FIPS=false`.
-
-Cree secretos de Kubernetes que contengan certificados compatibles con FIPS. Los secretos deben estar en el mismo espacio de nombres que el clúster de ClickHouse.
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "15. Creating Certificate Secrets"
-echo "=========================================="
-
-# Crear el espacio de nombres si no existe
-kubectl create namespace ${NAMESPACE} 2>/dev/null || echo " Namespace exists"
-
-# Crear el secreto del certificado del servidor
-echo ""
-echo "Creating server certificate secret..."
-kubectl create secret generic -n ${NAMESPACE} ${CLUSTER_NAME}-server-cert-secret \
- --from-file=ca.crt="${CERT_DIR}/ca/ca.crt" \
- --from-file=server.crt="${CERT_DIR}/server/server.crt" \
- --from-file=server.key="${CERT_DIR}/server/server.key" \
- --from-file=client.crt="${CERT_DIR}/client/client.crt" \
- --from-file=client.key="${CERT_DIR}/client/client.key" \
- --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
-echo " ✓ Server certificate secret created"
-
-# Crear el secreto del certificado de Keeper
-echo ""
-echo "Creating keeper certificate secret..."
-kubectl create secret generic -n ${NAMESPACE} ${CLUSTER_NAME}-keeper-cert-secret \
- --from-file=ca.crt="${CERT_DIR}/ca/ca.crt" \
- --from-file=keeper.crt="${CERT_DIR}/keeper/keeper.crt" \
- --from-file=keeper.key="${CERT_DIR}/keeper/keeper.key" \
- --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
-echo " ✓ Keeper certificate secret created"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ Certificate Secrets Created!"
-echo "=========================================="
-```
-
-**Estructura del secreto:**
-
-| Nombre del secreto | Claves | Propósito |
-| ------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
-| `${CLUSTER_NAME}-server-cert-secret` | `ca.crt`, `server.crt`, `server.key`, `client.crt`, `client.key` | TLS del servidor y conexiones salientes de cliente |
-| `${CLUSTER_NAME}-keeper-cert-secret` | `ca.crt`, `keeper.crt`, `keeper.key` | TLS de Keeper |
-
-***
-
-
- ## 18. Vincular Workload Identity a la cuenta de servicio de Helm
-
-
-**Archivo: `18-bind-helm-workload-identity.sh`**
-
-El gráfico de Helm crea su propia cuenta de servicio (`ch-${CLUSTER_NAME}-sa`). Debe vincular Workload Identity a esta cuenta de servicio para acceder a GCS.
-
-**Importante:** Los pods de Keeper y del servidor creados durante el paso 17 se inician *antes* de que exista esta vinculación de Workload Identity, por lo que fallarán con errores 403 Access Denied de GCS. Este script reinicia automáticamente los pods después de realizar la vinculación para que recojan las nuevas credenciales.
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "18. Vinculando Workload Identity a Helm SA"
-echo "=========================================="
-
-# Esperar a que se cree la SA de Helm
-echo "Esperando a que se cree la cuenta de servicio de Helm..."
-timeout=300
-elapsed=0
-while ! kubectl get serviceaccount ch-${CLUSTER_NAME}-sa -n ${NAMESPACE} &>/dev/null; do
- if [ $elapsed -ge $timeout ]; then
- echo "ERROR: Tiempo de espera agotado esperando la cuenta de servicio de Helm"
- exit 1
- fi
- sleep 5
- elapsed=$((elapsed + 5))
- echo " Esperando... (${elapsed}s)"
-done
-echo " ✓ Cuenta de servicio de Helm encontrada"
-
-# Anotar la SA creada por helm
-echo ""
-echo "Anotando la cuenta de servicio de Helm..."
-kubectl annotate serviceaccount ch-${CLUSTER_NAME}-sa \
- -n ${NAMESPACE} \
- iam.gke.io/gcp-service-account=${GSA_EMAIL} \
- --overwrite
-echo " ✓ Cuenta de servicio anotada"
-
-# Vincular Workload Identity
-echo ""
-echo "Vinculando Workload Identity..."
-gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${GSA_EMAIL} \
- --project=${GCP_PROJECT} \
- --role=roles/iam.workloadIdentityUser \
- --member="serviceAccount:${GCP_PROJECT}.svc.id.goog[${NAMESPACE}/ch-${CLUSTER_NAME}-sa]" \
- --quiet
-echo " ✓ Workload Identity vinculada"
-
-echo ""
-echo "Verificando anotación..."
-kubectl get sa ch-${CLUSTER_NAME}-sa -n ${NAMESPACE} -o yaml | grep -A3 annotations
-
-# Reiniciar los pods para que adopten las nuevas credenciales de Workload Identity.
-# Los pods creados en el paso 17 se iniciaron antes de que existiera el vínculo, por lo que
-# no tienen credenciales de GCP y fallarán con 403 en GCS.
-echo ""
-echo "Reiniciando los pods de keeper y servidor para adoptar Workload Identity..."
-kubectl delete pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=keeper --wait=false 2>/dev/null || true
-kubectl delete pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=server --wait=false 2>/dev/null || true
-echo " ✓ Pods reiniciándose"
-
-echo ""
-echo "Esperando a que los pods de keeper estén listos..."
-kubectl wait --for=condition=ready pod \
- -l clickhouseGroup=keeper \
- -n ${NAMESPACE} \
- --timeout=600s
-echo " ✓ Pods de keeper listos"
-
-echo ""
-echo "Esperando a que se creen los pods de servidor..."
-echo " (El operador crea los servidores una vez que los keepers están en buen estado)"
-timeout=600
-elapsed=0
-while ! kubectl get pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=server -o name 2>/dev/null | grep -q .; do
- if [ $elapsed -ge $timeout ]; then
- echo "ERROR: Tiempo de espera agotado esperando la creación de los pods de servidor"
- echo " kubectl get pods -n ${NAMESPACE}"
- exit 1
- fi
- sleep 10
- elapsed=$((elapsed + 10))
- echo " Esperando los pods de servidor... (${elapsed}s)"
-done
-
-echo "Esperando a que los pods de servidor estén listos..."
-kubectl wait --for=condition=ready pod \
- -l clickhouseGroup=server \
- -n ${NAMESPACE} \
- --timeout=600s
-echo " ✓ Pods de servidor listos"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ ¡Workload Identity vinculada a Helm SA!"
-echo "=========================================="
-echo ""
-kubectl get pods -n ${NAMESPACE}
-```
-
-***
-
-
- ## 19. Verificar la instalación
-
-
-**Modo estándar** (sin TLS):
-
-```bash
-# Reenvío de puertos al puerto nativo de ClickHouse
-kubectl port-forward svc/c-${CLUSTER_NAME}-server-any 9000:9000 -n ${NAMESPACE} &
-
-# Conectar con clickhouse-client
-clickhouse client --host localhost --port 9000 --password "${CLICKHOUSE_PASSWORD}"
-```
-
-**Modo TLS (FIPS)** — Con `openSSL.required=true`, ClickHouse solo acepta conexiones en puertos seguros. Use el puerto **9440** (TLS nativo) en lugar del 9000:
-
-```bash
-# Reenvío de puertos al puerto nativo seguro de ClickHouse
-kubectl port-forward svc/c-${CLUSTER_NAME}-server-any 9440:9440 -n ${NAMESPACE} &
-
-# Conectar con certificados autofirmados
-clickhouse client --host localhost --port 9440 \
- --password "${CLICKHOUSE_PASSWORD}" \
- --secure \
- --accept-invalid-certificate
-```
-
-La opción `--accept-invalid-certificate` es necesaria porque usamos certificados autofirmados. En producción, si usa certificados válidos firmados por una CA, especifique explícitamente el certificado de la CA:
-
-```bash
-clickhouse client --host localhost --port 9440 \
- --password "${CLICKHOUSE_PASSWORD}" \
- --secure \
- --config-file <(cat <<'EOF'
-
-
-
- ./certs/ca/ca.crt
-
-
-
-EOF
-)
-```
-
-**Ejecute una consulta de prueba:**
-
-```sql
-SELECT 1;
-```
-
-Resultado esperado:
-
-```
- ┌─1─┐
-1. │ 1 │
- └───┘
-1 row in set. Elapsed: 0.001 sec.
-```
-
-**Importante (FIPS):** Los puertos 9000 (protocolo nativo en texto sin cifrar) y 8123 (HTTP en texto sin cifrar) rechazarán las conexiones cuando `openSSL.required=true`. Use en su lugar el puerto 9440 (TLS nativo) o 8443 (HTTPS).
-
-***
-
-
- ## Apéndice: Correspondencia de componentes de AWS a GCP
-
-
-| Componente de AWS | Equivalente en GCP | Diferencias clave |
-| ----------------------- | --------------------------- | ----------------------------------------------------- |
-| ECR | Artifact Registry | Usa `gcloud auth configure-docker` |
-| S3 | GCS con API de S3 | Endpoint: `https://storage.googleapis.com` |
-| Rol de IAM (IRSA) | Workload Identity | Anota la KSA con `iam.gke.io/gcp-service-account` |
-| Claves HMAC | Workload Identity | Usa `useEnvironmentCredentials=true` |
-| Controlador CSI de EBS | Controlador CSI de GCE PD | Preinstalado; aprovisionador: `pd.csi.storage.gke.io` |
-| Zonas de disponibilidad | Zonas de GKE | Clave de topología: `topology.gke.io/zone` |
-| NLB | Balanceador de carga de GCP | Usa la anotación `type: LoadBalancer` |
-
-***
-
-
- ## Apéndice: Consideraciones específicas de FIPS
-
-
-> **Nota:** Esta sección solo se aplica cuando `ENABLE_FIPS=true` está configurado en `00-env.sh`.
-
-
- ### Requisitos de certificados
-
-
-El cumplimiento de FIPS requiere:
-
-* Claves RSA de al menos 3072 bits
-* Algoritmos de firma aprobados por FIPS (SHA-256 o superior)
-* Certificados generados en un entorno con FIPS habilitado (Red Hat UBI8)
-* Validación correcta de la cadena de certificados
-
-
- ### Configuración de OpenSSL
-
-
-Tanto el servidor como Keeper deben tener:
-
-* `openSSL.enabled=true` - Habilita TLS
-* `openSSL.required=true` - Exige TLS (rechaza conexiones sin TLS)
-* `openSSL.selfSigned=true` - Para certificados autofirmados (establece `false` si usas una CA válida)
-
-
- ### Diferencias clave respecto a la instalación estándar de GCP
-
-
-| Configuración | Estándar | FIPS |
-| ----------------------------------- | --------------- | ------------------------------- |
-| Etiqueta de imagen del servidor | `25.8.1.9104` | `25.8.1.9104-fips` |
-| Etiqueta de imagen de Keeper | `25.10.1.6624` | `26.1.1.1493` |
-| OpenSSL habilitado | Sin configurar | `true` |
-| OpenSSL requerido | Sin configurar | `true` |
-| Certificados TLS | No obligatorios | Obligatorios (RSA de 3072 bits) |
-| Puerto de conexión del cliente | `9000` (nativo) | `9440` (TLS nativo) |
-| Puerto HTTP | `8123` | `8443` (HTTPS) |
-| Opción `--secure` del cliente | No necesaria | Obligatoria |
-| Opción para certificado autofirmado | N/A | `--accept-invalid-certificate` |
-
-***
-
-
- ## Apéndice: Solución de problemas
-
-
-
- ### Errores de verificación de certificados (FIPS)
-
-
-Si ve errores como "certificate verify failed":
-
-1. Verifique que el certificado de la CA sea correcto:
-
-```bash
-openssl x509 -in ${CERT_DIR}/ca/ca.crt -text -noout
-```
-
-2. Verifique los SAN del certificado del servidor:
-
-```bash
-openssl x509 -in ${CERT_DIR}/server/server.crt -text -noout | grep -A5 "Subject Alternative Name"
-```
-
-3. Compruebe el contenido del secreto:
-
-```bash
-kubectl get secret ${CLUSTER_NAME}-server-cert-secret -n ${NAMESPACE} -o yaml
-```
-
-
- ### Verificación del modo FIPS
-
-
-Verifique que los certificados generados cumplan con FIPS:
-
-```bash
-# Verificar el tamaño de la clave
-openssl rsa -in ${CERT_DIR}/server/server.key -text -noout | grep "Private-Key"
-
-# Verificar el algoritmo de firma
-openssl x509 -in ${CERT_DIR}/server/server.crt -text -noout | grep "Signature Algorithm"
-```
-
-Debería mostrar:
-
-* Clave privada: 3072 bits
-* Algoritmo de firma: sha256WithRSAEncryption (o una versión superior)
-
-
- ### Pods bloqueados en Pending - Problemas con el selector de nodos
-
-
-La causa más común es una **condición de carrera de Workload Identity**: los pods se inician durante la instalación de Helm (paso 17) antes de que a la SA creada por Helm (`ch-${CLUSTER_NAME}-sa`) se le haya aplicado la vinculación de Workload Identity en el paso 18. El paso 18 ahora resuelve esto automáticamente reiniciando los pods después de aplicar la vinculación.
-
-Si sigues viendo errores 403:
-
-```bash
-# 1. Verificar la anotación de Workload Identity en la SA creada por Helm
-kubectl get sa ch-${CLUSTER_NAME}-sa -n ${NAMESPACE} -o yaml | grep -A5 annotations
-
-# 2. Verificar el enlace IAM
-gcloud iam service-accounts get-iam-policy ${GSA_EMAIL}
-
-# 3. Verificar los permisos del bucket de GCS para la GSA
-gcloud storage buckets get-iam-policy gs://${BUCKET_NAME} | grep ${GSA_EMAIL}
-
-# 4. Probar desde dentro del pod (debe devolver el correo electrónico de la GSA)
-kubectl exec -it -n ${NAMESPACE} -- curl -s -H "Metadata-Flavor: Google" \
- http://169.254.169.254/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/email
-
-# 5. Reiniciar los pods para aplicar las credenciales (si el paso 18 se ejecutó después de que los pods arrancaron)
-kubectl delete pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=keeper
-kubectl delete pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=server
-```
-
-
- ### No se puede acceder al clúster desde el bastión
-
-
-Verifique que la subred del bastión esté en las redes autorizadas:
-
-```bash
-gcloud container clusters describe ${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --project=${GCP_PROJECT} \
- --format="yaml(masterAuthorizedNetworksConfig)"
-
-# Agregar subred de bastión si falta
-gcloud container clusters update ${GKE_CLUSTER_NAME} \
- --region=${GCP_REGION} \
- --enable-master-authorized-networks \
- --master-authorized-networks=${SUBNET_RANGE},${BASTION_SUBNET_RANGE} \
- --project=${GCP_PROJECT}
-```
-
-
- ### Conexión rechazada en el puerto 9000 (FIPS)
-
-
-Con TLS FIPS habilitado (`openSSL.required=true`), ClickHouse no acepta conexiones en texto plano. Los puertos 9000 (nativo) y 8123 (HTTP) rechazarán las conexiones. Use en su lugar los puertos seguros:
-
-| Protocolo | Puerto sin cifrar | Puerto TLS |
-| --------- | ----------------- | ---------- |
-| Nativo | 9000 | **9440** |
-| HTTP | 8123 | **8443** |
-
-```bash
-# Incorrecto - conexión rechazada
-kubectl port-forward svc/c-${CLUSTER_NAME}-server-any 9000:9000 -n ${NAMESPACE}
-clickhouse client --host localhost --port 9000
-
-# Correcto
-kubectl port-forward svc/c-${CLUSTER_NAME}-server-any 9440:9440 -n ${NAMESPACE}
-clickhouse client --host localhost --port 9440 --secure --accept-invalid-certificate
-```
-
-
- ### Error al iniciar sesión en el registro de Helm
-
-
-`validate-ssd-cache.sh`
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "17. Validating SSD Cache Configuration"
-echo "=========================================="
-
-echo ""
-echo "1. Checking DaemonSet status..."
-DS_READY=$(kubectl get ds local-ssd-setup -n kube-system -o jsonpath='{.status.numberReady}')
-DS_DESIRED=$(kubectl get ds local-ssd-setup -n kube-system -o jsonpath='{.status.desiredNumberScheduled}')
-
-if [ "$DS_READY" = "$DS_DESIRED" ]; then
- echo "✅ DaemonSet ready: $DS_READY/$DS_DESIRED pods"
-else
- echo "❌ DaemonSet not ready: $DS_READY/$DS_DESIRED pods"
- exit 1
-fi
-
-echo ""
-echo "2. Checking ClickHouseCluster SSD configuration..."
-SSD_CONFIG=$(kubectl get clickhousecluster c-${CLUSTER_NAME} -n ${NAMESPACE} -o jsonpath='{.spec.ssdCacheConfiguration}')
-
-if echo "$SSD_CONFIG" | jq -e '.hostPathBaseDirectory == "/mnt/disks/ssd0/"' > /dev/null; then
- echo "✅ SSD cache configured in CRD:"
- echo "$SSD_CONFIG" | jq .
-else
- echo "❌ SSD cache not properly configured"
- exit 1
-fi
-
-echo ""
-echo "3. Waiting for server pods to be ready..."
-kubectl wait --for=condition=ready pod \
- -l clickhouseGroup=server \
- -n ${NAMESPACE} \
- --timeout=300s
-
-echo ""
-echo "4. Checking pod volume mounts..."
-SERVER_POD=$(kubectl get pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=server -o name | head -1)
-echo "Checking pod: $SERVER_POD"
-
-CACHE_MOUNT=$(kubectl get $SERVER_POD -n ${NAMESPACE} -o jsonpath='{.spec.containers[0].volumeMounts}' | jq '.[] | select(.name == "ch-cache-volume")')
-
-if [ -n "$CACHE_MOUNT" ]; then
- echo "✅ Cache volume mounted:"
- echo "$CACHE_MOUNT" | jq .
-else
- echo "❌ Cache volume not found in pod"
- exit 1
-fi
-
-echo ""
-echo "5. Checking pod volume definition..."
-CACHE_VOL=$(kubectl get $SERVER_POD -n ${NAMESPACE} -o jsonpath='{.spec.volumes}' | jq '.[] | select(.name == "ch-cache-volume")')
-
-if [ -n "$CACHE_VOL" ]; then
- echo "✅ Cache volume defined:"
- echo "$CACHE_VOL" | jq .
-else
- echo "❌ Cache volume not found in pod spec"
- exit 1
-fi
-
-echo ""
-echo "6. Verifying cache is accessible inside container..."
-if kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- df -h /mnt/clickhouse-cache 2>/dev/null; then
- echo "✅ Cache directory accessible and mounted"
-else
- echo "❌ Cache directory not accessible"
- exit 1
-fi
-
-echo ""
-echo "7. Checking cache usage in ClickHouse..."
-echo "Connecting to ClickHouse to verify cache configuration..."
-
-# Construir las opciones de conexión del cliente
-CLIENT_FLAGS=(--password="${CLICKHOUSE_PASSWORD}")
-if [ "$ENABLE_FIPS" = "true" ]; then
- # En modo FIPS, OpenSSL es obligatorio: localice el certificado de la CA y configure TLS
- CA_CERT_PATH=$(kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- \
- find /etc -name "ca.crt" -type f 2>/dev/null | head -1)
- if [ -z "$CA_CERT_PATH" ]; then
- echo "❌ Could not find CA cert inside container"
- exit 1
- fi
- echo "Using CA cert: $CA_CERT_PATH"
-
- CLIENT_FLAGS+=(--secure --config-file=/tmp/ch-client-ssl.xml)
- kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- bash -c "cat > /tmp/ch-client-ssl.xml << EOF
-
-
-
- ${CA_CERT_PATH}
-
-
-
-EOF"
-fi
-
-# Consultar la configuración de la caché del sistema de archivos (la caché SSD es una capa de caché del sistema de archivos
-# sobre los discos de ObjectStorage, por lo que aparece en system.filesystem_cache_settings
-# en lugar de como un disco independiente en system.disks)
-CACHE_INFO=$(kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- clickhouse-client "${CLIENT_FLAGS[@]}" -q "
-SELECT
- cache_name,
- path,
- formatReadableSize(max_size) as max_size,
- formatReadableSize(current_size) as current_size,
- current_elements_num,
- is_initialized
-FROM system.filesystem_cache_settings
-FORMAT Vertical
-" 2>/dev/null) || true
-
-if [ -n "$CACHE_INFO" ]; then
- echo "✅ Filesystem cache active in ClickHouse:"
- echo "$CACHE_INFO"
-else
- echo "⚠️ Could not query ClickHouse cache info (cluster may still be initializing)"
-fi
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ SSD Cache Validation Complete!"
-echo "=========================================="
-echo ""
-echo "Summary:"
-echo " • DaemonSet mounted SSD at: /mnt/disks/ssd0 (on host)"
-echo " • Operator created volume: ch-cache-volume"
-echo " • Container mount point: /mnt/clickhouse-cache"
-echo " • Cache size configured: ${CACHE_BYTES_PER_GI_RAM} per GiB RAM"
-echo ""
-echo "The SSD cache is fully configured and operational!"
-```
-
-
- ### Estado de la caché de consultas
-
-
-`query-cache-status.sh`
-
-```bash expandable
-#!/bin/bash
-set -e
-source ./00-env.sh
-
-echo "=========================================="
-echo "Consultando el estado de caché de ClickHouse"
-echo "=========================================="
-
-SERVER_POD=$(kubectl get pods -n ${NAMESPACE} -l clickhouseGroup=server -o name | head -1)
-
-if [ -z "$SERVER_POD" ]; then
- echo "❌ No se encontraron pods de servidor"
- exit 1
-fi
-
-echo "Usando pod: $SERVER_POD"
-echo ""
-
-# Construir los parámetros de conexión del cliente
-CLIENT_FLAGS=(--password="${CLICKHOUSE_PASSWORD}")
-if [ "$ENABLE_FIPS" = "true" ]; then
- # En modo FIPS, se requiere OpenSSL — buscar el certificado de CA y configurar TLS
- CA_CERT_PATH=$(kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- \
- find /etc -name "ca.crt" -type f 2>/dev/null | head -1)
- if [ -z "$CA_CERT_PATH" ]; then
- echo "❌ No se pudo encontrar el certificado de CA dentro del contenedor"
- exit 1
- fi
- echo "Usando certificado de CA: $CA_CERT_PATH"
-
- CLIENT_FLAGS+=(--secure --config-file=/tmp/ch-client-ssl.xml)
- kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- bash -c "cat > /tmp/ch-client-ssl.xml << EOF
-
-
-
- ${CA_CERT_PATH}
-
-
-
-EOF"
-fi
-
-# Función para ejecutar una consulta de ClickHouse
-run_query() {
- local query="$1"
- kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- \
- clickhouse-client "${CLIENT_FLAGS[@]}" -q "$query"
-}
-
-echo "=========================================="
-echo "1. Verificando todos los discos"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- name,
- path,
- formatReadableSize(free_space) as free_space,
- formatReadableSize(total_space) as total_space,
- formatReadableSize(unreserved_space) as unreserved_space,
- type
-FROM system.disks
-ORDER BY name
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "2. Verificando las políticas de almacenamiento"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- policy_name,
- volume_name,
- volume_priority,
- disks,
- max_data_part_size,
- move_factor
-FROM system.storage_policies
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "3. Verificando discos relacionados con la caché"
-echo "=========================================="
-echo "Buscando discos con 'cache' en la ruta o el nombre..."
-run_query "
-SELECT
- name,
- path,
- type,
- formatReadableSize(total_space) as total_space,
- formatReadableSize(free_space) as free_space
-FROM system.disks
-WHERE path LIKE '%cache%' OR name LIKE '%cache%'
-FORMAT Vertical
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "4. Verificando la configuración de caché del sistema de archivos"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- name,
- value,
- changed,
- description
-FROM system.settings
-WHERE name LIKE '%cache%' AND name LIKE '%filesystem%'
-ORDER BY name
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "5. Verificando métricas del sistema relacionadas con la caché"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- metric,
- value,
- description
-FROM system.metrics
-WHERE metric LIKE '%Cache%' OR metric LIKE '%cache%'
-ORDER BY metric
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "6. Verificando métricas asíncronas relacionadas con la caché"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- metric,
- value
-FROM system.asynchronous_metrics
-WHERE metric LIKE '%Cache%' OR metric LIKE '%cache%'
-ORDER BY metric
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "7. Creando tabla de prueba para verificar el uso de caché"
-echo "=========================================="
-
-echo "Creando base de datos y tabla de prueba..."
-run_query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test"
-
-run_query "
-DROP TABLE IF EXISTS test.cache_test
-"
-
-run_query "
-CREATE TABLE test.cache_test
-(
- id UInt64,
- data String
-)
-ENGINE = MergeTree()
-ORDER BY id
-SETTINGS storage_policy = 'default'
-"
-
-echo "✓ Tabla de prueba creada"
-
-echo ""
-echo "Insertando datos de prueba..."
-run_query "
-INSERT INTO test.cache_test
-SELECT
- number,
- repeat('x', 1000)
-FROM numbers(100000)
-"
-echo "✓ Se insertaron 100K filas"
-
-echo ""
-echo "Ejecutando consulta para activar el uso de caché..."
-run_query "SELECT count() FROM test.cache_test" > /dev/null
-run_query "SELECT count() FROM test.cache_test WHERE id < 50000" > /dev/null
-echo "✓ Consultas ejecutadas"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "8. Verificando estadísticas de caché tras las consultas"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- metric,
- value
-FROM system.asynchronous_metrics
-WHERE metric LIKE '%FilesystemCache%'
-ORDER BY metric
-FORMAT Pretty
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "9. Verificando la caché de consultas (si está habilitada)"
-echo "=========================================="
-run_query "
-SELECT
- query,
- result_size,
- formatReadableSize(result_size) as result_size_readable,
- stale
-FROM system.query_cache
-LIMIT 5
-FORMAT Pretty
-" || echo "Es posible que la caché de consultas no esté habilitada o no haya consultas en caché"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "10. Verificando el directorio físico de caché"
-echo "=========================================="
-echo "Verificando /mnt/clickhouse-cache dentro del contenedor..."
-kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- sh -c "
- echo 'Punto de montaje:'
- df -h /mnt/clickhouse-cache 2>/dev/null || echo 'No montado'
- echo ''
- echo 'Contenido del directorio:'
- ls -lah /mnt/clickhouse-cache/ 2>/dev/null || echo 'No se puede acceder'
- echo ''
- echo 'Uso de disco:'
- du -sh /mnt/clickhouse-cache/* 2>/dev/null || echo 'Aún no hay archivos de caché'
-"
-
-echo ""
-echo "=========================================="
-echo "✅ Consulta de estado de caché completada"
-echo "=========================================="
-echo ""
-echo "Indicadores clave de que la caché SSD funciona correctamente:"
-echo " 1. Disco con tipo 'cache' o ruta que contiene 'cache'"
-echo " 2. FilesystemCacheSize > 0 en las métricas asíncronas"
-echo " 3. /mnt/clickhouse-cache está montado y accesible"
-echo " 4. Archivos de caché presentes en /mnt/clickhouse-cache/"
-echo ""
-echo "Para limpiar los datos de prueba:"
-echo " kubectl exec -n ${NAMESPACE} $SERVER_POD -- clickhouse-client --password=\"\${CLICKHOUSE_PASSWORD}\" -q 'DROP TABLE test.cache_test'"
-```
-
----
-
-
- ## Mejores prácticas de seguridad
-
-
-1. **Gestión de certificados** (FIPS)
- * Rote los certificados antes de su vencimiento (valor predeterminado: 365 días)
- * Almacene las claves privadas de forma segura (use gestión de secretos)
- * Nunca suba certificados al control de versiones
- * Use certificados adecuados firmados por una CA en producción
-
-2. **Seguridad de red**
- * Use un clúster privado de GKE sin endpoint público
- * Restrinja `master-authorized-networks` al host bastión y a las subredes de GKE
- * Habilite los logs de flujo de VPC
- * Use Cloud NAT para un acceso saliente controlado
-
-3. **Control de acceso**
- * Use Workload Identity en lugar de credenciales estáticas
- * Habilite RBAC de Kubernetes
- * Audite regularmente los logs de acceso
- * Use la suplantación de cuentas de servicio para la implementación
-
-4. **Monitorización**
- * Supervise las fechas de vencimiento de los certificados (FIPS)
- * Configure alertas para conexiones TLS fallidas (FIPS)
- * Supervise los patrones de acceso de GCS
- * Habilite Cloud Audit Logging
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/deployment/government.mdx b/es/products/clickhouse-private/deployment/government.mdx
deleted file mode 100644
index a71a36834..000000000
--- a/es/products/clickhouse-private/deployment/government.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,433 +0,0 @@
----
-hidden: true
-title: "ClickHouse Government"
-slug: "docs/products/clickhouse-private/government"
-sidebarTitle: "Government"
----
-
-
- ### Requisitos previos
-
-
-* Siga la [Guía técnica de configuración de AWS privada para ClickHouse](/es/products/clickhouse-private/deployment/aws) para configurar los recursos de AWS (no complete la sección Recursos de Kubernetes), teniendo en cuenta las siguientes consideraciones para FIPS:
- * El **bucket de S3 creado aquí no puede contener puntos** (`.`) cuando use FIPS, ya que los endpoints FIPS de S3 requieren el estilo de host virtual, que no funcionará si el nombre del bucket contiene puntos.
-* Use las siguientes etiquetas de versión:
- * clickhouse-server
- * `<>-fips`
- * clickhouse-keeper
- * `<>`
- * clickhouse-operator
- * `main-<>`
- * helm/clickhouse-operator-helm
- * `<>`
- * helm/onprem-clickhouse-cluster
- * `<>`
-
-
- ### Tareas de configuración
-
-
-* [Crear certificados](#creating-certificates-with-openssl) para lo siguiente:
- * Autoridad de certificación (si corresponde; por ejemplo, si usa autofirma)
- * Nombre: `ca.crt`
- * Certificados:
- * Requisitos de los certificados:
- * Deben estar firmados por la autoridad de certificación creada anteriormente o por su autoridad de certificación existente. Si usa una autoridad de certificación existente, debe tener acceso al certificado para poder instalarlo.
- * Si se requiere cumplimiento de FIPS, deben crearse con algoritmos y entornos compatibles con FIPS
- * Necesitará acceso a la clave pública (certificado) y a la clave privada
- * Los nombres alternativos del sujeto (SAN) deben incluir las siguientes entradas:
- * `*.c-${CLUSTER_NAME}-{server|keeper}-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.cluster.local` - los componentes del clúster usarán este dominio DNS para comunicarse entre sí. Si su Kubernetes tiene un nombre de dominio diferente (`.cluster.local`), reemplácelo por el nombre de dominio de su Kubernetes
- * `${CLUSTER_NAME}` es el nombre del clúster que está creando
- * `{server|keeper}` indica que aquí debe usarse `server` o `keeper` según si el certificado se instala en `clickhouse-server` o en `clickhouse-keeper`, respectivamente
- * Ejemplo para el nombre de clúster `default-xx-01`:
- * Servidor: `*.c-default-xx-01-server-headless.ns-default-xx-01.svc.cluster.local`
- * Keeper: `*.c-default-xx-01-keeper-headless.ns-default-xx-01.svc.cluster.local`
- * Certificados que se deben crear:
- * Uno para las conexiones a clickhouse-server
- * Nombre de la clave privada: `server.key`
- * Nombre de la clave pública: `server.crt`
- * Uno para las conexiones desde clickhouse-server (p. ej., a clickhouse-keeper y a otras fuentes HTTPS como Dictionaries)
- * Nombre de la clave privada: `client.key`
- * Nombre de la clave pública: `client.crt`
- * Uno para las conexiones a clickhouse-keeper
- * Nombre de la clave privada: `keeper.key`
- * Nombre de la clave pública: `keeper.crt`
-* [Instalar los CRD de VolumeSnapshot](/es/products/clickhouse-private/deployment/aws#install-volumesnapshot-crds)
-* [Instalar StorageClass mediante gráfico de Helm](/es/products/clickhouse-private/deployment/aws#install-storageclass-via-helm) si no desea usar una StorageClass personalizada o existente
-* [Instalar el operador mediante gráfico de Helm](#install-operator-via-helm)
-* [Crear secretos de Kubernetes a partir de los certificados generados](#create-kubernetes-certificate-secrets)
-* [Crear el recurso personalizado clickhousecluster](#clickhousecluster-cr)
- * [Acceder al clúster y verificar la instalación](#install-validation)
-
-
- ### Detalles técnicos
-
-
-
- #### Creación de certificados con OpenSSL
-
-
-A continuación se muestra cómo crear certificados autofirmados con OpenSSL. Asegúrese de que este método para crear y firmar certificados se ajuste a sus políticas de seguridad antes de usarlo en un entorno de producción. Antes de continuar, debe [elegir un nombre de clúster](/es/products/clickhouse-private/deployment/aws#naming-your-clickhouse-cluster), que deberá usarse más adelante al [crear su clúster](#clickhousecluster-cr). **Debe crearse un conjunto único de certificados (excluido el certificado de la CA) para cada clúster de ClickHouse que se aprovisione**.
-
-Esto supone que desea un certificado compatible con FIPS y que tiene Docker instalado con acceso al repositorio de imágenes de Docker de Red Hat. Si se completa correctamente, esto generará una autoridad de certificación que puede usarse para firmar y verificar certificados, y tres conjuntos de certificados (uno para clickhouse-keeper, otro para clickhouse-server y otro para el uso del cliente de clickhouse-server). Deberá conservar los archivos `*.crt` (certificado/clave pública) y los archivos `*.key` (clave privada) de cada directorio (`ca/`, `server/`, `keeper/` y `client/`).
-
-Si tiene su propia autoridad de certificación con la que va a firmar, puede omitir en el script la generación del certificado de la CA y montar su propio certificado de la CA en la imagen de Docker para usarlo en la firma. Use una copia de este certificado de la CA en pasos posteriores de esta guía de configuración cuando se haga referencia a `ca.crt` (por ejemplo, al crear los secretos de Kubernetes).
-
-Tenga en cuenta que los certificados generados a continuación caducan al cabo de 365 días. Ajuste este valor según sus requisitos de seguridad y cree un recordatorio para regenerarlos antes de que caduquen.
-
-```
-# actualiza las variables a continuación según sea necesario:
-
-CLUSTER_NAME=default-xx-01
-KUBERNETES_DOMAIN=cluster.local
-COUNTRY=US
-STATE=YourState
-CITY=YourCity
-ORG=YourOrganization
-ORG_UNIT=YourOrganizationalUnit
-CN=YourRootCA
-
-docker run -it --rm \
- -v $(pwd):/certs \
- registry.access.redhat.com/ubi8/ubi \
- /bin/bash -c "
- set -e
-
- # Instalar los paquetes necesarios
- dnf -y install openssl crypto-policies-scripts
-
- # Habilitar el modo FIPS
- fips-mode-setup --enable
-
- # Crear la estructura de directorios en el volumen montado
- mkdir -p /certs/{ca,server,keeper,client}
-
- # Generar el certificado de CA
- cd /certs/ca
- openssl genrsa -out ca.key 3072
-
- cat > ca.cnf << EOF
-[ req ]
-distinguished_name = req_distinguished_name
-req_extensions = v3_ca
-prompt = no
-
-[ req_distinguished_name ]
-C = ${COUNTRY}
-ST = ${STATE}
-L = ${CITY}
-O = ${ORG}
-OU = ${ORG_UNIT}
-CN = ${CN}
-
-[ v3_ca ]
-subjectKeyIdentifier = hash
-authorityKeyIdentifier = keyid:always,issuer:always
-basicConstraints = critical, CA:true
-keyUsage = critical, digitalSignature, cRLSign, keyCertSign
-EOF
-
- openssl req -new -x509 -days 3650 -key ca.key -out ca.crt -config ca.cnf
-
- # Generar el certificado del servidor
- cd /certs/server
-
- cat > server.cnf << EOF
-[ req ]
-distinguished_name = req_distinguished_name
-req_extensions = v3_req
-prompt = no
-
-[ req_distinguished_name ]
-C = ${COUNTRY}
-ST = ${STATE}
-L = ${CITY}
-O = ${ORG}
-OU = ${ORG_UNIT}
-CN = clickhouse-server
-
-[ v3_req ]
-subjectKeyIdentifier = hash
-basicConstraints = CA:FALSE
-keyUsage = digitalSignature, keyEncipherment
-extendedKeyUsage = serverAuth, clientAuth
-subjectAltName = @alt_names
-
-[ alt_names ]
-DNS.1 = *.c-${CLUSTER_NAME}-server-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.${KUBERNETES_DOMAIN}
-EOF
-
- openssl genrsa -out server.key 3072
- openssl req -new -key server.key -out server.csr -config server.cnf
- openssl x509 -req -days 365 -in server.csr -CA /certs/ca/ca.crt -CAkey /certs/ca/ca.key \
- -CAcreateserial -out server.crt -extensions v3_req -extfile server.cnf
-
- # Generar el certificado de Keeper
- cd /certs/keeper
-
- cat > keeper.cnf << EOF
-[ req ]
-distinguished_name = req_distinguished_name
-req_extensions = v3_req
-prompt = no
-
-[ req_distinguished_name ]
-C = ${COUNTRY}
-ST = ${STATE}
-L = ${CITY}
-O = ${ORG}
-OU = ${ORG_UNIT}
-CN = clickhouse-keeper
-
-[ v3_req ]
-subjectKeyIdentifier = hash
-basicConstraints = CA:FALSE
-keyUsage = digitalSignature, keyEncipherment
-extendedKeyUsage = serverAuth, clientAuth
-subjectAltName = @alt_names
-
-[ alt_names ]
-DNS.1 = *.c-${CLUSTER_NAME}-keeper-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.${KUBERNETES_DOMAIN}
-EOF
-
- openssl genrsa -out keeper.key 3072
- openssl req -new -key keeper.key -out keeper.csr -config keeper.cnf
- openssl x509 -req -days 365 -in keeper.csr -CA /certs/ca/ca.crt -CAkey /certs/ca/ca.key \
- -CAcreateserial -out keeper.crt -extensions v3_req -extfile keeper.cnf
-
- # Generar el certificado del cliente
- cd /certs/client
-
- cat > client.cnf << EOF
-[ req ]
-distinguished_name = req_distinguished_name
-req_extensions = v3_req
-prompt = no
-
-[ req_distinguished_name ]
-C = ${COUNTRY}
-ST = ${STATE}
-L = ${CITY}
-O = ${ORG}
-OU = ${ORG_UNIT}
-CN = clickhouse-client
-
-[ v3_req ]
-subjectKeyIdentifier = hash
-basicConstraints = CA:FALSE
-keyUsage = digitalSignature, keyEncipherment
-extendedKeyUsage = clientAuth
-EOF
-
- openssl genrsa -out client.key 3072
- openssl req -new -key client.key -out client.csr -config client.cnf
- openssl x509 -req -days 365 -in client.csr -CA /certs/ca/ca.crt -CAkey /certs/ca/ca.key \
- -CAcreateserial -out client.crt -extensions v3_req -extfile client.cnf
-
- # Corregir permisos
- chmod -R 755 /certs
-
- # Verificar el cumplimiento de FIPS
- echo 'Verifying FIPS compliance of generated certificates:'
- openssl version
- openssl rsa -in /certs/server/server.key -text -noout | grep 'Private-Key'
- openssl x509 -in /certs/server/server.crt -text -noout | grep 'Signature Algorithm'
-
- # Mostrar mensaje de éxito
- echo 'FIPS-compliant certificates have been generated successfully!'
- "
-```
-
-
- #### Instalar el operador con Helm
-
-
-Actualice la versión, el host de ECR y las zonas de disponibilidad (según la VPC creada) según corresponda.
-
-```
-# actualizar ECR_HOST según sea necesario
-ECR_HOST=0000000000.dkr-ecr-fips.us-west-2.on.aws
-
-# se debe usar la versión del gráfico de Helm del operador, no la del operador en sí (p. ej. <>, no main-<>)
-OPERATOR_VERSION=<>
-
-# establecer las AZs según las subredes de la VPC
-AZ_LIST='["us-west-2a","us-west-2b","us-west-2c"]'
-
-helm install clickhouse-operator \
- oci://$ECR_HOST/helm/clickhouse-operator-helm \
- --version=$OPERATOR_VERSION \
- --create-namespace \
- -n clickhouse-operator-system \
- --set-json="image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-operator\"" \
- --set-json='cilium.enabled=false' \
- --set-json='idleScalerEnabled=false' \
- --set-json='webhooks.enabled=false' \
- --set-json='operator.debug=true' \
- --set-json='operator.metricsScraper.enabled=false' \
- --set-json="operator.availabilityZones=$AZ_LIST" \
- --set-json='operator.featureFlags.backupOnASeparatePod=true' \
- --set-json='operator.featureFlags.serverCMEKEnabled=true'
-```
-
-
- #### Crear secretos de certificados de Kubernetes
-
-
-Los secretos deben instalarse en el mismo espacio de nombres de Kubernetes donde se ejecutará el clúster de ClickHouse. Si el nombre de su clúster es `default-xx-01`, el espacio de nombres en el que se ejecutará será `ns-default-xx-01`. Asegúrese de que este espacio de nombres exista y actualice las variables `CERT_DIR` y `CLUSTER_NAME` a continuación antes de ejecutar los comandos.
-
-Los secretos deben tener los nombres que se generan a continuación, con los nombres de clave especificados; **no cambie los nombres de los secretos ni los nombres de clave**.
-
-```
-CERT_DIR=.
-CLUSTER_NAME=default-xx-01
-
-# servidor
-kubectl create secret generic -n ns-${CLUSTER_NAME} ${CLUSTER_NAME}-server-cert-secret \
- --from-file=ca.crt="$CERT_DIR/ca/ca.crt" \
- --from-file=server.crt="$CERT_DIR/server/server.crt" \
- --from-file=server.key="$CERT_DIR/server/server.key" \
- --from-file=client.crt="$CERT_DIR/client/client.crt" \
- --from-file=client.key="$CERT_DIR/client/client.key"
-
-# keeper
-kubectl create secret generic -n ns-${CLUSTER_NAME} ${CLUSTER_NAME}-keeper-cert-secret \
- --from-file=ca.crt="$CERT_DIR/ca/ca.crt" \
- --from-file=keeper.crt="$CERT_DIR/keeper/keeper.crt" \
- --from-file=keeper.key="$CERT_DIR/keeper/keeper.key"
-```
-
-
- #### Clickhousecluster CR
-
-
-Asegúrese de usar la versión FIPS correcta de los endpoints de ECR y S3 que se indican a continuación, disponible [aquí](https://aws.amazon.com/compliance/fips/).
-
-```
-# esta será la contraseña del usuario `default`
-PASSWORD='My super secret p@$$w0rd'
-HASHED_PASSWORD=`echo -n $PASSWORD | shasum -a 256 | awk '{printf $1}' | base64`
-
-# actualice los valores a continuación según sea necesario,
-# el host de ecr debe ser el de su cuenta
-# el bucket de s3 debe ser el creado anteriormente
-CLUSTER_NAME=default-xx-01
-ECR_HOST=0000000000.dkr-ecr-fips.us-west-2.on.aws
-SA_IAM_ROLE_ARN=arn:aws:iam::0000000000:role/CH-S3-${CLUSTER_NAME}-uw2-00-Role
-
-S3_BUCKET_REGION=us-gov-west-1
-S3_BUCKET_URL=https://my-clickhouse-data.us-gov-west-1.amazonaws.com
-S3_BUCKET_NAME=my-clickhouse-data
-
-# el prefijo de clave de s3 puede usar cualquier valor UUID, pero debe ser único para todos los clústeres que almacenen datos en el bucket especificado anteriormente
-S3_KEY_PREFIX=ch-s3-$(uuidgen | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
-
-# estos deben coincidir con el valor de la etiqueta clickhouseGroup añadida al grupo de nodos
-SERVER_NG_GROUP=server-arm64
-KEEPER_NG_GROUP=keeper-arm64
-
-# estos valores deben ajustarse según los tamaños de instancia seleccionados
-# asegúrese de tener en cuenta los requisitos del daemon set al configurar los valores de CPU y MEMORY
-SERVER_CPU=64
-SERVER_MEMORY=256Gi
-KEEPER_CPU=4
-KEEPER_MEMORY=16Gi
-
-# actualice esto según si sus certificados son autofirmados:
-SERVER_SELF_SIGNED=true
-KEEPER_SELF_SIGNED=true
-
-CHART_VERSION=<>
-
-# Como regla general, establezca el tamaño de caché entre el 80-90% del tamaño disponible del disco SSD de caché.
-# Por ejemplo, para el tipo m6id.2xlarge con 1x474 NVMe debe establecerse en 379Gi (~80%)
-CACHE_DISK_SIZE_GI=379Gi
-
-helm install $CLUSTER_NAME \ oci://$ECR_HOST/helm/onprem-clickhouse-cluster \
- --version=$CHART_VERSION \
- -n ns-$CLUSTER_NAME \
- --create-namespace \
- --set-json="account.hashedPassword=\"$HASHED_PASSWORD\"" \
- --set-json="server.image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-server\"" \
- --set-json="server.storage.s3.endpoint=\"$S3_BUCKET_URL\"" \
- --set-json="server.storage.s3.region=\"$S3_BUCKET_REGION\"" \
- --set-json="server.storage.s3.bucketName=\"$S3_BUCKET_NAME\"" \
- --set-json="server.storage.s3.keyPrefix=\"$S3_KEY_PREFIX\"" \
- --set-json='server.arm64=true \
- --set-json="server.image.tag=\"<>-fips\"" \
- --set-json="server.podPolicy.nodeSelector.clickhouseGroup=\"$SERVER_NG_GROUP\"" \
- --set-json="server.openSSL.enabled=true" \
- --set-json="server.openSSL.required=true" \
- --set-json="server.openSSL.selfSigned=$SERVER_SELF_SIGNED" \
- --set-json="keeper.image.repository=\"$ECR_HOST/clickhouse-keeper\"" \
- --set-json='keeper.arm64=true \
- --set-json="keeper.image.tag=\"<>\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.nodeSelector.clickhouseGroup=\"$KEEPER_NG_GROUP\"" \
- --set-json="keeper.openSSL.enabled=true" \
- --set-json="keeper.openSSL.required=true" \
- --set-json="keeper.openSSL.selfSigned=$KEEPER_SELF_SIGNED" \
- --set-json="serviceAccount.annotations={\"eks.amazonaws.com/role-arn\":\"$SA_IAM_ROLE_ARN\"}" \
- --set-json='server.tolerations=[{"effect":"NoSchedule","key":"clickhouse.com/do-not-schedule","operator":"Exists"}]' \
- --set-json='keeper.tolerations=[{"effect":"NoSchedule","key":"clickhouse.com/do-not-schedule","operator":"Exists"}]' \
- --set-json="server.ssdCacheConfiguration.cacheDiskSize=\"$CACHE_DISK_SIZE_GI\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.limits.cpu=\"$SERVER_CPU\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.limits.memory=\"$SERVER_MEMORY\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.requests.cpu=\"$SERVER_CPU\"" \
- --set-json="server.podPolicy.resources.requests.memory=\"$SERVER_MEMORY\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.limits.cpu=\"$KEEPER_CPU\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.limits.memory=\"$KEEPER_MEMORY\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.requests.cpu=\"$KEEPER_CPU\"" \
- --set-json="keeper.podPolicy.resources.requests.memory=\"$KEEPER_MEMORY\""
-```
-
-
- ### Comprobación de la instalación
-
-
-
- #### Haz un reenvío de puertos del servicio de ClickHouse a tu máquina local
-
-
-Para reenviar el tráfico desde tu máquina local al servicio c-default-xx-01-server-any, ejecuta:
-
-```
-kubectl port-forward svc/c-default-xx-01-server-any 9440:9440 -n ns-default-xx-01
-```
-
-Esto redirigirá el puerto `9440` del servicio al puerto `9440` de tu equipo local. Ahora puedes acceder a la interfaz HTTP de ClickHouse en `https://localhost:9440`.
-
-
- #### Accede a ClickHouse y ejecuta una consulta
-
-
-Una vez redirigido el puerto, puedes conectarte localmente a ClickHouse con una herramienta como clickhouse-client usando el siguiente archivo de configuración. Asegúrate de actualizar la ruta de acceso a tu archivo `ca.crt`.
-
-```
-# client-config.xml
-
-
-
- /path/to/certs/ca.crt
-
-
-
-
-clickhouse client --host localhost --port 9440 --password $PASSWORD --secure --config=client-config.xml
-```
-
-y ejecuta una consulta sencilla:
-
-```
-clickhouse-cloud :) select 1;
-```
-
-Deberías ver una salida como esta:
-
-```
-SELECT 1
-Query id: 825591bf-a8e5-4995-ac9f-afb864854ba2
- ┌─1─┐
-1. │ 1 │
- └───┘
-1 fila en el conjunto. Transcurrido: 0.001 seg.
-```
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/backup-strategy-for-clickhouse-private.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/backup-strategy-for-clickhouse-private.mdx
new file mode 100644
index 000000000..25e0d2136
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/backup-strategy-for-clickhouse-private.mdx
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+noindex: true
+title: "Estrategia de copia de seguridad para ClickHouse Private"
+sidebarTitle: "Estrategia de copia de seguridad"
+description: "Este documento explica el comportamiento y las limitaciones de las copias de seguridad en ClickHouse Private."
+---
+
+Este documento explica el comportamiento y las limitaciones de las copias de seguridad en ClickHouse Private. Para consultar los conceptos generales sobre copias de seguridad en ClickHouse (completas frente a incrementales, cadenas de copias de seguridad y sintaxis SQL), consulta la [documentación general de copias de seguridad de ClickHouse](https://clickhouse.com/docs/operations/backup/overview). Para ver procedimientos paso a paso, consulta [Hacer copia de seguridad y restaurar (manual)](/es/products/clickhouse-private/guides/back-up-and-restore-clickhouse-manual) o [Gestionar copias de seguridad mediante API](/es/products/clickhouse-private/guides/manage-backups-via-the-private-api).
+
+
+ ## Ubicación de las copias de seguridad
+
+
+Las copias de seguridad se almacenan en **Amazon S3**. Las copias de seguridad de cada clúster se organizan bajo el prefijo de clave S3 del clúster (que se encuentra en el CR, en `spec.s3.keyPrefix`), lo que garantiza que las copias de seguridad de distintos clústeres permanezcan aisladas incluso cuando comparten el mismo bucket de S3.
+
+
+ ## Copias de seguridad manuales vs. mediante API
+
+
+ClickHouse Private admite dos enfoques para las copias de seguridad:
+
+* **Manual (SQL)** -- Ejecute las sentencias `BACKUP`/`RESTORE` directamente en un pod de Kubernetes del servidor. Control total sobre el alcance y las rutas de S3. Consulte [Hacer copia de seguridad y restaurar (manual)](/es/products/clickhouse-private/guides/back-up-and-restore-clickhouse-manual).
+* **Mediante API** -- Use el endpoint REST de la API privada, que crea recursos personalizados `Backup` administrados por el operador. Consulte [Gestionar copias de seguridad mediante API](/es/products/clickhouse-private/guides/manage-backups-via-the-private-api) y la [referencia de la API](/es/products/clickhouse-private/reference/clickhouse-private-api-reference).
+
+
+ ## Designación del pod de copia de seguridad
+
+
+En la arquitectura MultiSTS, se designa exactamente una réplica como **pod de copia de seguridad** (`isBackupPod: true` en el ReplicaStateMap). Las operaciones de copia de seguridad siempre se ejecutan en este pod de Kubernetes. El operador evita marcar el pod de copia de seguridad como Condemned durante la reducción de escala para no interrumpir las operaciones de copia de seguridad.
+
+
+ ## Limitación de la restauración
+
+
+La API privada **no permite restaurar una copia de seguridad en el mismo clúster** del que se creó (`instance_id == target_instance_id`). Esto evita añadir carga adicional a un clúster de producción en funcionamiento y reduce el riesgo de sobrescribir datos. El enfoque recomendado es aprovisionar un clúster nuevo y restaurar en él.
+
+Si debe restaurar en el mismo clúster (por ejemplo, para recuperar una tabla específica), use comandos SQL manuales directamente en un pod de Kubernetes del servidor.
+
+
+ ## Integridad de la cadena de copias de seguridad incrementales
+
+
+Al usar políticas de ciclo de vida de S3 con copias de seguridad incrementales, asegúrese de que las reglas de expiración no eliminen una copia de seguridad completa mientras aún existan copias de seguridad incrementales que dependan de ella. Si se elimina una copia de seguridad completa, ninguna de las copias de seguridad incrementales de su cadena podrá restaurarse.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/clickhouse-operator-architecture.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/clickhouse-operator-architecture.mdx
new file mode 100644
index 000000000..80c53a803
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/clickhouse-operator-architecture.mdx
@@ -0,0 +1,160 @@
+---
+noindex: true
+title: "Arquitectura del clickhouse-operator"
+sidebarTitle: "Arquitectura"
+description: "Este documento explica la arquitectura y los mecanismos internos del clickhouse-operator, que gestiona el ciclo de vida de los clústeres de ClickHouse que se ejecutan en"
+---
+
+Este documento explica la arquitectura y los mecanismos internos del clickhouse-operator, que gestiona el ciclo de vida de los clústeres de ClickHouse que se ejecutan en Kubernetes.
+
+
+ ## Descripción general del operador
+
+
+El clickhouse-operator es responsable del aprovisionamiento y la reconciliación de los recursos personalizados `ClickHouseCluster` registrados y de todo el ciclo de vida del clúster. Sus responsabilidades incluyen:
+
+* **Desplegar y finalizar** componentes de servidor y Keeper
+* **Controlar el estado del clúster** (en ejecución, deteniéndose, etc.)
+* **Procesar solicitudes de copia de seguridad**
+* **Limpiar PVC** (PersistentVolumeClaims) después de una reducción de escala o de la eliminación de una réplica
+* **Escalar horizontalmente** el clúster agregando o eliminando réplicas
+
+El operador supervisa los cambios en los recursos personalizados `ClickHouseCluster` y reconcilia el estado real del clúster para que coincida con el estado deseado declarado en el CR.
+
+
+ ## Ciclo de vida de la instancia
+
+
+Una instancia de ClickHouse pasa por un conjunto definido de estados, desde su creación hasta su terminación. El diagrama siguiente ilustra estas transiciones:
+
+
+ 
+
+
+Comprender este ciclo de vida es importante para diagnosticar por qué un clúster puede estar en un estado inesperado o para planificar operaciones como el escalado o las actualizaciones.
+
+
+ ## Un ClickHouseCluster por espacio de nombres
+
+
+El operador asume que existe exactamente un recurso personalizado `ClickHouseCluster` por espacio de nombres de Kubernetes. Desplegar varias instancias de `ClickHouseCluster` en el mismo espacio de nombres provocará conflictos de reconciliación, ya que el operador no puede distinguir qué recursos pertenecen a cada clúster.
+
+El gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` lo garantiza a nivel del servidor de la API de Kubernetes mediante la creación de una `ResourceQuota` que limita el espacio de nombres a un solo `ClickHouseCluster`:
+
+```yaml
+apiVersion: v1
+kind: ResourceQuota
+spec:
+ hard:
+ count/clickhouseclusters.clickhouse.com: "1"
+```
+
+Esta cuota está habilitada de forma predeterminada (`resourceQuota.enabled: true` en los valores de Helm). No la deshabilite. De lo contrario, el clúster quedará en un estado degradado, ya que el Operator no puede reconciliarlo.
+
+Si necesita ejecutar varios clústeres de ClickHouse, despliegue cada uno en su propio espacio de nombres.
+
+
+ ## Arquitectura de StatefulSet (MultiSTS)
+
+
+El operador usa un modelo de **MultiStatefulSet (MultiSTS)** en el que **cada réplica está gestionada por su propio StatefulSet dedicado** (un StatefulSet por cada pod de Kubernetes del servidor de ClickHouse). Este diseño proporciona un control más preciso sobre cada réplica, lo cual es fundamental para operaciones como la reducción de escala, en las que es necesario eliminar réplicas concretas sin afectar a las demás.
+
+
+ 
+
+
+MultiSTS desacopla las réplicas de la identidad basada en ordinales, lo que permite al operador gestionar cada réplica de forma independiente.
+
+
+ ## ReplicaStateMap
+
+
+Dado que las réplicas de MultiSTS no pueden basarse en índices ordinales como una forma determinista de comprender la antigüedad o el ciclo de vida de un pod de Kubernetes, el operador realiza un seguimiento del estado de cada StatefulSet en un mapa almacenado en el campo `.status.replicaStateMap` del CR.
+
+Un ejemplo de ReplicaStateMap tiene este aspecto:
+
+```yaml
+replicaStateMap:
+ c-navy-wl-64-server-5hvvzxe:
+ createdAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+ isBackupPod: true
+ state: Pending
+ updatedAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+ c-navy-wl-64-server-fvnytjb:
+ createdAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+ state: Pending
+ updatedAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+ c-navy-wl-64-server-un85gpo:
+ createdAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+ state: Pending
+ updatedAt: "2023-08-03T13:25:40Z"
+```
+
+
+ ### Estados de las réplicas
+
+
+Cada réplica puede estar en uno de los siguientes estados:
+
+| Estado | Descripción |
+| ------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Pending** | La réplica se ha registrado en el mapa, pero aún no ha alcanzado un estado de ejecución saludable. Una vez añadida, el operador trabaja para llevarla al estado Ready. |
+| **Ready** | La réplica está en ejecución y en buen estado. |
+| **Stopped** | La réplica se ha detenido intencionadamente. |
+| **Condemned** | La réplica se ha marcado para su eliminación durante una operación de reducción de escala. |
+| **Dropped** | La réplica se ha eliminado por completo. |
+| **VolumeRestoring** | El volumen persistente de la réplica se está restaurando desde una copia de seguridad. |
+| **VolumeRestored** | El volumen persistente de la réplica se ha restaurado y está listo para usarse. |
+
+
+ ### Designación del pod de respaldo
+
+
+En cada momento, exactamente una réplica se designa como **pod de respaldo** (`isBackupPod: true`). Esta es la réplica en la que se ejecutan las operaciones de copia de seguridad. El operador evita marcar la réplica de copia de seguridad como Condemned durante la reducción de escala para no interrumpir las operaciones de copia de seguridad, aunque el código gestiona este caso extremo de forma preventiva si llega a producirse.
+
+> **Advertencia:** El seguimiento del estado en ReplicaStateMap es solo para la gestión interna del estado del operador y no debe ser utilizado por componentes externos.
+
+
+ ## Reconciliación en paralelo vs. reconciliación progresiva
+
+
+El operador utiliza dos estrategias de reconciliación diferentes según la naturaleza del cambio:
+
+* La **reconciliación en paralelo** se utiliza cuando el único cambio en la especificación del StatefulSet es un cambio en el número de réplicas. En este caso, todos los StatefulSets pueden actualizarse simultáneamente, ya que no hay cambios disruptivos en los pods existentes.
+
+* La **reconciliación progresiva** se utiliza para todos los demás cambios en la especificación (actualizaciones de configuración, cambios de imagen, ajustes de recursos, etc.). En ese caso, entra en acción un bucle de actualización secundario que reconcilia los StatefulSets uno por uno, respetando la configuración `maxUnavailable` del PodDisruptionBudget para garantizar que el clúster nunca supere el nivel de interrupción permitido durante el despliegue.
+
+
+ ## Escalado horizontal
+
+
+
+ ### Ampliación
+
+
+Ampliar horizontalmente en modo MultiSTS es sencillo. Cuando se añade un nuevo nombre de réplica a `ReplicaStateMap`, el operador crea el `StatefulSet` correspondiente y lo reconcilia. Los ciclos de reconciliación posteriores garantizan que la nueva réplica creada se ponga al día con el resto del clúster.
+
+
+ ### Reducción de escala
+
+
+La reducción de escala es considerablemente más compleja porque una réplica que se va a eliminar puede seguir recibiendo tráfico o contener datos que deben sincronizarse. El operador sigue un proceso de varios pasos para eliminar las réplicas de forma segura.
+
+
+ #### Réplicas en estado Condemned
+
+
+Cuando la cantidad real de réplicas supera la cantidad deseada, las réplicas sobrantes se marcan como **Condemned**. Su estado pasa de Ready a Condemned en el ReplicaStateMap, lo que le indica al operador qué réplicas deben eliminarse de forma segura.
+
+
+ #### Flujo de la reducción de escala
+
+
+El proceso de reducción de escala sigue estos pasos:
+
+1. **Eliminar la clave de topología** -- La réplica marcada para eliminación se excluye de los cálculos de sesgo de `TopologySpreadConstraint`, de modo que deje de afectar las decisiones de planificación de pods.
+2. **Esperar a que todos los StatefulSets estén Ready** -- Si algún StatefulSet no está en estado Ready, la reducción de escala se pospone y la reconciliación se vuelve a poner en cola.
+3. **Ejecutar [`SYSTEM SYNC REPLICA ... LIGHTWEIGHT`](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/statements/system#sync-replica)** -- Garantiza que todos los datos de la réplica marcada para eliminación estén sincronizados antes de quitarla. Se ejecuta en el pod de respaldo.
+4. **Eliminar los StatefulSets marcados para eliminación** -- Se eliminan los StatefulSets y sus entradas se quitan de `ReplicaStateMap`.
+5. **Ejecutar [`SYSTEM DROP REPLICA`](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/statements/system#drop-replica)** -- Elimina los metadatos de la réplica eliminada de ClickHouse Keeper en las réplicas restantes que están en estado Ready.
+6. **Etiquetar los PVC para su limpieza** -- Los PVC que pertenecen a los StatefulSets eliminados se etiquetan con `clickhouse.com/delete-pvc`. Esto se conoce como "PVC leaking" y, a partir de este punto, termina la responsabilidad del operator. El componente PersistentVolumeClaimCleaner se encarga de gestionar la eliminación real de los PVC.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/faq-troubleshooting.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/faq-troubleshooting.mdx
new file mode 100644
index 000000000..9b43b783f
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/faq-troubleshooting.mdx
@@ -0,0 +1,111 @@
+---
+noindex: true
+title: "FAQ / Solución de problemas"
+sidebarTitle: "FAQ"
+description: "Si este error aparece en los logs del ClickHouse Operator, significa que no puede completar la reconciliación del clúster de ClickHouse porque el operador"
+---
+
+
+ ## ¿No se encontraron detalles de zona para ningún PV?
+
+
+Si este error aparece en los logs del ClickHouse Operator, significa que no puede completar la reconciliación del clúster de ClickHouse porque espera que las afinidades de nodo con conocimiento de la topología se rellenen automáticamente en los PersistentVolumes. En concreto, el operador busca afinidades de nodo basadas en la etiqueta `topology.kubernetes.io/zone`. Normalmente, esto lo gestionan los aprovisionadores de volúmenes con reconocimiento de topología (por ejemplo, al usar el aprovisionador de volúmenes de AWS EBS).
+
+Sin embargo, en ciertos proveedores de nube (por ejemplo, IBM) o en entornos on-premise, esto no se rellenará automáticamente o se usarán etiquetas no estándar. Para garantizar que el operador pueda seguir funcionando, se recomienda añadir las afinidades de nodo en la clase de almacenamiento, por ejemplo:
+
+```yaml
+apiVersion: storage.k8s.io/v1
+kind: StorageClass
+metadata:
+ name: local-nvme-sc
+allowVolumeExpansion: true
+parameters:
+ path: /nvme/disk
+provisioner: rancher.io/local-path
+reclaimPolicy: Delete
+volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
+allowedTopologies:
+ - matchLabelExpressions:
+ - key: topology.kubernetes.io/zone
+ values:
+ - -keeper
+ -
+ -
+ -
+ -
+ -
+ -
+ - key: directpv.min.io/zone
+ values:
+ - default
+```
+
+Esto garantiza que los volúmenes de almacenamiento se creen con las afinidades de nodo adecuadas. Por ejemplo:
+
+```yaml
+apiVersion: v1
+kind: PersistentVolume
+metadata:
+ ...
+spec:
+ accessModes:
+ - ReadWriteOnce
+ ...
+ nodeAffinity:
+ required:
+ nodeSelectorTerms:
+ - matchExpressions:
+ - key: directpv.min.io/zone
+ operator: In
+ values:
+ - default
+ ...
+```
+
+Si se utilizan etiquetas no estándar para gestionar la topología, el operador expone la propiedad `additionalZoneLabelRegexes`. Por ejemplo, si usa el gráfico de Helm para instalar el operador, puede establecer el valor de helm `operator.additionalZoneLabelRegexes` en `directpv.*zone` para que coincida con el PersistentVolume anterior.
+
+
+ ## ¿Qué hace el campo `loadBalancerType` en el CRD de ClickHouseCluster?
+
+
+En realidad, `loadBalancerType` no añade anotaciones de balanceador de carga al Service del clúster de ClickHouse. Actualmente, ClickHouse Operator no admite la creación de un balanceador de carga para el clúster de ClickHouse. Este campo solo tiene utilidad en ClickHouse Cloud, donde se usa para ayudar a crear usuarios para la SQL Console de Cloud.
+
+
+ ## ¿Tengo que usar una instancia con un disco NVMe adjunto? ¿Para qué sirve el disco NVMe?
+
+
+El disco NVMe lo utiliza el ClickHouse Operator para montar un volumen de caché en los pods del servidor de ClickHouse. Este volumen se usa como caché para los datos que provienen de S3 (o de almacenamientos de objetos equivalentes). El operador configura automáticamente los discos en la configuración del servidor de ClickHouse:
+
+```yaml
+s3diskWithCache:
+ type: cache
+ disk: s3disk
+ path: /mnt/clickhouse-cache/sharedS3DiskCache
+ max_size:
+ '@from_env': CONFIG_DISK_CACHE_SIZE
+ cache_on_write_operations: 1
+```
+
+Ten en cuenta que, si usas SharedMergeTree, ClickHouse en realidad no almacena datos localmente. No sirve para nada más que para optimizar el rendimiento de las consultas que se ejecutan sobre SharedMergeTree.
+
+Es posible usar otros dispositivos de almacenamiento, como AWS EBS al usar instancias EC2. Esto cambia algunos pasos de la guía de onboarding:
+
+* Debes asegurarte de que los discos estén conectados a las instancias en las que se programan los pods de Kubernetes del servidor de ClickHouse
+* La plantilla de lanzamiento debe modificarse para reflejar los cambios en la arquitectura de discos. Sigue siendo posible crear un disco RAID y formatearlo como ext4 o xfs, pero, obviamente, los dispositivos deben listarse con otra herramienta (p. ej., lsblk).
+* Si los discos no están montados en `/nvme/disk` como en la plantilla de lanzamiento de ejemplo, `hostPathBaseDirectory` en el gráfico de Helm de ClickHouseCluster debe establecerse en el punto de montaje real.
+
+Ten en cuenta que, según las decisiones que tomes, el rendimiento de las consultas puede verse afectado.
+
+
+ ## ¿Puedo desplegar varios ClickHouseClusters en el mismo espacio de nombres?
+
+
+No. El operador asume exactamente un `ClickHouseCluster` por espacio de nombres. Desplegar varias instancias en el mismo espacio de nombres provocará conflictos durante la reconciliación. El gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` hace cumplir esta restricción de forma predeterminada mediante una `ResourceQuota` que limita el espacio de nombres a un único recurso `ClickHouseCluster`. Si necesita varios clusters, despliegue cada uno en su propio espacio de nombres.
+
+
+ ## Uso almacenamiento compatible con S3, pero la información de la región no es necesaria (o causa problemas)
+
+
+De forma predeterminada, el operador exige información de la región en la conexión a S3. Este es el comportamiento recomendado para el almacenamiento de objetos en la nube, pero si utiliza almacenamiento de objetos on-premise (por ejemplo, MinIO), la información de la región puede causar problemas.
+
+El operador puede desactivar la obligatoriedad de la región para cada clúster estableciendo `spec.isOnPremiseInstance` en `true` en el custom resource `ClickHouseCluster`. Cuando se establece, el operador hace que la información de la región sea opcional en la conexión a S3; si no se especifica ninguna región, el campo de región se elimina por completo de la configuración.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/fips-140-2-compliance-for-clickhouse-private.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/fips-140-2-compliance-for-clickhouse-private.mdx
new file mode 100644
index 000000000..03920b655
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/fips-140-2-compliance-for-clickhouse-private.mdx
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+noindex: true
+title: "Cumplimiento de FIPS 140-2 para ClickHouse Private"
+sidebarTitle: "Cumplimiento de FIPS"
+description: "Este documento explica qué significa el cumplimiento de FIPS 140-2 en el contexto de ClickHouse Private y qué cambia al desplegar con una configuración compatible con FIPS."
+---
+
+Este documento explica qué significa el cumplimiento de FIPS 140-2 en el contexto de ClickHouse Private y qué cambia al desplegar con una configuración compatible con FIPS.
+
+
+ ## Qué significa FIPS 140-2 para ClickHouse Private
+
+
+FIPS 140-2 (Federal Information Processing Standard) es una norma del gobierno de EE. UU. para módulos criptográficos. Las organizaciones que operan en entornos gubernamentales (como AWS GovCloud) o que manejan datos gubernamentales sensibles suelen tener la obligación de garantizar que todas las operaciones criptográficas utilicen algoritmos e implementaciones validados por FIPS.
+
+Cuando ClickHouse Private se despliega en modo FIPS, todas las operaciones criptográficas -- incluidas las conexiones TLS entre componentes, las conexiones con servicios de AWS y la generación de certificados -- deben utilizar algoritmos y bibliotecas compatibles con FIPS.
+
+
+ ## Qué cambia en un despliegue con FIPS
+
+
+Un despliegue con FIPS se diferencia de un despliegue estándar de ClickHouse Private en varios aspectos clave:
+
+
+ ### Imágenes de servidor FIPS
+
+
+Las imágenes de ClickHouse server y Keeper deben usar las variantes específicas de FIPS. Estas se identifican por el sufijo `-fips` en la etiqueta de la imagen (por ejemplo, `25.12.1.1497-fips` para el servidor y `26.2.1.258-fips` para Keeper). Las imágenes FIPS se compilan con bibliotecas criptográficas validadas según FIPS. La imagen del operator no tiene una variante FIPS independiente.
+
+
+ ### Endpoints de ECR compatibles con FIPS
+
+
+Al descargar imágenes de contenedor desde Amazon ECR, se deben usar endpoints de ECR compatibles con FIPS. Estos endpoints tienen la forma `0000000000.dkr-ecr-fips..on.aws` en lugar del hostname estándar de ECR.
+
+
+ ### Endpoints de S3 compatibles con FIPS
+
+
+ClickHouse almacena datos en S3 y, en modo FIPS, se deben configurar los endpoints de S3 compatibles con FIPS. AWS publica la lista de endpoints FIPS para cada servicio y región en [https://aws.amazon.com/compliance/fips/](https://aws.amazon.com/compliance/fips/).
+
+
+ ### Restricción de nomenclatura de buckets de S3
+
+
+En el modo FIPS, el **nombre del bucket de S3 no debe contener puntos** (`.`). Esta restricción existe porque los endpoints de S3 con FIPS requieren direccionamiento de tipo host virtual (por ejemplo, `https://my-bucket.s3-fips.us-gov-west-1.amazonaws.com`). Cuando el nombre de un bucket contiene puntos, la validación del certificado TLS falla para las URL de tipo host virtual, porque los puntos crean niveles adicionales de subdominio que no coinciden con el certificado comodín.
+
+Este es un aspecto importante que debe tener en cuenta al configurar su infraestructura de S3. Si ya tiene buckets con puntos en sus nombres, no pueden usarse con endpoints de S3 con FIPS.
+
+
+ ## Requisitos de certificados
+
+
+Un despliegue con FIPS requiere certificados TLS para la comunicación cifrada entre todos los componentes de ClickHouse. Deben generarse tres conjuntos de certificados:
+
+| Conjunto de certificados | Propósito | Archivos |
+| ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------- |
+| **Servidor** | Protege las conexiones entrantes a clickhouse-server | `server.crt`, `server.key` |
+| **Keeper** | Protege las conexiones a clickhouse-keeper | `keeper.crt`, `keeper.key` |
+| **Cliente** | Lo utiliza clickhouse-server para las conexiones salientes (p. ej., a keeper, diccionarios HTTPS) | `client.crt`, `client.key` |
+
+Los tres conjuntos están firmados por una autoridad de certificación común (`ca.crt`).
+
+
+ ### Requisitos de algoritmos compatibles con FIPS
+
+
+Cuando se requiere cumplimiento de FIPS, todos los certificados deben:
+
+* **Generarse con algoritmos compatibles con FIPS** -- Por ejemplo, RSA con un tamaño de clave de al menos 3072 bits.
+* **Crearse en un entorno con FIPS habilitado** -- Las operaciones criptográficas durante la generación y firma de claves deben usar un módulo validado conforme a FIPS. Una opción es usar un contenedor UBI de Red Hat con el modo FIPS habilitado.
+* **Estar firmados por una autoridad de certificación** cuya propia clave se haya generado de forma compatible con FIPS.
+
+
+ ### Nombres alternativos del sujeto (SAN)
+
+
+Cada certificado debe incluir las entradas SAN correctas para que la validación de TLS se complete correctamente en la comunicación entre componentes dentro del clúster de Kubernetes. El formato de SAN sigue este patrón:
+
+* Server: `*.c--server-headless.ns-.svc.cluster.local` y `c--server-any.ns-.svc.cluster.local`
+* Keeper: `*.c--keeper-headless.ns-.svc.cluster.local`
+
+Se debe crear un conjunto único de certificados (excepto el certificado de la CA) para cada clúster de ClickHouse que se aprovisione.
+
+
+ ### Vencimiento de los certificados
+
+
+Los certificados tienen un período de validez definido. Debe establecer un proceso para supervisar su vencimiento y renovarlos antes de que caduquen. Un valor predeterminado habitual es de 365 días, pero debe ajustarse según los requisitos de seguridad de su organización.
+
+
+ ## Más información
+
+
+* Para obtener instrucciones paso a paso sobre cómo generar certificados compatibles con FIPS, consulta la guía práctica [Configurar certificados FIPS](/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse).
+* Para entender cómo funcionan la PKI y mTLS en ClickHouse Private —la finalidad de los certificados, los modos de verificación y el comportamiento de la rotación—, consulta [PKI y mTLS en ClickHouse Private](/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private).
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/hydra-compute-separation.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/hydra-compute-separation.mdx
new file mode 100644
index 000000000..d3d721d11
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/hydra-compute-separation.mdx
@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+noindex: true
+title: "Hydra: Separación de cómputo"
+sidebarTitle: "Separación de cómputo de Hydra"
+description: "Este documento explica Hydra, la función de separación de cómputo para los clústeres Private de ClickHouse."
+---
+
+Este documento explica Hydra, la función de separación de cómputo para los clústeres Private de ClickHouse.
+
+
+ ## ¿Qué es Hydra?
+
+
+Hydra permite crear **múltiples grupos de nodos dentro de un único clúster lógico de ClickHouse**, donde cada grupo de nodos puede tener:
+
+* Un número distinto de nodos
+* Distintas asignaciones de recursos (CPU, memoria)
+* Un endpoint de red independiente
+
+Esto permite ejecutar diferentes cargas de trabajo (p. ej., analítica intensiva frente a dashboards ligeros) sobre el mismo conjunto de datos sin que compitan por los mismos recursos de cómputo.
+
+
+ ## Cómo funciona
+
+
+Hydra logra la separación de cómputo mientras mantiene una capa de datos unificada:
+
+* **ClickHouse Keeper compartido** -- Todos los grupos de nodos de un clúster de Hydra usan el mismo ensemble de Keeper para la coordinación distribuida. No es necesario tener instancias de Keeper independientes para cada grupo de nodos.
+* **Datos compartidos en S3** -- Todos los grupos de nodos leen del mismo prefijo de datos en S3 (y, potencialmente, escriben en él). Como ClickHouse usa almacenamiento de objetos compartido para los datos de las tablas, varios grupos de cómputo pueden acceder a los mismos datos subyacentes sin duplicarlos.
+* **Cómputo separado** -- Cada grupo de nodos ejecuta su propio conjunto de pods de ClickHouse server con configuraciones de recursos independientes y su propio endpoint de servicio de Kubernetes.
+
+
+ ## Relación padre-hijo
+
+
+Hydra usa un **modelo padre-hijo**:
+
+* El **padre** es un clúster de ClickHouse existente que posee los datos y el conjunto de Keeper.
+* Los **hijos** son grupos de nodos adicionales que se aprovisionan con una referencia al nombre y al espacio de nombres del padre. Al crear un hijo, se especifica el padre mediante `parentCluster.name` y `parentCluster.namespace`.
+
+Un padre puede tener varios hijos, cada uno con distintas características de dimensionamiento y acceso.
+
+
+ ## Instancias secundarias de solo lectura vs. lectura y escritura
+
+
+De forma predeterminada, las instancias secundarias son de **lectura y escritura**, lo que significa que pueden leer y escribir datos en el almacenamiento compartido.
+
+Una instancia secundaria puede configurarse opcionalmente como de **solo lectura** (estableciendo `isReadonly=true` en el momento de su creación). Las instancias secundarias de solo lectura pueden consultar datos, pero no modificarlos, por lo que resultan adecuadas para cargas de trabajo como informes, dashboards o analítica, donde no se necesita acceso de escritura y se desea aislarlas de las operaciones de escritura.
+
+
+ ## Limitaciones
+
+
+Hay dos restricciones importantes que debes tener en cuenta al usar Hydra:
+
+1. **No puedes aprovisionar instancias hijas si la instancia padre está detenida, terminada o inactiva.** La instancia padre debe estar en ejecución para que se puedan crear las hijas, ya que estas dependen del ensemble de Keeper de la padre y de la configuración de datos compartidos.
+
+2. **Debes eliminar todas las instancias hijas antes de eliminar el clúster padre.** El padre no puede eliminarse mientras las hijas sigan haciendo referencia a él. Si intentas eliminar un padre con hijas activas, la operación fallará.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private.mdx
new file mode 100644
index 000000000..1921085a3
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private.mdx
@@ -0,0 +1,190 @@
+---
+noindex: true
+title: "PKI y mTLS en ClickHouse Private"
+sidebarTitle: "PKI y mTLS"
+description: "Este documento explica cómo funcionan la infraestructura de clave pública (PKI) y el TLS mutuo (mTLS) en ClickHouse Private: qué certificados existen y por qué, qué estándares"
+---
+
+Este documento explica cómo funcionan la infraestructura de clave pública (PKI) y el TLS mutuo (mTLS) en ClickHouse Private: qué certificados existen y por qué, qué estándares impone la configuración, cómo se verifican los certificados y cómo se gestiona su rotación. Es el complemento conceptual de las guías prácticas para [configurar Cert Manager](/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates) y [generar certificados conformes con FIPS](/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse).
+
+
+ ## Por qué importa la PKI aquí
+
+
+Un clúster Private de ClickHouse es un sistema distribuido: las réplicas de ClickHouse Server se comunican entre sí y con ClickHouse Keeper, los nodos de Keeper forman un quórum de Raft entre ellos, y el servidor realiza conexiones salientes (por ejemplo, a Keeper o a recursos respaldados por HTTPS). En un entorno regulado o aislado, se espera que cada una de estas conexiones esté cifrada y, de ser posible, autenticada mutuamente para que solo los componentes de confianza puedan unirse al clúster.
+
+TLS proporciona dos garantías distintas, y conviene mantenerlas separadas:
+
+* **Cifrado en tránsito** — un observador en la ruta no puede leer el tráfico. Esto solo requiere que el *server* presente un certificado.
+* **Autenticación** — cada extremo demuestra su identidad con un certificado firmado por una CA de confianza. Cuando *ambos* lados presentan y verifican certificados, se usa **mutual TLS (mTLS)**.
+
+ClickHouse Private admite ambas opciones: puede ejecutar TLS solo con cifrado, o mTLS completo, según el `verificationMode` y si hay certificados de cliente configurados. Las secciones siguientes explican cómo se expresan estas opciones.
+
+
+ ## Los certificados y su propósito
+
+
+ClickHouse Private utiliza una única autoridad de certificación (CA) común y un certificado final por componente:
+
+| Certificado | Usado por | Propósito |
+| ----------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **CA** | Todos los componentes | La raíz de confianza. Todos los componentes confían en los certificados firmados por esta CA. Se distribuye como `ca.crt`. |
+| **Server** | `clickhouse-server` | Identifica una réplica del servidor ante los clientes entrantes (otros servidores, aplicaciones, la API de administración) en sus puertos seguros. El mismo certificado también lo presenta el servidor en sus conexiones *salientes* (por ejemplo, con Keeper), por lo que también sirve como identidad de cliente del servidor para mTLS. |
+| **Keeper** | `clickhouse-keeper` | Identifica un nodo de Keeper ante los clientes que se conectan a su puerto seguro de cliente y protege el canal Raft entre nodos de Keeper. |
+
+Conviene destacar el rol saliente (de cliente) del servidor, porque TLS trata "server" y "client" como contextos separados. El gráfico de Helm configura el contexto `` de OpenSSL —usado cuando `clickhouse-server` se conecta *hacia* otro componente— para presentar el **mismo** certificado y clave que el contexto `` entrante (`server.openSSL.secret.certKey` / `keyKey`, con valores predeterminados `server.crt` / `server.key`). En otras palabras, no hay un certificado "client" independiente en la implementación estándar de Kubernetes; el certificado del servidor cumple ambas funciones.
+
+> El flujo de trabajo de generación de certificados conformes con FIPS también genera un `client.crt` / `client.key` dedicado y los agrupa en el secreto del servidor. Esto es específico de ese flujo de trabajo (y de la ruta de implementación bare-metal); de forma predeterminada, la configuración de OpenSSL del gráfico de Helm apunta el contexto client al certificado del servidor. Consulte [Configure FIPS certificates](/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse).
+
+Algunas propiedades importantes:
+
+* **Una CA, dos certificados finales.** Una única CA firma los certificados del servidor y de Keeper. Por lo tanto, cualquier componente puede validar el certificado de cualquier otro componente confiando solo en la CA.
+* **Un certificado final único por clúster.** La CA puede compartirse entre clústeres, pero los certificados del servidor y de Keeper deben generarse para cada clúster de ClickHouse, porque sus Subject Alternative Names (SAN) codifican los nombres de servicio de Kubernetes del clúster.
+
+
+ ### Nombres alternativos del sujeto (SAN)
+
+
+Los certificados finales deben incluir los nombres DNS internos del clúster de los servicios que exponen; de lo contrario, la validación del nombre de host de TLS fallará para el tráfico dentro del clúster. Los patrones de SAN son:
+
+* **Server:** `*.c--server-headless.ns-.svc.cluster.local` y `c--server-any.ns-.svc.cluster.local`
+* **Keeper:** `*.c--keeper-headless.ns-.svc.cluster.local`
+
+Si su clúster de Kubernetes usa un dominio distinto de `.cluster.local`, sustitúyalo en los SAN.
+
+
+ ## Cómo se suministran los certificados a ClickHouse
+
+
+Los certificados se suministran como secretos de Kubernetes, que el ClickHouse Operator monta en los pods como un volumen proyectado:
+
+* `/etc/clickhouse-server/certs/` para ClickHouse Server
+* `/etc/clickhouse-keeper/certs/` para ClickHouse Keeper
+
+Cada archivo se monta con el mismo nombre que su clave en el secreto (de modo que la clave `server.crt` del secreto pasa a ser el archivo `/etc/clickhouse-server/certs/server.crt`). De forma predeterminada, el gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` espera estos secretos:
+
+| Secret (nombre predeterminado) | Claves |
+| ----------------------------------- | ------------------------------------ |
+| `-server-cert-secret` | `ca.crt`, `server.crt`, `server.key` |
+| `-keeper-cert-secret` | `ca.crt`, `keeper.crt`, `keeper.key` |
+
+Tanto el nombre del secreto como los nombres de las claves individuales se pueden configurar mediante los valores de Helm (`server.openSSL.secret.*` y `keeper.openSSL.secret.*`), lo que hace que el gráfico sea compatible con herramientas de gestión de certificados que usan nombres de clave diferentes, especialmente Cert Manager, que genera `tls.crt` / `tls.key` en lugar de `server.crt` / `server.key`.
+
+
+ ## Lo que impone la configuración
+
+
+Cuando TLS está habilitado, el gráfico de Helm genera un bloque `openSSL` para cada componente con una base deliberadamente reforzada. Los ajustes relevantes y lo que impone cada uno son:
+
+| Ajuste | Valor | Lo que impone |
+| --------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `disableProtocols` | `sslv2,sslv3,tlsv1,tlsv1.1` | Deshabilita todos los protocolos heredados, de modo que **TLS 1.2 y versiones posteriores** sean las únicas versiones permitidas. |
+| `preferServerCiphers` | `true` | Prevalece el orden de cifrados del servidor, por lo que un client no puede negociar un cifrado más débil que el servidor aceptaría en otras circunstancias. |
+| `cacheSessions` | `true` | Habilita el almacenamiento en caché de sesiones TLS para reducir la sobrecarga de un handshake completo. |
+| `caConfig` | ruta a `ca.crt` | El ancla de confianza que se usa para validar la cadena de certificados del par. |
+| `loadDefaultCAFile` | `true` (contexto del servidor) | También confía en el conjunto predeterminado de CA del sistema, además de `caConfig`. |
+| `invalidCertificateHandler` | `RejectCertificateHandler` (contexto del client) | Cuando el servidor actúa como client, rechaza un certificado no válido del par en lugar de tolerarlo. |
+
+Estos ajustes se aplican tanto a la parte `` como a la `` de la configuración de OpenSSL, porque `clickhouse-server` actúa simultáneamente como servidor TLS (para sus clients) y como client TLS (frente a Keeper y otros servidores). Además, en entornos FIPS, los propios certificados deben generarse con algoritmos validados por FIPS (por ejemplo, RSA ≥ 3072 bits) en un módulo con FIPS habilitado; consulte [FIPS 140-2 Compliance](/es/products/clickhouse-private/explanation/fips-140-2-compliance-for-clickhouse-private).
+
+
+ ### `enabled` vs. `required`
+
+
+Cada componente expone dos indicadores que parecen similares, pero significan cosas distintas:
+
+* **`openSSL.enabled`** activa la configuración de TLS y habilita los puertos seguros, pero mantiene los puertos inseguros. Esta es la configuración adecuada durante la migración: los clientes pueden pasar a TLS a su propio ritmo.
+* **`openSSL.required`** va un paso más allá. Además de habilitar TLS, **elimina los puertos inseguros** (`http_port` y `tcp_port` se establecen en `0`), de modo que *solo* sean posibles las conexiones cifradas. Este es el estado final reforzado para un despliegue en producción.
+
+Habilitar cualquiera de los dos indicadores también hace que el operador habilite los puertos seguros de readiness, de modo que las comprobaciones de estado del clúster se ejecuten sobre TLS. Establecer `required` además elimina el listener inseguro de readiness, dejando solo el de TLS.
+
+
+ ## Cómo se verifican los certificados: `verificationMode`
+
+
+`verificationMode` es el ajuste más importante para la parte de *autenticación* de TLS. Controla si se comprueba el certificado de un par —y con qué rigor—. Se aplica tanto a los contextos OpenSSL del servidor como del client, y el valor predeterminado es `none`.
+
+| Modo | Comportamiento | Nivel de seguridad resultante |
+| --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- |
+| `none` | Sin verificación de certificados. El tráfico está cifrado, pero el par no está autenticado. | Solo cifrado (predeterminado). |
+| `relaxed` | Un client *puede* presentar un certificado; si lo hace, se valida frente a la CA. Las conexiones sin certificado se siguen aceptando. | mTLS oportunista: adecuado para migraciones. |
+| `once` | El certificado del client se verifica solo durante el handshake inicial y no se vuelve a solicitar durante la renegociación. | mTLS mayormente estricto. |
+| `strict` | Se rechaza a un client que no presente un certificado válido firmado por una CA. | mTLS forzado. |
+
+Algunas consecuencias que conviene tener claras:
+
+* **`none` es cifrado, no autenticación.** Con `none`, un atacante que pueda acceder al puerto no podrá leer el tráfico, pero ClickHouse no comprobará *quién* se está conectando. Para obtener la garantía de que «solo los componentes de confianza pueden conectarse», necesitas `relaxed` (oportunista) o `strict` (forzado).
+* **mTLS también requiere un certificado en el lado que se conecta.** La verificación solo tiene efecto si el lado que se conecta realmente presenta un certificado. El servidor presenta su propio certificado en las conexiones salientes (su contexto OpenSSL ``), lo que permite que el tráfico de servidor a Keeper y de servidor a servidor cumpla los requisitos de un par que verifica certificados.
+* **`relaxed` es el modo de aplicación recomendado actualmente.** Actualmente no se recomienda el modo `strict`, ya que puede interactuar mal con el operador; las implementaciones en producción deben usar `relaxed`, que aun así valida todos los certificados que se presentan.
+
+Estos valores se transfieren sin cambios a la configuración de TLS de ClickHouse, por lo que se comportan exactamente como se documenta para la configuración `openSSL` de ClickHouse.
+
+
+ ## Rotación de certificados
+
+
+Los certificados caducan, por lo que su rotación es una realidad operativa más que un caso aislado. ClickHouse Private gestiona la mayor parte del proceso de forma transparente, con una excepción importante.
+
+En ambos casos, el ClickHouse Operator supervisa el secreto del certificado y reacciona a los cambios; no es necesario rotar los certificados manualmente. La diferencia está en *cómo* cada componente adopta un certificado nuevo: el server lo hace sin necesidad de reiniciarse, mientras que Keeper sí requiere un reinicio.
+
+
+ ### ClickHouse Server: rotación sin reinicio
+
+
+ClickHouse Server lee su certificado y su clave desde el disco y **los recarga en caliente** cuando cambian los archivos, sin necesidad de reiniciar el pod de Kubernetes. El flujo completo es el siguiente:
+
+1. La autoridad de certificación (su PKI o Cert Manager) emite un certificado nuevo y actualiza el secreto de Kubernetes.
+2. Kubernetes propaga el nuevo contenido del secreto al volumen montado dentro del pod de Kubernetes.
+3. El operador detecta el nuevo certificado en el secreto y lo registra en el estado del clúster; ClickHouse Server toma por sí solo el nuevo certificado desde el disco.
+
+Por ello, cuando usa Cert Manager con renovación automática, la rotación del certificado del servidor se realiza sin intervención humana y sin tiempo de inactividad.
+
+
+ ### ClickHouse Keeper: reinicio móvil activado por el operador
+
+
+Keeper no recarga en caliente su certificado como sí lo hace el servidor: su configuración de TLS, incluido el canal Raft seguro (entre servidores) que usan los nodos de Keeper para mantener el quorum, se establece al iniciar el proceso. Para adoptar un certificado nuevo, los pods de Keeper deben reiniciarse.
+
+Este reinicio sigue siendo automático: cuando cambia el certificado en el secreto de Keeper, el operador registra la nueva fecha de vencimiento en la plantilla de pods del StatefulSet de Keeper (la anotación `clickhouse.com/certificate-expire-date`), lo que desencadena un **reinicio móvil de los pods de Keeper**. Así, la rotación de Keeper, al igual que la del servidor, no requiere ningún paso manual; pero, a diferencia del servidor, reinicia los pods de Keeper, lo que provoca una breve interrupción y debe preverse durante la rotación.
+
+Implicaciones prácticas:
+
+* Espere un reinicio móvil del StatefulSet de Keeper cada vez que se renueve el certificado de Keeper. Es automático, pero no es inocuo como sí lo es la rotación del servidor; planifique las renovaciones teniendo esto en cuenta.
+* Mantenga una validez larga para la CA y rótela rara vez. Como *todos* los componentes confían en la CA, rotar la propia CA es la operación más disruptiva y debe planificarse con bastante antelación antes de su vencimiento. Las herramientas de ejemplo establecen por defecto una validez de 10 años (3650 días) para la CA exactamente por esta razón, frente a 365 días para los certificados finales.
+* Supervise el vencimiento de los certificados finales y de la CA, y genere alertas con suficiente antelación para que las renovaciones (y el reinicio de Keeper que desencadenan) se produzcan antes de que el certificado expire realmente.
+
+
+ ## Integración con Cert Manager
+
+
+[Cert Manager](https://cert-manager.io/) es la forma recomendada de ejecutar esta PKI en producción, ya que automatiza la emisión y la renovación, y encaja perfectamente en el modelo de rotación descrito anteriormente. En términos conceptuales:
+
+* Un `Issuer` o `ClusterIssuer` de Cert Manager desempeña el papel de tu CA. Puede ser un emisor autofirmado (para pruebas), un emisor intermedio respaldado por tu raíz corporativa o una CA externa mediante ACME o Vault.
+* Un recurso `Certificate` por componente declara los SAN y el nombre del secreto de destino. Cert Manager genera el par de claves y escribe `ca.crt`, `tls.crt` y `tls.key` en ese secreto.
+* El gráfico de Helm apunta a esos nombres de clave (`caKey: ca.crt`, `certKey: tls.crt`, `keyKey: tls.key`), y el operador los monta y recarga como se describió anteriormente.
+* Cert Manager renueva automáticamente los certificados antes de que caduquen. Luego, los certificados de servidor se rotan sin tiempo de inactividad; **la renovación del certificado de Keeper desencadena automáticamente un reinicio móvil de los pods de Keeper**, como se describe en la sección de rotación anterior.
+
+Una salvedad: `ca.crt` solo se completa en el secreto cuando el emisor puede proporcionarlo. Los emisores ACME, por ejemplo, no incluyen un `ca.crt`. En ese caso, agrega tú mismo la raíz pública a la clave `ca.crt`, o usa [trust-manager](https://cert-manager.io/docs/trust/trust-manager/) para crear un CA bundle y dirigirlo al secreto.
+
+Para obtener instrucciones paso a paso, consulta [Configure Cert Manager for ClickHouse Certificates](/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates).
+
+
+ ## Elegir una postura
+
+
+Al reunir todas las piezas, una progresión típica tiene este aspecto:
+
+1. **Primero, el cifrado.** Establece `openSSL.enabled: true` con `verificationMode: none`. El tráfico se cifra; los puertos no seguros se mantienen para facilitar una migración fluida.
+2. **mTLS oportunista.** Pasa a `verificationMode: relaxed` una vez que todos los componentes presenten certificados de client. La autenticación pasa a validarse cuando está presente, sin interrumpir nada de lo que aún no se haya migrado.
+3. **TLS obligatorio.** Establece `openSSL.required: true` para eliminar por completo los puertos no seguros, de modo que solo se acepten conexiones cifradas. Mantén `verificationMode: relaxed`, que sigue siendo el modo recomendado (consulta la nota anterior sobre `strict`).
+
+En cada paso, los certificados, los SAN, la estructura del Secret y el comportamiento de rotación son los mismos; solo cambian los indicadores de aplicación.
+
+
+ ## Lecturas adicionales
+
+
+* [Configurar Cert Manager para los certificados de ClickHouse](/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates) — guía práctica
+* [Generar certificados compatibles con FIPS](/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse) — guía práctica
+* [Cumplimiento de FIPS 140-2](/es/products/clickhouse-private/explanation/fips-140-2-compliance-for-clickhouse-private) — explicación
+* [Arquitectura](/es/products/clickhouse-private/explanation/clickhouse-operator-architecture) — cómo el operador gestiona los servidores y Keeper
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/explanation/troubleshooting-guide.mdx b/es/products/clickhouse-private/explanation/troubleshooting-guide.mdx
new file mode 100644
index 000000000..d0e0cd47b
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/explanation/troubleshooting-guide.mdx
@@ -0,0 +1,564 @@
+---
+noindex: true
+title: "Guía de solución de problemas"
+sidebarTitle: "Solución de problemas"
+description: "Esta guía reúne los problemas más comunes, sus síntomas, las causas probables y los pasos para resolverlos en implementaciones de ClickHouse Private."
+---
+
+Esta guía reúne los problemas más comunes, sus síntomas, las causas probables y los pasos para resolverlos en implementaciones de ClickHouse Private. Cada entrada sigue una estructura de síntoma, causa y resolución.
+
+***
+
+
+ ## Problemas con el operador
+
+
+
+ ### Los cambios en el CR no se aplican
+
+
+**Síntoma:** Los cambios realizados en el CR de ClickHouseCluster no se están reconciliando ni aplicando al clúster durante un período prolongado.
+
+**Causa:** Una de estas tres razones habituales:
+
+1. El propio operador está en un bucle de reinicio.
+2. Los pods de ClickHouse (Keeper o server) están en un bucle de reinicio, lo que bloquea la reconciliación.
+3. Hay una anotación `clickhouse.com/skip-reconcile` en el CR que indica al operador que omita por completo la reconciliación.
+
+**Resolución:**
+
+1. Revise los logs del operador para detectar fallos o errores:
+
+ ```bash
+ kubectl logs -f -n clickhouse-operator-system
+ ```
+
+2. Revise si los pods de Keeper y server están en bucle de reinicio:
+
+ ```bash
+ kubectl get pods -n
+ kubectl logs -n
+ ```
+
+3. Compruebe si el CR tiene la anotación skip-reconcile:
+
+ ```bash
+ kubectl get clickhousecluster -n -o yaml | grep skip-reconcile
+ ```
+
+ Si está presente y ya no es necesaria, elimínela:
+
+ ```bash
+ kubectl annotate clickhousecluster -n clickhouse.com/skip-reconcile-
+ ```
+
+***
+
+
+ ### Cómo eliminar una réplica del servidor
+
+
+**Síntoma:** Necesita eliminar una réplica específica del clúster sin hacer scale-in (reducir el número deseado de réplicas).
+
+**Causa:** Una réplica no está en buen estado, está bloqueada o, por algún otro motivo, debe eliminarse manualmente.
+
+**Resolución:**
+
+1. **Añada la anotación `skip-reconcile`** para evitar que el operador interfiera:
+
+ ```bash
+ kubectl annotate clickhousecluster -n clickhouse.com/skip-reconcile=remove-replica
+ ```
+
+ Confirme que el operador la haya detectado revisando los logs para ver:
+
+ ```text
+ Skip ClickhouseCluster reconcile req ... because it has clickhouse.com/skip-reconcile annotation"
+ ```
+
+2. **Elimine la réplica de `ReplicaStateMap`.** Primero, inspeccione el mapa actual:
+
+ ```bash
+ kubectl get clickhousecluster -n -o json | jq .status.replicaStateMap
+ ```
+
+ Luego edite el subrecurso de estado para eliminar la entrada de la réplica de destino:
+
+ ```ini
+ EDITOR=vim kubectl edit clickhousecluster -n --subresource=status
+ ```
+
+3. **Elimine el `StatefulSet`** de la réplica:
+
+ ```bash
+ kubectl delete sts -n
+ ```
+
+ Espere a que el pod de Kubernetes finalice después de eliminar el StatefulSet.
+
+4. **Elimine la anotación `skip-reconcile`:**
+
+ ```bash
+ kubectl annotate clickhousecluster -n clickhouse.com/skip-reconcile-
+ ```
+
+ El operador lanzará una nueva réplica y limpiará la réplica eliminada de ClickHouse.
+
+5. **Verifique** iniciando sesión en el clúster de ClickHouse y confirmando que la réplica anterior se haya eliminado. Si alguno de los leases que mantiene la réplica aún no ha expirado, el operador reintentará la eliminación. La limpieza debería completarse en un plazo de 5 minutos.
+
+***
+
+
+ ### El pod de Kubernetes del servidor se queda bloqueado al terminarse
+
+
+**Síntoma:** Los pods de Kubernetes permanecen en estado `Terminating` durante un período prolongado:
+
+```text
+NAME READY STATUS RESTARTS AGE
+c-navy-wl-64-server-gbwmanx-0 1/2 Terminating 0 3m25s
+c-navy-wl-64-server-pxb9mde-0 1/2 Terminating 0 3m25s
+```
+
+**Causa:** Antes de finalizar, los pods de Kubernetes del servidor ejecutan un hook PreStop que drena las conexiones y espera a que terminen las consultas en ejecución. Si hay consultas de larga duración o conexiones activas, el pod de Kubernetes permanecerá en estado de terminación.
+
+**Resolución:**
+
+1. Compruebe el registro del hook PreStop para obtener detalles sobre qué está esperando el hook:
+
+ ```bash
+ kubectl exec -- cat /var/log/clickhouse-server/prestop.log
+ ```
+
+2. Compruebe los logs del servidor para ver si hay mensajes de registro de señales recibidas que indiquen el estado del proceso de apagado.
+
+***
+
+
+ ### Varios ClickHouseClusters en el mismo espacio de nombres
+
+
+**Síntoma:** Comportamiento de reconciliación inesperado, recursos que se modifican o eliminan inesperadamente, o el operador alterna entre estados del clúster.
+
+**Causa:** Existe más de un recurso personalizado `ClickHouseCluster` en el mismo espacio de nombres. El operador asume que solo hay un `ClickHouseCluster` por espacio de nombres y no puede reconciliar correctamente cuando varias instancias comparten un mismo espacio de nombres.
+
+**Resolución:**
+
+1. Compruebe cuántos recursos `ClickHouseCluster` existen en el espacio de nombres:
+
+ ```bash
+ kubectl get clickhouseclusters -n
+ ```
+
+2. Si existe más de uno, mueva los clústeres adicionales a sus propios espacios de nombres. Cada `ClickHouseCluster` debe ser la única instancia en su espacio de nombres.
+
+3. El gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` crea un `ResourceQuota` de forma predeterminada para evitar esta situación. Verifique que la cuota exista:
+
+ ```bash
+ kubectl get resourcequota -n
+ ```
+
+ Si falta la cuota, asegúrese de que `resourceQuota.enabled` esté establecido en `true` (el valor predeterminado) en sus valores de Helm.
+
+***
+
+
+ ### El CR no está en un estado `Running` correcto
+
+
+**Síntoma:** El CR de ClickHouseCluster muestra un estado distinto de `Running` o los pods se están reiniciando.
+
+**Causa:** Varios problemas pueden impedir que alcance un estado correcto: pods en bucle de reinicio, limitaciones de recursos, errores de configuración o fallos de planificación.
+
+**Solución:**
+
+1. Compruebe el estado del clúster en todos los espacios de nombres:
+
+ ```bash
+ kubectl get clickhouseclusters -A
+ ```
+
+2. Describa el pod de Kubernetes con el problema para ver el estado detallado y los eventos:
+
+ ```bash
+ kubectl describe pod -n
+ ```
+
+3. Revise los logs del contenedor terminado anteriormente:
+
+ ```bash
+ kubectl logs -p -n
+ ```
+
+4. Revise los eventos del espacio de nombres para detectar problemas de planificación o de recursos:
+
+ ```bash
+ kubectl get events -n
+ ```
+
+***
+
+
+ ## Problemas del servidor de ClickHouse
+
+
+
+ ### Pods del servidor en bucle de reinicio
+
+
+**Síntoma:** Los pods del servidor de ClickHouse están en estado `CrashLoopBackOff`.
+
+**Causa:** El proceso del servidor de ClickHouse falla al iniciar o poco después. Esto puede deberse a errores de configuración, datos corruptos, presión de memoria o finalizaciones por OOM por parte de Kubernetes.
+
+**Resolución:**
+
+1. Revise los logs del pod de Kubernetes del servidor de ClickHouse para identificar la causa del fallo:
+
+ ```bash
+ kubectl logs -n
+ kubectl logs -p -n
+ ```
+
+2. Si el fallo se debe a presión de memoria o a una finalización iniciada por Kubernetes, revise los eventos de Kubernetes:
+
+ ```bash
+ kubectl describe pod -n
+ kubectl get events -n
+ ```
+
+***
+
+
+ ### Pérdida/corrupción de datos (ClickHouseBrokenPartDetectedOnSelect)
+
+
+**Síntoma:** La alerta `ClickHouseBrokenPartDetectedOnSelect` se dispara, o las consultas SELECT fallan con errores `POTENTIALLY_BROKEN_DATA_PART`.
+
+**Causa:** Falló la lectura de una parte de datos SMT con un error no reintentable. La excepción `POTENTIALLY_BROKEN_DATA_PART` se produce cuando se detecta que una parte de datos está dañada durante una operación SELECT.
+
+**Resolución:**
+
+1. **Examine los logs** de la excepción `POTENTIALLY_BROKEN_DATA_PART`. Si no la encuentra en los logs, revise también `system.errors`.
+
+2. **Comprenda qué partes de datos se han perdido.** Consulte `system.replicas` para identificar las tablas afectadas:
+
+ ```sql
+ SELECT
+ database,
+ table,
+ lost_part_count AS value
+ FROM system.replicas
+ WHERE value > 0
+ ```
+
+3. **Busque logs relacionados con las partes perdidas.** Revise `/var/log/clickhouse-server/` en el pod de Kubernetes (use `zgrep` para los logs archivados), o consulte `system.text_log`:
+
+ ```sql
+ SELECT
+ hostName(),
+ event_time,
+ logger_name,
+ message
+ FROM clusterAllReplicas(default, system.text_log)
+ WHERE message_format_string = 'Part {} is lost forever.'
+ ORDER BY hostName(), event_time
+ ```
+
+ Añada un predicado para el rango de `event_time` para acelerar la consulta.
+
+4. **Comprenda el historial de las partes perdidas.** Elija el nombre de una parte perdida y busque todos los logs relacionados:
+
+ ```sql
+ SELECT
+ event_time,
+ message
+ FROM system.text_log
+ WHERE message LIKE '%%' AND hostName() = ''
+ ORDER BY event_time ASC
+ ```
+
+ Céntrese en los mensajes de log *anteriores* a `Part * is lost forever`. Los mensajes posteriores a ese punto no son relevantes (cualquier parte "found" es en realidad un reemplazo vacío).
+
+5. **Compruebe si hay falsos positivos:**
+
+6. Compruebe si la tabla tiene TTL y si la parte perdida debería haberse eliminado de todos modos.
+
+7. Revise `system.query_log` para ver si hay consultas TRUNCATE o DROP PARTITION que deberían haber eliminado las partes perdidas.
+
+8. **Investigación adicional:**
+
+9. Si la parte se marcó como `detached` por estar dañada, determine por qué estaba dañada.
+
+10. Si ve `The specified key does not exist`, busque en todos los logs el nombre del blob para averiguar cuándo y por qué se eliminó. Revise también los mensajes de log sobre bloqueos zero-copy.
+
+11. Póngase en contacto con el soporte de ClickHouse con sus hallazgos.
+
+***
+
+
+ ### Réplicas de tablas en solo lectura (ClickHouseTableReplicasReadOnly)
+
+
+**Síntoma:** La alerta `ClickHouseTableReplicasReadOnly` se activa, o las escrituras en las tablas fallan porque están en modo de solo lectura.
+
+**Causa:** Una tabla ha estado en modo de solo lectura durante al menos una hora. Esto excluye las tablas de las bases de datos `*_broken_replicated_tables` y `*_broken_tables`. Puede deberse a una operación `DROP` que salió mal o a un problema de conectividad con Keeper.
+
+**Resolución:**
+
+1. **Compruebe si todavía hay tablas en solo lectura** en el clúster:
+
+ ```sql
+ SELECT
+ dateDiff('second', readonly_start_time, now()) AS readonly_duration_seconds,
+ database,
+ table,
+ hostname()
+ FROM clusterAllReplicas(default, system.replicas)
+ WHERE is_readonly = 1
+ ```
+
+2. **Investigue la causa.** Tener tablas en solo lectura normalmente indica que se ejecutó `StorageSharedMergeTree::shutdown`, pero el objeto de almacenamiento siguió activo. Busque en los registros de texto usando el nombre de la tabla como nombre del logger.
+
+3. **Intente reiniciar la réplica** de cada tabla afectada:
+
+ ```sql
+ SYSTEM RESTART REPLICA .
+ ```
+
+ Puede obtener los nombres de las tablas con la consulta del paso 1. A veces el problema es trivial y un reinicio lo resuelve.
+
+4. Si el problema persiste, revise los registros de Keeper para detectar posibles problemas de conectividad o coordinación.
+
+***
+
+
+ ### La réplica ya existe (ClickHouseReplicaAlreadyExists)
+
+
+**Síntoma:** La alerta `ClickHouseReplicaAlreadyExists` se activa, o la creación de la réplica falla con un error `REPLICA_ALREADY_EXISTS`.
+
+**Causa:** No se pudo crear una tabla replicada (SMT o RMT) porque ya hay una réplica existente asociada a la ruta de ZooKeeper. Es poco probable que esto se deba a un error del usuario (ahora está prohibida la reutilización explícita de UUID mediante `database_replicated_allow_explicit_uuid`). Lo más probable es que se trate de un error en la base de datos Replicated o en Shared Catalog.
+
+**Resolución:**
+
+Póngase en contacto con el soporte de ClickHouse. Lo más probable es que se trate de un error que requiera investigación por parte del equipo de ingeniería.
+
+***
+
+
+ ### No se puede escribir en el descriptor de archivo (ClickHouseCannotWriteToFileDescriptor)
+
+
+**Síntoma:** La alerta `ClickHouseCannotWriteToFileDescriptor` se activa, o aparecen errores como `CANNOT_WRITE_TO_FILE_DESCRIPTOR` o `no space left on device` en los registros.
+
+**Causa:** El disco de caché está lleno. La excepción se lanza cuando no hay suficiente espacio para una nueva entrada de caché o para el procesamiento de datos externos (p. ej., agregación externa, joins externos). Esto puede deberse a una mala configuración en la que el disco se creó con menos espacio del solicitado en la configuración del CR.
+
+**Resolución:**
+
+1. **Compruebe primero el problema conocido de `partial_merge`.** Existe un error conocido en el seguimiento del uso del disco de caché cuando se especifica el ajuste de consulta `join_algorithm = 'partial_merge'`. Compruebe si este ajuste está en uso.
+
+2. **Conéctese al pod de Kubernetes:**
+
+ ```bash
+ kubectl exec -n -it -- /bin/bash
+ ```
+
+3. **Compruebe el tamaño real del disco:**
+
+ ```text
+ df -h
+ ```
+
+4. **Compruebe el tamaño requerido del disco de caché** en ClickHouse:
+
+ ```sql
+ SELECT path, max_size FROM system.filesystem_cache_settings
+ ```
+
+ Tenga en cuenta que varias cachés (p. ej., `s3diskWithCache`, `diskPlainRewritableForSystemTablesWithCache`) pueden compartir la misma ruta (`/mnt/clickhouse-cache/sharedS3DiskCache`).
+
+5. **Compare el tamaño real con el requerido:**
+
+6. Si el tamaño real del disco es menor que el requerido, el problema es una mala configuración. Póngase en contacto con el equipo de Data Plane Operator.
+
+7. Si el tamaño del disco es suficiente, probablemente se trate de un error en el seguimiento del uso del disco de caché. Investigue mediante `system.filesystem_cache`.
+
+***
+
+
+ ## Problemas de almacenamiento y de infraestructura
+
+
+
+ ### No se pudieron encontrar detalles de zona para ningún PV
+
+
+**Síntoma:** Los logs del operador de ClickHouse muestran el error `zone details couldn't be found for any PV`, y la reconciliación no puede completarse.
+
+**Causa:** El operador espera que las afinidades de nodo con reconocimiento de topología se asignen automáticamente a los PersistentVolumes mediante la etiqueta `topology.kubernetes.io/zone`. Normalmente, esto lo gestionan los aprovisionadores de volúmenes con reconocimiento de topología (p. ej., AWS EBS). Sin embargo, en ciertos proveedores de Cloud (p. ej., IBM) o en entornos on-premise, esta etiqueta no se completa automáticamente o se usan etiquetas no estándar.
+
+**Resolución:**
+
+1. **Agregue `allowedTopologies` a su StorageClass** para asegurarse de que los volúmenes se creen con las afinidades de nodo correctas:
+
+ ```yaml
+ apiVersion: storage.k8s.io/v1
+ kind: StorageClass
+ metadata:
+ name: local-nvme-sc
+ allowVolumeExpansion: true
+ parameters:
+ path: /nvme/disk
+ provisioner: rancher.io/local-path
+ reclaimPolicy: Delete
+ volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
+ allowedTopologies:
+ - matchLabelExpressions:
+ - key: topology.kubernetes.io/zone
+ values:
+ - -keeper
+ -
+ -
+ -
+ - key: directpv.min.io/zone
+ values:
+ - default
+ ```
+
+2. **Si se usan etiquetas no estándar** para la topología, configure la propiedad `additionalZoneLabelRegexes` del operador. Por ejemplo, si usa el gráfico de Helm, establezca el valor de Helm `operator.additionalZoneLabelRegexes` con una regex que coincida con sus etiquetas (p. ej., `directpv.*zone`).
+
+***
+
+
+ ### Preguntas sobre discos NVMe
+
+
+**Síntoma:** Dudas sobre si se requieren instancias con NVMe adjunto o sobre el uso de almacenamiento alternativo para el disco de caché.
+
+**Causa:** El disco NVMe actúa como volumen de caché para los datos procedentes de S3 (o de un almacenamiento de objetos equivalente). El operador lo monta en los pods del servidor ClickHouse y lo configura como un disco de caché de S3:
+
+```yaml
+s3diskWithCache:
+ type: cache
+ disk: s3disk
+ path: /mnt/clickhouse-cache/sharedS3DiskCache
+ max_size:
+ '@from_env': CONFIG_DISK_CACHE_SIZE
+ cache_on_write_operations: 1
+```
+
+Con SharedMergeTree, ClickHouse no almacena datos localmente. La caché existe únicamente para optimizar el rendimiento de las consultas.
+
+**Solución:**
+
+Es posible usar otros dispositivos de almacenamiento (p. ej., AWS EBS) en lugar de NVMe. Si lo hace, ajuste lo siguiente:
+
+1. Asegúrese de que los discos estén conectados a las instancias utilizadas para los pods del servidor de ClickHouse en Kubernetes.
+2. Modifique la plantilla de lanzamiento para reflejar los cambios en la arquitectura de disco. Puede seguir creando un disco RAID y formatearlo como ext4 o xfs, pero use las herramientas adecuadas (p. ej., `lsblk`) para listar los dispositivos.
+3. Si los discos no están montados en `/nvme/disk`, configure `hostPathBaseDirectory` en el gráfico de Helm de ClickHouseCluster con el punto de montaje real.
+
+Tenga en cuenta que las opciones de almacenamiento alternativas pueden afectar el rendimiento de las consultas.
+
+***
+
+
+ ## Problemas de configuración
+
+
+
+ ### Comportamiento del campo `loadBalancerType`
+
+
+**Síntoma:** Configurar el campo `loadBalancerType` en el CRD de ClickHouseCluster no crea anotaciones de balanceador de carga en el Service.
+
+**Causa:** El campo `loadBalancerType` no añade anotaciones de balanceador de carga al Service del clúster de ClickHouse. El operador de ClickHouse no admite la creación de un balanceador de carga para el clúster de ClickHouse. Este campo solo tiene utilidad en ClickHouse Cloud, donde se usa para ayudar a crear usuarios para la Cloud SQL Console.
+
+**Resolución:**
+
+No es necesario realizar ninguna acción, a menos que esté ejecutándose en ClickHouse Cloud. Si necesita un balanceador de carga para su clúster de ClickHouse, configúrelo por separado mediante anotaciones y configuraciones estándar de Service de Kubernetes, fuera del CRD de ClickHouseCluster.
+
+***
+
+
+ ## Referencia rápida de comandos de diagnóstico
+
+
+
+ ### Estado del clúster
+
+
+```bash
+kubectl get clickhouseclusters -A
+```
+
+
+ ### Entrada más antigua de la cola de replicación por tabla (SQL)
+
+
+Genere una alerta si la entrada más antigua tiene una antigüedad superior a 1 día.
+
+```sql
+SELECT
+ concat(database, '.', table),
+ min(create_time)
+FROM system.replication_queue
+GROUP BY
+ database,
+ table
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/back-up-and-restore-clickhouse-manual.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/back-up-and-restore-clickhouse-manual.mdx
new file mode 100644
index 000000000..fab12579d
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/back-up-and-restore-clickhouse-manual.mdx
@@ -0,0 +1,68 @@
+---
+noindex: true
+title: "Copias de seguridad y restauración de ClickHouse (manual)"
+sidebarTitle: "Copia de seguridad y restauración"
+description: "Realice copias de seguridad y restauraciones manuales de datos de ClickHouse mediante comandos SQL y almacenamiento S3."
+---
+
+Realice copias de seguridad y restauraciones manuales de datos de ClickHouse mediante comandos SQL y almacenamiento S3. Para consultar todos los detalles de la sintaxis, vea la [documentación oficial de copias de seguridad de ClickHouse](https://clickhouse.com/docs/operations/backup).
+
+Para las operaciones de copia de seguridad mediante la API, vea [Administrar copias de seguridad mediante la API](/es/products/clickhouse-private/guides/manage-backups-via-the-private-api).
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* Un bucket de S3 en la misma región que tu clúster
+* El rol de IAM vinculado a la cuenta de servicio de Kubernetes debe tener permisos de lectura, escritura y listado en el bucket
+
+
+ ## Formato de la ruta de S3
+
+
+Todos los comandos de copia de seguridad utilizan la siguiente ruta de S3:
+
+```text
+https://s3.$REGION.amazonaws.com/$S3_BUCKET/$CLUSTER_S3_PREFIX/$BACKUP_ID
+```
+
+| Variable | Descripción |
+| -------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `$REGION` | Región de S3 (p. ej., `us-west-2`) |
+| `$S3_BUCKET` | Nombre del bucket de S3 para las copias de seguridad |
+| `$CLUSTER_S3_PREFIX` | Prefijo de clave de S3 del clúster, que se encuentra en el recurso `clickhousecluster`, en `spec.s3.keyPrefix` (p. ej., `ch-s3-{uuid}`) |
+| `$BACKUP_ID` | Identificador único (UUID) de esta copia de seguridad |
+
+
+ ## Realizar una copia de seguridad completa
+
+
+Desde uno de los pods del servidor, ejecuta:
+
+```sql
+BACKUP TABLE system.users, TABLE system.roles, TABLE system.settings_profiles, TABLE system.row_policies, TABLE system.quotas, TABLE system.functions, ALL EXCEPT DATABASES INFORMATION_SCHEMA,information_schema, system TO S3('https://s3.$REGION.amazonaws.com/$S3_BUCKET/$CLUSTER_S3_PREFIX/$BACKUP_ID') SETTINGS id='$BACKUP_ID' ASYNC;
+```
+
+La copia de seguridad se ejecuta de forma asíncrona. Consulte el progreso en la tabla [`system.backups`](https://clickhouse.com/docs/operations/system-tables/backups):
+
+```sql
+SELECT * FROM system.backups WHERE id = '$BACKUP_ID';
+```
+
+
+ ## Copias de seguridad incrementales
+
+
+Consulta [Hacer una copia de seguridad incremental](https://clickhouse.com/docs/operations/backup#take-an-incremental-backup) en la documentación original.
+
+
+ ## Restaurar desde una copia de seguridad
+
+
+Ejecute lo siguiente en el clúster donde desea restaurar:
+
+```sql
+RESTORE ALL FROM S3('https://s3.$REGION.amazonaws.com/$S3_BUCKET/$CLUSTER_S3_PREFIX/$BACKUP_ID') SETTINGS id='$RESTORE_ID', allow_different_database_def=true;
+```
+
+`$RESTORE_ID` es cualquier identificador único que asignes a la operación de restauración.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/collect-a-support-bundle-for-troubleshooting.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/collect-a-support-bundle-for-troubleshooting.mdx
new file mode 100644
index 000000000..a26427d54
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/collect-a-support-bundle-for-troubleshooting.mdx
@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+noindex: true
+title: "Recopilar un paquete de soporte para solucionar problemas"
+sidebarTitle: "Recopilar un paquete de soporte"
+description: "Use el gráfico de Helm `support-bundle` para recopilar datos de diagnóstico de un clúster privado de ClickHouse."
+---
+
+Use el gráfico de Helm `support-bundle` para recopilar datos de diagnóstico de un clúster privado de ClickHouse. El archivo resultante se puede compartir con el soporte de ClickHouse para acelerar la resolución de incidentes.
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+El gráfico de Helm requiere [Troubleshoot](https://troubleshoot.sh/), un plugin de kubectl para diagnosticar el clúster. Instálalo con [Krew](https://krew.sigs.k8s.io/):
+
+```bash
+kubectl krew install support-bundle
+```
+
+O consulta la [documentación de Troubleshoot](https://troubleshoot.sh/docs/) para ver otros métodos de instalación.
+
+
+ ## Generación y ejecución del paquete
+
+
+El gráfico de Helm no instala ningún recurso en el clúster. En su lugar, genera un manifest `SupportBundle` que utiliza el plugin `kubectl support-bundle`.
+
+Dado un clúster de ClickHouse llamado `default-xx-01`, renderiza el gráfico de Helm de forma local y ejecuta el paquete:
+
+```bash
+helm template oci://$HELM_REGISTRY/helm/support-bundle \
+ --set-json='supportBundle.clickhouseClusterName="default-xx-01"' > support-bundle.yaml
+
+kubectl support-bundle support-bundle.yaml
+```
+
+El plugin recopila los datos y escribe un archivo `tar.gz` en el directorio actual.
+
+
+ ## Qué se recopila
+
+
+El paquete recopila datos de dos fuentes: el espacio de nombres de ClickHouse Operator y el espacio de nombres del clúster (derivado como `ns-`).
+
+**ClickHouse Operator** (se puede activar o desactivar con `supportBundle.collectors.operator.enabled`):
+
+* Logs del contenedor de la implementación del operador
+* Recursos de Kubernetes en el espacio de nombres del operador (Pods, Services, ConfigMaps, Events, etc.)
+* Valores de la release de Helm para los charts instalados en el espacio de nombres del operador
+
+**ClickHouse Cluster** (se puede activar o desactivar con `supportBundle.collectors.clickhouseCluster.enabled`):
+
+* Logs del contenedor de ClickHouse Server
+* Logs del contenedor de ClickHouse Keeper
+* Recursos de Kubernetes en el espacio de nombres del clúster
+* Valores de la release de Helm para los charts instalados en el espacio de nombres del clúster
+* Salida de `SELECT version()` del primer pod de ClickHouse Server
+* Salida del comando `mntr` de Keeper en el primer pod de Keeper
+
+Los datos sensibles —contraseñas, credenciales de S3, secretos del clúster y hashes de contraseñas— se ocultan automáticamente.
+
+
+ ## Personalización de la recopilación
+
+
+La configuración predeterminada está pensada para la mayoría de los casos, pero puede ajustarse. Por ejemplo, para recopilar solo las últimas 24 horas de logs y omitir los datos del operador:
+
+```yaml
+supportBundle:
+ clickhouseClusterName: "default-xx-01"
+ collectors:
+ operator:
+ enabled: false
+ clickhouseCluster:
+ enabled: true
+ logs:
+ maxAge: "24h"
+ maxLines: 50000
+```
+
+Renderiza con el archivo de values personalizado:
+
+```bash
+helm template oci://$HELM_REGISTRY/helm/support-bundle \
+ -f custom-values.yaml > support-bundle.yaml
+
+kubectl support-bundle support-bundle.yaml
+```
+
+Si ClickHouse Operator se instaló en un espacio de nombres distinto del predeterminado, configure `supportBundle.collectors.operator.namespace` en consecuencia.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/configure-alerting-for-clickhouse.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-alerting-for-clickhouse.mdx
new file mode 100644
index 000000000..425d3be1e
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-alerting-for-clickhouse.mdx
@@ -0,0 +1,49 @@
+---
+noindex: true
+title: "Configurar las alertas para ClickHouse"
+sidebarTitle: "Configurar alertas"
+description: "Configura los objetivos de scrape de Prometheus y las alertas para el servidor de ClickHouse, Keeper y el operador."
+---
+
+Configura los objetivos de scrape de Prometheus y las alertas para el servidor de ClickHouse, Keeper y el operador.
+
+
+ ## Configurar objetivos de scrape de Prometheus para el servidor de ClickHouse
+
+
+Los pods del servidor de ClickHouse incluyen anotaciones `prometheus.io/*` que exponen métricas básicas. Para obtener el conjunto completo de métricas (incluidas `ClickHouse_CustomMetrics_*`), configure el endpoint `:8123/metrics` como objetivo de scrape de Prometheus en cada pod del servidor mediante un PodMonitor o equivalente.
+
+Este endpoint **requiere autenticación**. Autentíquese con un usuario específico que tenga privilegios de solo lectura.
+
+
+ ## Configurar PodMonitor para Keeper
+
+
+Cree un PodMonitor orientado al endpoint `:8001/metrics` en los pods de Keeper para recopilar las métricas de Keeper.
+
+
+ ## Reglas de alerta
+
+
+Para ver la lista completa de definiciones de alerta recomendadas (expresiones de Prometheus, umbrales y acciones), consulta [reference/metrics-and-alerts.md](/es/products/clickhouse-private/reference/metrics-and-alerts-reference).
+
+Entre las alertas clave se incluyen:
+
+| Alerta | Métrica | Propósito |
+| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- |
+| El operador no está conciliando | `last_cluster_reconcile` | El operador no ha conciliado dentro del intervalo esperado |
+| Errores de conciliación del operador | `controller_runtime_reconcile_errors_total` | La tasa de errores supera el 5 % de los intentos de conciliación |
+| Partes detached dañadas | `ClickHouse_CustomMetric_NumberOfBrokenDetachedParts` | Más de 100 partes detached dañadas durante más de 60 minutos |
+| Pérdida de datos | `ClickHouse_CustomMetric_LostPartCount` | Se detectaron partes perdidas (posible pérdida de datos) |
+| Servidor bloqueado durante el apagado | `ClickHouseMetrics_IsServerShuttingDown` | El servidor lleva más de una hora apagándose |
+| Réplicas de tabla en modo de solo lectura | `ClickHouse_CustomMetric_TableReadOnlyDurationSeconds` | La tabla lleva más de una hora en modo de solo lectura |
+
+
+ ## Alertas estándar de Kubernetes
+
+
+Además de las alertas específicas de ClickHouse, agrega alertas estándar de Kubernetes para:
+
+* Pods en bucle de reinicio
+* Pods que no se pueden programar
+* Otros problemas de infraestructura propios de tu entorno
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates.mdx
new file mode 100644
index 000000000..5ec00fff5
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-cert-manager-for-clickhouse-certificates.mdx
@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+noindex: true
+title: "Configurar Cert Manager para los certificados de ClickHouse"
+sidebarTitle: "Configurar Cert Manager"
+description: "Genere certificados TLS para ClickHouse Server y Keeper con Cert Manager."
+---
+
+Genere certificados TLS para ClickHouse Server y Keeper con Cert Manager.
+
+> Para conocer los conceptos en los que se basa esta guía — para qué sirve cada certificado, cómo funcionan los modos de verificación y cómo se realiza la rotación — consulte [PKI and mTLS in ClickHouse Private](/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private).
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* [Cert Manager](https://cert-manager.io/) instalado en el clúster
+* Nombre del clúster elegido (esta guía utiliza `default-xx-01` como ejemplo)
+
+
+ ## Pasos
+
+
+
+
+ ### 1. Crear un emisor de certificados
+
+ Cree un `Issuer` autofirmado para que actúe como autoridad de certificación:
+
+ ```yaml
+ apiVersion: cert-manager.io/v1
+ kind: Issuer
+ metadata:
+ name: selfsigned-issuer
+ namespace: ns-default-xx-01
+ spec:
+ selfSigned: {}
+ ```
+
+ > **Nota:** El `Issuer` tiene alcance de espacio de nombres y debe estar en el mismo espacio de nombres que los recursos `Certificate` que hacen referencia a él. Un emisor autofirmado es adecuado para pruebas. Para producción, revise la [lista de opciones de emisores](https://cert-manager.io/docs/configuration/issuers/).
+
+
+
+ ### 2. Crear recursos de Certificate
+
+ Cree un recurso `Certificate` para ClickHouse Server:
+
+ ```yaml
+ apiVersion: cert-manager.io/v1
+ kind: Certificate
+ metadata:
+ name: clickhouse-server-tls
+ namespace: ns-default-xx-01
+ spec:
+ secretName: default-xx-01-server-cert-secret
+ dnsNames:
+ - "*.c-default-xx-01-server-headless.ns-default-xx-01.svc.cluster.local"
+ issuerRef:
+ name: selfsigned-issuer
+ kind: Issuer
+ ```
+
+ Esto crea un secret de Kubernetes llamado `default-xx-01-server-cert-secret` que contiene las claves `ca.crt`, `tls.crt` y `tls.key`.
+
+ Repita el proceso con los `dnsNames` y el `secretName` adecuados para Keeper, si es necesario.
+
+
+
+ ### 3. Configurar los valores de Helm para usar las claves del secret de cert-manager
+
+ De forma predeterminada, el gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` espera claves de secret llamadas `ca.crt`, `server.crt` y `server.key`. Cert Manager genera `ca.crt`, `tls.crt` y `tls.key`. Sobrescriba los nombres de las claves en sus valores de Helm:
+
+ ```yaml
+ server:
+ openSSL:
+ enabled: true
+ secret:
+ caKey: ca.crt
+ certKey: tls.crt
+ keyKey: tls.key
+ ```
+
+ Los certificados se montan en `/etc/clickhouse-server/certs/` para ClickHouse Server y en `/etc/clickhouse-keeper/certs/` para Keeper. El gráfico de Helm genera automáticamente la configuración correcta de OpenSSL.
+
+
+
+
+ ## Notas sobre la disponibilidad de ca.crt
+
+
+La clave `ca.crt` solo se agrega al secret si está disponible en el emisor. Por ejemplo, los emisores de ACME no incluyen `ca.crt`. En ese caso, agregue manualmente la CA raíz pública a la clave `ca.crt`, o use [trust-manager](https://cert-manager.io/docs/trust/trust-manager/) para generar un conjunto de CA y dirigirlo al secret correcto.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/configure-remote_servers-for-distributed-queries.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-remote_servers-for-distributed-queries.mdx
new file mode 100644
index 000000000..d929b3147
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/configure-remote_servers-for-distributed-queries.mdx
@@ -0,0 +1,88 @@
+---
+noindex: true
+title: "Configurar remote_servers para consultas distribuidas"
+sidebarTitle: "Configurar remote_servers"
+description: "Configura de forma segura remote_servers de ClickHouse para fragmentar los datos entre varios clústeres ClickHouse Private mediante secretos de Kubernetes y la directiva @from_env."
+---
+
+Configura de forma segura `remote_servers` de ClickHouse para fragmentar los datos entre varios clústeres ClickHouse Private mediante secretos de Kubernetes y la directiva `@from_env`.
+
+
+ ## Cuándo usar remote_servers
+
+
+[`remote_servers`](https://clickhouse.com/docs/operations/server-configuration-parameters/settings#remote_servers) define una topología de clúster con nombre que ClickHouse utiliza al ejecutar consultas distribuidas mediante [tablas distribuidas](https://clickhouse.com/docs/engines/table-engines/special/distributed) o la [función de tabla](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/table-functions/cluster) [`cluster()`].
+
+Dentro de un único clúster ClickHouse Private, las réplicas ya se coordinan mediante ClickHouse Keeper y [SharedMergeTree](https://clickhouse.com/docs/cloud/reference/shared-merge-tree) --la misma arquitectura que se utiliza en ClickHouse Cloud--, por lo que `remote_servers` no es necesario con fines de replicación. Esta configuración cubre la gran mayoría de los casos de uso.
+
+Fragmentar los datos entre varios clústeres ClickHouse Private añade una complejidad operativa considerable y debe considerarse un último recurso. Si cree que su carga de trabajo lo requiere, le recomendamos encarecidamente que lo consulte primero con nosotros para que podamos evaluar si realmente es el enfoque adecuado.
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* gráfico de Helm `onprem-clickhouse-cluster` con versión **1.1.151 o posterior**
+* Dos clústeres de ClickHouse Private desplegados (esta guía usa `default-xx-01` y `default-xx-02`)
+* [secretos](https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/secret/) de Kubernetes llamados `default-xx-01-password` y `default-xx-02-password` que contienen las contraseñas de los clústeres
+
+
+ ## El patrón
+
+
+1. Los Secrets de Kubernetes contienen los valores confidenciales (contraseñas del clúster).
+2. `secretKeyRef` inyecta los valores como variables de entorno en el contenedor de ClickHouse.
+3. La configuración de ClickHouse lee los valores en tiempo de ejecución mediante la directiva [`@from_env`](https://clickhouse.com/docs/operations/configuration-files#from_env_zk).
+
+Esto evita que los datos confidenciales aparezcan en los manifiestos generados.
+
+> Si se integra con almacenes de secretos externos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager), use el [Kubernetes Secrets Store CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/secrets-store-csi-driver) para montar secretos y [cargarlos como variables de entorno](https://secrets-store-csi-driver.sigs.k8s.io/topics/set-as-env-var). El patrón `@from_env` funciona igual independientemente de cómo se rellene la variable de entorno.
+
+
+ ## Ejemplo de valores de Helm
+
+
+Se accede a cada segmento a través del servicio `-any` de su clúster, un servicio de Kubernetes que redirige a cualquier réplica disponible de ese clúster. Esto es más fiable que usar nombres DNS de pods de Kubernetes individuales, que podrían cambiar con el tiempo.
+
+```yaml
+server:
+ additionalEnvVars:
+ - name: DEFAULT_XX_01_PASSWORD
+ valueFrom:
+ secretKeyRef:
+ name: default-xx-01-password
+ key: password
+ - name: DEFAULT_XX_02_PASSWORD
+ valueFrom:
+ secretKeyRef:
+ name: default-xx-02-password
+ key: password
+ config:
+ remote_servers:
+ my-distributed-cluster:
+ - shard:
+ replica:
+ user: default
+ password:
+ "@from_env": DEFAULT_XX_01_PASSWORD
+ host: c-default-xx-01-any.ns-default-xx-01.svc.cluster.local
+ port: 9000
+ - shard:
+ replica:
+ user: default
+ password:
+ "@from_env": DEFAULT_XX_02_PASSWORD
+ host: c-default-xx-02-any.ns-default-xx-02.svc.cluster.local
+ port: 9000
+```
+
+
+ ## Formato del hostname del servicio
+
+
+El hostname del servicio `-any` sigue este patrón:
+
+```text
+c--any..svc.cluster.local
+```
+
+Este patrón garantiza que los datos sensibles no se incluyan directamente en los manifiestos mediante plantillas. El campo `additionalEnvVars` establece variables de entorno a partir de secretos de Kubernetes mediante `secretKeyRef`, y la directiva `@from_env` en la configuración de ClickHouse carga esos valores en tiempo de ejecución.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse.mdx
new file mode 100644
index 000000000..6bed9c9f3
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse.mdx
@@ -0,0 +1,250 @@
+---
+noindex: true
+title: "Generar certificados compatibles con FIPS para ClickHouse"
+sidebarTitle: "Configurar certificados FIPS"
+description: "Genere los certificados TLS requeridos por los componentes server, Keeper y client de ClickHouse Private."
+---
+
+Genere los certificados TLS requeridos por los componentes server, Keeper y client de ClickHouse Private. El siguiente script ejecuta OpenSSL dentro de un contenedor Red Hat UBI8 con FIPS habilitado para garantizar el cumplimiento de FIPS 140-2.
+
+Si su organización ya cuenta con un proceso de PKI, puede usarlo en su lugar; solo asegúrese de que los certificados generados cumplan los requisitos de SAN y los nombres de clave del secret que se indican a continuación.
+
+> Para conocer los conceptos detrás de estos certificados —su propósito, los modos de verificación y el funcionamiento de la rotación—, consulte [PKI and mTLS in ClickHouse Private](/es/products/clickhouse-private/explanation/pki-and-mtls-in-clickhouse-private).
+
+
+ ## Requisitos previos
+
+
+* Docker instalado y con acceso a `registry.access.redhat.com/ubi8/ubi`
+* Nombre del clúster seleccionado (esta guía utiliza `default-xx-01`)
+
+
+ ## Requisitos de ClickHouse Private
+
+
+Se necesitan tres conjuntos de certificados, firmados por una CA común:
+
+| Certificado | Patrón SAN | Nombres de las claves del secreto |
+| ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------- |
+| Servidor | `*.c-${CLUSTER_NAME}-server-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.cluster.local`, `c-${CLUSTER_NAME}-server-any.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.cluster.local` | `server.crt`, `server.key` |
+| Keeper | `*.c-${CLUSTER_NAME}-keeper-headless.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.cluster.local` | `keeper.crt`, `keeper.key` |
+| Cliente | No se requiere SAN (conexiones salientes desde el servidor) | `client.crt`, `client.key` |
+
+* Tamaño mínimo de clave RSA de 3072 bits para cumplir con FIPS
+* Si tu clúster de Kubernetes usa un dominio distinto de `.cluster.local`, sustitúyelo en los SAN
+* Debe crearse un conjunto único de certificados (excluida la CA) para cada clúster de ClickHouse
+
+
+
+Los secretos deben instalarse en el mismo espacio de nombres en el que se ejecutará el clúster de ClickHouse (`ns-`). No cambie los nombres de los secretos ni de las claves.
+
+```ini
+CERT_DIR=.
+CLUSTER_NAME=default-xx-01
+
+# Ensure the namespace exists
+kubectl create namespace ns-${CLUSTER_NAME} --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
+
+# Server secret (includes client cert for outbound connections)
+kubectl create secret generic -n ns-${CLUSTER_NAME} ${CLUSTER_NAME}-server-cert-secret \
+ --from-file=ca.crt="$CERT_DIR/ca/ca.crt" \
+ --from-file=server.crt="$CERT_DIR/server/server.crt" \
+ --from-file=server.key="$CERT_DIR/server/server.key" \
+ --from-file=client.crt="$CERT_DIR/client/client.crt" \
+ --from-file=client.key="$CERT_DIR/client/client.key"
+
+# Keeper secret
+kubectl create secret generic -n ns-${CLUSTER_NAME} ${CLUSTER_NAME}-keeper-cert-secret \
+ --from-file=ca.crt="$CERT_DIR/ca/ca.crt" \
+ --from-file=keeper.crt="$CERT_DIR/keeper/keeper.crt" \
+ --from-file=keeper.key="$CERT_DIR/keeper/keeper.key"
+```
+
+
+ ## Uso de una CA propia
+
+
+Si ya dispone de una autoridad de certificación, omita el paso de generación de la CA en el script. Monte el certificado de su CA en el contenedor de Docker para firmar y use su archivo `ca.crt` en todos los lugares donde se haga referencia a él en esta guía (incluidos los secretos de Kubernetes anteriores). Debe crearse un conjunto único de certificados (excluida la CA) para cada clúster de ClickHouse.
\ No newline at end of file
diff --git a/es/products/clickhouse-private/guides/integrate-teleport-with-clickhouse-private.mdx b/es/products/clickhouse-private/guides/integrate-teleport-with-clickhouse-private.mdx
new file mode 100644
index 000000000..662a86bb8
--- /dev/null
+++ b/es/products/clickhouse-private/guides/integrate-teleport-with-clickhouse-private.mdx
@@ -0,0 +1,690 @@
+---
+noindex: true
+title: "Integrar Teleport con ClickHouse Private"
+sidebarTitle: "Integrar Teleport"
+description: "Configure Teleport Enterprise para acceder de forma segura a las bases de datos de los clústeres ClickHouse Private en entornos gubernamentales o FIPS."
+---
+
+Configure Teleport Enterprise para acceder de forma segura a las bases de datos de los clústeres ClickHouse Private en entornos gubernamentales o FIPS. Esta guía explica cómo desplegar Teleport en EKS, configurar el acceso a la base de datos, la autenticación SAML y la rotación de certificados.
+
+
+ ## Prerrequisitos
+
+
+* Se ha completado la [implementación FIPS/Government](/es/products/clickhouse-private/tutorials/deploy-clickhouse-with-fips-compliance-government) con `SERVER_VERIFICATION_MODE=relaxed` y `KEEPER_VERIFICATION_MODE=relaxed` (obligatorio para el mTLS de Teleport)
+* Licencia Enterprise de Teleport
+* El SAN del certificado del servidor debe incluir `DNS.2 = c-${CLUSTER_NAME}-server-any.ns-${CLUSTER_NAME}.svc.${KUBERNETES_DOMAIN}` (consulte [Generar certificados compatibles con FIPS](/es/products/clickhouse-private/guides/generate-fips-compliant-certificates-for-clickhouse))
+
+***
+
+
+ ## Crear un grupo de nodos para Teleport
+
+
+Un grupo de nodos dedicado para Teleport es opcional. Si no tiene nodos Bottlerocket ARM FIPS disponibles, cree un grupo de nodos con la siguiente configuración en la consola de EKS, en Compute:
+
+* **Name**: fips-arm64
+* **Node IAM role**: cree un nuevo rol recomendado
+* **Kubernetes taints**:
+ * **Key**: `group`, **Value**: `fips-arm64`, **Effect**: `NoSchedule`
+* **AMI type**: Bottlerocket ARM FIPS
+* **Instance types**: m7g.large
+* **Scaling**: Desired 2, Min 2, Max 3
+
+***
+
+
+ ## Instalar el clúster de Teleport en EKS
+
+
+
+ ### Crear un espacio de nombres y el secreto de licencia
+
+ 
{overlayImg && (
)}
+
- 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Apache Kafka hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Apache Kafka](/es/integrations/clickpipes/kafka/index) | 
| Streaming | Estable | Aproveche la potencia combinada de Confluent y ClickHouse Cloud con nuestra integración directa. |
-| Redpanda | 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Redpanda hacia ClickHouse Cloud. |
-| AWS MSK | 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde AWS MSK hacia ClickHouse Cloud. |
-| Azure Event Hubs | 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Azure Event Hubs hacia ClickHouse Cloud. Consulte las [preguntas frecuentes de Azure Event Hubs](/es/integrations/clickpipes/kafka/faq#azure-eventhubs) para obtener orientación. |
-| WarpStream | 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde WarpStream hacia ClickHouse Cloud. |
+| Redpanda | 
| Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| Google Cloud Storage | 
| Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| DigitalOcean Spaces | 
| Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
| Azure Blob Storage | 
| Almacenamiento de objetos | Estable | Configure ClickPipes para ingerir grandes volúmenes de datos desde el almacenamiento de objetos. |
-| [Amazon Kinesis](/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview) | 
| Streaming | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos de streaming desde Amazon Kinesis hacia ClickHouse Cloud. |
-| [Postgres](/es/integrations/clickpipes/postgres) | 
| DBMS | Estable | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde Postgres hacia ClickHouse Cloud. |
-| [MySQL](/es/integrations/clickpipes/mysql) | 
| DBMS | Beta pública | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MySQL hacia ClickHouse Cloud. |
-| [MongoDB](/es/integrations/clickpipes/mongodb) | 
| DBMS | Vista previa privada | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos desde MongoDB hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Amazon Kinesis](/es/integrations/clickpipes/kinesis/overview) | 
| Streaming | Beta pública | Configure ClickPipes y comience a ingerir datos en streaming desde Google Cloud Pub/Sub hacia ClickHouse Cloud. |
+| [Postgres](/es/integrations/clickpipes/postgres/index) |