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# Matriz de suporte
> Matrizes de suporte abrangentes para as integrações do ClickHouse com formatos de tabela abertos e conexões com catálogos de lago de dados.
Esta página apresenta matrizes de suporte abrangentes para as integrações de lago de dados do ClickHouse. Ela cobre os recursos disponíveis para cada formato de tabela aberto, os catálogos aos quais o ClickHouse pode se conectar e os recursos compatíveis com cada catálogo.
O suporte é exibido separadamente para o ClickHouse Cloud e o ClickHouse autogerenciado. Os recursos experimentais são desabilitados por padrão no ClickHouse Cloud e [devem ser solicitados ao Suporte](https://clickhouse.com/blog/common-getting-started-issues-with-clickhouse#13-experimental-features-in-production). A disponibilidade depende do recurso, portanto, entre em contato com o Suporte para confirmar se um recurso experimental específico pode ser habilitado. A configuração e as limitações específicas da implantação são descritas na coluna Observações.
## Suporte a formatos de tabela abertos
O ClickHouse integra-se a quatro formatos de tabela abertos: [Apache Iceberg](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg), [Delta Lake](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake), [Apache Hudi](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) e [Apache Paimon](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon). Selecione um formato abaixo para ver a matriz de suporte correspondente.
**Legenda:** ✅ Suportado | ⚠️ Parcial, experimental ou obsoleto | ❌ Não suportado
| Recurso | ClickHouse Cloud | Autogerenciado | Observações |
| ------------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Backends de armazenamento** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Por meio de [`icebergS3()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) ou do alias `iceberg()` |
| GCS | ✅ | ✅ | Por meio de [`icebergS3()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) ou do alias `iceberg()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | Por meio de [`icebergAzure()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| HDFS | ❌ | ⚠️ Descontinuado | Por meio de [`icebergHDFS()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| Sistema de arquivos local | ❌ | ✅ | Por meio de [`icebergLocal()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) |
| **Métodos de acesso** | | | |
| Função de tabela | ✅ | ✅ | [`icebergS3()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg) com variantes para cada backend |
| Motor de tabela | ✅ | ✅ | [`IcebergS3`](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg) com variantes para cada backend |
| Leituras distribuídas no cluster | ✅ | ✅ | [`icebergS3Cluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergAzureCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/icebergCluster), [`icebergHDFSCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/icebergCluster) |
| Coleções nomeadas | ⚠️ | ✅ | [Coleções nomeadas](/pt-BR/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) criadas por DDL podem ser habilitadas em determinados serviços do ClickHouse Cloud. Entre em contato com o Suporte para confirmar a disponibilidade. |
| | | | |
| **Recursos de leitura** | | | |
| Suporte à leitura | ✅ | ✅ | Suporte completo a `SELECT` com todas as funções SQL do ClickHouse |
| Poda de partições | ✅ | ✅ | Consulte [Poda de partições](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#partition-pruning). |
| Particionamento oculto | ✅ | ✅ | Compatível com particionamento baseado em transformações do Iceberg |
| Evolução de partições | ✅ | ✅ | Compatível com a leitura de tabelas cujas especificações de partição mudam ao longo do tempo |
| Evolução de esquema | ✅ | ✅ | Adição, remoção e reordenação de colunas. Consulte [Evolução de esquema](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Promoção / ampliação de tipo | ✅ | ✅ | `int` → `long`, `float` → `double`, `decimal(P,S)` → `decimal(P',S)` em que P' > P. Consulte [Evolução de esquema](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#schema-evolution). |
| Viagem no tempo / snapshots | ✅ | ✅ | Por meio das configurações `iceberg_timestamp_ms` ou `iceberg_snapshot_id`. Consulte [Viagem no tempo](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#time-travel). |
| Exclusões por posição | ✅ | ✅ | Consulte [Processamento de linhas excluídas](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Exclusões por igualdade | ✅ | ✅ | Funções de tabela e motores de tabela, a partir da v25.8+. Consulte [Processamento de linhas excluídas](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#deleted-rows). |
| Merge-on-read | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Compatível com [operações de exclusão](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| Versões de formato | ⚠️ Parcial | ⚠️ Parcial | v1 e v2 são compatíveis. O suporte ao v3 é parcial; vetores de exclusão e compactação de manifestos não são compatíveis. |
| Estatísticas de colunas | ✅ | ✅ | |
| Filtros de Bloom / arquivos Puffin | ❌ | ❌ | Índices de filtro de Bloom em arquivos Puffin não são compatíveis |
| Colunas virtuais | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Colunas virtuais](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#virtual-columns). |
| | | | |
| **Recursos de gravação** | | | |
| Criação de tabela | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer `allow_insert_into_iceberg = 1`. A partir da v25.7+. Consulte [Criar uma tabela](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#create-iceberg-table). |
| `INSERT` | ✅ Beta | ✅ Beta | Beta a partir da versão 26.2. Requer `allow_insert_into_iceberg = 1`. Consulte [Inserção de dados](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#writes-inserts). |
| `DELETE` | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer `allow_insert_into_iceberg = 1`. Por meio de `ALTER TABLE ... DELETE WHERE`. Consulte [Exclusão de dados](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-delete). |
| `ALTER TABLE` (alterações de esquema) | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer `allow_insert_into_iceberg = 1`. Adicione, remova, modifique e renomeie colunas. Consulte [Evolução de esquema](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-schema-evolution). |
| Compactação | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer `allow_experimental_iceberg_compaction = 1`. Consulte [Compactação](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-writes-compaction). |
| `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | Não compatível. Consulte Compactação. |
| Cópia na gravação | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Expirar snapshots | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer Iceberg v2, `allow_insert_into_iceberg = 1` e `allow_experimental_expire_snapshots = 1`. Consulte [Expirar snapshots](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-expire-snapshots). |
| Remover arquivos órfãos | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Requer Iceberg v2 ou superior, `allow_insert_into_iceberg = 1` e `allow_iceberg_remove_orphan_files = 1`. Consulte [Remover arquivos órfãos](/pt-BR/reference/functions/table-functions/iceberg#iceberg-remove-orphan-files). |
| Gravação de partições | ✅ Beta | ✅ Beta | Compatível com gravações em tabelas Iceberg. |
| Alteração de partições | ❌ | ❌ | Não há suporte para alterar o esquema de particionamento no ClickHouse. O ClickHouse pode gravar em tabelas Iceberg com um esquema de particionamento evoluído. |
| | | | |
| **Metadados** | | | |
| Ramificações e tags | ❌ | ❌ | Referências a ramificações e tags do Iceberg não são compatíveis |
| Resolução de arquivo de metadados | ✅ | ✅ | Compatível com resolução por meio de catálogos, listagem de diretórios, `version-hint` e um caminho específico. Consulte [Resolução de arquivo de metadados](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-file-resolution). |
| Cache de dados | ✅ | ✅ | Mesmo mecanismo dos motores de armazenamento S3/Azure/HDFS. Consulte [Cache de dados](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#data-cache). |
| Cache de metadados | ✅ | ✅ | Habilitado por padrão por meio de `use_iceberg_metadata_files_cache`. Consulte [Cache de metadados](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/iceberg#metadata-cache). |
A partir da versão 25.6, o ClickHouse lê tabelas Delta Lake usando o kernel Rust do Delta Lake, oferecendo suporte a mais recursos. No entanto, há problemas conhecidos ao acessar dados no Azure Blob Storage. Por esse motivo, o Kernel é desativado ao ler dados no Azure Blob Storage. A seguir, indicamos quais recursos exigem esse kernel.
| Recurso | ClickHouse Cloud | Autogerenciado | Observações |
| -------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------: | :------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de armazenamento** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Por meio de [`deltaLake()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| GCS | ✅ | ✅ | Por meio de [`deltaLake()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake) ou `deltaLakeS3()` |
| Azure Blob Storage | ✅ | ✅ | Por meio de [`deltaLakeAzure()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| HDFS | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Sistema de arquivos local | ❌ | ✅ | Por meio de [`deltaLakeLocal()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake) |
| **Métodos de acesso** | | | |
| Função de tabela | ✅ | ✅ | [`deltaLake()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake) com variantes para cada backend |
| Motor de tabela | ✅ | ✅ | [`DeltaLake`](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake) |
| Leituras distribuídas no cluster | ✅ | ✅ | [`deltaLakeCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster), [`deltaLakeAzureCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalakeCluster) |
| Coleções nomeadas | ⚠️ | ✅ | [Coleções nomeadas](/pt-BR/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) criadas por DDL podem ser habilitadas em determinados serviços do ClickHouse Cloud. Entre em contato com o Suporte para confirmar a disponibilidade. |
| **Recursos de leitura** | | | |
| Suporte a leitura | ✅ | ✅ | Suporte completo a `SELECT` com todas as funções do ClickHouse SQL |
| Poda de partições | ✅ Beta | ✅ Beta | Exige o Delta Kernel. |
| Evolução de esquema | ✅ Beta | ✅ Beta | Exige o Delta Kernel. |
| Viagem no tempo | ✅ Beta | ✅ Beta | Exige o Delta Kernel. |
| Vetores de exclusão | ✅ | ✅ | |
| Mapeamento de colunas | ✅ | ✅ | |
| Feed de alterações de dados | ✅ Beta | ✅ Beta | Exige o Delta Kernel. |
| Colunas virtuais | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Colunas virtuais](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake#virtual-columns). |
| **Recursos de gravação** | | | |
| `INSERT` | ✅ Beta | ✅ Beta | Exige o Delta Kernel. As gravações são compatíveis com S3 e GCS; gravações no Azure não são compatíveis. Exige `allow_delta_lake_writes = 1` a partir da v26.7; em versões anteriores, use `allow_experimental_delta_lake_writes = 1`. Consulte [Gravações no Delta Lake](/pt-BR/reference/functions/table-functions/deltalake#inserting-data). |
| `DELETE` / `UPDATE` / `MERGE` | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Criar tabela vazia | ❌ | ❌ | A operação `CREATE TABLE` pressupõe que a tabela Delta Lake já exista no armazenamento de objetos. |
| **Armazenamento em cache** | | | |
| Cache de dados | ✅ | ✅ | Mesmo mecanismo usado pelos motores de armazenamento S3/Azure/HDFS. Consulte [Cache de dados](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/deltalake#data-cache). |
| Recurso | ClickHouse Cloud | Autogerenciado | Observações |
| ---------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------: | :------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Backends de armazenamento** | | | |
| AWS S3 | ✅ | ✅ | Por meio de [`hudi()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/hudi) |
| GCS | ✅ | ✅ | Por meio de [`hudi()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Azure Blob Storage | ❌ | ❌ | Não compatível |
| HDFS | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Sistema de arquivos local | ❌ | ❌ | Não compatível |
| **Métodos de acesso** | | | |
| Função de tabela | ✅ | ✅ | [`hudi()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/hudi) |
| Motor de tabela | ✅ | ✅ | [`Hudi`](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/hudi) |
| Leituras distribuídas pelo cluster | ✅ | ✅ | [`hudiCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/hudiCluster) (somente S3) |
| Coleções nomeadas | ⚠️ | ✅ | [Coleções nomeadas](/pt-BR/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) criadas por DDL podem ser habilitadas em determinados serviços do ClickHouse Cloud. Entre em contato com o Suporte para confirmar a disponibilidade. |
| **Recursos de leitura** | | | |
| Suporte à leitura | ✅ | ✅ | Suporte completo a `SELECT` com todas as funções SQL do ClickHouse |
| Evolução de esquema | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Viagem no tempo | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Colunas virtuais | ✅ | ✅ | `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Colunas virtuais](/pt-BR/reference/functions/table-functions/hudi#virtual-columns). |
| **Recursos de gravação** | | | |
| `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | Integração somente leitura |
| **Armazenamento em cache** | | | |
| Cache de dados | ❌ | ❌ | Não compatível |
| Recurso | ClickHouse Cloud | Autogerenciado | Observações |
| ---------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------: | :------------: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Backends de armazenamento** | | | |
| S3 | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Por meio de [`paimon()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| GCS | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Por meio de [`paimon()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) ou `paimonS3()` |
| Azure Blob Storage | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Por meio de [`paimonAzure()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) |
| HDFS | ❌ | ⚠️ | Experimental e obsoleto. Por meio de [`paimonHDFS()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) |
| Sistema de arquivos local | ❌ | ⚠️ | Experimental. Por meio de [`paimonLocal()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) |
| **Métodos de acesso** | | | |
| Função de tabela | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. [`paimon()`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon) com variantes para cada backend |
| Motor de tabela | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. [`Paimon`](/pt-BR/reference/engines/table-engines/integrations/paimon) com variantes para cada backend. Requer `allow_experimental_paimon_storage_engine = 1`. |
| Leituras distribuídas pelo cluster | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. [`paimonS3Cluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonAzureCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimonCluster), [`paimonHDFSCluster`](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimonCluster) |
| Coleções nomeadas | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. [Coleções nomeadas](/pt-BR/concepts/features/configuration/server-config/named-collections) criadas por DDL podem ser ativadas em alguns serviços do ClickHouse Cloud. Entre em contato com o Suporte para confirmar a disponibilidade. |
| **Recursos de leitura** | | | |
| Suporte a leitura | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. Suporte completo a `SELECT` com todas as funções SQL do ClickHouse |
| Evolução de esquema | ❌ | ❌ | Não suportado |
| Viagem no tempo | ❌ | ❌ | Não suportado |
| Colunas virtuais | ⚠️ | ⚠️ | Experimental. `_path`, `_file`, `_size`, `_time`, `_etag`. Consulte [Colunas virtuais](/pt-BR/reference/functions/table-functions/paimon#virtual-columns). |
| **Recursos de gravação** | | | |
| `INSERT` / `DELETE` / `UPDATE` | ❌ | ❌ | Integração somente leitura |
| **Cacheamento** | | | |
| Cacheamento de dados | ❌ | ❌ | Não suportado |
## Suporte a catálogos
O ClickHouse pode se conectar a catálogos de dados externos usando o engine de banco de dados [`DataLakeCatalog`](/pt-BR/reference/engines/database-engines/datalake), que expõe o catálogo como um banco de dados no ClickHouse. As tabelas registradas no catálogo aparecem automaticamente e podem ser consultadas com SQL padrão.
No momento, os catálogos abaixo são compatíveis. Consulte o guia de referência de cada catálogo para ver as instruções completas de configuração.
| Catálogo | Formatos | Leitura | Criar tabela | INSERT | Guia de referência |
| ---------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | :------------: | :----------: | :----: | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
| [AWS Glue Catalog](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guia do AWS Glue catalog](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) |
| [BigLake Metastore](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guia do BigLake Metastore](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/biglake-catalog) |
| [Databricks Unity Catalog](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) | Delta, Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Guia do Unity Catalog](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) |
| [Iceberg REST](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guia do REST catalog](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) |
| [Lakekeeper](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ❌ | ❌ | [Guia do catálogo Lakekeeper](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) |
| [Project Nessie](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | Iceberg | ✅ Experimental | ❌ | ❌ | [Guia do catálogo Nessie](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) |
| [Microsoft OneLake](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Guia do catálogo OneLake](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
| [SeaweedFS](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) | Iceberg | ✅ Beta | ✅ Beta | ✅ Beta | [Guia do catálogo SeaweedFS](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/seaweedfs-catalog) |
Atualmente, todas as integrações de catálogo exigem que uma configuração experimental ou beta esteja habilitada. Com exceção do Microsoft OneLake, do Databricks Unity Catalog e do SeaweedFS, todos os catálogos expõem acesso **somente leitura** — as tabelas podem ser consultadas, mas não podem ser criadas nem receber gravações por meio da conexão com o catálogo. Para carregar dados de um catálogo no ClickHouse e acelerar as análises, use `INSERT INTO SELECT` conforme descrito no [guia de aceleração de análises](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/accelerating-analytics). Para gravar dados de volta em formatos de tabela abertos, crie tabelas Iceberg independentes conforme descrito no [guia de gravação de dados](/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/writing-data).