市面上比较常用的数据库包括mysql, presto, hive, druid, kylin, spark, elasticsearch等,作为一名数据分析师,面对不同的数据库,是否有头麻的情况。别担心,使用python连接以上数据库,你只需要一招,5行代码即可。
在上党等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供成都网站设计、网站制作 网站设计制作定制网站,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,成都全网营销,成都外贸网站建设,上党网站建设费用合理。
对于大部分sqlboys和sqlgirls而言,只关心我的sql提交到以上数据库,返回给我一个pandas的dataframe即可。所以必要的输入包括sql和数据库连接信息(包括地址,port, 账号密码)即可。
- from sqlachemy import create_engine
- import pandas as pd
- # 数据库连接地址
- engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database")
- # 用户要查询的sql
- sql = "select * from users limit 10"
- df = pd.read_sql_query(sql, engine)
- # presto
- uri = "presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive"
- sql = "select * from users limit 10"
- df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))
- # mysql
- uri = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database"
- sql = "select * from users limit 10"
- df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))
- # druid
- uri = "druid://
: @ : /druid/v2/sql" - sql = "select count(*) from users where _time> TIME_SHIFT...."
- df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))
更多数据库连接方式:
数据库 |
示例 |
Apache Druid |
druid:// |
Apache Hive |
hive://hive@{hostname}:{port}/{database} |
Apache Kylin |
kylin:// |
Apache Spark SQL |
hive://hive@{hostname}:{port}/{database} |
ClickHouse |
clickhouse://{username}:{password}@{hostname}:{port}/{database} |
ElasticSearch |
elasticsearch+http://{user}:{password}@{host}:9200/ |
Presto |
presto://{user}@{host}:{port}/{database}?source={source} |
MySQL |
mysql:// |
基本上市面上所有的数据库,只要该数据库支持sqlalchemy dialect和对应的python driver,都可以按照上面的套路去无脑操作。简单省心。
核心只需要一行代码即可:
- df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))
网站题目:一行代码实现Python连接所有数据库做数据分析
文章出自:http://www.gawzjz.com/qtweb/news49/206199.html
网站建设、网络推广公司-创新互联,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联