一行代码实现Python连接所有数据库做数据分析
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。
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
# 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
# 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
# druid uri = "druid://<User>:<password>@<Host>:<Port-default-9088>/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://<User>:<password>@<Host>:<Port-default-9088>/druid/v2/sql |
Apache Hive | hive://hive@{hostname}:{port}/{database} |
Apache Kylin | kylin://<username>:<password>@<hostname>:<port>/<project>?<param1>=<value1>&<param2>=<value2> |
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://<UserName>:<DBPassword>@<Database Host>/<Database Name> |
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)) - 发表于:
- 原文链接：http://news.51cto.com/art/202104/660578.htm
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
