您还将学习如何使用 psql 工具连接到 PostgreSQL，以及如何将示例数据库加载到 PostgreSQL 中进行练习。...最后，您将学习如何管理数据库表，例如创建新表或修改现有表的结构。 第 1 节. 查询数据 主题 描述 简单查询 向您展示如何从单个表中查询数据。 列别名 了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。...hstore 向您介绍数据类型，它是存储在 PostgreSQL 中单个值中的一组键/值对。 JSON 说明如何使用 JSON 数据类型，并向您展示如何使用一些最重要的 JSON 运算符和函数。...CAST 从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如，从字符串转换为整数，从字符串转换为日期。 第 16 节....PostgreSQL Python 教程 此 PostgreSQL Python 部分向您展示，如何使用 Python 编程语言与 PostgreSQL 数据库进行交互。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...) # 将列的数据类型转换为整数重命名列：df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 将列名从"old_name"改为"new_name"通过这些操作...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。
一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.它的概念与一个在关系型数据库或者在 R/Python 中的表是相等的, 但是有很多优化....--jars postgresql-9.4.1207.jar 可以使用 Data Sources API 将来自远程数据库的表作为 DataFrame 或 Spark SQL 临时视图进行加载。...从 1.6.1 开始，在 sparkR 中 withColumn 方法支持添加一个新列或更换 DataFrame 同名的现有列。...字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。例如 df['table.column.nestedField']。...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。
Python 暂不支持 Dataset API。不过得益于 Python 的动态属性，可以享受到许多 DataSet API 的益处。R 也是类似情况。 DataFrame 是具有名字的列。...概念上相当于关系数据库中的表或 R/Python 下的 data frame，但有更多的优化。...SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...case class 的参数名将变成对应列的列名。case class 可以嵌套，也可以包含复合类型，比如 Seqs 或 Arrays。...jars postgresql-9.4.1207.jar 远程数据库中的数据可以被加载为 DataFrame 或 Spark SQL 临时表，支持以下选项： 选项 含义 url 要连接的 JDBC url
psycopg2是Python的一个PostgreSQL数据库适配器，用于连接和操作PostgreSQL数据库。...建立数据库连接需要使用psycopg2库来连接到PostgreSQL数据库。这需要数据库的地址、端口、数据库名、用户名和密码。...将查询结果转换为DataFrame现在，需要将查询结果转换为pandas的DataFrame对象，以便可以更方便地处理数据。...以Markdown格式打印查询结果需要将DataFrame对象以Markdown格式打印出来。这里使用tabulate库，它可以将DataFrame对象转换为各种文本格式，包括Markdown。...Python执行PostgreSQL数据库查询语句，并将查询结果以Markdown格式打印出来的方法。
具体而言需要可以执行以下操作： 过滤，转换和清理数据 转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...，仅处理查询开始后到达的新数据 分区指定 - 指定从每个分区开始的精确偏移量，允许精确控制处理应该从哪里开始。...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表，也可以理解为R/Python中的一个data frame。...该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。...例如，从Spark Shell连接postgres的配置为： SPARK_CLASSPATH=postgresql-9.3-1102-jdbc41.jar bin/spark-shell 远程数据库的表...有些数据库（例：H2）将所有的名字转换为大写，所以在这些数据库中，Spark SQL也需要将名字全部大写。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。
可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...下面的情况可以考虑使用DataFrame或Dataset， 如果你需要丰富的语义、高级抽象和特定领域专用的 API，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你的处理需要对半结构化数据进行高级处理...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你想在编译时就有高度的类型安全...DataFrame 或 Dataset； 如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame； 除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet
MSSQL 中文：那个数据库更方便使用 PostgreSQL 是一种先进的面向对象的关系型数据库管理系统，使用了结构化查询语言 (SQL) 以及其自己的过程语言 PL/pgSQL。...SQL Server支持存储过程，适用于受Microsoft .NET框架支持的语言（公共运行时语言或CLR），例如VB、C#或Python。...单个索引或表的所有分区必须驻留在同一个数据库中，并且表或索引被视为查询和更新的单个实体。...但是，因为SQL是与PostgreSQL数据库交互的唯一方式，所以它不应该被视为NoSQL。 SQL Server具有本机的JSON函数，使您能够使用标准SQL语言解析JSON文档。...您可以在SQL Server中存储JSON文档并查询该JSON数据，就像在NoSQL数据库中一样。然而，因为SQL Server是一种SQL数据库，所以不应将其视为NoSQL。
许多Python库都可以读写JSON数据。我将使用json，因为它是构建于Python标准库中的。...则将Python对象转换成JSON格式： In [65]: asjson = json.dumps(result) 如何将（一个或一组）JSON对象转换为DataFrame或其他便于分析的数据结构就由你决定了...可以自动将特别格式的JSON数据集转换为Series或DataFrame。...JSON数据的读取和处理（包括嵌套记录）。...基于SQL的关系型数据库（如SQL Server、PostgreSQL和MySQL等）使用非常广泛，其它一些数据库也很流行。数据库的选择通常取决于性能、数据完整性以及应用程序的伸缩性需求。
值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...然而JSON数据的体积却过于庞大，不利于批量数据分析。因此一个常见的数据处理步骤就是将JSON转换为ORC、Parquet等高效的列式存储格式。...在使用Python RDD API时，Python VM和JVM之间需要进行大量的跨进程数据交换，从而拖慢了Python RDD API的速度。...值得注意的是，不仅Python API有了显著的性能提升，即便是使用Scala，DataFrame API的版本也要比RDD API快一倍。
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1:...] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。
默认情况下，这是从使用的索引类型派生的；对于整数索引，是 Python 列表，对于任何其他类型的索引，是 Python 字典。...默认情况下，这是从使用的索引类型派生的；对于整数索引，是一个 Python 列表，对于任何其他类型的索引，是一个 Python 字典。...这些Engine实例可能引用不同的数据库，或者同一数据库中的不同模式/帐户，或者它们甚至可以仅通过会导致它们在使用时访问不同模式或表的选项进行区分。...Python 分析配置文件可以为所有测试或更常见的是为个别测试转储： $ python -m examples.performance single_inserts --test test_core...这些Engine实例可以引用不同的数据库，或者同一数据库中的不同模式/帐户，或者甚至可以仅通过选项来区分，当使用时会使它们访问不同的模式或表。
Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。...typ：指定将JSON文件转化的格式，(series or frame)，默认为frame dtype：如果为True，则推断数据类型，如果将列的dict转换为数据类型，则使用它们，如果为False，则根本不推断数据类型...常见的数据库有MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL等，其中MySQL是主流的关系型数据库，它主要以数据表的形式组织数据。...查询语句或数据表名。...con：表示使用SQLAlchemy连接数据库。 index_col：表示将数据表中的列标题作为DataFrame的行索引。。
numba 0.56.4 性能 用��接受 engine="numba" 的操作的替代执行引擎，使用 JIT 编译器将 Python 函数转换为优化的机器代码，使用 LLVM 编译器实现大幅优化。...numba 0.56.4 performance 用于接受 engine="numba" 的操作的替代执行引擎，使用 JIT 编译器将 Python 函数转换为优化的机器码，使用 LLVM 编译器。...使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...如何从DataFrame中选择特定列？ 我对泰坦尼克号乘客的年龄感兴趣。
Python编程语言要求一个安装好的IDE。最简单的方式是通过Anaconda使用Python，因其安装了足够的IDE包，并附带了其他重要的包。...3、创建数据框架 一个DataFrame可被认为是一个每列有标题的分布式列表集合，与关系数据库的一个表格类似。...”列的查询结果，第二个结果表格展示多列查询。...API以RDD作为基础，把SQL查询语句转换为低层的RDD函数。...通过使用.rdd操作，一个数据框架可被转换为RDD，也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。
已修复Boolean数据类型，使得已经是整数值的 Python 端值被强制转换为零或一，而不仅仅是传递原样；此外，结果的 int-to-boolean 处理器的 C 扩展版本现在使用与 Python 布尔值解释相同的值...通过使用 MySQL 和 PostgreSQL 共同支持的 JSON 数据类型，可以实现跨 MySQL 和 PostgreSQL 的可索引 JSON 列。...Boolean数据类型已修复，使得已经是整数值的 Python 端值被强制转换为零或一，而不仅仅是原样传递；此外，结果的 C 扩展版本的整数到布尔处理器现在使用与 Python 布尔值解释相同的值，而不是断言一个确切的一或零值...已修复Boolean 数据类型，使得已经是整数值的 Python 端值被强制转换为零或一，而不仅仅是传递原样；此外，结果的 C 扩展版本的整数到布尔处理器现在使用与 Python 布尔值解释相同的值，而不是断言确切的一或零值...通过使用 MySQL 和 PostgreSQL 共同的 JSON 数据类型，可以实现跨 MySQL 和 PostgreSQL 的可索引 JSON 列。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...JSON 文件创建 StructType 对象结构 如果有太多列并且 DataFrame 的结构不时发生变化，一个很好的做法是从 JSON 文件加载 SQL StructType schema。...中是否存在列 如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点...，以及如何在运行时更改 Pyspark DataFrame 的结构，将案例类转换为模式以及使用 ArrayType、MapType。
概述：介绍PostgreSQL 中的 JSONB 是数据库管理向前迈出的一大步。它混合了 NoSQL 和常规数据库的最佳部分。...CREATE INDEX idx_jsonb_gin ON products USING GIN (details); 使用嵌套 JSON 数据 对于嵌套数据，“#>”和“#>>”运算符可以在嵌套的...SELECT * FROM products WHERE details->>'brand' = 'Apple'; 从项目中选择特定属性值 从 jsonb 列中选择特定属性的值。...'warranty'; 按嵌套属性值筛选 筛选 jsonb 列在嵌套对象中包含指定值的记录。...结论 PostgreSQL 中的 JSONB 与 EF Core 的集成为在关系数据库上下文中处理复杂、嵌套和动态的数据结构提供了可靠的解决方案。
Graphile 支持 智能注解，支持通过使用特定格式的 PostgreSQL 注解标记数据库的表、视图、列和类型来控制各种特性。...3PostgreSQL 复合类型 Graphile 在读取 PostgreSQL 数据库模式以及将表和基本视图转换为 GraphQL 模式方面做得非常出色，但我们的经验表明，当视图中存在 PostgreSQL...聚合函数 或 JSON 函数 时，Graphile 在如何描述嵌套类型方面存在局限性。...关于安全性（如何将其与我们的 IAM 基础设施集成，以及如何在数据库中实施行级访问控制？）和性能（如何限制查询以避免一次选择所有行来对数据库进行 DDoS 攻击？）...的合法性问题引起了人们的关注，提出了使用类似于 SQL 的查询接口以提供对数据库表的打开权限（open access）。
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