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比较python/databricks中sql查询返回的计数？

在比较Python和Databricks中SQL查询返回的计数时，可以从以下几个方面进行比较：

数据库连接和查询语句：Python通常使用第三方库（如pymysql、psycopg2等）连接数据库并执行SQL查询语句，而Databricks则是基于Apache Spark的分布式计算平台，可以使用Spark SQL执行查询。两者在连接数据库和编写查询语句的方式上有所不同。
性能和扩展性：Databricks基于分布式计算框架，可以处理大规模数据集，并具有良好的水平扩展性。相比之下，Python在处理大规模数据时可能会受到性能限制，特别是在单机环境下。因此，如果需要处理大规模数据或需要更好的性能和扩展性，Databricks可能是更好的选择。
数据处理和转换：Databricks提供了丰富的数据处理和转换功能，可以通过Spark SQL进行复杂的数据操作和转换。Python也提供了一些数据处理库（如pandas），但相比之下功能较为有限。如果需要进行复杂的数据处理和转换，Databricks可能更适合。
生态系统和集成：Databricks作为一个完整的数据分析和机器学习平台，提供了丰富的生态系统和集成，包括数据可视化、机器学习库、作业调度等功能。Python也有类似的生态系统和库，但可能需要额外的配置和集成工作。如果需要一个一站式的数据分析和机器学习平台，Databricks可能更适合。

总结起来，Python适合小规模数据处理和简单的查询操作，而Databricks适合大规模数据处理、复杂的数据操作和转换，以及需要完整数据分析和机器学习平台的场景。

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