clickhouse和mysql和pgsql在Jupyter上链接

最新推荐文章于 2024-01-28 14:33:39 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-28 14:33:39 发布 · 1.1k 阅读

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本文详细介绍了使用Python连接和操作ClickHouse、MySQL及PostgreSQL数据库的方法。包括通过SQLAlchemy和pandas读取ClickHouse表，利用MySQLdb展示MySQL表，以及使用psycopg2执行和查询PostgreSQL语句的具体实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

clickhouse

from sqlalchemy.engine import create_engine
import pandas as pd
ch_engine=create_engine('clickhouse://172.xx.x.xx:8xxx/audience')

pd.read_sql('show tables',ch_engine)

mysql

import MySQLdb


mysql_conf = { 
    'host': '172.xx.x.x',
    'user': 'usersxx',
    'password': 'xxxx',
    'database': 'xxx',
    'charset': 'utf8'
}
mysql_engine = MySQLdb.connect(**mysql_conf)
sq1='''show tables;'''
df2=pd.read_sql(sq1,mysql_engine)
df2

pgsql

写执行的语句

import psycopg2
conn = psycopg2.connect(dbname='xxx', user='xxx', password='xxx', host='172.xx.xx.xx', port='xxxx')
cur = conn.cursor()
sql='copy ......'  # 写执行语句
cur.execute(sql)
conn.commit()

写查找的语句

import psycopg2
conn = psycopg2.connect(dbname='xxx', user='xxx', password='xxx', host='172.xx.xx.xx', port='xxxx')
cur = conn.cursor()
cur.execute('select xxx from xxx')
rows = cur.fetchall()

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