4、关系型数据库的数据处理与问题识别

关系型数据库的数据处理与问题识别

1. 关系型数据库管理系统（RDBMS）概述

关系型数据库管理系统（RDBMS）功能强大且用途广泛。严格的列类型要求以及频繁使用的外键和约束，对数据科学而言是一大优势。即便有些数据库的构建不够规范，但对于数据科学仍有许多可取之处。

1.1 SQL 知识要求

处理关系型数据库需要掌握结构化查询语言（SQL）。对于小数据或中等规模数据，可将整个表读入内存作为数据框进行操作，如过滤、排序、分组和连接等。但在处理大数据时，直接在数据库层面进行这些操作更为高效，甚至是必要的。

数据科学家应了解 GROUP BY 、 JOIN 和 WHERE 子句等基本概念。若对数据库有更多控制权，了解如何智能地对表进行索引，以及通过重新制定查询和查看 EXPLAIN 输出优化慢查询会很有帮助。但通常数据科学家可能无法完全访问数据库管理，若有访问权限，需谨慎操作。

1.2 数据库连接示例

以本地 PostgreSQL 服务器为例，展示 API 的使用。PostgreSQL 在查询优化方面通常优于其主要开源竞争对手 MySQL。以下是创建数据库连接的代码：

# Similar with adapter other than psycopg2 
import psycopg2
con = psycopg2.connect(database=db, host=host,  
              user=user, pas