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Caricare in Postgres

In questo esercizio, scriverai alcuni dati in un data warehouse PostgreSQL. Questo è utile quando hai il risultato di alcune trasformazioni e vuoi usarlo in un'applicazione.

Per esempio, il risultato di una trasformazione potrebbe aver aggiunto una colonna con raccomandazioni di film, e vuoi usarle nel tuo negozio online.

Nel tuo workspace c'è un DataFrame pandas chiamato film_pdf.

Come promemoria, ecco la struttura di un URI di connessione per sqlalchemy:

postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione al Data Engineering

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Istruzioni dell'esercizio

  • Completa l'URI di connessione per creare il motore del database. L'utente e la password sono rispettivamente repl e password. L'host è localhost e la porta è 5432. Questa volta, il database è dwh.
  • Completa la chiamata in modo da usare lo schema "store" nel database. Se la tabella esiste, sostituiscila completamente.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Finish the connection URI
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine_dwh = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

# Transformation step, join with recommendations data
film_pdf_joined = film_pdf.join(recommendations)

# Finish the .to_sql() call to write to store.film
film_pdf_joined.to_sql("film", ____, schema="____", if_exists="____")

# Run the query to fetch the data
pd.read_sql("SELECT film_id, recommended_film_ids FROM store.film", db_engine_dwh)
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