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Postgres로 로드하기

이 연습 문제에서는 데이터를 PostgreSQL 데이터 웨어하우스에 기록해 보겠습니다. 이는 변환 결과를 애플리케이션에서 활용하고 싶을 때 유용해요.

예를 들어, 변환 결과로 영화 추천 컬럼이 추가되었고, 이를 온라인 스토어에서 사용하고자 할 수 있어요.

작업 공간에는 pandas DataFrame인 film_pdf가 있어요.

참고로, sqlalchemy 연결 URI 구조는 다음과 같습니다:

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

이 연습은 강의의 일부입니다

데이터 엔지니어링 입문

강의 보기

연습 안내

  • 데이터베이스 엔진을 만들 수 있도록 연결 URI를 완성하세요. 사용자와 비밀번호는 각각 repl, password입니다. 호스트는 localhost, 포트는 5432이고, 이번에 사용할 데이터베이스는 dwh입니다.
  • 호출을 마무리하여 데이터베이스의 "store" 스키마를 사용하세요. 테이블이 이미 있으면 완전히 교체하도록 하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행