Încărcare în Postgres
În acest exercițiu, vei scrie date într-un depozit de date PostgreSQL. Acest lucru poate fi util atunci când ai rezultatul unor transformări și vrei să îl folosești într-o aplicație.
De exemplu, rezultatul unei transformări ar putea include o coloană cu recomandări de filme, pe care vrei să le afișezi în magazinul tău online.
În spațiul de lucru există un DataFrame pandas numit film_pdf.
Ca reminder, iată structura unui URI de conexiune pentru sqlalchemy:
postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Data Engineering
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Completează URI-ul de conexiune pentru a crea motorul de baze de date. Utilizatorul și parola sunt
repl, respectivpassword. Gazda estelocalhost, iar portul este5432. De data aceasta, baza de date estedwh. - Finalizează apelul astfel încât să folosești schema
"store"din baza de date. Dacă tabelul există deja, înlocuiește-l complet.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)