【python doris】python连接doris数据库,并查询返回数据框

2024-07-19 1209阅读

连接Doris数据库时,由于Doris与MySQL协议兼容,因此可以使用与MySQL兼容的Python库。以下是一些常用的Python库,您可以使用它们来连接和操作Doris数据库:

【python doris】python连接doris数据库,并查询返回数据框
(图片来源网络,侵删)

pymysql是一个Python编写的MySQL客户端库,由于Doris与MySQL协议兼容,因此可以直接使用pymysql来连接Doris数据库。

在Python中,您可以使用pandas库将查询结果转换为数据框(DataFrame)。首先,确保您已经安装了pandas库。如果没有安装,可以使用pip进行安装:

pip install pandas
pip install pymysql

然后,您可以使用以下Python代码连接到Doris数据库,执行查询,并将结果转换为pandas DataFrame:

import pymysql
import pandas as pd
# Doris数据库连接参数
doris_host = 'your_doris_host'
doris_port = your_doris_port  # 注意:这里应该是整数
doris_user = 'your_username'
doris_password = 'your_password'
doris_db = 'your_database'
# 建立连接
conn = pymysql.connect(host=doris_host,
                       port=doris_port,
                       user=doris_user,
                       passwd=doris_password,
                       db=doris_db)
# 编写您的SQL查询
query = "SELECT * FROM your_table LIMIT 10;"
# 使用pandas的read_sql_query方法执行查询并转换为DataFrame
df = pd.read_sql_query(query, conn)
# 打印DataFrame
print(df)
# 关闭连接
conn.close()

请根据您的实际Doris数据库配置替换your_doris_host、your_doris_port、your_username、your_password、your_database和your_table。

在上面的代码中,我们使用了pandas的read_sql_query方法,它接受一个SQL查询和一个数据库连接对象,然后直接将查询结果转换为DataFrame。这样,您就可以方便地使用pandas提供的各种数据操作和分析功能了。

如果想用游标返回数据:

import pymysql
# Doris数据库连接参数
doris_host = 'your_doris_host'
doris_port = your_doris_port  # 注意:这里应该是整数
doris_user = 'your_username'
doris_password = 'your_password'
doris_db = 'your_database'
# 建立连接
conn = pymysql.connect(host=doris_host,
                       port=doris_port,
                       user=doris_user,
                       passwd=doris_password,
                       db=doris_db)
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
# 编写您的SQL查询
query = "SELECT * FROM your_table LIMIT 10;"
# 执行查询
cursor.execute(query)
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
# 打印查询结果
for row in rows:
    print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
VPS购买请点击我

免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明:本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度,360,搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图,如有侵权的图片,请第一时间联系我们,邮箱:ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

目录[+]