Lucrul cu baze de date

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Interogarea unei baze de date din Polars

Diagramă conceptuală care arată Polars trimițând o interogare SQL și un uri către o bază de date.

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogarea unei baze de date din Polars

Diagramă conceptuală care arată Polars trimițând o interogare SQL către o bază de date și primind un tabel de rezultate printr-un motor de baze de date.

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Baze de date interogabile cu Polars

Baze de date cu care Polars poate lucra

  • Embedded → rulează local, fără server
  • DuckDB → bază de date analitică
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Tabelul autorizațiilor de construcție

SELECT *
FROM building_permits
LIMIT 5
shape: (5, 5)
| issue_date | permit_type | review_type | street_name  | work_description             |
| ---        | ---         | ---         | ---          | ---                          |
| date       | str         | str         | str          | str                          |
|------------|-------------|-------------|--------------|------------------------------|
| 2026-04-30 | Signs       | SIGN PERMIT | CLARK ST     | Wall sign install            |
| 2026-04-28 | Renovation  | SELF CERT   | OAKLEY AVE   | Add dormer to 8-unit roof    |
| 2026-03-21 | Easy Permit | EASY PERMIT | SEMINARY AVE | Parapet masonry repair       |
| 2026-03-11 | Easy Permit | EASY PERMIT | RHODES AVE   | Rebuild south chimney side   |
| 2026-03-03 | Easy Permit | EASY PERMIT | GIDDINGS ST  | Porch lintel + tuckpointing  |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

URI de conexiune

import polars as pl

uri = "postgresql://analyst:[email protected]:5432/buildings"
  • postgresql:// protocol
  • analyst:secret nume utilizator și parolă
  • data.chicago.org:5432 gazdă și port
  • buildings numele bazei de date
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogarea unei baze de date

query = """
    SELECT issue_date, permit_type
    FROM building_permits
    WHERE issue_date >= DATE '2026-01-01'
"""







Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogarea unei baze de date

query = """
    SELECT issue_date, permit_type
    FROM building_permits
    WHERE issue_date >= DATE '2026-01-01'
"""

permit_counts = (
    pl.read_database_uri(query=query, uri=uri)



)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Interogarea unei baze de date

query = """
    SELECT issue_date, permit_type
    FROM building_permits
    WHERE issue_date >= DATE '2026-01-01'
"""

permit_counts = (
    pl.read_database_uri(query=query, uri=uri)
    .group_by("permit_type")
    .len()
    .sort("len", descending=True)
)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Număr de autorizații grupate

permit_counts
shape: (3, 2)
| permit_type                     | len |
| ---                             | --- |
| str                             | u32 |
|---------------------------------|-----|
| Easy Permit                     | 58  |
| New Construction                | 14  |
| Renovation                      | 11  |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Alegeți motorul

pl.read_database_uri(
    query=query,
    uri=uri,
    engine="connectorx",
)
  • Mai multe baze de date suportate
pl.read_database_uri(
    query=query,
    uri=uri,
    engine="adbc",
)
  • Mai rapid pentru bazele de date suportate
1 https://arrow.apache.org/adbc/current/driver/status.html
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Scriere înapoi în baza de date

permit_counts.write_database(



)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Scriere înapoi în baza de date

permit_counts.write_database(
    table_name="permit_type_summary",
    connection=uri,

)
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Scriere înapoi în baza de date

permit_counts.write_database(
    table_name="permit_type_summary",
    connection=uri,
    if_table_exists="replace",
)
  • append
  • fail
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Integrare DuckDB

import duckdb

db = duckdb.connect("permits.duckdb")


$$

  • DuckDB → ieșire Polars nativă
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Integrare DuckDB

import duckdb

db = duckdb.connect("permits.duckdb")

result = db.sql("SELECT * FROM permit_type_summary").pl()
shape: (3, 2)
| permit_type                     | len |
| ---                             | --- |
| str                             | u32 |
|---------------------------------|-----|
| Easy Permit                     | 58  |
| New Construction                | 14  |
| Renovation                      | 11  |
Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Să exersăm!

Scalarea și optimizarea pipeline-urilor de date cu Polars

Preparing Video For Download...