此外,对于 NoSQL 数据库,如 HBase、Cassandra、ClickHouse,以及实时数据库如 InfluxDB、消息队列如 Kafka、文档型数据库如 MongoDB 等等都能通过 FDW 实现数据访问。 表2。常见的 FDW—NoSQL Database 常见的文本格式数据,如 CSV、JSON、Parquet 和 XML,也可以通过 FDW 轻松访问。大数据组件如 Elasticsearch、BigQu...
同时,PostgreSQL FDW 也具备灵活的接口,支持用户自定义外部访问方式。 表1。常见的 FDW—SQL Database此外,对于 NoSQL 数据库,如 HBase、Cassandra、ClickHouse,以及实时数据库如 InfluxDB、消息队列如 Kafka、文档型数据库如 MongoDB 等等都能通过 FDW 实现数据访问。 表2。常见的 FDW—NoSQL Database常见的文本...
CassandraFDW,连接 Apache Cassandra 的 FDW。 AthenaFDW,连接 Amazon Athena 的 FDW。 mysql_fdw,连接 MySQL 数据库的 FDW。 cstore_fdw,PostgreSQL 列式存储插件。 oracle_fdw,连接 Oracle 数据库的 FDW。 tds_fdw,连接 Sybase 和 Microsoft SQL Server 的 FDW。 存储过程相关 PostgreSQL 默认支持以下过程语言:...
📝除了 postgres_fdw,PostgreSQL 还支持访问各种数据源的外部数据封装器,包括 Oracle、MySQL、SQL Server、SQLite 等关系型数据库,MongoDB、Redis、Neo4j、Cassandra 等 NoSQL 数据库,CSV、XML、JSON 等文件,Elasticsearch、Hive、HBase 等大数据平台等等,具体可以参考 PostgreSQL Wiki。 postgres_fdw 安装 首先,我们需...
CassandraFDW,连接 Apache Cassandra 的 FDW。 AthenaFDW,连接 Amazon Athena 的 FDW。 mysql_fdw,连接 MySQL 数据库的 FDW。 cstore_fdw,PostgreSQL 列式存储插件。 oracle_fdw,连接 Oracle 数据库的 FDW。 tds_fdw,连接 Sybase 和 Microsoft SQL Server 的 FDW。
PostgreSQL使用MySQL作为外部表（mysql_fdw）PostgreSQL 提供了一种访问和操作外部数据源的机制，称为外部数据包装器（Foreign Data Wrapper）。利用这种外部数据管理机制，我们可以在 PostgreSQL 中访问各种同构数据库（PostgreSQL）、异构数据库（MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、HBase、Cassandra、ClickHouse、CouchDB、...
📝除了 postgres_fdw,PostgreSQL 还支持访问各种数据源的外部数据封装器,包括 Oracle、MySQL、SQL Server、SQLite 等关系型数据库,MongoDB、Redis、Neo4j、Cassandra 等 NoSQL 数据库,CSV、XML、JSON 等文件,Elasticsearch、Hive、HBase 等大数据平台等等,具体可以参考 PostgreSQL Wiki。
除了postgres_fdw,PostgreSQL 还支持访问各种数据源的外部数据封装器,包括 Oracle、MySQL、SQL Server、SQLite 等关系型数据库,MongoDB、Redis、Neo4j、Cassandra 等 NoSQL 数据库,CSV、XML、JSON 等文件,Elasticsearch、Hive、HBase 等大数据平台等等,具体可以参考 PostgreSQL Wiki。
外部数据库 CassandraFDW,连接 Apache Cassandra 的 FDW。 AthenaFDW,连接 Amazon Athena 的 FDW。 mysql_fdw,连接 MySQL 数据库的 FDW。 cstore_fdw,PostgreSQL 列式存储插件。 oracle_fdw,连接 Oracle 数据库的 FDW。 tds_fdw,连接 Sybase 和 Microsoft SQL Server 的 FDW。存储过程相关...
ease of use and sophisticated analytics. Spark does not provide storage layer, it relies on third party storage providers like Hadoop, HBASE, Cassandra, S3 etc. Spark integrates seamlessly with Hadoop and can process existing data. Spark SQL is 100% compatible with HiveQL and can be used as...