Datalore是为数据科学和机器学习量身定制的云端协作式数据科学 Notebook。您可以从免费的 Community 方案开始,然后随时升级! 在Datalore 中打开教程 第2 步:在 Jupyter 中创建数据库连接Copy heading link 将数据库连接到 Jupyter Notebook 运行下方示例代码以连接到 MySQL 数据库。 您可以在本教程中找到连接到 Post...
首先,你需要安装一个library,能让你直接在Notebook上运行SQL。所以,粘贴以下内容到Jupyter单元格中: !pip install ipython-sql 写这篇文章时,我正在处理一个Oracle的数据库。如果你也是这个情况,就需要确认自己安装了cx_Oracle。如果没有,可以快速从网上找到一个你要用的library。我认为以下几种很好: pyodbc—用于SQ...
首先,我们需要安装一个库以确保可以直接在Notebook中运行SQL,我们直接在Jupyter单元中运行如下代码: ! pip install ipython-sql 接着,我们将使用sqlalchemy库来创建连接数据库所需的引擎。每个数据库url仅需要一次。 以下是各种数据库的一些通用的url. PostgreSQL:postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase Mysql:...
在Cloud Pak for Data中,可以使用 Python Jupyter Notebook 来处理 Db2® 产品系列 (包括Db2 Big SQL)。 例如,您可以创建运行 SQL 语句以分析数据的 Jupyter Notebook。 重要信息:要使用 Jupyter Notebook ,必须安装Watson™ Studio。 要创建 Jupyter Notebook,请完成以下步骤: ...
SQL_Magic是Jupyter Notebook中的一个扩展库,它提供了在Notebook中使用SQL语言的功能。 在SQL_Magic中,SQL通配符是用于模糊匹配的特殊字符。常见的SQL通配符有两种: 百分号(%):表示匹配任意字符(包括零个字符)。 下划线(_):表示匹配单个字符。 SQL通配符可以用于WHERE子句中的LIKE操作符,用于模糊匹配字符串。...
从上图中你能看出 SQLFlow 的使用过程,首先我们可以通过Jupyter notebook来完成 SQL 语句的交互。SQLFlow 支持了多种 SQL 引擎,包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkSQL 和 Flink 等,这样我们就可以通过 SQL 语句从这些 DBMS 数据库中抽取数据,然后选择想要进行的机器学习算法(包括传统机器学习和深度学习模型)进行训练和...
从上图中你能看出 SQLFlow 的使用过程,首先我们可以通过 Jupyter notebook 来完成 SQL 语句的交互。SQLFlow 支持了多种 SQL 引擎,包括 MySQL、Oracle、Hive、SparkSQL 和 Flink 等,这样我们就可以通过 SQL 语句从这些 DBMS 数据库中抽取数据,然后选择想要进行的机器学习算法(包括传统机器学习和深度学习模型)进行训练...
是指在使用Jupyter Notebook进行SQL编程时,可以在创建表格或修改表格结构时指定的列的数据类型。SQL列类型决定了该列可以存储的数据的种类和范围。 常见的SQL列类型包括: 1. I...
在Cloud Pak for Data中,您可以使用 Python Jupyter Notebook 來使用 Db2 系列產品,包括 Db2 Big SQL。
echo "\tsqlflow_notebook: setup the Jupyter Notebook server." echo "\tall(default): setup a MySQL server instance, a sqlflow gRPC server and a Jupyter Notebook server sequentially." } function main() { ARG=${1:-all} case $ARG in ...