Datalore
Collaborative data science platform for teams
为 Datalore Notebook 隆重推出 SQL 单元和数据库连接！
Datalore 团队向您问好！
从 Python Notebook 查询 SQL 数据库的最常见方式是什么？ 其中可能包括使用 PySQL 或 SQLAlchemy 等 Python SQL 库，或者在单独的 SQL IDE 中创建脚本并将结果作为 CSV 导入到 Notebook 中。
我们现在可以推荐一种更有效的方式：在 Datalore Notebook 中组合原生 SQL 单元和 Python 代码。
Datalore Professional 和 Enterprise 用户可以无限制地使用此功能。 Community 方案用户可以免费试用 30 天！
请阅读此博文，了解如何从 Datalore 的编辑器 UI 查询您的 SQL 数据库。
第 1 步：连接到 SQL 数据库
现在，您不需要编写样板 Python 代码来连接到数据库，而是可以创建一个连接，然后只需点击一下即可在多个 Notebook 中重用该连接。
要连接数据库，请按照此 GIF 中的步骤操作：
Datalore 对几乎所有可能的数据库都支持用户和密码身份验证，包括 PostgreSQL、Snowflake、MySQL、MariaDB、Amazon Redshift、Oracle、Azure SQL Database 等。
连接到数据库之后，只需点击一下即可浏览其架构并连接到其他 Notebook。
我们还创建了一个演示数据库，Community 和 Professional 方案下的每个人都可以通过“Take a tour”（观看导览）提示连接到它。
您还可以通过显式指定以下凭据来连接到演示数据库：
- 数据库类型：PostgreSQL
- 主机：demo-database.private.datalore.io
- 用户、密码、数据库：datalore
在底层，此功能由 JetBrains DataGrip 提供支持，这是一款针对 SQL 数据库的专业工具。 它允许我们重用大量已经在生产环境中经过证明的代码，并添加了对具有不同 SQL 方言的许多数据库的支持。 此外，在 Notebook 内核之外运行到数据库的连接还带来了另一个好处，即更高的安全性：您的数据库密码永远不会泄露给您的协作者。
无法从公共云工具连接到您的数据库？ 考虑在本地部署环境中安装专用 Datalore。
第 2 步：添加 SQL 单元
创建数据库连接后，您可以将其附加到任何 Notebook，并使用 SQL 单元查询数据。
在编写 SQL 代码时，您将获得基于自省数据库表和语法高亮显示的代码补全。 您的查询结果将自动保存在 pandas DataFrame 中，您可以使用 Python 无缝继续您的数据分析。
第 3 步：与您的团队协作！
在 Datalore 中，您可以在 Notebook 上实时协作，SQL 单元也不例外。 您可以与团队成员同时编辑 SQL 代码并一起创建查询。 共享 Notebook 很简单，只需发送公开编辑/查看访问链接或通过电子邮件邀请协作者。
第 4 步：可视化结果并共享报告
执行完某个 SQL 单元后，您可以使用 Visualize（可视化）选项卡或 Chart（图表）单元立即对结果进行可视化。 此外，您可以添加交互式控件，并将您的 Notebook 变成交互式或静态报告！
交互式报告仅供 Datalore Enterprise 用户使用。
常见问题解答
– 这是 Pro 版功能吗？
是的，SQL 单元和数据库连接是一项 Pro 版功能。 不过，Community 用户可以免费试用 1 个月。
– 我是一名 Community 方案用户，试用月结束后会怎样？
要继续使用 SQL 单元，您需要升级到 Datalore Professional。
– 如果不允许我将数据库连接到云工具，该怎么办？
对于需要在本地部署环境中不公开托管数据的公司，我们提供了 Datalore Enterprise 方案。 在此处了解详情。
– 你们不支持我使用的身份验证选项，我该怎么办？
请在我们的论坛上告诉我们您需要哪种身份验证选项，我们计划未来支持更多选项。
最后但同样重要的是，您可以观看这个短视频教程，了解在 Datalore 中掌握 SQL 单元的技巧，并了解此功能的实际应用。
今天的文章就到这里。 请在微博和微信公众号（ID: JetBrainsChina）上关注JetBrains中国，了解最新动态！
祝您分析愉快！
Datalore 团队
本博文英文原作者：
Subscribe to Datalore News and Updates
