Delen via


Query's uitvoeren op PostgreSQL met Azure Databricks

In dit voorbeeld wordt PostgreSQL opgevraagd met behulp van het JDBC-stuurprogramma. Zie Querydatabases met behulp van JDBC voor meer informatie over lezen, schrijven, parallellisme configureren en querypushdown.

Belangrijk

De configuraties die in dit artikel worden beschreven, zijn experimenteel. Experimentele functies worden geleverd als zodanig en worden niet ondersteund door Databricks via technische ondersteuning van klanten. Als u volledige ondersteuning voor queryfederatie wilt krijgen, moet u in plaats daarvan Lakehouse Federation gebruiken, zodat uw Azure Databricks-gebruikers kunnen profiteren van de syntaxis van Unity Catalog en hulpprogramma's voor gegevensbeheer.

JDBC gebruiken

Python

driver = "org.postgresql.Driver"

database_host = "<database-host-url>"
database_port = "5432" # update if you use a non-default port
database_name = "<database-name>"
table = "<table-name>"
user = "<username>"
password = "<password>"

url = f"jdbc:postgresql://{database_host}:{database_port}/{database_name}"

remote_table = (spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()
)

Scala

val driver = "org.postgresql.Driver"

val database_host = "<database-host-url>"
val database_port = "5432" # update if you use a non-default port
val database_name = "<database-name>"
val table = "<table-name>"
val user = "<username>"
val password = "<password>"

val url = s"jdbc:postgresql://${database_host}:${database_port}/${database_name}"

val remote_table = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()

De PostgreSQL-connector gebruiken in Databricks Runtime

In Databricks Runtime 11.3 LTS en hoger kunt u de benoemde connector gebruiken om een query uit te voeren op PosgresQL. Zie de volgende voorbeelden:

Python

remote_table = (spark.read
  .format("postgresql")
  .option("dbtable", "schema_name.table_name") # if schema_name not provided, default to "public".
  .option("host", "database_hostname")
  .option("port", "5432") # Optional - will use default port 5432 if not specified.
  .option("database", "database_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()
)

SQL

DROP TABLE IF EXISTS postgresql_table;
CREATE TABLE postgresql_table
USING postgresql
OPTIONS (
  dbtable '<schema-name>.<table-name>' /* if schema_name not provided, default to "public". */,
  host '<database-host-url>',
  port '5432', /* Optional - will use default port 5432 if not specified. */
  database '<database-name>',
  user '<username>',
  password '<password>'
);

Scala

val remote_table = spark.read
  .format("postgresql")
  .option("dbtable", "schema_name.table_name") # if schema_name not provided, default to "public".
  .option("host", "database_hostname")
  .option("port", "5432") # Optional - will use default port 5432 if not specified.
  .option("database", "database_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()