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對于大部分sqlboys和sqlgirls而言，只關心我的sql提交到以上數據庫，返回給我一個pandas的dataframe即可。所以必要的輸入包括sql和數據庫連接信息(包括地址，port, 賬號密碼)即可。

from sqlachemy import create_engine  
import pandas as pd  
# 數據庫連接地址 
engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database") 
# 用戶要查詢的sql  
sql = "select * from users limit 10" 
df = pd.read_sql_query(sql, engine) 

presto

# presto 
uri = "presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive" 
sql = "select * from users limit 10" 
df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

mysql

# mysql 
uri = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database" 
sql = "select * from users limit 10" 
df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

druid

# druid 
uri = "druid://<User>:<password>@<Host>:<Port-default-9088>/druid/v2/sql" 
sql = "select count(*) from users where _time> TIME_SHIFT...." 
df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

更多數據庫連接方式:

基本上市面上所有的數據庫，只要該數據庫支持sqlalchemy dialect和對應的python driver，都可以按照上面的套路去無腦操作。簡單省心。

核心只需要一行代碼即可：

df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))