我要评论apache parquet文件格式在存储和传输大型数据集方面变得非常流行。最近遇到一个典型应用场景，在mongodb中存储大量结构化数据的成本过高。相反，我们将这些数据以parquet格式存储在s3中。为了提供偶尔的查询，我们下载s3文件并使用duckdb加载/查询。
导出mongodb数据
将 mongodb 中的数据导入为 parquet 格式的步骤及相应的代码示例（使用 python），主要包括三个步骤：
- 从 mongodb 中读取数据。
- 将读取的数据存储为 dataframe 格式（使用
pandas）。 - 使用
pyarrow将 dataframe 转换为 parquet 格式。
import pymongo
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
# 连接 mongodb
def connect_to_mongodb(host='localhost', port=27017, db_name='your_db_name', collection_name='your_collection_name'):
client = pymongo.mongoclient(host, port)
db = client[db_name]
collection = db[collection_name]
return collection
# 从 mongodb 读取数据
def read_from_mongodb(collection):
data = list(collection.find())
df = pd.dataframe(data)
return df
# 将 dataframe 转换为 parquet 并保存
def convert_to_parquet(df, output_path='output.parquet'):
table = pa.table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, output_path)
if __name__ == "__main__":
# 连接 mongodb
collection = connect_to_mongodb(db_name='test_db', collection_name='test_collection')
# 从 mongodb 读取数据
df = read_from_mongodb(collection)
# 将数据存储为 parquet 格式
convert_to_parquet(df, output_path='mongodb_data.parquet')
注意：
首先，确保已经安装所需的 python 库：
pip install pymongo pandas pyarrow
替换代码中的
db_name和collection_name为你实际的 mongodb 数据库和集合名称。运行代码，将从 mongodb 中读取数据，并将其存储为 parquet 格式的文件，文件名为
mongodb_data.parquet。
go 查询parquet文件
parquet 是一种列式存储格式，专为高效存储和处理大规模数据而设计。它支持多种数据类型，能对数据进行压缩和编码，以减少存储空间并提高读写性能。parquet 具有良好的可扩展性和兼容性，可与 hadoop、spark 等大数据处理框架无缝集成，广泛应用于数据仓库、数据分析等领域，能有效提升数据处理的效率和灵活性。
下面是用golang编写的代码。
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
"log"
_ "github.com/marcboeker/go-duckdb"
)
func main() {
db := openduckdb()
rows, err := db.query("select id, first_name, family_name from read_parquet('employee.parquet');")
if err != nil {
panic(fmt.sprintf("failed to run select query against parquet file %v", err))
}
type employee struct {
id string `db:"id"`
firstname string `db:"first_name"`
familyname string `db:"family_name"`
}
var row employee
defer rows.close()
for rows.next() {
err := rows.scan(&row.id, &row.firstname, &row.familyname)
if err != nil {
log.fatal(err)
}
log.printf("%v", row)
}
err = rows.err()
if err != nil {
log.fatal(err)
}
}
func openduckdb() (db *sql.db) {
db, err := sql.open("duckdb", "")
if err != nil {
panic(fmt.sprintf("failed to open parquet file using duckdb %v", err))
}
_, err = db.exec("install parquet;")
if err != nil {
panic(fmt.sprintf("failed to install parquet extension. %v", err))
}
_, err = db.exec("load parquet;")
if err != nil {
panic(fmt.sprintf("failed to load parquet extension. %v", err))
}
return
}
虽然parquet文件主要用于将数据从事务性数据库传输到数据仓库，但它也可以用于直接在parquet文件之上构建查询和分析。
到此这篇关于golang使用duckdb查询parquet文件数据的操作代码的文章就介绍到这了,更多相关golang duckdb查询parquet数据内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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