BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Импорт и экспорт данных в PostgreSQL, гайд для начинающих

Импорт и экспорт данных в PostgreSQL, гайд для начинающих

В процессе обучения аналитике данных у человека неизбежно возникает вопрос о миграции данных из одной среды в другую. Поскольку одним из необходимых навыков для аналитика данных является знание SQL, а одной из наиболее популярных СУБД является PostgreSQL, предлагаю рассмотреть импорт и экспорт данных на примере этой СУБД.

В своё время, столкнувшись с импортом и экспортом данных, обнаружилось, что какой-то более-менее структурированной инфы мало: этот момент обходят на всяких там курсах по аналитике, подразумевая, что это очень простые моменты, которым не следует уделять внимание.

В данной статье приведены примеры импорта в PostgreSQL непосредственно самой базы данных в формате sql, а также импорта и экспорта данных в наиболее простом и распространенном формате .csv, в котором в настоящее время хранятся множество существующих датасетов. Формат .json хоть и является также очень распространенным, рассмотрен не будет, поскольку, по моему скромному мнению, с ним все-таки лучше работать на Python, чем в SQL.

 

1.    Импорт базы данных в формате в PostgreSQL

Скачиваем (получаем из внутреннего корпоративного источника) файл с базой данных в выбранную папку. В данном случае путь: 

 

C:\Users\User-N\Desktop\БД  

 

Имя файла: demo-big-20170815

Далее понадобиться командная строка windows или SQL shell (psql). Для примера воспользуемся cmd. Переходим в каталог, где находится скачанная БД, командой  cd C:\Users\User-N\Desktop\БД :

Далее выполняем команду для загрузки БД из sql-файла:

 

"C:\Program Files\PostgreSQL\10\bin\psql" -U postgres -f demo-big-20170815.sql

 

Где сначала указывается путь, по которому установлен PostgreSQL на компьютере, -U – имя пользователя, -f  - название файла БД.

Отметим, что в зависимости от размера базы данных загрузка может занимать до нескольких десятков минут. Конец загрузки будет отмечен следующим видом:

Заходим в pgAdmin и наблюдаем там импортированную БД:

С таблицами:

 

2. Импорт данных из csv-файла

Предполагается, что у вас уже есть необходимый .csv-файл, и первое, что нужно сделать, это перейти pgAdmin и создать там новую базу данных. Ну или воспользоваться уже существующей, в зависимости от текущих нужд. В данном случае была создана БД airtickets.

В выбранной БД создается таблица с полями, типы которых должны соответствовать «колонкам» в выбранном .csv-файле.

Далее воспользуемся SQL shell (psql) для подключения к нужной БД и для подачи команд на импорт данных. При открытии SQL shell (psql) она стандартно спросит про имя сервера, имя подключаемой БД, порт и пользователя. Ввести нужно только имя БД и пароль пользователя, всё остальное проходим нажатием ентра. Создается подключение к нужной БД – airtickets.

Ну и вводим команды на импорт данных из файла:

 

\COPY tickets FROM ‘C:\Users\User-N\Desktop\CSV\ticket_dataset_MOW.csv’ DELIMITER ‘,’ CSV HEADER;

 

Где tickets – название созданной в БД таблицы, из – путь, где хранится  .csv-файл, DELIMITER ‘,’ – разделитель, используемый в импортируемом .csv-файле, сам формат файла и HEADER, указывающий на заголовки «колонок».

Один интересный момент. Написание команды COPY строчными (маленькими) буквами привело к тому, что psql ругнулся, выдал ошибку и предложил написать команду прописными буквами.

Заходим в pgAdmin и удостоверяемся, что данные были загружены.

 

3. Экспорт данных в .csv-файл

Предположим, нам надо сохранить таблицу airports_data из уже упоминаемой выше БД demo.

Для этого подключимся к БД demo через SQL shell (psql) и наберем команду, указав уже знакомые параметры разделителя, типа файла и заголовка:

 

 \COPY airports_data TO ‘C:\Users\User-N\Desktop\CSV\airports.csv’ DELIMITER ‘,’ CSV HEADER;

 

Существует и другой способ экспорта через pgAdmin: правой кнопкой мыши по нужной таблице – экспорт – указание параметров экспорта в открывшемся окне.

 

4. Экспорт данных выборки в .csv-файл

Иногда возникает необходимость сохранить в .csv-файл не полностью всю таблицу, а лишь некоторые данные, соответствующие некоторому условию. Например, нам нужно из БД demo таблицы flights выбрать поля flight_id, flight_no, departure_airport, arrival_airport, где departure_airport = 'SVO'. Данный запрос можно вставить сразу в команду psql:

 

\COPY (SELECT flight_id, flight_no, departure_airport, arrival_airport FROM flights WHERE departure_airport = 'SVO') TO ‘C:\Users\User-N\Desktop\CSV\flights_SVO.csv' CSV HEADER DELIMITER ',';

 

Следующая статья →
Задачи и решения для бойца PostgreSQL

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Транснефть» – крупнейшая российская нефтепроводная компания. «Транснефть» обеспечивает транспортировку более 85% добываемых в России нефти и нефтепродуктов.

  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • АО «Новосибирскэнергосбыт» является единственным гарантирующим поставщиком электроэнергии на территории г. Новосибирска и Новосибирской области. Предприятие отвечает за электроснабжение клиентов, закупая электроэнергию на оптовом рынке, регулируя поставку электроэнергии через договорные отношения с сетевыми организациями.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.