Stockage en base de données
Le stockage des données dans des bases de données relationnelles est une étape cruciale pour gérer de grandes quantités d’informations, assurer leur persistance et permettre une consultation rapide via des requêtes SQL. Dans cette section, nous explorerons comment connecter un DataFrame à une base de données et effectuer des opérations courantes de stockage et de récupération de données à l’aide de SQLAlchemy et de la méthode to_sql() de Pandas.
Ce que vous allez apprendre dans cette section :
Création d’une connexion à une base de données avec SQLAlchemy
Apprenez à établir une connexion avec une base de données SQL (comme SQLite, PostgreSQL ou MySQL) en utilisant SQLAlchemy et à spécifier l’URL de la base de données avec les paramètres nécessaires.
Stocker un DataFrame dans une base de données SQL avec to_sql()
Découvrez comment utiliser la méthode to_sql() de Pandas pour stocker un DataFrame dans une table SQL, en contrôlant le nom de la table, le mode d’écriture, et la gestion de la connexion via SQLAlchemy.
Utiliser if_exists pour contrôler le comportement de la table
Apprenez à utiliser l’option if_exists dans to_sql() pour contrôler le comportement de la table lorsqu’elle existe déjà : ‘fail’, ‘replace’, ou ‘append’.
Stocker un DataFrame dans une table existante avec to_sql() et if_exists=’append’
Découvrez comment ajouter de nouvelles données à une table existante sans perdre les anciennes informations, en utilisant l’option if_exists='append'.
Utiliser des types de données personnalisés dans SQLAlchemy pour les colonnes
Apprenez à définir des types de données personnalisés dans SQLAlchemy pour adapter les colonnes à des données spécifiques comme Integer, String, Date, etc.
Exécuter des requêtes SQL via SQLAlchemy (session.execute())
Découvrez comment exécuter des requêtes SQL directement via session.execute() de SQLAlchemy pour interagir avec la base de données, incluant SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.
Charger des données depuis une base de données SQL avec read_sql()
Apprenez à charger des données depuis une base de données SQL directement dans un DataFrame avec la méthode read_sql(), en exécutant des requêtes SQL et en appliquant des filtres ou jointures.
Configurer une session avec SQLAlchemy pour des transactions
Découvrez comment configurer une session SQLAlchemy pour gérer des transactions, incluant les opérations de commit et rollback, afin de garantir l’intégrité des données.
Utiliser les transactions avec SQLAlchemy pour garantir la cohérence des données
Apprenez à utiliser les transactions avec SQLAlchemy pour garantir que toutes les étapes d’une opération (insertion, mise à jour, suppression) sont exécutées de manière atomique et cohérente.
💡 Stocker et manipuler des données dans une base de données relationnelle avec SQLAlchemy et Pandas permet d’organiser et d’optimiser vos processus de gestion de données à grande échelle, tout en assurant une accessibilité rapide et fiable.