fetch

Импортируйте результаты SQL-оператора в базе данных MySQL в MATLAB

свернуть все на странице

Синтаксис

results = fetch(conn,sqlquery)

results = fetch(conn,sqlquery,opts)

results = fetch(___,Name,Value)

[results,metadata] = fetch(___)

Описание

пример

results = fetch(conn,sqlquery) возвращает все строки данных после выполнения SQL-оператора sqlquery для connection объект. fetch импортирует данные в пакетах.

пример

results = fetch(conn,sqlquery,opts) настраивает опции для того, чтобы импортировать данные от выполняемого SQL-запроса при помощи SQLImportOptions объект.

пример

results = fetch(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" и любой из предыдущих комбинаций входных аргументов. Например, 'MaxRows',5 импорт пять строк данных.

пример

[results,metadata] = fetch(___) также возвращает metadata таблица, которая содержит информацию о метаданных об импортированных данных.

Примеры

свернуть все

Импортируйте собственный интерфейс MySQL All Data Using

Скрипт Open Live Script

Импортируйте все данные о продукте от таблицы базы данных MySQL® в MATLAB® с помощью собственного интерфейса MySQL и fetch функция. Затем определите самую высокую себестоимость единицы продукции среди продуктов в таблице.

Создайте собственное соединение с базой данных интерфейса MySQL к базе данных MySQL с помощью источника данных, имени пользователя и пароля. База данных содержит таблицу productTable.

datasource = "MySQLNative";
username = "root";
password = "matlab";
conn = mysql(datasource,username,password);

Импортируйте все данные от productTable при помощи объекта связи и SQL-запроса. Затем отобразите первые три строки импортированных данных.

sqlquery = "SELECT * FROM productTable";
data = fetch(conn,sqlquery);
head(data,3)

ans=3×5 table
    productNumber    stockNumber    supplierNumber    unitCost    productDescription
    _____________    ___________    ______________    ________    __________________

          9          1.2597e+05          1003            13        "Victorian Doll" 
          8          2.1257e+05          1001             5        "Train Set"      
          7          3.8912e+05          1007            16        "Engine Kit"

Определите самую высокую себестоимость единицы продукции для всех продуктов в таблице.

max(data.unitCost)

ans = 24

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Скрипт Open Live Script

Настройте настройки импорта при импортировании данных от результатов SQL-запроса на базе данных MySQL® с помощью собственного интерфейса MySQL. Управляйте настройками импорта путем создания SQLImportOptions объект. Затем настройте настройки импорта для различных столбцов в SQL-запросе. Импортируйте данные с помощью fetch функция.

Этот пример использует employees_database.mat файл, который содержит столбцы first_name, hire_date, и DEPARTMENT_NAME. Пример принимает, что вы соединяетесь с версией 5.7.22 базы данных MySQL с помощью MySQL Connector/C ++ версия драйвера 8.0.15.

Создайте собственное соединение с базой данных интерфейса MySQL к базе данных MySQL с именем источника данных, именем пользователя и паролем.

datasource = "MySQLNative";
username = "root";
password = "matlab";

conn = mysql(datasource,username,password);

Загрузите информацию о сотруднике в рабочую область MATLAB®.

employeedata = load("employees_database.mat");

Создайте employees и departments таблицы базы данных с помощью информации о сотруднике.

emps = employeedata.employees;
depts = employeedata.departments;

sqlwrite(conn,"employees",emps)
sqlwrite(conn,"departments",depts)

Создайте SQLImportOptions объект с помощью SQL-запроса и databaseImportOptions функция. Этот запрос получает всю информацию для сотрудников, которые являются менеджерами по продажам или программистами.

sqlquery = strcat("SELECT * from employees e join departments d ", ...
    "on (e.department_id = d.department_id) WHERE ", ...
    "(job_id = 'IT_PROG' or job_id = 'SA_MAN')");
opts = databaseImportOptions(conn,sqlquery)

opts = 
  SQLImportOptions with properties:

           ExcludeDuplicates: false
          VariableNamingRule: 'preserve'

               VariableNames: {'employee_id', 'first_name', 'last_name' ... and 13 more}
               VariableTypes: {'double', 'string', 'string' ... and 13 more}
       SelectedVariableNames: {'employee_id', 'first_name', 'last_name' ... and 13 more}
                  FillValues: { NaN,  <missing>,  <missing>  ... and 13 more }

             VariableOptions: Show all 16 VariableOptions

Отобразите текущие настройки импорта для переменных, выбранных в SelectedVariableNames свойство SQLImportOptions объект.

vars = opts.SelectedVariableNames;
varOpts = getoptions(opts,vars)

varOpts = 
    1x16 SQLVariableImportOptions array with properties:

   Variable Options:
                         (1) |          (2) |         (3) |       (4) |            (5) |         (6) |       (7) |      (8) |              (9) |         (10) |            (11) |        (12) |            (13) |              (14) |         (15) |          (16)
         Name: 'employee_id' | 'first_name' | 'last_name' |   'email' | 'phone_number' | 'hire_date' |  'job_id' | 'salary' | 'commission_pct' | 'manager_id' | 'department_id' | 'temporary' | 'DEPARTMENT_ID' | 'DEPARTMENT_NAME' | 'MANAGER_ID' | 'LOCATION_ID'
         Type:      'double' |     'string' |    'string' |  'string' |       'string' |  'datetime' |  'string' | 'double' |         'double' |     'double' |        'double' |   'logical' |        'double' |          'string' |     'double' |      'double'
  MissingRule:        'fill' |       'fill' |      'fill' |    'fill' |         'fill' |      'fill' |    'fill' |   'fill' |           'fill' |       'fill' |          'fill' |      'fill' |          'fill' |            'fill' |       'fill' |        'fill'
    FillValue:           NaN |    <missing> |   <missing> | <missing> |      <missing> |         NaT | <missing> |      NaN |              NaN |          NaN |             NaN |           0 |             NaN |         <missing> |          NaN |           NaN

	To access sub-properties of each variable, use getoptions

Измените типы данных для hire_date, DEPARTMENT_NAME, и first_name переменные с помощью setoptions функция. Затем отобразите обновленные настройки импорта. Для КПД, изменение тип данных hire_date переменная к string. Поскольку DEPARTMENT_NAME определяет конечное множество повторяющихся значений, измените тип данных этой переменной к categorical. Кроме того, поменяйте имя этой переменной к нижнему регистру. Поскольку first_name хранит текстовые данные, измените тип данных этой переменной к char.

opts = setoptions(opts,"hire_date","Type","string");
opts = setoptions(opts,"DEPARTMENT_NAME","Name","department_name", ...
    "Type","categorical");
opts = setoptions(opts,"first_name","Type","char");

vars = opts.SelectedVariableNames;
varOpts = getoptions(opts,vars)

varOpts = 
    1x16 SQLVariableImportOptions array with properties:

   Variable Options:
                         (1) |          (2) |         (3) |       (4) |            (5) |         (6) |       (7) |      (8) |              (9) |         (10) |            (11) |        (12) |            (13) |              (14) |         (15) |          (16)
         Name: 'employee_id' | 'first_name' | 'last_name' |   'email' | 'phone_number' | 'hire_date' |  'job_id' | 'salary' | 'commission_pct' | 'manager_id' | 'department_id' | 'temporary' | 'DEPARTMENT_ID' | 'department_name' | 'MANAGER_ID' | 'LOCATION_ID'
         Type:      'double' |       'char' |    'string' |  'string' |       'string' |    'string' |  'string' | 'double' |         'double' |     'double' |        'double' |   'logical' |        'double' |     'categorical' |     'double' |      'double'
  MissingRule:        'fill' |       'fill' |      'fill' |    'fill' |         'fill' |      'fill' |    'fill' |   'fill' |           'fill' |       'fill' |          'fill' |      'fill' |          'fill' |            'fill' |       'fill' |        'fill'
    FillValue:           NaN |           '' |   <missing> | <missing> |      <missing> |   <missing> | <missing> |      NaN |              NaN |          NaN |             NaN |           0 |             NaN |       <undefined> |          NaN |           NaN

	To access sub-properties of each variable, use getoptions

Выберите эти три измененных переменные с помощью SelectVariableNames свойство.

opts.SelectedVariableNames = ["first_name","hire_date","department_name"];

Импортируйте и отобразите результаты SQL-запроса с помощью fetch функция.

employees_data = fetch(conn,sqlquery,opts)

employees_data=10×3 table
     first_name               hire_date              department_name
    _____________    ____________________________    _______________

    {'Alexander'}    "2006-01-03 00:00:00.000000"         IT        
    {'Bruce'    }    "2007-05-21 00:00:00.000000"         IT        
    {'David'    }    "2005-06-25 00:00:00.000000"         IT        
    {'Valli'    }    "2006-02-05 00:00:00.000000"         IT        
    {'Diana'    }    "2007-02-07 00:00:00.000000"         IT        
    {'John'     }    "2004-10-01 00:00:00.000000"         Sales     
    {'Karen'    }    "2005-01-05 00:00:00.000000"         Sales     
    {'Alberto'  }    "2005-03-10 00:00:00.000000"         Sales     
    {'Gerald'   }    "2007-10-15 00:00:00.000000"         Sales     
    {'Eleni'    }    "2008-01-29 00:00:00.000000"         Sales

Удалите employees и departments таблицы базы данных с помощью execute функция.

execute(conn,"DROP TABLE employees")
execute(conn,"DROP TABLE departments")

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Скрипт Open Live Script

Укажите, что данные возвращают формат и количество импортированных строк для результатов SQL-запроса. Импортируйте данные с помощью SQL-запроса и fetch функция.

Этот пример принимает, что вы соединяетесь с версией 5.7.22 базы данных MySQL® с помощью MySQL Connector/C ++ версия драйвера 8.0.15.

datasource = "MySQLNative";
username = "root";
password = "matlab";

conn = mysql(datasource,username,password);

Загрузите терпеливую информацию в рабочую область MATLAB®.

patients = readtable('patients.xls');

Создайте patients таблица базы данных с помощью терпеливой информации.

tablename = 'patients';
sqlwrite(conn,tablename,patients)

Выберите все данные из patients таблица базы данных и импорт пять строк из таблицы как структура. Используйте 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать возврат данных как структура. Кроме того, используйте 'MaxRows' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать пять строк. Отобразите импортированные данные.

sqlquery = strcat("SELECT * FROM ",tablename);
results = fetch(conn,sqlquery,'DataReturnFormat',"structure", ...
    'MaxRows',5)

results = struct with fields:
                    LastName: [5×1 string]
                      Gender: [5×1 string]
                         Age: [5×1 double]
                    Location: [5×1 string]
                      Height: [5×1 double]
                      Weight: [5×1 double]
                      Smoker: [5×1 logical]
                    Systolic: [5×1 double]
                   Diastolic: [5×1 double]
    SelfAssessedHealthStatus: [5×1 string]

Удалите patients таблица базы данных с помощью execute функция.

sqlquery = strcat("DROP TABLE ",tablename);
execute(conn,sqlquery)

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Скрипт Open Live Script

Получите информацию о метаданных при импортировании данных от SQL-запроса. Импортируйте данные с помощью fetch функционируйте и исследуйте информацию о метаданных при помощи записи через точку.

Этот пример использует outages.csv файл, который содержит данные об отключении электричества. Кроме того, пример принимает, что вы соединяетесь с версией 5.7.22 базы данных MySQL® с помощью MySQL Connector/C ++ версия драйвера 8.0.15.

datasource = "MySQLNative";
username = "root";
password = "matlab";

conn = mysql(datasource,username,password);

Загрузите информацию об отключении электричества в рабочую область MATLAB®.

outages = readtable("outages.csv");

Создайте outages таблица базы данных с помощью информации об отключении электричества. Используйте 'ColumnType' аргумент пары "имя-значение", чтобы настроить типы данных переменных в outages таблица.

tablename = "outages";
sqlwrite(conn,tablename,outages, ...
    'ColumnType',["varchar(120)","datetime","numeric(38,16)", ...
    "numeric(38,16)","datetime","varchar(150)"])

Импортируйте данные в рабочее пространство MATLAB и возвратите информацию о метаданных об импортированных данных.

sqlquery = "SELECT * FROM outages";
[results,metadata] = fetch(conn,sqlquery);

Просмотрите имена переменных в импортированных данных.

metadata.Properties.RowNames

ans = 6×1 cell
    {'Region'         }
    {'OutageTime'     }
    {'Loss'           }
    {'Customers'      }
    {'RestorationTime'}
    {'Cause'          }

Просмотрите тип данных каждой переменной в импортированных данных.

metadata.VariableType

ans = 6×1 cell
    {'string'  }
    {'datetime'}
    {'double'  }
    {'double'  }
    {'datetime'}
    {'string'  }

Просмотрите недостающее значение данных для каждой переменной в импортированных данных.

metadata.FillValue

ans=6×1 cell array
    {1×1 missing}
    {[NaT      ]}
    {[      NaN]}
    {[      NaN]}
    {[NaT      ]}
    {1×1 missing}

Просмотрите индексы недостающих данных для каждой переменной в импортированных данных.

metadata.MissingRows

ans=6×1 cell array
    {   0×1 double}
    {   0×1 double}
    {1208×1 double}
    { 656×1 double}
    {  58×1 double}
    {   0×1 double}

Отобразите первые восемь строк импортированных данных, которые содержат недостающие временные стоимости восстановления. data содержит временные стоимости восстановления в пятой переменной. Используйте числовые индексы, чтобы найти строки с недостающими данными.

index = metadata.MissingRows{5,1};
nullrestoration = results(index,:);
head(nullrestoration)

ans=8×6 table
      Region            OutageTime          Loss     Customers     RestorationTime          Cause       
    ___________    ____________________    ______    __________    _______________    __________________

    "SouthEast"    23-Jan-2003 00:49:00    530.14    2.1204e+05          NaT          "winter storm"    
    "NorthEast"    18-Sep-2004 05:54:00         0             0          NaT          "equipment fault" 
    "MidWest"      20-Apr-2002 16:46:00     23141           NaN          NaT          "unknown"         
    "NorthEast"    16-Sep-2004 19:42:00      4718           NaN          NaT          "unknown"         
    "SouthEast"    14-Sep-2005 15:45:00    1839.2    3.4144e+05          NaT          "severe storm"    
    "SouthEast"    17-Aug-2004 17:34:00     624.1    1.7879e+05          NaT          "severe storm"    
    "SouthEast"    28-Jan-2006 23:13:00    498.78           NaN          NaT          "energy emergency"
    "West"         20-Jun-2003 18:22:00         0             0          NaT          "energy emergency"

Удалите outages таблица базы данных с помощью execute функция.

sqlstr = "DROP TABLE ";
sqlquery = strcat(sqlstr,tablename);
execute(conn,sqlquery)

Закройте соединение с базой данных.

close(conn)

Входные параметры

свернуть все

`conn` — MySQL^® нативное интерфейсное соединение с базой данных
`connection` объект

Собственный компонент MySQL соединяет интерфейсом с соединением с базой данных в виде connection объект.

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

SQL-оператор в виде вектора символов или строкового скаляра. SQL-оператор может быть любым допустимым SQL-оператором, включая вложенные запросы. SQL-оператор может быть хранимой процедурой, такой как {call sp_name (parm1,parm2,...)}. Для хранимых процедур, которые возвращают один или несколько наборов результатов, используйте fetch функция.

Типы данных: char | string

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

Настройки импорта базы данных в виде SQLImportOptions объект.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: results = fetch(conn,sqlquery,'MaxRows',50,'DataReturnFormat','structure') импорт 50 строк данных как структура.

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

Максимальное количество строк, чтобы возвратиться в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MaxRows' и положительный числовой скаляр. По умолчанию, fetch функция возвращает все строки в выполняемый SQL-запрос. Используйте этот аргумент пары "имя-значение", чтобы ограничить количество строк, импортированных в MATLAB^®.

Пример: 'MaxRows',10

Типы данных: double

`DataReturnFormat` — Данные возвращают формат
`'table'` (значение по умолчанию) | `'cellarray'` | `'numeric'` | `'structure'`

Данные возвращают формат в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DataReturnFormat' и одно из этих значений:

'table'
'cellarray'
'numeric'
'structure'

Используйте 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать тип данных results данные. Чтобы задать целочисленные классы для числовых данных, используйте opts входной параметр.

Можно задать значение с помощью вектора символов или строкового скаляра.

Пример: 'DataReturnFormat','cellarray' импортирует данные как массив ячеек.

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"preserve"` (значение по умолчанию) | `"modify"`

Переменное правило именования в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'VariableNamingRule' и одно из этих значений:

"preserve" — Сохраните большинство имен переменных когда fetch функция импортирует данные. Для получения дополнительной информации смотрите раздел Limitations.
"modify" — Удалите символы non-ASCII из имен переменных когда fetch функция импортирует данные.

Пример: 'VariableNamingRule',"modify"

Типы данных: string

Выходные аргументы

свернуть все

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

Данные о результате, возвращенные как таблица, массив ячеек, структура или числовая матрица. Данные о результате содержат все строки данных из выполняемого SQL-оператора по умолчанию.

Используйте 'MaxRows' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать количество строк данных, чтобы импортировать. Используйте 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение", чтобы задать тип данных данных о результате.

Когда выполняемый SQL-оператор не возвращает строк, данные о результате являются пустой таблицей.

Когда вы импортируете данные, fetch функция преобразует тип данных каждого столбца от базы данных MySQL до типа данных MATLAB. Эта таблица сопоставляет тип данных столбца базы данных к конвертированному типу данных MATLAB.

MySQL Data Type	Тип данных MATLAB
`BIT`	`logical`
`TINYINT`	`double`
`SMALLINT`	`double`
`BIGINT`	`double`
`REAL`	`double`
`DOUBLE`	`double`
`DECIMAL`	`double`
`NUMERIC`	`double`
`CHAR`	`string`
`VARCHAR`	`string`
`LONGVARCHAR`	`string`
`TIMESTAMP`	`datetime`
`DATE`	`datetime`
`TIME`	`duration`
`YEAR`	`double`
`ENUM`	`categorical`
`JSON`	`char`

`metadata` — Информация о метаданных
таблица

Информация о метаданных, возвращенная как таблица с этими переменными.

Имя переменной	Описание переменной	Типы данных переменных
`VariableType`	Тип данных каждой переменной в импортированных данных	Массив ячеек из символьных векторов
`FillValue`	Значение недостающих данных для каждой переменной в импортированных данных	Массив ячеек пропавших без вести значений данных
`MissingRows`	Индексы для каждого вхождения недостающих данных в каждой переменной импортированных данных	Массив ячеек числовых индексов

По умолчанию, fetch функция импортирует текстовые данные как вектор символов и числовые данные как двойное. FillValue пустой символьный массив (для текстовых данных) или NaN (для числовых данных) по умолчанию. Чтобы изменить недостающее значение данных в другое значение, используйте SQLImportOptions объект.

RowNames свойство metadata таблица содержит имена переменных в импортированных данных.

Ограничения

Аргумент пары "имя-значение" 'VariableNamingRule' имеет эти ограничения:

fetch функция возвращает ошибку, когда вы задаете 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" и набор 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" cellarrayСтруктура, или numeric.
fetch функция возвращает предупреждение, когда вы устанавливаете VariableNamingRule свойство SQLImportOptions возразите против "preserve" и набор 'DataReturnFormat' аргумент пары "имя-значение" structure.
fetch функция возвращает ошибку, когда вы используете 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" с SQLImportOptions объект opts.
Когда 'VariableNamingRule' аргумент пары "имя-значение" установлен в значение 'modify':
- Имена переменных Properties'RowNames' , и VariableNames зарезервированные идентификаторы для table тип данных.
- Длина каждого имени переменной должна быть меньше номера, возвращенного namelengthmax.

Альтернативная функциональность

Приложение

fetch функционируйте данные об импорте с помощью командной строки. Чтобы импортировать данные в интерактивном режиме, используйте приложение Database Explorer.

Документация

fetch

Синтаксис

Описание

Примеры

Импортируйте собственный интерфейс MySQL All Data Using

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Входные параметры

`conn` — MySQL^® нативное интерфейсное соединение с базой данных
`connection` объект

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

Аргументы name-value

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

`DataReturnFormat` — Данные возвращают формат
`'table'` (значение по умолчанию) | `'cellarray'` | `'numeric'` | `'structure'`

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"preserve"` (значение по умолчанию) | `"modify"`

Выходные аргументы

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

`metadata` — Информация о метаданных
таблица

Ограничения

Альтернативная функциональность

Приложение

Смотрите также

Темы

Внешние веб-сайты

Документация Database Toolbox

Поддержка

Документация

fetch

Синтаксис

Описание

Примеры

Импортируйте собственный интерфейс MySQL All Data Using

Импортируйте данные от SQL-запроса Используя настройки импорта

Импортируйте данные от SQL-запроса как структура

Получите информацию о метаданных об импортированных данных

Входные параметры

conn — MySQL® нативное интерфейсное соединение с базой данных connection объект

sqlquery — SQL-оператор вектор символов | строковый скаляр

opts — Настройки импорта базы данных SQLImportOptions объект

Аргументы name-value

MaxRows — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться положительный числовой скаляр

DataReturnFormat — Данные возвращают формат 'table' (значение по умолчанию) | 'cellarray' | 'numeric' | 'structure'

VariableNamingRule — Переменное правило именования "preserve" (значение по умолчанию) | "modify"

Выходные аргументы

results — Данные о результате таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

metadata — Информация о метаданных таблица

Ограничения

Альтернативная функциональность

Приложение

Смотрите также

Темы

Внешние веб-сайты

Документация Database Toolbox

Поддержка

`conn` — MySQL^® нативное интерфейсное соединение с базой данных
`connection` объект

`sqlquery` — SQL-оператор
вектор символов | строковый скаляр

`opts` — Настройки импорта базы данных
`SQLImportOptions` объект

`MaxRows` — Максимальное количество строк, чтобы возвратиться
положительный числовой скаляр

`DataReturnFormat` — Данные возвращают формат
`'table'` (значение по умолчанию) | `'cellarray'` | `'numeric'` | `'structure'`

`VariableNamingRule` — Переменное правило именования
`"preserve"` (значение по умолчанию) | `"modify"`

`results` — Данные о результате
таблица (значение по умолчанию) | массив ячеек | структура | числовая матрица

`metadata` — Информация о метаданных
таблица