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データベースにテーブルやカラムがたくさんあったり、そのデータベースをはじめて扱う場合、欲しいデータがどこにあるのか探すのになかなか手間がかかることがあります。 そんな場合に役に立ちそうなdb.py と言うツールを見つけたので試してみました。 https://github.com/yhat/db.py 直接SQLで探索する方法は以下の記事を参照。 SQLでデータベース探索 db.pyでできること db.py を使うと以下のようなことが簡単にできます。 テーブル名やカラム名の検索 クエリの実行 データのサンプリング よく使うデータベースの接続情報の保存 pandasの機能を使用したクエリ結果の処理 データベースに格納されているデータの全体像を把握したり、欲しい情報がどこにあるのか探すために使うと便利です。 インストール db.pyのインストール db.pyはPython で書かれておりpip
SQLite: Small. Fast. Reliable. Choose any three. July 14, 2014 12:37 / berkeleydb peewee python sqlite / 10 comments SQLite is a fantastic database and in this post I'd like to explain why I think that, for many scenarios, SQLite is actually a great choice. I hope to also clear up some common misconceptions about SQLite. Concurrency As the maintainer of an ORM, I get asked a lot of questions about
Although managing data in relational databases has plenty of benefits, they’re rarely used in day-to-day work with small to medium scale datasets. But why is that? Why do we see an awful lot of data stored in static files in CSV or JSON format, even though they are hard to query and update incrementally? The answer is that programmers are lazy, and thus they tend to prefer the easiest solution the
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