概述
使用全局富化函数做富化时, 需要传递一个字典或者表格结构做富化. 参考构建字典与表格做数据富化的各种途径比较.
本篇介绍从使用资源函数res_rds_mysql从RDS-MySQL拉取数据的做富化的详细实践.关于res_rds_mysql的参数说明, 参考这里.
背景
这里我们在RDS中存放用户信息表格userinfo.
原始数据库表中内容:
| id | province | city | uid |
|---|---|---|---|
| 1 | jiangsu | nanjing | 01234 |
| 2 | henan | zhengzhou | 01235 |
| 3 | heilongjiang | haerbin | 01236 |
| 4 | jiangsu | yantai | 01237 |
场景1：定期刷新拉取所有
富化数据如果定期会全量刷新时, 希望数据加工任务能够自动定期去拉取, 可以如下配置:
res_rds_mysql(..., refresh_interval=300)
AI 代码解读
上述语法会返回一个表格结构, 并且会自动跟踪表格, 每隔5分钟重新拉取一遍mysql 表的内容并刷新这个表格内容。
场景2：拉取部分数据
如果仅仅使用RDS-MySQL中个别字段做富化, 推荐使用参数table, sql和fields来进行行或者列过滤. 这样可以降低维表大小, 增加富化效率.
如下进行列过滤, 值选择city和uid列, 两者效果没有任何区别.
res_rds_mysql(..., sql="select city, uid from userinfo") # 列过滤
res_rds_mysql(..., table="userinfo", fields=["city", "uid"]) # 列过滤
AI 代码解读
如下使用sql进行列与的行过滤, 选择所有uid > 1234的数据.
res_rds_mysql(..., sql="select * from userinfo where uid > 1234") # 行过滤
res_rds_mysql(..., sql="select city, uid from userinfo where uid > 1234") # 行列过滤
AI 代码解读
场景3：拉取后再过滤数据
在使用参数table, sql和fields来进行行或者列过滤不能满足需求时, 可以进一步使用参数fetch_exclude_data和/或fetch_include_data来进行行过滤.
例如:
res_rds_mysql(..., fetch_include_data="uid==0123*") # 保留所有uid以0123开头的数据
res_rds_mysql(..., fetch_exclude_data="uid < 1234") # 去除所有uid小于1234的数据
res_rds_mysql(..., fetch_include_data="city:n", fetch_exclude_data="uid < 1234")
AI 代码解读
参考以上注释了解两者区别, 注意到这里的这两个参数的格式都是查询字符串.
同时配置fetch_exclude_data和fetch_include_data, 会优先执行fetch_exclude_data语法，将不符合的数据剔除，然后在执行fetch_include_data语法，将符合的数据添加进来，fetch_exclude_data和fetch_exclude_data参数语法都是根据e_search语法，支持正则匹配，模糊匹配等多种方式，上述第三行语法含义为，拉取表中uid大于等于1234, 且以city包含字母n的所有数据做维表.
注意: 这种过滤是在拉取数据到本地后再进行过滤, 因此效率没有参数table, sql和fields过滤高.
场景4：调整返回表格结构
默认返回的表格列名与RDS-MySQL中的表格结构一致, 如果需要调整, 例如将province字段编程prov等, 可以使用如下方法:
res_rds_mysql(..., sql="select id, uid, province as prov, city from userinfo")
res_rds_mysql(..., table="userinfo", fields=["id", "uid", ("province", "prov"), "city" ])
AI 代码解读
两个方法是一样效果. 关于fields参数, 可以进一步参考数据列列表
进一步参考
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