pymysql使用FROM_UNIXTIME

pymysql是一个用于Python与MySQL数据库交互的库。它提供了一系列的方法和函数，可以方便地进行数据库的连接、查询、插入等操作。

FROM_UNIXTIME是MySQL中的一个函数，用于将Unix时间戳转换为日期时间格式。在pymysql中，可以使用该函数来进行时间戳的转换。

下面是一个使用pymysql中FROM_UNIXTIME函数的示例：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行查询语句
sql = "SELECT FROM_UNIXTIME(1612345678) AS datetime"
cursor.execute(sql)

# 获取查询结果
result = cursor.fetchone()

# 打印结果
print(result[0])

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

在上面的示例中，我们首先使用pymysql连接到MySQL数据库。然后创建一个游标对象，执行一条查询语句，其中使用了FROM_UNIXTIME函数将Unix时间戳转换为日期时间格式。最后获取查询结果并打印出来。

相关问题

1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）

根据您所提供的问题，为实现抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info，需要编写一个增量数据抽取的脚本。该脚本可以定期运行，将最新的数据抽取进入ods.user_info表中。

下面是一个简单的 Python 脚本，可以实现增量数据抽取的功能：

import pymysql.cursors
from pyhive import hive

# MySQL 数据库连接配置
mysql_host = 'localhost'
mysql_database = 'shtd_store'
mysql_user = 'user'
mysql_password = 'password'

# Hive 数据库连接配置
hive_host = 'localhost'
hive_database = 'ods'
hive_port = 10000

# 获取当前比赛日的前一天日期
date = '20220402'  # 自行替换

# 连接 MySQL 数据库
conn_mysql = pymysql.connect(
    host=mysql_host,
    user=mysql_user,
    password=mysql_password,
    database=mysql_database,
    charset='utf8mb4',
    cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)

# 连接 Hive 数据库
conn_hive = hive.Connection(
    host=hive_host,
    port=hive_port,
    database=hive_database,
    username='hive'
)

# 获取 MySQL 数据库中 user_info 表中最大的时间戳
with conn_mysql.cursor() as cursor:
    cursor.execute('SELECT MAX(operate_time) AS operate_time, MAX(create_time) AS create_time FROM user_info;')
    result = cursor.fetchone()

# 选取最大的时间戳作为增量字段
increment_field = 'operate_time' if result['operate_time'] > result['create_time'] else 'create_time'

# 在 Hive 上创建动态分区表 ods.user_info
with conn_hive.cursor() as cursor:
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods.user_info (
            id INT,
            name STRING,
            age INT,
            gender STRING,
            create_time BIGINT,
            operate_time BIGINT
        )
        PARTITIONED BY (dt STRING)
        STORED AS PARQUET;
    ''')

# 将新增的数据抽取进入 ods.user_info 表中
with conn_mysql.cursor() as cursor:
    cursor.execute(f'''
        SELECT id, name, age, gender, create_time, operate_time
        FROM user_info
        WHERE {increment_field} > UNIX_TIMESTAMP('{date}', 'yyyyMMdd')
    ''')
    results = cursor.fetchall()

with conn_hive.cursor() as cursor:
    for result in results:
        cursor.execute(f"INSERT INTO ods.user_info PARTITION (dt='{date}') VALUES ({result['id']}, '{result['name']}', {result['age']}, '{result['gender']}', {result['create_time']}, {result['operate_time']});")

print('数据抽取完成！')

这个脚本首先连接 MySQL 数据库，并查询 user_info 表中最大的时间戳（使用 MAX 函数）。然后根据最大的时间戳，选取相应的增量字段，并连接到 Hive 数据库上。在 Hive 上创建动态分区表 ods.user_info，并将新增的数据抽取进入该表中。在这个脚本中，我们使用了 Python 的 pymysql 和 pyhive 库来进行 MySQL 和 Hive 数据库的连接与操作。

请注意，这里给出的脚本只是一个简单的示例，具体实现需要根据您的需求进行相应的调整。同时，在实际运行脚本之前，请务必仔细检查代码，并进行必要的参数配置和权限设置，以确保数据安全。