如何使superset调用存储过程的返回结果

时间: 2023-06-29 08:10:36 浏览: 106
如果你想在Superset中调用存储过程并返回结果,可以使用SQLAlchemy来执行存储过程并将结果返回。 以下是一个示例代码,它演示了如何使用SQLAlchemy调用存储过程和获取结果: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎 engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/db_name') # 执行存储过程并获取结果 result = engine.execute("SELECT * FROM my_stored_proc()").fetchall() # 输出结果 print(result) ``` 在这个示例中,`postgresql://user:password@host:port/db_name` 是你的数据库连接字符串,`my_stored_proc()` 是你的存储过程的名称。 你可以将这段代码放到Superset的SQL编辑器中,然后运行它来获取存储过程的返回结果。
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superset 使用存储过程返回的结果作为数据源出图标

Superset支持使用存储过程作为数据源,但是需要注意的是,存储过程返回的结果必须符合Superset的数据源要求,即必须是类似于表格的结构,并且每列必须有一个唯一的列名。如果存储过程返回的结果不符合要求,Superset将无法正确地解析数据。 在Superset中,您可以使用SQLAlchemy来连接和查询数据库,并使用查询结果来生成图表。如果您希望使用存储过程作为数据源,您可以使用SQLAlchemy的execute()函数来执行存储过程并获取结果。然后,您可以将结果转换为Pandas数据帧,并将其用作Superset中的数据源。 以下是一个示例代码片段,演示如何使用存储过程作为Superset的数据源: ``` from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 创建数据库连接 engine = create_engine('your_database_connection_string') # 执行存储过程并获取结果 result = engine.execute('CALL your_stored_procedure()').fetchall() # 将结果转换为Pandas数据帧 df = pd.DataFrame(result, columns=['column1', 'column2', 'column3']) # 将数据帧用作Superset的数据源 from superset import db from superset.models.core import Database from superset.models.slice import Slice from superset.views.utils import SliceQuery database = db.session.query(Database).filter_by(database_name='your_database_name').one() slice = Slice( slice_name='your_slice_name', viz_type='your_viz_type', datasource_type='table', datasource_id=database.id, params={}, description='', ) db.session.add(slice) db.session.commit() slicequery = SliceQuery( slice_id=slice.id, database_id=database.id, datasource_type='table', datasource_id=database.id, groupby=['column1'], metrics=['column2'], row_limit=100, ) df = slicequery.query_df() ``` 在这个示例中,我们首先使用SQLAlchemy执行存储过程,并获取结果。然后,我们将结果转换为Pandas数据帧,并将其用作Superset的数据源。最后,我们创建了一个新的Superset切片,并使用SliceQuery查询了数据帧中的数据。

superset 存储过程

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