AsyncFactTable

class deepfos.element.fact_table.AsyncFactTable(element_name: str, folder_id: str = None, path: str = None, table_name: str = None, server_name: str = None)

事实表

参数

• element_name – 元素名

• folder_id – 元素所在的文件夹id

• path – 元素所在的文件夹绝对路径

提示

如果不提供folder_id和path，将会使用元素名和元素类型进行全局搜索。 如果找到 唯一匹配 的元素，那么一切正常，否则将会报错。

方法

async_check_exist(ele_name[, ele_type, …])	异步查询元素是否存在
check_exist(ele_name[, ele_type, folder, …])	查询元素是否存在
copy_rows(where[, field_map, distinct])	拷贝当前表的数据行
count(where)	查询数据记录数
delete([where])	删除事实表的数据
get_latest_val(table, colname)
insert([value_map, value_list, columns])	插入数据，数据量极少时推荐使用
insert_df(dataframe[, updatecol, chunksize, …])	将 DataFrame 的数据插入当前事实表
insert_null([where])	删除事实表的数据
run_sql(sql)	执行sql
select([columns, where, distinct, groupby, …])	从数据表获取 DataFrame 格式的数据
select_raw([columns, where, distinct, …])	根据查询条件从数据表获取数据
start_transaction(cls[, flatten])	不可用
update(assignment_list, where)	更新事实表的数据
update_from_dataframe(source[, chucksize])	使用 DataFrame 更新数据表
wait_for(attr)	异步等待成员变量

属性

api	同步API对象
async_api	异步API对象
convertor
dim_cols
element_info	元素信息
element_type	元素类型
meta	数据表的元配置信息
quote_char
structure	数据表的表结构
table	pipyka的Table对象
table_name	数据表真实表名
transaction_result	事务执行结果