With t sql: SQL. Обобщенное табличное выражение и способы его использования — Разработка на vc.ru

Содержание

Запрос данных с использованием Transact-SQL

Курс 20761: Запрос данных с использованием Transact-SQL

Querying Data with Transact-SQL

Ближайшие даты

Уточните у менеджера

Заявка на обучение

Ваше Ф.И.О. *

Телефон *

E-mail *

Организация

Сообщение

Нажимая кнопку «Отправить», я даю свое согласие на обработку моих
персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей,
определенных в Согласии на обработку персональных данных

Цель курса

Предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для написания базовых запросов на Transact-SQL для Microsoft SQL Server 2017. Курс предоставляет необходимый минимум знаний для понимания работы Microsoft SQL Server, и является базовым курсом для администраторов и разработчиков баз данных, а также специалистов в области бизнес аналитики.

Аудитория

Этот курс предназначен для администраторов БД, разработчиков БД и клиентских приложений, и специалистов в области бизнес-аналитики. Курс будет полезен пользователям, желающим понимать работу БД или осмысленно формировать отчеты, а также другим специалистам, которые вовлечены в работу с данными, например, архитекторам решений или ИТ-менеджерам.

По окончании курса слушатели смогут: ▼По окончании курса слушатели смогут: ►

Описать ключевые возможности и компоненты SQL Server 2017.

Описать возможности Transact-SQL, наборы и логику предиката.

Писать SELECT запросы

Выполнять запросы из нескольких таблиц

Сортировать и фильтровать данные

Описать типы данных в SQL Server

Изменять данные с помощью Transact-SQL

Использовать встроенные функции

Группировать и агрегировать данные

Использовать подзапросы

Создавать представления и использовать функции, возвращающие табличные значения

Использовать операторы множеств для объединения результатов запросов

Использовать оператор APPLY

Писать запросы с использованием оконных функций ранжирования, смещения и агрегирования

Преобразовывать данные с помощью PIVOT, UNPIVOT, CUBE и ROLLUP

Создавать и внедрять хранимые процедуры

Использовать переменные, условия и циклы в запросах Transact-SQL.

Необходимая подготовка

Для эффективного обучения слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

Базовые знания о реляционных базах данных;

Базовые знания об основной функциональности ОС Windows.

Материалы слушателя

Слушателям предоставляется учебное пособие и прочие материалы, необходимые для обучения.

Содержание курса

▼ Модуль 1: Введение в Microsoft SQL Server 2017

► Модуль 1: Введение в Microsoft SQL Server 2017

В этом модуле представлено введение в SQL Server, описаны версии SQL Server, включая облачные версии и способы подключения к SQL Server с использованием SQL Server Management Studio.

Темы

Базовая архитектура SQL Server

SQL Server: выпуски и версии

Начало работы с SQL Server Management Studio

Лабораторная работа: Работа с инструментами SQL Server 2017

Работа с SQL Server Management Studio

Написание T-SQL сценариев

▼ Модуль 2: Введение в язык запросов T-SQL

► Модуль 2: Введение в язык запросов T-SQL

Этот модуль описывает элементы T-SQL и их роль в написании запросов, рассказывает об использование наборов в SQL Server, демонстрирует использование логики предиката в SQL Server и логический порядок операций в операторах SELECT.

Темы

Введение в T-SQL

Понятие набора данных

Понятие логики предиката

Понятие логики последовательности операторов в SELECT выражениях

Лабораторная работа: Введение в язык запросов T-SQL

Выполнение базовых SELECT выражений

Выполнение запросов с фильтрацией данных, используя предикаты

Выполнение запросов с сортировкой данных, используя ORDER BY

▼ Модуль 3: Написание запросов SELECT

► Модуль 3: Написание запросов SELECT

В этом модуле представлены основы инструкции SELECT для запросов по одной таблице.

Темы

Запись простых инструкций SELECT

Устранение дубликатов с DISTINCT

Использование псевдонимов столбцов и таблиц

Написание простых выражений CASE

Лабораторная работа: Запись основных операторов SELECT

Запись простых инструкций SELECT

Удаление дубликатов с использованием DISTINCT

Использование псевдонимов столбцов и таблиц

Использование простого выражения CASE

▼ Модуль 4: Запрос данных из нескольких таблиц

► Модуль 4: Запрос данных из нескольких таблиц

Этот модуль описывает, как писать запросы для объединения данных из нескольких источников в Microsoft SQL Server 2017.

Темы

Понятие объединений

Написание запросов с использованием внутреннего объединения INNER JOIN

Написание запросов с использованием внешнего объединения OUTER JOIN

Написание запросов с использованием перекрестного объединения CROSS JOIN, объединения таблицы с собой (SELF JOIN)

Лабораторная работа: Запрос данных из нескольких таблиц

Написание запросов с использованием INNER JOIN

Написание запросов с использованием многотабличных объединений

Написание запросов с использованием объединения таблицы сама с собой

Написание запросов с использованием OUTER JOIN

Написание запросов с использованием перекрестного объединения CROSS JOIN

▼ Модуль 5: Сортировка и фильтрация данных

► Модуль 5: Сортировка и фильтрация данных

Этот модуль описывает, как выполнять сортировку и фильтрацию.

Темы

Сортировка данных

Фильтрация данных

Фильтрация с использованием опций TOP и OFFSET-FETCH

Работа с неизвестными значениями

Лабораторная работа: Работа с подзапросами

Написание запросов с фильтрацией данных с использованием предложения WHERE

Написание запросов с сортировкой данных с использованием предложения ORDER BY

Написание запросов с фильтрацией данных с использованием предложения TOP

▼ Модуль 6: Работа с типами данных SQL Server 2017

► Модуль 6: Работа с типами данных SQL Server 2017

В этом модуль описаны типы данных, используемые SQL Server для хранения данных.

Темы

Введение в типы данных SQL Server 2017

Работа с текстовыми типами данных

Работа с типами данных Дата и Время

Лабораторная работа: Работа с типами данных SQL Server 2017

Написание запросов, возвращающих типы данных Дата и Время

Написание запросов, использующих функции даты и времени

Написание запросов, возвращающие текстовые данные

Написание запросов, использующих текстовые функции

▼ Модуль 7: Использование DML для изменения данных

► Модуль 7: Использование DML для изменения данных

В этом модуле описывается, как и зачем создавать запросы DML.

Темы

Добавление данных

Изменение и удаление данных

Лабораторная работа: Использование DML для изменения данных

Добавление данных

Обновление и удаление данных

▼ Модуль 8: Использование встроенных функций

► Модуль 8: Использование встроенных функций

В этом модуле представлены некоторые из встроенных функций SQL Server 2017.

Темы

Написание запросов, использующих встроенные функции

Использование функций преобразования

Использование логических функций

Использование функций на проверку NULL

Лабораторная работа: Использование встроенных функций

Написание запросов с функциями преобразования

Написание запросов с логическими функциями

Написание запросов с функцией на проверку NULL

▼ Модуль 9: Группировка и агрегирование данных

► Модуль 9: Группировка и агрегирование данных

Этот модуль описывает, как использовать функции агрегирования.

Темы

Использование функций агрегирования

Использование предложения GROUP BY

Фильтрация сгруппированных данных с использованием предложения HAVING

Лабораторная работа: Группировка и агрегирование данных

Написание запросов с использованием предложения GROUP BY

Написание запросов с использованием функций агрегирования

Написание запросов с использованием отдельных статистических функций

Написание запросов, фильтрующих сгруппированные данные с использованием предложения HAVING

▼ Модуль 10: Использование вложенных запросов

► Модуль 10: Использование вложенных запросов

Этот модуль описывает несколько типов вложенных запросов и способы их использования.

Темы

Написание автономных вложенных подзапросов

Написание корреляционных подзапросов

Использование предиката EXISTS в подзапросах

Лабораторная работа: Использование подзапросов

Написание автономных вложенных подзапросов

Написание запросов с использованием скалярных и табличных подзапросов

Использование корреляционных подзапросов и EXISTS в подзапросах

▼ Модуль 11: Использование табличных выражений

► Модуль 11: Использование табличных выражений

Ранее в курсе было описано использование подзапросов в качестве выражения, которое возвращало результаты внешнему вызывающему запросу. Как и подзапросы, табличные выражения представляют собой выражения запроса, но выражения в таблицах расширяют эту идею, позволяя именовать их и работать с их результатами в любой допустимой реляционной таблице. Microsoft SQL Server 2017 поддерживает четыре типа табличных выражений: производные таблицы, общее табличное выражение (CTE), представления и встроенные табличные функции (TVF). В этом модуле показано, как работать с этими формами табличных выражений, и описано, как использовать их для создания модульного подхода к написанию запросов.

Темы

Использование производных таблиц

Использование общих табличных выражений

Использование представлений

Использование встроенных табличных выражений

Лабораторная работа: Использование табличных выражений

Написания запросов, использующих представления

Написания запросов, использующих производные таблицы

Написания запросов, использующих общие табличные выражения

Написания запросов, использующих встроенные табличные выражения

▼ Модуль 12: Использование операторов наборов строк

► Модуль 12: Использование операторов наборов строк

В этом модуле описывается использование операторов UNION, INTERSECT и EXCEPT для сравнения строк между двумя наборами ввода.

Темы

Написание запросов, использующих оператор UNION

Написание запросов, использующих операторы EXCEPT и INTERSECT

Написание запросов, использующих оператор APPLY

Лабораторная работа: Использование операторов наборов строк

Написание запросов, использующих операторы UNION и UNION ALL

Написание запросов, использующих операторы CROSS APPLY и OUTER APPLY

Написание запросов, использующих операторы EXCEPT и INTERSECTS

▼ Модуль 13: Использование функций ранжирования, смещения и статистических функций

► Модуль 13: Использование функций ранжирования, смещения и статистических функций

Этот модуль описывает преимущества и ограничения функции окна на строки, определенные в предложении OVER, включая разделы и фреймы. В модуле приведены примеры запросов, которые используют функции окна, чтобы работать со строками и возвращать результаты ранжирования, агрегирования и смещения.

Темы

Создание окон с помощью предложения OVER

Обзор функций окна

Лабораторная работа: Использование функций ранжирования, смещения и статистических функций

Написание запросов с использованием функций ранжирования

Написание запросов с использованием функций смещения

Написание запросов с использованием функций агрегирования

▼ Модуль 14: Создание сводных результирующих наборов и группировка

► Модуль 14: Создание сводных результирующих наборов и группировка

Этот модуль описывает запросы PIVOT и UNPIVOT, написание запросов, которые задают несколько группировок с наборами групп

Темы

Написание запросов с использованием операторов PIVOT и UNPIVOT

Группировка данных

Лабораторная работа: Создание сводных результирующих наборов и группировка

Написание запросов с использованием оператора PIVOT

Написание запросов с использованием оператора UNPIVOT

Написание запросов с использованием GROUPING SETS CUBE и ROLLUP

▼ Модуль 15: Запуск хранимых процедур

► Модуль 15: Запуск хранимых процедур

В этом модуле описывается, как возвращать результаты, выполняя хранимые процедуры, передавать параметры процедурам, создавать простые хранимые процедуры, которые инкапсулируют инструкцию SELECT, создавать и выполнять динамический SQL код с EXEC и sp_executesql.

Темы

Запрос данных хранимой процедурой

Передача параметров хранимым процедурам

Создание простой хранимой процедуры

Работа с динамическим SQL

Лабораторная работа: Запуск хранимых процедур

Использование оператора EXECUTE для запуска хранимых процедур

Передача параметров хранимым процедурам

Запуск системных хранимых процедур

▼ Модуль 16: Программирование с использованием возможностей T-SQL

► Модуль 16: Программирование с использованием возможностей T-SQL

Этот модуль описывает, как улучшить код T-SQL с помощью элементов программирования.

Темы

Элементы программирования T-SQL

Управление программными потоками

Лабораторная работа: Программирование с использованием возможностей T-SQL

Объявление переменных и снятие ограничений с пакетов

Использование элементов управления потоком выполнения

Использование динамического SQL

Использование синонимов

▼ Модуль 17: Реализация управления ошибками

► Модуль 17: Реализация управления ошибками

В этом модуле представлена обработка ошибок для T-SQL.

Темы

Внедрение обработки ошибок T-SQL

Внедрение структурированной обработки исключений

Лабораторная работа: Реализация управления ошибками

Перенаправление ошибок с использованием TRY/CATCH

Использование THROW для передачи сообщений об ошибках обратно клиенту

▼ Модуль 18: Реализация транзакций

► Модуль 18: Реализация транзакций

Этот модуль описывает, как реализовать транзакции.

Темы

Транзакции и базы данных

Управление транзакциями

Лабораторная работа: Реализация транзакций

Определение транзакций с использованием блоков BEGIN, COMMIT и ROLLBACK

Добавление логики обработки ошибок в блок CATCH

Советуем пройти с этим курсом

Microsoft SQL Server 2016/2017

20762: Разработка баз данных SQL

Часто задаваемые вопросы

У вас есть дистанционное обучение?У вас есть дистанционное обучение?

Практически по всем направлениям есть дистанционное обучение, но несколько курсов проводятся только очно (например, курс ITSM).

Дистанционное обучение в ЧОУДО “Учебный центр “Эврика” ведется в режиме реального времени.

Лекционная часть с демонстрациями и примерами проводится в режиме видеоконференции.

Программа курса, время проведения обучения и количество часов обучения соответствует очному обучению. Подробную информацию вы можете посмотреть в разделе «Обучение»

Предусмотрена ли у вас оплата после прохождения курса?Предусмотрена ли у вас оплата после прохождения курса?

Да, для организаций возможно заключить договор на постоплату.

Принимаете ли вы к оплате курсов банковские карты?Принимаете ли вы к оплате курсов банковские карты?

Мы планируем в ближайшее время добавить возможность оплаты курсов банковскими картами прямо с нашего сайта.

В настоящее время оплата производится на основании выставленного счета с помощью безналичного платежа.

Для физических лиц возможна оплата через системы on-line банка по выставленному счету.

Как записаться на курс?Как записаться на курс?

Вы можете оставить заявку на нашем сайте, позвонить по телефону +7(812) 718-61-84 или приехать в наш учебный центр.

Выдаете ли вы сертификаты после обучения?Выдаете ли вы сертификаты после обучения?

Да, по окончании курса выдается сертификат от Учебного центра Эврика.

При прохождении авторизованного курса выдается также сертификат от производителя программного обеспечения, по которому был прослушан курс.

Наше местоположение

загрузка карты…

SQL для науки о данных | Coursera

Об этом курсе

752 694 недавних просмотров

По мере экспоненциального роста сбора данных растет потребность в людях, умеющих использовать данные и взаимодействовать с ними; чтобы иметь возможность критически мыслить и предоставлять информацию для принятия более эффективных решений и оптимизации своего бизнеса. Это специалист по данным, «наполовину математик, наполовину компьютерщик и наполовину наблюдатель тенденций» (SAS Institute, Inc.). Согласно Glassdoor, быть специалистом по данным — лучшая работа в Америке; со средней базовой зарплатой в 110 000 долларов и тысячами вакансий одновременно. Навыки, необходимые для того, чтобы быть хорошим специалистом по данным, включают способность извлекать данные и работать с ними, а для этого вам необходимо хорошо разбираться в SQL, стандартном языке для общения с системами баз данных.

Этот курс предназначен для того, чтобы дать вам базовые знания по основам SQL и работе с данными, чтобы вы могли начать анализировать их для целей науки о данных. Вы начнете задавать правильные вопросы и давать хорошие ответы, чтобы предоставить ценную информацию для вашей организации. Этот курс начинается с основ и предполагает, что у вас нет никаких знаний или навыков в SQL. Он будет основываться на этом фундаменте и постепенно заставит вас писать как простые, так и сложные запросы, помогающие выбирать данные из таблиц. Вы начнете работать с различными типами данных, такими как строки и числа, и обсудите методы фильтрации и сокращения результатов.
Вы создадите новые таблицы и сможете перемещать в них данные. Вы изучите общие операторы и способы объединения данных. Вы будете использовать прецеденты и концепции, такие как управление данными и профилирование. Вы обсудите темы, связанные с данными, и попрактикуетесь в выполнении реальных заданий по программированию. Вы будете интерпретировать структуру, значение и отношения в исходных данных и использовать SQL как профессионал для формирования ваших данных для целей целевого анализа.
Хотя у нас нет каких-либо конкретных требований или требований к программному обеспечению для прохождения этого курса, для окончательного проекта рекомендуется использовать простой текстовый редактор. И так, чего же ты ждешь? Это ваш первый шаг к получению работы в лучшей профессии в США, а вскоре и в мире!

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Coursera Labs

Включает практические учебные проекты.

Узнайте больше о Coursera Labs Внешняя ссылкаСпециализация

Курс 1 из 4 в

Изучение основ SQL для специализации Data Science

Начальный уровень

Часов для выполнения

Прибл. 14 часов на выполнение

Доступные языки

Английский

Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), итальянский, вьетнамский, немецкий, русский, английский, испанский

Чему вы научитесь столбец или набор столбцов и написать SQL-запрос, чтобы ограничить эти результаты.

Используйте команды SQL для фильтрации, сортировки и суммирования данных.

Создайте таблицу анализа из нескольких запросов с помощью оператора UNION.

Манипулируйте строками, датами и числовыми данными, используя функции для интеграции данных из разных источников в поля с правильным форматом для анализа.

Навыки, которые вы приобретете

Наука о данных
Анализ данных
Sqlite
SQL

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Coursera Labs

Включает практические учебные проекты.

Узнайте больше о Coursera Labs External LinkSpecialization

Курс 1 из 4 в

Изучение основ SQL для Data Science Specialization

Начальный уровень

Часов до завершения

Прибл. 14 часов

Доступные языки

Английский

Инструктор

Сэди Сент-Лоуренс

Основатель и генеральный директор женщины in Data (WID)

Непрерывное и профессиональное образование

543 347 Учащиеся

3 Курсы

Предложено

Калифорнийский университет в Дэвисе

Калифорнийский университет в Дэвисе, один из ведущих исследовательских университетов страны, является мировым лидером в области сельского хозяйства, ветеринарии, устойчивого развития, экологических и биологических наук и технологий. С четырьмя колледжами и шестью профессиональными школами Калифорнийский университет в Дэвисе, его студенты и выпускники известны своей академической успеваемостью, значимой общественной работой и значительным международным влиянием.

Отзывы

4.6

Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаНаполовину заполненная звезда 3989 отзывов

5 звезд
73,62%
4 звезды 9 0005
20,17%
3 звезды
3,45%
2 звезды
1,37%
1 звезда
1,37%

ЛУЧШИЕ ОТЗЫВЫ ОТ SQL FOR DATA SCIENCE 4 от AMS24 сентября 2020 г.

Презентация была хорошей, но в начале было пропущено несколько основных понятий, таких как типы СУБД и то, почему мы используем РСУБД, в частности.

Также можно было бы лучше объяснить несколько тем на сессиях 4-й недели

Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

от DA 22 июня 2021 г.

Спасибо за материал, который был представлен хорошо и ясно. Я лучше узнал, как использовать SQL для науки о данных. Надеюсь, изучив это, я смогу реализовать это в будущем в качестве аналитика данных.

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

by NCO 19 октября 2020 г.

Мне очень понравился курс, я слишком многому научился. Объяснение ясное, соответствующие действия и очень хорошая прослеживаемость. Мне очень понравилось, я обязательно применю полученные знания в своей карьере.

Заполнено StarFilled StarFilled StarFilled StarStar

by NGA 28 августа 2020 г.

Курс хороший, но я полагаю, что презентация PowerPoint, которая сопровождает его, могла бы использовать некоторые эффекты, чтобы показать нам пункты один за другим, как они говорят. Это облегчило бы их понимание.

Посмотреть все отзывы

О специализации «Изучение основ SQL для науки о данных»

Эта специализация предназначена для учащегося, не имеющего опыта программирования и стремящегося развить свободное владение SQL-запросами. В рамках четырех постепенно усложняющихся проектов SQL с приложениями для обработки данных вы охватите такие темы, как основы SQL, обработка данных, анализ SQL, тестирование AB, распределенные вычисления с использованием Apache Spark, Delta Lake и многое другое. Эти темы подготовят вас к творческому применению SQL для анализа и изучения данных; продемонстрировать эффективность в написании запросов; создавать наборы данных для анализа данных; проводить разработку функций, использовать SQL с другими наборами инструментов для анализа данных и машинного обучения; и использовать SQL с неструктурированными наборами данных.

Часто задаваемые вопросы

Еще вопросы? Посетите Справочный центр для учащихся.

Запрос данных Amazon OpenSearch Service с помощью SQL

Запрос данных Amazon OpenSearch Service с помощью SQL — Amazon OpenSearch Service

Пример вызоваПримечания и различияSQL WorkbenchSQL CLIJДрайвер DBCДрайвер ODBC

DSL на базе OpenSearch. Запросы с помощью SQL полезны, если вы уже знакомы
с языком или хотите интегрировать свой домен с приложением, которое его использует.

Используйте следующую таблицу, чтобы найти версию подключаемого модуля SQL, поддерживаемую каждым
Версия OpenSearch и Elasticsearch.

Версия OpenSearch	Версия подключаемого модуля SQL	Примечательные особенности
2.5.0	2.5.0.0
2.3.0	2.3.0.0	Добавить `maketime` и `makedate` datetime функции
1.3.0	1.3.0.0	Поддержка предельного размера запроса по умолчанию и предложение IN для выбора внутри список значений
1. 2.0	1.2.0.0	Добавить новый протокол для формата ответа визуализации
1.1.0	1.1.0.0	Поддержка функции сопоставления в качестве фильтра в SQL и PPL
1.0.0	1.0.0.0	Поддержка запроса потока данных

Версия Elasticsearch	Версия подключаемого модуля SQL	Примечательные особенности
7.10	1.13.0	NULL FIRST и LAST для оконных функций, функции CAST(), SHOW и DESCRIBE команды
7,9	1. 11.0	Добавить дополнительные функции даты/времени, ORDER BY ключевое слово
7,8	1.9.0
7,7	1.8.0
7,3	1.3.0	Несколько строковых и числовых операторов
7.1	1.1.0

Поддержка SQL доступна в доменах с OpenSearch или Elasticsearch 6.5 или выше. Полный
документация по плагину SQL доступна в OpenSearch
документация.

Пример вызова

Чтобы запросить данные с помощью SQL, отправьте HTTP-запросы на _sql , используя
следующий формат:

 POST  домен-конечная точка  /_plugins/_sql
{
  "query": "SELECT * FROM my-index LIMIT 50"
}

Примечание

Если в вашем домене используется Elasticsearch, а не OpenSearch, формат
_opendistro/_sql .

Примечания и различия

Вызовы _plugins/_sql включать имена индексов в тело запроса, чтобы они
имеют те же принципы политики доступа, что и
массовые операции, mget и msearch. Как всегда, следуйте принципу наименьших привилегий при предоставлении разрешений на операции API.

По соображениям безопасности, связанным с использованием SQL с детальным контролем доступа, см.
Детальный контроль доступа в Amazon OpenSearch Service.

Плагин OpenSearch SQL включает множество настраиваемых
настройки. В службе OpenSearch используйте _cluster/settings путь, а не
путь к настройкам плагина ( _plugins/_query/settings ):

 PUT _cluster/settings
{
  "переходный" : {
    «plugins.sql.enabled»: правда
  }
}

Для устаревших доменов Elasticsearch замените подключаемых модулей на
opendistro :

 PUT _cluster/settings
{
  "переходный" : {
    «opendistro. sql.enabled»: правда
  }
}

SQL Workbench

SQL Workbench — это пользовательский интерфейс OpenSearch Dashboards, позволяющий запускать
SQL-запросы по запросу, перевод SQL в его REST-эквивалент, а также просмотр и сохранение результатов
в виде текста, JSON, JDBC или CSV. Дополнительные сведения см. в разделе Запрос
Верстак.

SQL CLI

SQL CLI — это отдельное приложение Python, которое можно запустить с помощью
команда opensearchsql . Инструкции по установке, настройке и использованию см.
SQL
CLI.

Драйвер JDBC

Драйвер Java Database Connectivity (JDBC) позволяет интегрировать домены службы OpenSearch с вашим
любимые приложения бизнес-аналитики (BI). Чтобы загрузить драйвер, нажмите здесь. Для получения дополнительной информации см. GitHub
репозиторий.

В следующих таблицах приведены сведения о совместимости версий драйвера.

Версия OpenSearch	Драйвер JDBC версии
2,7	1.1.0.1
2,5	1.1.0.1
2,3	1.1.0.1
1,3	1.1.0.1
1,2	1.1.0.1
1.1	1.1.0.1
1,0	1.1.0.1

Версия Elasticsearch	Драйвер JDBC версии
7.10	1. 13.0
7,9	1.11.0
7,8	1.9.0
7,7	1.8.0
7,4	1.4.0
7.1	1.0.0
6,8	0.9.0
6,7	0.9.0
6,5	0.9.0

Драйвер ODBC

Драйвер Open Database Connectivity (ODBC) — это драйвер ODBC только для чтения для Windows
и macOS, которая позволяет объединить бизнес-аналитику и визуализацию данных.
приложения, такие как Microsoft Excel, в подключаемый модуль SQL.