Để có thể thử nghiệm với các ví dụ mã trong hướng dẫn này, bạn nên cài đặt MySQL trên máy tính của mình
Bạn có thể tải xuống cơ sở dữ liệu MySQL miễn phí tại https. //www. mysql. com/tải xuống/
Cài đặt trình điều khiển MySQL
Python cần một trình điều khiển MySQL để truy cập cơ sở dữ liệu MySQL
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng trình điều khiển "MySQL Connector"
Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng PIP để cài đặt "MySQL Connector"
PIP rất có thể đã được cài đặt trong môi trường Python của bạn
Điều hướng dòng lệnh của bạn đến vị trí của PIP và nhập nội dung sau
Tải xuống và cài đặt "Trình kết nối MySQL"
C. \Users\Your Name\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts>python -m pip cài đặt mysql-connector-python
Bây giờ bạn đã tải xuống và cài đặt trình điều khiển MySQL
Kiểm tra trình kết nối MySQL
Để kiểm tra xem quá trình cài đặt có thành công hay bạn đã cài đặt "Trình kết nối MySQL" chưa, hãy tạo một trang Python với nội dung sau
Ngày nay, hầu hết các nhà phát triển mới đều thích Python hơn các Ngôn ngữ lập trình khác do các chức năng đơn giản nhưng nâng cao của nó. Phát triển ứng dụng, Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Trò chơi và nhiều lĩnh vực khác đang thúc đẩy việc sử dụng môi trường của Python để xây dựng các sản phẩm mới. Hơn nữa, các Doanh nghiệp trên toàn thế giới đang tận dụng các Thư viện Python phong phú để tự động hóa các tác vụ hàng ngày của họ nhằm đạt được hiệu quả cao hơn.
Microsoft SQL Server là lựa chọn đầu tiên cho giải pháp RDBMS [Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ] trong hầu hết mọi công ty hiện nay. Các tích hợp dễ sử dụng và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ của nó đã khiến nhiều tổ chức tin tưởng vào các dịch vụ của nó cho các nhiệm vụ có mục đích cao của họ. Trong thời gian gần đây, các doanh nghiệp này đang tìm cách kết hợp giải pháp RDBMS này với Ngôn ngữ lập trình Python để nâng cao hơn nữa khả năng sử dụng của nó
Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn về cả Máy chủ Python và SQL và liệt kê các tính năng chính của chúng. Nó cũng sẽ trình bày chi tiết về cách tiếp cận từng bước để thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL cho doanh nghiệp của bạn. Đọc để nắm vững các bước này và tìm hiểu về lợi ích của việc kết nối Python với Máy chủ SQL của bạn
Mục lục
- điều kiện tiên quyết
- Trăn là gì?
- Các tính năng chính của Python
- Máy chủ SQL là gì?
- Các tính năng chính của Máy chủ SQL
- Các bước để thiết lập tích hợp máy chủ Python SQL
- Bước 1. Thiết lập kết nối máy chủ SQL
- Bước 2. Chạy truy vấn SQL
- Bước 3. Trích xuất kết quả truy vấn sang Python
- Bước 4. Áp dụng Sửa đổi trong SQL Server
- Bước 5. Tự động hóa hoạt động của Python SQL Server
- Lợi ích của tích hợp Python SQL Server
- Sự kết luận
điều kiện tiên quyết
Để thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL, bạn phải có
- Kiến thức làm việc về ngôn ngữ lập trình Python
- tài khoản Microsoft SQL
- Thiết lập môi trường Python
Trăn là gì?
Nguồn hình ảnhPython là một ngôn ngữ lập trình đa năng đa năng. Đường cong học tập nhỏ cùng với sự mạnh mẽ của nó đã khiến nó trở thành một trong những Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay. Nó là sự lựa chọn hàng đầu của các nhà phát triển cho Phát triển trang web và phần mềm, Tự động hóa, Phân tích dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, v.v. Hơn nữa, cú pháp đơn giản của nó cho phép Kế toán viên, Nhà khoa học sử dụng nó cho các công việc hàng ngày. Ngôn ngữ lập trình Python đóng vai trò là công cụ không thể thiếu quan trọng trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu để thực hiện các phép tính thống kê phức tạp, tạo thuật toán học máy, v.v.
Ngôn ngữ lập trình Python cũng nổi tiếng với khả năng tạo nhiều Hình ảnh hóa dữ liệu khác nhau như Biểu đồ thanh, Biểu đồ cột, Biểu đồ hình tròn và Biểu đồ 3D. Hơn nữa, nó cung cấp một bộ thư viện phong phú hỗ trợ các chương trình Machine Learning nâng cao một cách nhanh hơn và đơn giản hơn.
Các tính năng chính của ngôn ngữ lập trình Python
Nguồn hình ảnhCác tính năng sau đây chịu trách nhiệm cho sự phổ biến của Ngôn ngữ lập trình Python ngày nay
- Thân thiện với người mới bắt đầu. Ngôn ngữ lập trình Python cung cấp một môi trường không rắc rối cho các nhà phát triển. Quy trình làm việc đơn giản của nó phù hợp với tất cả mọi người và các lập trình viên mới bắt đầu bị thu hút bởi nó. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng và phân phối mã nguồn mở của nó cho mục đích thương mại miễn phí
- ứng dụng mạnh mẽ. Cú pháp đơn giản của nó hoạt động trên ngôn ngữ tự nhiên mà con người có thể đọc được khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các dự án trên Ngôn ngữ lập trình Python, nhanh hơn so với các Ngôn ngữ lập trình khác. Hơn nữa, bản chất linh hoạt của nó làm cho nó trở thành sự lựa chọn lý tưởng cho các dự án Phát triển Web và Học máy
- Cộng đồng lớn. Do sự phổ biến to lớn của Python, một cộng đồng lập trình viên tích cực khổng lồ có sẵn trực tuyến đóng góp cho các mô-đun và thư viện của ngôn ngữ này. Hơn nữa, cộng đồng hỗ trợ rộng lớn này sẵn sàng trợ giúp trong trường hợp bạn hoặc bất kỳ lập trình viên nào khác gặp khó khăn trong vấn đề lập trình. Bạn có thể dễ dàng nhận được đề xuất và giải pháp bằng cách đăng vấn đề của mình lên các trang cộng đồng này
Bạn có thể hiểu thêm về Ngôn ngữ lập trình Python bằng cách truy cập tại đây
Máy chủ SQL là gì?
Nguồn hình ảnhMicrosoft SQL Server là Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ [RDBMS] được sử dụng rộng rãi được thiết kế để cung cấp phương tiện lưu trữ và truy xuất dữ liệu cho người dùng theo yêu cầu của họ. Microsoft SQL Server tạo điều kiện cho một loạt các chức năng mà từ đó Xử lý giao dịch và Phân tích dữ liệu phổ biến trong các doanh nghiệp ngày nay. Hơn nữa, Microsoft SQL Server được quảng cáo là một trong 3 công nghệ Cơ sở dữ liệu hàng đầu cùng với Cơ sở dữ liệu Oracle và IBM DB2
Ngoài ANSI SQL, một Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc [SQL] phổ biến, Microsoft SQL Server còn chứa phiên bản SQL của riêng nó được gọi là Transact SQL [T-SQL]. T-SQL hỗ trợ các tính năng bổ sung cho phép bạn thực hiện các thao tác như khai báo biến, xử lý ngoại lệ và thực hiện các thao tác khác. Hơn nữa, công việc của bạn trên Microsoft SQL Server được đơn giản hóa bằng công cụ giao diện chính của nó có tên là SQL Server Management Studio [SSMS]. Nó tự động hóa hầu hết các nhiệm vụ phức tạp và cho phép bạn trải nghiệm liền mạch
Các tính năng chính của Microsoft SQL Server
Các tính năng chính của Microsoft SQL Server như sau
- Phục hồi dữ liệu tăng tốc. Microsoft SQL Server có cơ chế khôi phục và khôi phục đặc biệt tự động bật khi máy chủ gặp sự cố. Quá trình khôi phục cơ sở dữ liệu thúc đẩy Nhật ký giao dịch giúp giảm đáng kể thời gian trễ
- Mã hóa nâng cao. Xét rằng các doanh nghiệp lưu trữ thông tin được phân loại trong cơ sở dữ liệu, việc đảm bảo quyền riêng tư là điều cần thiết đối với Nhà cung cấp cơ sở dữ liệu. Kể từ năm 2016, Microsoft SQL Server dựa trên Công nghệ mã hóa mới được gọi là Luôn được mã hóa cung cấp Mã hóa cột minh bạch mà không cung cấp cho Quản trị viên cơ sở dữ liệu bất kỳ quyền truy cập nào vào Khóa giải mã
- Xử lý truy vấn thông minh. Microsoft SQL Server lưu trữ Trình tối ưu hóa truy vấn tích hợp hoạt động trên kế hoạch thực thi. Kế hoạch này đã được tối ưu hóa để cung cấp các cải tiến hiệu suất về Cấp bộ nhớ động, Chế độ hàng loạt, Biên dịch trì hoãn biến bảng, v.v.
- Phân tích nâng cao. Bạn có thể dễ dàng tận dụng dữ liệu được lưu trữ trong Microsoft SQL Server để thực hiện phân tích toàn diện theo yêu cầu của mình. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng Microsoft SQL Server Analysis Service [SSAS] để vượt trội trong các tác vụ Khai thác dữ liệu
Đơn giản hóa Phân tích dữ liệu của bạn với Đường ống dữ liệu không mã của Hevo
Dữ liệu Hevo, Đường ống dữ liệu không mã giúp tải dữ liệu từ bất kỳ nguồn dữ liệu nào, chẳng hạn như Microsoft SQL, ứng dụng SaaS, Lưu trữ đám mây, SDK, s và Dịch vụ truyền phát và đơn giản hóa quy trình ETL. Nó hỗ trợ hơn 100 nguồn dữ liệu và tải dữ liệu vào Kho dữ liệu mong muốn, làm phong phú dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thành dạng sẵn sàng phân tích mà không cần viết một dòng mã nào
Đường ống hoàn toàn tự động của nó cung cấp dữ liệu được phân phối theo thời gian thực mà không bị mất mát từ nguồn đến đích. Kiến trúc có khả năng mở rộng và chịu lỗi của nó đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán mà không làm mất dữ liệu và hỗ trợ các dạng dữ liệu khác nhau. Các giải pháp được cung cấp nhất quán và cũng hoạt động với các công cụ Business Intelligence [BI] khác nhau
Bắt đầu với Hevo miễn phíKiểm tra lý do tại sao Hevo là tốt nhất
- Chắc chắn. Hevo có kiến trúc chịu lỗi đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán và không bị mất dữ liệu
- Quản lý lược đồ. Hevo loại bỏ nhiệm vụ quản lý lược đồ tẻ nhạt & tự động phát hiện lược đồ của dữ liệu đến và ánh xạ nó tới lược đồ đích
- học tập tối thiểu. Hevo, với giao diện người dùng tương tác và đơn giản, cực kỳ đơn giản đối với khách hàng mới để làm việc và thực hiện các thao tác
- Hevo được xây dựng để mở rộng quy mô. Khi số lượng nguồn và khối lượng dữ liệu của bạn tăng lên, Hevo sẽ mở rộng quy mô theo chiều ngang, xử lý hàng triệu bản ghi mỗi phút với rất ít độ trễ
- Tải dữ liệu gia tăng. Hevo cho phép truyền dữ liệu đã được sửa đổi theo thời gian thực. Điều này đảm bảo sử dụng hiệu quả băng thông ở cả hai đầu
- Hỗ trợ trực tuyến. Nhóm Hevo luôn sẵn sàng hỗ trợ đặc biệt cho khách hàng của mình thông qua trò chuyện, email và các cuộc gọi hỗ trợ
- Giám sát trực tiếp. Hevo cho phép bạn theo dõi luồng dữ liệu và kiểm tra xem dữ liệu của bạn đang ở đâu tại một thời điểm cụ thể
Các bước để thiết lập tích hợp máy chủ Python SQL bằng Pyodbc
Phương pháp này dựa vào thư viện “pyodbc” để thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL. Thư viện pyodbc cung cấp cho các nhà phát triển Python quyền truy cập dễ dàng vào cơ sở dữ liệu ODBC [Kết nối cơ sở dữ liệu mở]. Do đó, bạn có thể triển khai phương pháp được cung cấp trong phần này để thiết lập tích hợp Python ODBC với bất kỳ nền tảng nào, chẳng hạn như MS Access, MySQL, IBM Db2, v.v.
Các bước sau đây sẽ cho phép bạn dễ dàng thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL của mình
- Bước 1. Thiết lập kết nối máy chủ SQL
- Bước 2. Chạy truy vấn SQL
- Bước 3. Trích xuất kết quả truy vấn sang Python
- Bước 4. Áp dụng Sửa đổi trong SQL Server
- Bước 5. Tự động hóa hoạt động của Python SQL Server
Bước 1. Thiết lập kết nối máy chủ Python SQL
Bước đầu tiên để thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL yêu cầu bạn tạo kết nối giữa Python và máy chủ SQL bằng pyodbc. chức năng kết nối và chuyển một chuỗi kết nối. Chuỗi Python MsSQL Connection sẽ xác định Trình điều khiển DBMS, cài đặt kết nối, Máy chủ và Cơ sở dữ liệu cụ thể
Ví dụ: bây giờ bạn muốn kết nối với máy chủ USXXX00345,67800 và cơ sở dữ liệu DB02 bằng SQL Server Native Client 11. 0
Có 2 cách để thiết lập kết nối Python SQL Server này
- Cách tiếp cận 1 để thiết lập kết nối máy chủ Python SQL. Bạn có thể phụ thuộc vào kết nối nội bộ đáng tin cậy bằng mã sau
cnxn_str = ["Driver={SQL Server Native Client 11.0};"
"Server=USXXX00345,67800;"
"Database=DB02;"
"Trusted_Connection=yes;"]
cnxn = pyodbc.connect[cnxn_str]
- Cách tiếp cận 2 để thiết lập kết nối máy chủ Python SQL. Bạn không có kết nối nội bộ đáng tin cậy và muốn thiết lập kết nối SQL Server bắt buộc bằng SQL Server Management Studio [SSMS]. Điều này sẽ yêu cầu bạn nhập tên người dùng [ví dụ: Alex] và mật khẩu [Alex123] như trong đoạn mã sau
cnxn_str = ["Driver={SQL Server Native Client 11.0};"
"Server=USXXX00345,67800;"
"Database=DB02;"
"UID=Alex;"
"PWD=Alex123;"]
cnxn = pyodbc.connect[cnxn_str]
Bây giờ, khi kết nối cơ sở dữ liệu Python của bạn đã sẵn sàng, bạn có thể thực hiện các truy vấn SQL thông qua Python
Bước 2. Chạy truy vấn SQL
Bây giờ, mọi truy vấn mà bạn sẽ thực hiện trên Máy chủ SQL sẽ liên quan đến khởi tạo con trỏ và trình tự thực hiện truy vấn. Ngoài ra, mọi thay đổi được thực hiện bên trong Máy chủ SQL cũng phải được phản ánh trong Python [được trình bày trong Bước 3 của Tích hợp máy chủ Python MS SQL]
Bạn có thể khởi tạo một con trỏ thông qua
cursor = cnxn.cursor[]
Bây giờ, nếu bạn muốn thực hiện một truy vấn, hãy gọi đối tượng con trỏ này. Ví dụ: truy vấn sau đây sẽ chọn 100 hàng trên cùng từ tên bảng SQL Associates
cursor.execute["SELECT TOP[100] * FROM associates"]
Truy vấn này sẽ cung cấp cho bạn kết quả mong muốn, tuy nhiên, sẽ không có dữ liệu nào được trả về Python. Để đảm bảo rằng các thay đổi SQL của bạn được phản ánh trong Python, hãy chuyển sang bước tiếp theo của Tích hợp máy chủ Python SQL
Bước 3. Trích xuất kết quả truy vấn sang Python
Để trích xuất dữ liệu của bạn từ SQL Server sang Python, bạn sẽ cần thư viện Pandas. Pandas chứa chức năng “read_sql” rất hữu ích để đọc dữ liệu từ SQL sang Python. read_sql yêu cầu một truy vấn và cả cnxn thể hiện kết nối để trích xuất dữ liệu đã cho như sau
data = pd.read_sql["SELECT TOP[100] * FROM associates", cnxn]
Điều này sẽ trả về một khung dữ liệu bao gồm 100 hàng trên cùng từ bảng liên kết của bạn
Bước 4. Áp dụng Sửa đổi trong SQL Server
Tiếp theo, nếu bạn muốn thay đổi dữ liệu SQL, bạn phải thêm một bước nữa vào quy trình thực hiện truy vấn. Điều này là do khi bạn thực hiện các truy vấn SQL, các thay đổi được lưu trữ trong một không gian tạm thời thay vì trực tiếp sửa đổi dữ liệu được lưu trữ của bạn
Để thực hiện những sửa đổi như vậy vĩnh viễn, bạn phải cam kết chúng. Chẳng hạn, nếu bạn muốn hợp nhất các cột FirstName và LastName, hãy tạo cột fullName bằng mã bên dưới
cursor = cnxn.cursor[]
# first alter the table, adding a column
cursor.execute["ALTER TABLE associates " +
"ADD fullName VARCHAR[20]"]
# now update that column to contain firstName + lastName
cursor.execute["UPDATE associate " +
"SET fullName = firstName + " " + lastName"]
Ngay cả sau khi thực thi mã này, bạn sẽ không tìm thấy bất kỳ cột Tên đầy đủ nào trong cơ sở dữ liệu liên kết của mình. Bạn cần thực hiện các thay đổi trên và biến chúng thành vĩnh viễn thông qua lệnh sau
cnxn.commit[]
Bước 5. Tự động hóa hoạt động của Python SQL Server
Các bước trên đã thảo luận về cách bạn có thể sửa đổi dữ liệu SQL của mình và trích xuất dữ liệu đó sang Python hoặc cách khác, trước tiên bạn có thể trích xuất dữ liệu sang Python rồi thực hiện các thao tác. Khi thiết lập này đã sẵn sàng, bạn có thể sử dụng Tích hợp máy chủ Python SQL để tự động hóa vô số tác vụ.
Ví dụ: bạn có thể cần thực hiện báo cáo hàng ngày bao gồm truy vấn lô dữ liệu mới nhất trong máy chủ SQL, tính toán số liệu thống kê cơ bản và gửi kết quả qua email tới ban quản lý. Bạn có thể tự động hóa quy trình dài dòng này bằng cách tận dụng Tích hợp máy chủ Python SQL như sau
# imports for SQL data part
import pyodbc
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
# imports for sending email
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import smtplib
date = datetime.today[] - timedelta[days=7] # get the date 7 days ago
date = date.strftime["%Y-%m-%d"] # convert to format yyyy-mm-dd
cnxn = pyodbc.connect[cnxn_str] # initialise connection [assume we have already defined cnxn_str]
# build up our query string
query = ["SELECT * FROM associates "
f"WHERE joinDate > '{date}'"]
# execute the query and read to a dataframe in Python
data = pd.read_sql[query, cnxn]
del cnxn # close the connection
# make a few calculations
mean_payment = data['payment'].mean[]
std_payment = data['payment'].std[]
# get max payment and product details
max_vals = data[['product', 'payment']].sort_values[by=['payment'], ascending=False].iloc[0]
# write an email message
txt = [f"Customer reporting for period {date} - {datetime.today[].strftime['%Y-%m-%d']}.nn"
f"Mean payment amounts received: {mean_payment}n"
f"Standard deviation of payment amounts: {std_payments}n"
f"Highest payment amount of {max_vals['payment']} "
f"received from {max_vals['product']} product."]
# we will built the message using the email library and send using smtplib
msg = MIMEMultipart[]
msg['Subject'] = "Automated customer report" # set email subject
msg.attach[MIMEText[txt]] # add text contents
# we will send via outlook, first we initialise connection to mail server
smtp = smtplib.SMTP['smtp-mail.outlook.com', '587']
smtp.ehlo[] # say hello to the server
smtp.starttls[] # we will communicate using TLS encryption
# login to outlook server, using generic email and password
smtp.login['Alex@outlook.com', 'Alex123']
# send email to our boss
smtp.sendmail['Alex@outlook.com', 'boss@outlook.com', msg.as_string[]]
# finally, disconnect from the mail server
smtp.quit[]
Bây giờ, mã này sẽ trích xuất dữ liệu của tuần trước, tính toán các số liệu chính của bạn và gửi bản tóm tắt về id email của sếp bạn
Đó là nó. Tích hợp máy chủ Python SQL của bạn đã sẵn sàng và đang hoạt động thành công
Lợi ích của tích hợp Python SQL Server
Thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL, đã đến lúc tìm hiểu lợi thế mà nó có thể mang lại cho doanh nghiệp của bạn. Kết hợp Ngôn ngữ lập trình Python với Máy chủ SQL sẽ nâng cao doanh nghiệp của bạn theo những cách sau.
- Do tính đơn giản của nó, Ngôn ngữ lập trình Python đã trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển để xây dựng các dự án AI. Do đó, Tích hợp máy chủ Python SQL sẽ cho phép các nhà phát triển AI này tận dụng chức năng của Máy chủ SQL trực tiếp từ mã Python của họ. Điều này sẽ giúp các nhà phát triển này nhúng phân tích dữ liệu, chức năng AI và các tính năng học máy vào mã của ứng dụng hiện có dễ dàng hơn nhiều.
- Kết nối Python SQL Server mang lại lợi thế đáng kể cho công việc phát triển. Các ngôn ngữ khác như R khi được tích hợp với SQL Server sẽ chỉ nâng cao khía cạnh phân tích của lập trình. Tuy nhiên, Python khi được sử dụng cùng với Máy chủ SQL, cho phép các nhà phát triển thực hiện các hoạt động và truyền dữ liệu theo thời gian thực theo cách dễ dàng hơn nhiều
- Thiết lập tích hợp Python SQL Server cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn so với việc sử dụng hệ thống dựa trên mạng qua TCP, HTTP, v.v. Điều này là do nó sử dụng tài nguyên nền tảng cục bộ bao gồm hệ thống tệp, GPU, v.v. để xây dựng tích hợp thời gian thực và dựa trên các định dạng dữ liệu phổ biến như JSON và XML
Sự kết luận
Bài viết đã giới thiệu cho bạn về Ngôn ngữ lập trình Python và Máy chủ SQL cùng với các tính năng độc đáo của chúng. Sau đó, nó cung cấp hướng dẫn từng bước để bạn có thể thiết lập Tích hợp máy chủ Python SQL của mình một cách liền mạch. Bài viết cũng thảo luận về vô số lợi ích mà việc kết hợp 2 công cụ này có thể mang lại cho doanh nghiệp của bạn. Sau khi đọc bài viết này, bạn có thể thử và dễ dàng triển khai Tích hợp máy chủ Python SQL cho cơ sở dữ liệu của mình
Ghé thăm trang web của chúng tôi để khám phá HevoGiờ đây, để chạy các truy vấn SQL hoặc thực hiện Phân tích dữ liệu trên dữ liệu Máy chủ SQL của bạn, trước tiên bạn cần xuất dữ liệu này sang Kho dữ liệu. Điều này sẽ yêu cầu bạn tùy chỉnh mã các tập lệnh phức tạp để phát triển các quy trình ETL. Hevo Data có thể tự động hóa quy trình truyền dữ liệu của bạn, do đó cho phép bạn tập trung vào các khía cạnh khác của doanh nghiệp như Phân tích, Quản lý khách hàng, v.v. Nền tảng này cho phép bạn chuyển dữ liệu từ hơn 100 nguồn khác nhau như Microsoft SQL sang Kho dữ liệu dựa trên đám mây như Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery, v.v. Nó sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm không rắc rối và giúp cuộc sống công việc của bạn dễ dàng hơn nhiều
Bạn muốn thử Hevo?