使用带参数的Pandas从QuestDb查询时间序列

Question

我正在尝试将时间序列数据从QuestDb加载到Pandas Dataframe。我正在尝试使用Postgres驱动，如下所示

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from datetime import datetime

engine = create_engine('postgresql://admin:quest@localhost:8812/mydb')
df = pd.read_sql_query(
  "select * from cases where ts between %(dstart)s and %(dfinish)s",
  con=engine, 
  params={"dstart":datetime(2020,12,24,16,0),"dfinish":datetime(2021,1,1,0,0)})

但是回来了

DatabaseError: (psycopg2.DatabaseError) between/and parameters must be constants
LINE 1: ...etry where ts between '2020-12-24T16:00:00'::timestamp ...

我还尝试使用>和<而不是介于两者之间

df = pd.read_sql_query(
  "select * from cases where ts > %(dstart)s and ts < %(dfinish)s",
  con=engine, 
  params={"dstart":datetime(2014,6,24,16,0),"dfinish":datetime(2014,6,24,17,0)})

但还是不走运

DatabaseError: (psycopg2.DatabaseError) unsupported class
LINE 1: ... > '2020-06-24T16:00:00'::timestamp and ts < '2021-01-0...

它在没有参数的情况下工作，所以它不是完全错误的，但我在这里遗漏了一些东西。

Answer 1

QuestDb支持Postgres驱动程序，但不完全兼容SQL查询。有几位不起作用，所以BETWEEN显然只能与常量一起使用。此外，当您使用python日期时间参数时，它们会在查询中转换为QuestDb不支持的'2020-06-24T16:00:00'::timestamp

解决方法是传递字符串参数，并在查询本身中将它们转换为时间戳，如下所示

df = pd.read_sql_query(
  "select * from cases where ts > to_timestamp(%(dstart)s, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') " + 
  "and ts < to_timestamp(%(dfinish)s, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')",
  con=engine, 
  params={"dstart":datetime(2020,12,24,16,0).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
  "dfinish":datetime(2021,6,24,17,0).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")})

这与评论中提到的Trenton是一样的。