数据库间如何自动拿数据

详情如下：

1、连接数据库，不同数据库python有对应的第三方库，用账号密码ip地址直接连接。

2、执行sql语句，可以用pandas里面的read_sql_query，也可以用数据库第三方库的fetchall。

3、获取结果，read_sql_query直接出来带列名的DataFrame，但fetchall这种还要另外处理成DataFrame，还有其他数据处理的，在这一步加上就是了。

4、保存结果，pandas里面有一个to_pickle的函数，可以把数据序列化保存在本地文件，需要用到的时候再read_pickle反序列拿出来用，比不停地执行sql要方便。

5、将以上四步所有的 *** 作代码封装成函数，作为scheduler的其中一个作业，设置执行周期和执行时间，到点就会自动获取数据保存在本地文件了

all_tables显示用户有权限看到的所有的表，包括系统表

dba_tables是管理员可以看到的数据库中所有的表

user_tables是当前用户的所有表，用这个可以缩小查找的范围

如果知道表所在的用户可以

select from all_tables where owner='用户名'

如果知道字段的名称可以

select from all_tab_columns where owner='用户' and column_name='字段名'

如果用户、表、字段的名称都不知道，最好找下开发人员或者售后支持。

如果技术支持也没有，那就只能根据表或者字段的中文名称的名称猜了

你想法是好的，

不过SQLServer不支持这样 *** 作，

原因是order by 的优先级比 union all要低，所以一旦同时出新order 和 union

会先执行union , 再执行order

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