Conecte-se ao Hologres para desenvolvimento de dados com diversas ferramentas, como HoloWeb, DataWorks, clientes de banco de dados de terceiros e interfaces programáticas (JDBC e Python).
Visão geral
O Hologres é compatível com PostgreSQL e fornece drivers Java Database Connectivity (JDBC) e Open Database Connectivity (ODBC).
Baixe o driver JDBC. Use a versão 42.2.18 ou posterior.
Baixe o driver ODBC. Use a versão psqlodbc_11_01_0000 ou posterior.
A tabela a seguir lista as ferramentas de desenvolvimento compatíveis.
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Ferramenta |
Descrição |
Referências |
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HoloWeb |
Recomendado. Plataforma de desenvolvimento nativa do Hologres. Permite desenvolvimento visual e via SQL para todos os níveis de habilidade. |
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DataWorks |
Plataforma de desenvolvimento de big data totalmente integrada ao Hologres. Ideal para fluxos de trabalho com agendamento de tarefas no DataWorks. |
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Clientes de terceiros |
Navicat |
Ferramenta de desenvolvimento para vários bancos de dados. Oferece desenvolvimento visual e via SQL. Recomendado para equipes que já usam o Navicat. |
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DataGrip |
Ferramenta de desenvolvimento para múltiplos bancos de dados, usada na criação, gestão e manutenção de bases de dados. |
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Apache NiFi |
Plataforma de processamento e distribuição que automatiza fluxos de dados entre sistemas. Inclui interface web interativa para gerenciar streams de dados. |
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SQL Workbench/J |
Ferramenta gratuita e multiplataforma para consultas SQL. Interface exclusiva para SQL. Adequada para desenvolvedores com experiência em SQL. |
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PSQL |
Cliente interativo de linha de comando do PostgreSQL. Interface baseada apenas em SQL. Adequada para desenvolvedores experientes em SQL. |
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Conexões baseadas em código |
JDBC |
API padrão Java para executar instruções SQL em bancos de dados relacionais. Indicado para desenvolvedores com experiência em Java e JDBC. |
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Python |
Linguagem muito usada para análise de dados, com vasto ecossistema de bibliotecas de terceiros. |
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Holo Client |
Interface específica do Hologres baseada em JDBC, otimizada para gravações de alto throughput e consultas pontuais de alto QPS. Ideal para buscas em tabelas de dimensão e sincronização de dados em lote ou em tempo real. |
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