Query the Data Delivery Network
Query the DDNThe easiest way to query any data on Splitgraph is via the "Data Delivery Network" (DDN). The DDN is a single endpoint that speaks the PostgreSQL wire protocol. Any Splitgraph user can connect to it at data.splitgraph.com:5432 and query any version of over 40,000 datasets that are hosted or proxied by Splitgraph.
For example, you can query the 38_agresiones_por_animales_potencialmente table in this repository, by referencing it like:
"datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latest"."38_agresiones_por_animales_potencialmente"or in a full query, like:
SELECT
":id", -- Socrata column ID
"gp_pobicbf", -- Población ICBF: 1 = Si, 2 = No
"mie_inf", -- Localización anatómica Miembro Inferior 1=Sí 2=No
"fm_fuerza", -- "Fuerza (Fuerza militar) 1=GABZ=CGF3=EJC4= ARC5=FACG=HMC7=POL8 =SIN"
"sem_ges_", -- Semanas de gestación >=0 y <=45
"cod_dpto_o", -- Código DANE del departamento de ocurrencia del evento de interes
"gp_mad_com", -- Población madres comunitarias: 1 = Si, 2 = No
"gp_discapa", -- Población con discapacidad: 1 = Si, 2 = No
"gp_desplaz", -- Población victima de desplazamiento forzado: 1 = Si, 2 = No
"ant_vac", -- Vacuna 1 = Si 2 = No 3 = Desconocido
"con_fin_", -- Estado del usuario: 1 = Vivo, 2 = Muerto, 3 = No sabe
"ajuste_", -- Estadio en el que se encuestra el caso reportado: 0 = Sin Ajuste, 1 = Confirmación por Clínica, 2 = Confirmación por nexo epidemiológico, 3 = Confirmado por laboratorio, 6= Descartado, 7 = Otra actualización
"nit_upgd", -- NIT del prestador de servicio de salud o IPS
"gp_carcela", -- Población carcelaria: 1 = Si, 2 = No
"fec_aju_", -- Fecha de ajuste del caso
"pac_hos_", -- Paciente en servicio de hospitalización: 1 = Si, 2 = No
"fec_con_", -- Fecha de consulta a servicio médico
"cod_dpto_r", -- Código DANE del departamento de residencia del evento de interes
"gp_migrant", -- Población migrante: 1 = Si, 2 = No
"estrato_", -- "Estrato socioeconomico 1= Estrato_1 2 = Estrato_2 3 = Estrato_3 4 = Estrato_4 5 = Estrato 5 6 = Estrato 6"
"nombre_comuna", -- Nombre de la comuna
"def_prim_infanci", -- es la clasificacion de la edad de la victima según el ministerio de salud y proteccion social: Primera infancia, Infancia, Adolescencia, Jovenes, Adultez, Persona Mayor
"unided_edad", -- Concatenado unidad de edad y edad
"cod_pre", -- Código del prestador de servicio de salud o IPS
"nom_grupo_", -- Nombre del grupo etnico
"per_etn_", -- Pertenencia etnica: 1 = Indigenca, 2 = Rom o gitano, 3 = Raizal, 4 = Palenquero, 5 = Negro o mulato afrocolombiano, 6 = Otro
"apl_vac", -- Ordenó Aplicación Vacuna 1=Sí 2=No
"tronco", -- Localización anatómica Tronco 1=Sí 2=No
"cer_def_", -- número de certificado de defunción
"nombre_nacionalidad", -- Nacionalidad en texto
"ocupacion_", -- Código de clasificación de actividad comercial
"cen_pobla_", -- Centro poblado
"area_", -- Distribución geográfica de residencia: 1 = Cabecera municipal, 2 = Centro poblado, 3 = Rural disperso
"fec_not", -- Fecha de notificación
"num_dos", -- Numero de dosis
"vac_ant", -- Vacuna antirábica 1=Sí 2=No 3=No sabe
"est_ma", -- Nombre del propietario o responsable del agresor
"fecha_vac", -- "Fecha de vacunación AAAA-MM-DD (Año-Mes-Dia separados por guiones) (Norma ISO 8601, NTC 1034)"
"car_vac", -- Presento carnet de vacunación 1=Sí 2=No
"genit_ext", -- Localización anatómica Genitales externos 1=Sí 2=No
"sut_her", -- Sutura de la Herida 1=Sí 2=No
"numcomuna", -- Numero de comuna
"fec_def_", -- Fecha de defunción
"clasificacion_exposicion", -- Clasificación exposición
"fm_grado", -- "Grado (Fuerza militar) Código dela Grado Militar según tabla de Grados Militares"
"cod_pais_o", -- no es el codigo del país de ocurrencia del evento de interes es el gentilicio
"cod_eve", -- Codigo del evento de interes en salud pública
"gp_indigen", -- Población indígena: 1 = Si, 2 = No
"area_morde", -- "Area mordedura 1 = En área cubierta del cuerpo 2 = En área descubierta del cuerpo"
"cbmte_", -- Códido Clasificación internacional de Enfermedad como Causa basica de muerte
"ubicacion", -- Ubicación del animal agresor 1 = Observable 2 = Perdido
"gp_psiquia", -- Población psiquiatrica: 1 = Si, 2 = No
"ndep_proce", -- Departamento de procedencia
"gp_desmovi", -- Población desmovilizada de grupos armados: 1 = Si, 2 = No
"gp_otros", -- Otras poblaciones: 1 = Si, 2 = No
"ini_sin_", -- Fecha de inicio de síntomas
"aseguradora", -- Nombre de la aseguradora
"nmun_proce", -- Municipio de procedencia
"fec_hos_", -- Fecha de Hospitalización
"uni_modif", -- codigo de la IPS
"nuni_modif", -- nombre de la IPS
"gp_vic_vio", -- Población victima de violencia: 1 = Si, 2 = No
"fec_arc_xl", -- Fecha de generación delarchivo plano
"version", -- Versión del sistema de vigilancia epidemiológica
"tip_les", -- Tipo de lesión 1 = Unica 2 = Múltiple
"man_ded", -- Localización anatómica Mano, dedo 1=Sí 2=No
"pies_dedos", -- Localización anatómica Pies-dedos 1=Sí 2=No
"fec_exp", -- "Fecha de la agresión o contacto AAAA-MM-DD (Año-Mes-Día separados por guiones) (Norma ISO 8601, NTC 1034)"
"esp_ani", -- "Especie agresora 1 = Perro 2 = Gato 3 = Bovino— Bufalino 4 = Equidos 5 = Porcino (Cerdo) 7 = Murciélago 8 = Zorro 9 = Mico 10 = Humano 12 = Otros silvestres 13 = Ovino - caprino 14 = Grandes roedores"
"estado_ani", -- "Estado del animal al momento de la consulta del paciente 1=Vivo 2=Muerto 3= Desconocido"
"fec_apl", -- "Fecha de aplicación AAAA-MM-DD (Año-Mes-Día separados por guiones) (Norma ISO 8601, NTC 1034)"
"f_ult_dos", -- "Fecha de la ultima dosis AAAA-MM-DD (Año-Mes-Día separados por guiones) (Norma ISO 8601, NTC 1034)"
"apl_sa", -- Ordenó suero antirábico 1=Sí 2=No
"nom_eve", -- Nombre del evento de interes en salud pública
"sue_ant", -- Suero antirabico 1=Sí 2=No 3=No sabe
"fecha_nto_", -- Fecha de nacimiento del usuario
"primera_infancia", -- es el rango de edades en el cual se clasifica los ciclos de vida
"profun", -- Profundidad 1 = Superficial 2 = Profunda
"nom_upgd", -- Nombre del prestador de servicio de salud o IPS
"nmun_resi", -- municipio de residecia
"sexo_", -- Caracteristica fisiológica al momento de nacer: M = Masculino, F = Femenino, I = Indeterminado
"cod_ase_", -- Código de la aseguradora o EPS
"nmun_notif", -- municipio de notificación del caso
"agr_pro", -- Agresión provocada 1=Sí 2=No
"ndep_resi", -- Departamento de residencia
"gp_gestan", -- Población gestante: 1 = Si, 2 = No
"le_agu_jab", -- Lavado de herida con agua y jabón 1=Sí 2=No
"ndep_notif", -- departamento de notificación del caso
"semana", -- El sistema toma la fecha de notificación y reporta automaticamente la semana epidemiologica correspondiente a la fecha del reporte. De 1 a 52
"a_o", -- Es el año de la semana epideologica
"uni_med_", -- unidad de medida de la edad: 1 = Años, 2 = Meses, 3 = Días, 4 = Horas, 5 = Minutos, 0 = No aplica
"fm_unidad", -- "Unidad (Fuerza militar) Código de la Unidad Militar según tabla de Unidades Militares"
"nacionali_", -- Código de nacionalidad según normativa ISO3166
"tip_agr", -- "Tipo de Agresión o contacto 1 = Mordedura 2 = Arañazo/ Rasguño 3 = Contacto de mucosa o piel lesionada con saliva o baba infectada con vims rábico 6 = Contacto de piel lesionada o mucosa con tejido nervioso, material biológico o secreciones infectadas con virus rábico ? = Inhalación en ambientes cargados con virus rábico (aerosoles) 8 = Trasplantes de organos o tejidos infectados con virus rábico"
"mie_sup", -- Localización anatómica Miembro Superior 1=Sí 2=No
"fuente_", -- Fuente
"cod_mun_r", -- Código DANE del municipio de residencia del evento de interes
"tip_ss_", -- Tipo de regimen de afiliación de seguridad social en salud: P = Excepción, C = Contributivo, S = Subsidiado, E = Especial, N = No asegurado, I = Indeterminado
"comunas", -- Concatenado entre numero de comuna y nombre alfanumerico de la comuna
"bar_ver_", -- Barrio o vereda de residencia
"vereda_", -- Vereda
"localidad_", -- localidad
"tip_cas_", -- tipo de caso: 1 = Sospechoso, 2 = Probable, 3 = Confirmado por laboraorio, 4 = Confirmado por clínica, 5 = Confirmado por nexo epidemiológico
"cod_mun_o", -- Código DANE del municipio de ocurrencia del evento de interes
"grupo_etario", -- Los grupos etarios están determinados por la edad y la pertenencia a una etapa específica del ciclo vital humano. La clasificación por sectores etarios es la más incluyente de todas en la medida en que todos nacemos, crecemos y envejecemos de manera similar.
"edad_", -- numero de tiempo esta acompañado del campo uni_med_ ya que le dice si son: años, meses, días, horas, minutos
"cod_sub", -- Código Subsede de la IPS
"orden", -- Consecutivo autonumerico
"ccc" -- Localización anatómica Cabeza, Cara, Cuello 1=Sí 2=No
FROM
"datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latest"."38_agresiones_por_animales_potencialmente"
LIMIT 100;Connecting to the DDN is easy. All you need is an existing SQL client that can connect to Postgres. As long as you have a SQL client ready, you'll be able to query datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb with SQL in under 60 seconds.
Query Your Local Engine
bash -c "$(curl -sL https://github.com/splitgraph/splitgraph/releases/latest/download/install.sh)"Read the installation docs.
Splitgraph Cloud is built around Splitgraph Core (GitHub), which includes a local Splitgraph Engine packaged as a Docker image. Splitgraph Cloud is basically a scaled-up version of that local Engine. When you query the Data Delivery Network or the REST API, we mount the relevant datasets in an Engine on our servers and execute your query on it.
It's possible to run this engine locally. You'll need a Mac, Windows or Linux system to install sgr, and a Docker installation to run the engine. You don't need to know how to actually use Docker; sgrcan manage the image, container and volume for you.
There are a few ways to ingest data into the local engine.
For external repositories, the Splitgraph Engine can "mount" upstream data sources by using sgr mount. This feature is built around Postgres Foreign Data Wrappers (FDW). You can write custom "mount handlers" for any upstream data source. For an example, we blogged about making a custom mount handler for HackerNews stories.
For hosted datasets (like this repository), where the author has pushed Splitgraph Images to the repository, you can "clone" and/or "checkout" the data using sgr cloneand sgr checkout.
Cloning Data
Because datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latest is a Splitgraph Image, you can clone the data from Spltgraph Cloud to your local engine, where you can query it like any other Postgres database, using any of your existing tools.
First, install Splitgraph if you haven't already.
Clone the metadata with sgr clone
This will be quick, and does not download the actual data.
sgr clone datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hbCheckout the data
Once you've cloned the data, you need to "checkout" the tag that you want. For example, to checkout the latest tag:
sgr checkout datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latestThis will download all the objects for the latest tag of datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb and load them into the Splitgraph Engine. Depending on your connection speed and the size of the data, you will need to wait for the checkout to complete. Once it's complete, you will be able to query the data like you would any other Postgres database.
Alternatively, use "layered checkout" to avoid downloading all the data
The data in datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latest is 0 bytes. If this is too big to download all at once, or perhaps you only need to query a subset of it, you can use a layered checkout.:
sgr checkout --layered datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb:latestThis will not download all the data, but it will create a schema comprised of foreign tables, that you can query as you would any other data. Splitgraph will lazily download the required objects as you query the data. In some cases, this might be faster or more efficient than a regular checkout.
Read the layered querying documentation to learn about when and why you might want to use layered queries.
Query the data with your existing tools
Once you've loaded the data into your local Splitgraph Engine, you can query it with any of your existing tools. As far as they're concerned, datos-gov-co/38-agresiones-por-animales-potencialmente-sqtv-g2hb is just another Postgres schema.