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 88_anlisis_de_registros_individuales_de_prestacin table in this repository, by referencing it like:
"datos-gov-co/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei:latest"."88_anlisis_de_registros_individuales_de_prestacin"or in a full query, like:
SELECT
":id", -- Socrata column ID
"codigo_dx_relacionado_1", -- Código del diagnóstico confirmado ó presuntivo, según la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"diagnostico_relacionado_1", -- Descripción del diagnóstico confirmado ó presuntivo, consultado en la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"codigo_dx_relacionado_2", -- Código del diagnóstico confirmado ó presuntivo, según la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"codigo_dx_relacionado_3", -- Código del diagnóstico confirmado ó presuntivo, según la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"diagnostico_relacionado_3", -- Descripción del diagnóstico confirmado ó presuntivo, consultado en la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"tipo_dx_ppal", -- Código del Identificador para determinar si el diagnóstico es confirmado ó presuntivo, según la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"barrio", -- Barrio de residencia del usuario
"ano", -- Año en el cual se prestó el servicio en salud.
"regimen", -- Régimen de salud al cual está afiliado el usuario
"dia", -- Dia en el cual se prestó el servicio en salud.
"codigo_consulta", -- Código de la consulta definido en el Sistema, según los codificadores vigentes.
"finalidad_consulta", -- Código del Objetivo con el cual se realiza la consulta.
"orden", -- Consecutivo auto numérico
"mes", -- Mes en el cual se prestó el servicio en salud.
"edad", -- Edad en años del usuario
"finalidad_de_consulta", -- Objetivo con el cual se realiza la consulta. 01 = Atención del parto (puerperio), , 02 = Atención del recién nacido, , 03 = Atención en planificación familiar, , 04 = Detección de alteraciones de crecimiento y desarrollo del menor de diez años, , 05 = Detección de alteración del desarrollo joven, , 06 = Detección de alteraciones del embarazo, , 07 = Detección de alteraciones del adulto, , 08 = Detección de alteraciones de agudeza visual, , 09 = Detección de enfermedad profesional, , 10 = No aplica
"causa_externa", -- Código del Identificador de la causa externa que origina el servicio de salud
"tipo_diagnostico", -- Identificador para determinar si el diagnóstico es confirmado ó presuntivo, consultado en la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"curso_de_vida", -- Es la clasificación de la edad del usuario en función de su rango etario según el ministerio de salud y protección social: NO REPORTA, Primera infancia, Infancia, Adolescencia, Jóvenes, Adultez, Persona Mayor
"ciudad", -- ciudad
"codigo_prestador", -- Código asignado en el SGSSS a los prestadores de servicios de salud que se hayan registrado en el “Registro Especial de Prestadores de Servicios de Salud”
"nombre_ips", -- Nombre de la IPS o prestador de servicios de salud
"tipo_documento", -- Tipo de documento de identificación del usuario. CC = Cédula ciudadanía, , CE = Cédula de extranjería, , PA = Pasaporte, , RC = Registro civil, , TI = Tarjeta de identidad, , AS = Adulto sin identificación, , MS = Menor sin identificación, , NU = Número único de identificación
"diagnostico_relacionado_2", -- Descripción del diagnóstico confirmado ó presuntivo, consultado en la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"sexo", -- Sexo asignado al nacer del usuario
"descripcion_causa_externa", -- Identificador de la causa externa que origina el servicio de salud. 01 = Accidente de trabajo, , 02 = Accidente de tránsito, , 03 = Accidente rábico, , 04 = Accidente ofídico, , 05 = Otro tipo de accidente, , 06 = Evento catastrófico, , 07 = Lesión por agresión, , 08 = Lesión auto infligida, , 09 = Sospecha de maltrato físico, , 10 = Sospecha de abuso sexual, , 11 = Sospecha de violencia sexual, , 12 = Sospecha de maltrato emocional, , 13 = Enfermedad general, , 14 = Enfermedad profesional, , 15 = Otra
"codigo_ppal_ingreso", -- Código del diagnóstico confirmado ó presuntivo, según la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"diagnostico_principal", -- Descripción del diagnóstico confirmado ó presuntivo, consultado en la Clasificación Internacional de Enfermedades vigente
"comuna", -- Comuna de residencia del usuario
"grupo_etario", -- Clasificación por rangos de la edad del usuario
"fecha_atencion" -- Fecha en la cual se prestó el servicio en salud.
FROM
"datos-gov-co/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei:latest"."88_anlisis_de_registros_individuales_de_prestacin"
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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei 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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei: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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaeiCheckout 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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei:latestThis will download all the objects for the latest tag of datos-gov-co/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei 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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei: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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei: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/88-anlisis-de-registros-individuales-de-prestacin-wemx-qaei is just another Postgres schema.