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 casos_de_desnutricin_aguda_en_menores_de_5_aos_en table in this repository, by referencing it like:
"datos-gov-co/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj:latest"."casos_de_desnutricin_aguda_en_menores_de_5_aos_en"or in a full query, like:
SELECT
":id", -- Socrata column ID
"palidez", -- Consiste en la verificacion de la pérdida del color rosado de la piel y las mucosas, que se ven mucho más claras de lo normal y a veces, casi blancas. Se determina si el paciente la posee o no.
"interpretaci_n_zscore_pt", -- su interpretacion es Desnutrición aguda moderada, Desnutrición aguda severa
"zscorept_aprox", -- Zscore de peso para la talla y talla para la edad: el Zscore de estos dos indicadores se calcula en el aplicativo Sivigila a partir de la fecha de notificación y fecha de nacimiento, por tanto la fecha de notificación debe corresponder a día de la toma de datos antropométricos
"estrato", -- Está relacionado con el estrato socio-económico donde esta ubicada la vivienda del paciente, estos son: 1. Bajo-bajo, 2. Bajo, 3. Medio-bajo, 4. Medio, 5. Medio-alto o 6. Alto, (-89, Vacios)
"orden", -- Consecutivo autonumerico
"edema", -- Es la acumulación anormal de líquido en el espacio extracelular del paciente notificado. Edema en miembros inferiores, manos, cara o generalizado.
"delgadez", -- Emaciación o adelgazamiento visible: enflaquecimiento de tórax, brazos, muslos o cara (mejillas hundidas).
"oiel_reseca", -- Lesiones dermatológicas presentadas por el paciente
"hiperpigm", -- Posee hipo o hiperpigmentación en la piel
"area_", -- Área de ocurrencia del evento: 1. Cabecera municipal, 2. Centro Poblado y 3. Rural Desperso
"cambios_cabello", -- "signos como cabello sedoso y delgado, disminución de la resistencia tensil asi como la presencia de bandas de cabello descolorido, estas líneas de cabello castaño rojizo se han denominado ""signo bandera""."
"aseguradora", -- Nombre de la Aseguradora de la madre
"cod_ase_", -- Codigo de la Aseguradora - Empresa que presta los servicios de salud al caso, (NO DISPONIBLE, Vacios)
"grupo_etario", -- referencia a las personas que tienen entre una cantidad mínima y una cantidad máxima de años determinadas.
"tipo_de_seguridad_social", -- Se relaciona con el régimen de afiliación al sistema general de seguridad social en salud, en el que se encuentra el caso que está siendo notificado o su acudiente.
"num_comuna", -- Distribución política y administrativa del municipio, para la agrupación de los barrios
"barrio", -- Barrio donde habita el paciente tratado
"a_o", -- Es el año en que ocurrió el caso
"semana_epidemiologica", -- Corresponde a la distribución del año en 52 semanas epidemiologicas
"fec_not", -- Fecha notificación del evento
"departamento", -- Nombre del Departamento donde reside el paciente al momento de la notificación
"sexo", -- Son las caracteristicas fisiologicas del Paciente y son: MASCULINO, FEMENINO, Sin información
"curso_de_vida", -- es la clasificacion de la edad de la victima según el ministerio de salud y proteccion social: NO REPORTA,. Primera infancia, Infancia, Adolescencia, Jovenes, Adultez, Persona Mayor
"municipio" -- Nombre del municipio donde reside el paciente al momento de la notificación
FROM
"datos-gov-co/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj:latest"."casos_de_desnutricin_aguda_en_menores_de_5_aos_en"
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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj 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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj: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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtjCheckout 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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj:latestThis will download all the objects for the latest tag of datos-gov-co/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj 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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj: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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj: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/casos-de-desnutricin-aguda-en-menores-de-5-aos-en-epsv-yhtj is just another Postgres schema.