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 planaccion20202023 table in this repository, by referencing it like:
"datos-gov-co/planaccion20202023-fetf-2tqr:latest"."planaccion20202023"or in a full query, like:
SELECT
":id", -- Socrata column ID
"porcentaje_avance_reserva_1", -- Porcentaje entre las obligaciones de los recursos obligados y la reserva presupuestal en el año 2021.
"porcentaje_obligados_2020", -- Avance porcentual a la relación entre el avance de la meta financiera y los recursos obligados del año 2020.
"avance_obligaciones_2021", -- Recursos obligados a corte del 2021. Los recursos obligadoss son aquellos que presupuestalmente son reconocidos para pago estos recursos pueden generarse el pago efectivo o quedan en cuentas por pagar.
"meta_financiera_2021", -- Relación del plan de inversión vigente (incluye adiciones o modificaciones) los montos de inversión anual previstos para cada programa o proyecto del año 2020.
"unidad_medida", -- Unidad de medida por medio de la cual se determina la meta y el avance de la meta física, ejemplo hectáreas reforestadas, hectáreas con POMCA, PGIRS Apoyados, etc.
"meta_fisica_2020", -- El valor de la meta anual programada para el año 2020 que se este evaluando, con relación al programa o proyecto reportado.
"porcentaje_obligados_2021", -- Avance porcentual a la relación entre el avance de la meta financiera y los recursos obligados del año 2020.
"reserva_presupuestal_2021", -- La diferencia entre los el avance de la meta financiera y los recursos obligados. Vigencia 2021.
"indicador", -- Unidad mínima de Desagregación del Plan de Acción.
"numero", -- Identificar único por subactivo o indicador del Plan de Acción.
"avance_meta_fisica_2020", -- Reporte del avance acumulado para el periodo 2020 en la ejecución física de la respectiva meta anual programada.
"img", -- Relación de los indicadores del Plan de Acción con los Indicadores Mínimos de Gestión.
"programa_de_inversion", -- Relación de los indicadores del Plan de Acción con los programas de inversión.
"obligaciones_reserva_2021", -- Avance de los recursos obligados durante la vigencia 2021.
"meta_fisica_2021", -- El valor de la meta anual programada para el año 2021 que se este evaluando, con relación al programa o proyecto reportado.
"meta_financiera_2020", -- Relación del plan de inversión vigente (incluye adiciones o modificaciones) los montos de inversión anual previstos para cada programa o proyecto del año 2020.
"meta_fisica_2023", -- El valor de la meta anual programada para el año 2023 que se este evaluando, con relación al programa o proyecto reportado.
"avance_meta_financiera_2020", -- Reporte del avance acumulado para el periodo 2020 en la ejecución financiera de la respectiva meta anual programada.
"porcentaje_avance_financiero", -- Porcentaje del avance 2020 de la Meta financiera programada.
"avance_obligaciones_2020", -- Recursos obligados a corte del 2020. Los recursos obligadoss son aquellos que presupuestalmente son reconocidos para pago estos recursos pueden generarse el pago efectivo o quedan en cuentas por pagar.
"reserva_presupuestal_2020", -- La diferencia entre los el avance de la meta financiera y los recursos obligados. Vigencia 2020.
"meta_fisica_2022", -- El valor de la meta anual programada para el año 2022 que se este evaluando, con relación al programa o proyecto reportado.
"obligaciones_reserva_2020", -- Avance de los recursos obligados durante la vigencia 2020.
"porcentaje_avance_reserva", -- Porcentaje entre las obligaciones de los recursos obligados y la reserva presupuestal en el año 2020.
"porcentaje_avance_financiero_1", -- Porcentaje del avance 2021 de la Meta financiera programada.
"linea_estrategica", -- Nombre del total de los programas y proyectos aprobados en el Plan de Acción, utilizando la misma estructura jerárquica del Plan.
"avance_meta_financiera_2021", -- Reporte del avance acumulado para el periodo 2021 en la ejecución financiera de la respectiva meta anual programada.
"avance_meta_fisica_2021", -- Reporte del avance acumulado para el periodo 2021 en la ejecución física de la respectiva meta anual programada.
"avance_rezago_meta_fisica", -- Avance a la relación entre el avance de la meta física y los avances del año 2020.
"porcentaje_avance_fisico", -- Porcentaje del avance anual de la Meta física programada en el año 2020.
"indicador_ods", -- Relación de los indicadores del Plan de Acción con los indicadores de los Objetivos de Deesarrollo Sosotenible.
"reto_pgar", -- Relación de los indicadores del Plan de Acción con los retos del Plan de Gestión Ambiental Regional PGAR.
"porcentaje_avance_fisico_1" -- Porcentaje del avance anual de la Meta física programada en el año 2021.
FROM
"datos-gov-co/planaccion20202023-fetf-2tqr:latest"."planaccion20202023"
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/planaccion20202023-fetf-2tqr 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/planaccion20202023-fetf-2tqr: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/planaccion20202023-fetf-2tqrCheckout 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/planaccion20202023-fetf-2tqr:latestThis will download all the objects for the latest tag of datos-gov-co/planaccion20202023-fetf-2tqr 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/planaccion20202023-fetf-2tqr: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/planaccion20202023-fetf-2tqr: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/planaccion20202023-fetf-2tqr is just another Postgres schema.