Avant de commencer

Dans les exemples, on utilise le " données de l'enregistrement Trajet en taxi à New York et le " {: external} disponibles publiquement pour les taxis jaunes en janvier 2021 et 2022. Pour suivre cet exemple, assurez-vous que les données se trouvent dans un bucket S3 accessible et que la table a été chargée dans watsonx.data dans une table Apache Iceberg dans le serveur Hive Metastore (HMS).

Exécutez une requête inter-base de données avec la table dans la base de données du lac de données.

• Pour identifier l'année qui a eu le plus de passagers, courir:

  Exemple :

  LOCALDB.ADMIN(ADMIN)=> select ( select sum(PASSENGER_COUNT) from YELLOW_TAXI_JANUARY_2022_LOADED) as "passengers 2022",( select sum(PASSENGER_COUNT) from MYLAKE.TAXIDATA.YELLOW_TAXI_JANUARY_2021) as "passengers 2021";
  

  Sortie :

  passengers 2022 | passengers 2021
  
  -----------------+-----------------
  
          3324167 |         1794615
  
  (1 row)
  

• Pour comparer le nombre de passagers ayant voyagé entre 1:00 et 18:00 en 2021 et 2022, exécutez:

  Exemple :

  LOCALDB.ADMIN(ADMIN)=> select(select sum(PASSENGER_COUNT) from YELLOW_TAXI_JANUARY_2022_LOADED where TPEP_PICKUP_DATETIME::time > '1:00am' and TPEP_PICKUP_DATETIME::time < '6:00am') as "overnight passengers 2022", (select sum(PASSENGER_COUNT) from MYLAKE.TAXIDATA.YELLOW_TAXI_JANUARY_2021 where TPEP_PICKUP_DATETIME::time > '1:00am' and TPEP_PICKUP_DATETIME::time < '6:00am') as "overnight passengers 2021";
  

  Sortie :

  overnight passengers 2022 | overnight passengers 2021
  
  ---------------------------+---------------------------
  
                     163058 |                     33469
  
  (1 row)