data-management

# LaminDB 数据管理 本文档涵盖了 LaminDB 中的查询、搜索、过滤和流式传输数据，以及组织和访问数据集的最佳实践。 ## 注册表概览 查看可用的注册表及其内容： python import lamindb as ln # 查看所有模块的注册表 ln.view() # 查看最新的 100 个 artifacts ln.Artifact.to_dataframe() # 查看其他注册表 ln.Transform.to_dataframe() ln.Run.to_dataframe() ln.User.to_dataframe() ## 用于快速访问的 Lookup 对于少于 10 万条记录的注册表，`Lookup` 对象可实现便捷的自动补全： python # 创建 lookup records = ln.Record.lookup() # 按名称访问（IDE 中启用自动补全） experiment_1 = records.experiment_1 sample_a = records.sample_a # 也适用于生物本体 import bionty as bt cell_types = bt.CellType.lookup() t_cell = cell_types.t_cell ## 检索单个记录 ### 使用 get() 检索且仅检索一条记录（如果匹配结果为零或多个，则报错）： python # 通过 UID artifact = ln.Artifact.get("aRt1Fact0uid000") # 通过字段 artifact = ln.Artifact.get(key="data/experiment.h5ad") user = ln.User.get(handle="researcher123") # 通过本体 ID (针对 bionty) cell_type = bt.CellType.get(ontology_id="CL:0000084") ### 使用 one() 和 one_or_none() python # 从 QuerySet 中获取且仅获取一条（如果为 0 或 >1 则报错） artifact = ln.Artifact.filter(key="data.csv").one() # 获取一条或 None（如果 >1 则报错） artifact = ln.Artifact.filter(key="maybe_data.csv").one_or_none() # 获取第一个匹配项 artifact = ln.Artifact.filter(suffix=".h5ad").first() ## 过滤数据 `filter()` 方法返回一个 QuerySet 以实现灵活检索： python # 基础过滤 artifacts = ln.Artifact.filter(suffix=".h5ad") artifacts.to_dataframe() # 多重条件 (AND 逻辑) artifacts = ln.Artifact.filter( suffix=".h5ad", created_by=user ) # 比较运算符 ln.Artifact.filter(size__gt=1e6).to_dataframe() # 大于 ln.Artifact.filter(size__gte=1e6).to_dataframe() # 大于等于 ln.Artifact.filter(size__lt=1e9).to_dataframe() # 小于 ln.Artifact.filter(size__lte=1e9).to_dataframe() # 小于等于 # 范围查询 ln.Artifact.filter(size__gte=1e6, size__lte=1e9).to_dataframe() ## 文本和字符串查询 python # 精确匹配 ln.Artifact.filter(description="Experiment 1").to_dataframe() # 包含 (区分大小写) ln.Artifact.filter(description__contains