DuckDB `register` is not visible from `con.cursor()`
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Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 55/100
Direção de pesquisa
Start by reading the implementation and documentation for register, arrow_dataset, and from_arrow; the issue does not name their file paths. Reproduce the example with DuckDB 1.5.6 and xarray-sql 0.6.0, comparing queries through con and con.cursor(). Decide whether to document the view workaround or add a view option, then verify the documented or implemented behavior across cursors.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
xql.register(con, name, ds) on a DuckDB connection works on that handle, but a cursor from the same connection cannot see the table. Apps that run each query on con.cursor() (for thread safety, as Lumen's DuckDBSource does) then get a CatalogException.
import duckdb, xarray as xr, xarray_sql as xql
ds = xr.Dataset({"t": ("x", [1.0, 2.0])}, coords={"x": [0, 1]})
con = duckdb.connect()
xql.register(con, "grid", ds)
con.sql("SELECT COUNT(*) FROM grid").fetchall() # [(2,)]
con.cursor().sql("SELECT COUNT(*) FROM grid").fetchall() # CatalogException: Table with name grid does not exist!
A view works from every cursor:
con.from_arrow(xql.arrow_dataset(ds)).to_view("grid_view")
con.cursor().sql("SELECT COUNT(*) FROM grid_view").fetchall() # [(2,)]
I think this comes from DuckDB keeping Python-registered objects per connection handle, so it may be a docs note rather than a bug. Would an option on register that creates a view (or a line in the docs pointing to from_arrow(arrow_dataset(ds)).to_view(name)) make sense?
duckdb 1.5.6, xarray-sql 0.6.0
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 142
- Forks
- 19
- Merge médio
- 3d 47min
- PRs com merge (30d)
- 8
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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