【发布时间】:2013-12-03 03:11:33
【问题描述】:
在 dbConnect 的帮助下,与 SQL DB(比如 DB1 和 DB2)建立了多个连接。如何编写涉及 DB1 和 DB2 表的查询? dbGetQuery 是否允许只查询一个数据库?建立数据库连接后是否可以使用 sqldf 包?
【问题讨论】:
标签: r multiple-tables sqldf rmysql dbconnection
在 dbConnect 的帮助下,与 SQL DB(比如 DB1 和 DB2)建立了多个连接。如何编写涉及 DB1 和 DB2 表的查询? dbGetQuery 是否允许只查询一个数据库?建立数据库连接后是否可以使用 sqldf 包?
【问题讨论】:
标签: r multiple-tables sqldf rmysql dbconnection
这不是您要寻找的答案,但我遇到了同样的问题。
简而言之,我会放弃在 SQL 中的 1 个(或更多)数据库中的表之间进行任何连接/分组/子查询的想法。使用 R 中较新的大数据包,特别是使用 dplyr 或 data.table,几乎不需要。我能想到 SQL 更快的唯一例外是当您的查询结果大到足以占用太多 RAM 时。
对我来说一个有趣的用例如下:来自 MPP 数据库的表大约有 20B 行。问题:查询整个 2M 行的结果集,并使用 dplyr::group_by() 对 3 个变量进行分组,或者只是在 SQL 中执行 GROUP BY 以返回 100k 行的最终结果。
在时间方面,总是存在 R 或 SQL 更快的临界点,除了可能在 MySQL 中连接维度表之外,R 几乎总是在所有方面都更快。 (我的例子是我的硬件的临界点。)
dplyr 像 SQL 一样易于使用,我不确定我们是否需要再问这个问题了。
【讨论】:
dplyr 或者你要做什么相当于 SQL 连接”?