我有一个包含许多表的大型 SQLite 数据库。我已经使用 RSQLite 和 DBI 包在 RStudio 中建立了到这个数据库的连接。 （我已将此数据库命名为db）
library(RSQLite)
library(DBI)
目前我必须阅读所有表格并手动为其分配名称。例如：
country <- dbReadTable(db, "country")
date <- dbReadTable(db, "date")
#...and so on
您可以看到，如果您有很多表，这可能是一个非常耗时的过程。
所以我想知道是否可以创建一个新函数或使用现有函数（例如 lapply() ？）来更有效地完成此任务并从本质上加快此过程？
任何建议都非常感谢:)
【问题讨论】：
标签： sql r database sqlite dataset
两种心态：
所有表/数据到一个命名列表中：
alldat <- lapply(setNames(nm = dbListTables(db)), dbReadTable, conn = db)
这样做的好处是，如果表具有相似的含义，那么您可以使用lapply 对每个表应用相同的功能。另一个好处是来自一个数据库的所有数据都存储在一起。
请参阅 How do I make a list of data frames? 了解如何处理框架列表。
如果您希望它们作为全局（或封闭）环境中的实际变量，则取之前的alldat，并且
ign <- list2env(alldat, envir = .GlobalEnv)
list2env 的返回值是我们传递给list2env 的环境，因此在这种情况下它并不是非常有用（尽管它在其他时候很有用）。我将它捕获到ign 中的唯一原因是减少控制台上的混乱......这是次要的。 list2env 主要是在副作用中起作用，所以这种情况下的返回值并不重要。
【讨论】：
您可以使用dbListTables() 生成SQLite 数据库中所有表名的字符向量，并使用lapply() 有效地将它们导入R。我会首先检查您是否能够将数据库中的所有表导入内存。
下面是一个可重现的例子：
library(RSQLite)
library(DBI)
db <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
dbWriteTable(db, "mtcars", mtcars)
dbWriteTable(db, "iris", iris)
db_tbls <- dbListTables(db)
tbl_list <- lapply(db_tbls, dbReadTable, conn = db)
tbl_list <- setNames(tbl_list, db_tbls)
dbDisconnect(db)
> lapply(tbl_list, head)
$iris
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
$mtcars
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
5 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
6 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
【讨论】：