R:关系型数据库管理

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: R操作关系型数据库基本要求: R语言基础,懂得一定SQL语法, 懂得使用搜索引擎目标: 学会使用DBI操作SQLite数据库简介R本身不具备数据库操作能力,需要额外的扩展包--DBI(database interface)。

R操作关系型数据库

基本要求: R语言基础,懂得一定SQL语法, 懂得使用搜索引擎
目标: 学会使用DBI操作SQLite数据库

简介

R本身不具备数据库操作能力,需要额外的扩展包--DBI(database interface)。DBI将数据库管理分为前端和后端。用户在前端使用对应的API, 经由DBI转换成相应的底层操作.
DBI分为三个部分:

  • 数据库驱动, 负责与数据库进行交互,比如说与SQLite数据库交互要用到RSQLite,如果是MYSQL,则是RMYSQL
  • 连接对象,建立与数据库的连接,前端操作经由该连接完成
  • 结果, 操作的结果在这里显示
img_81de618b01803d58a705ea66d9c3c61c.png
DBI结构

具体操作

首先加载R包

library(DBI)
library(RSQLite)

第一步: 连接或创建数据库:dbConnect ,建立连接对象,后续的操作都基于该对象。

常用命令为:dbExecutedbSendStatement, 前者适用于数据量不大时,后者适用数据量较大时

# 新建或连接已有的磁盘上数据库
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), 'test.db')
# 临时在内存中建立
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")

参数1: 数据库驱动引擎(RSQLite::SQLite());
参数2: 数据库连接参数(如user, password, host, port, dbname),SQLite只需要提供数据库命名(不存在则新建),:memory: 则表示在仅保存在内存中.

第二步: 在R上实现数据库的常用操作: 增删改查

:建立表并增加记录

# 导入已有的数据框, 参数为“连接对象, 表名,数据框”
dbWriteTable(con, 'mtcar', mtcars )
# 建立新表
dbExecute(con, 'CREATE TABLE test (name char(10), age int(10))')
dbExecute(con, 'INSERT INTO test (name, age) VALUES ("Tom", 25), ("Jelly",26)')
# 数据量过大,可以批次插入
rs <- dbSendStatement(con, 'INSERT INTO test (name, age) VALUES ("Tom", 25), ("Jelly",26)' )
dbHasCompleted(rs) # 判断操作是否完成
dbGetRowAffected(rs) # 返回影响的行
dbClearResult(rs) # 清空内存

: 有两种方法, 一类获取所有数据,一类分批获取数据

# 方法1
dbGetQuery(con, 'SELECT * FROM test')
# 方法2
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
dbWriteTable(con, "mtcars", mtcars)
rs <- dbSendQuery(con, "SELECT * FROM mtcars WHERE cyl = 4;")
dbFetch(rs, n=10) # 获取10行
dbFetch(rs, n=10) # 再获取10行
dbClearResult(rs) # 清空rs句柄中的内容
dbDisconnect(con)

: 删除记录

# 删除记录前,要先查询
dbGetQuery(con, 'SELECT * FROM mtcar WHERE mpg > 30')
# 删除记录
dbExecute(con, 'DELETE FROM mtcar WHERE mpg > 30')
# 删除所有记录,谨慎操作
dbExecute(con, 'DROP TABLE test')
dbRemoveTable(con, 'test')

: 修改记录

# 修改记录前也是先查找
dbGetQuery(con, 'SELECT * FROM mtcar WHERE am ==1')
# 然后我们将mpg=21,且qsec=16.46 记录 的mpg修改为21.1
dbExecute(con, 'UPDATE mtcar SET mpg = 21.1 WHERE mpg =21.0 AND qsec =16.46')
# 事后验证
dbGetQuery(con, 'SELECT * FROM mtcar WHERE mpg = 21.1')

一般而言,增查改删操作最好能够有反悔药。dbBegin(con)会记录一系列操作,直到你呈交修改dbCommit(con)回滚修改dbRollback(con)

con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
dbWriteTable(con, "cash", data.frame(amount = 100))
# 测试dbCommit
dbBegin(con)
withdrawal <- 300
dbExecute(con, "UPDATE cash SET amount = amount + ?", list(withdrawal))
dbCommit(con)
# 测试回滚
dbBegin(con)
withdrawl <- 5000
dbExecute(con, "UPDATE cash SET amount = amount + ?", list(withdrawal))
## 查看结果
dbGetQuery(con,'SELECT * FROM cash')
## 回滚
dbRollback(con)
## 检查结果
dbGetQuery(con,'SELECT * FROM cash')

所有操作完毕,结束连接dbDisconnect(con)

下面一些命令也比较常用,用法比较简单。

  • dbWriteTable(连接对象, 表名, 数据框): 将数据框保存为表
  • dbReadTable(连接对象, 表名 ): 读取指定表中所有内容
  • dbListTable(连接对象): 列出数据库中包含的表格
  • dbListFields(连接对象, 表名): 列出制定表格列名
  • dbReadTable(连接对象, 表名): 将指定表读取为数据框

最后感言:感谢自己大学时候看过几本SQL语法书,虽然忘得差不多了。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
7月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
【PolarDB开源】PolarDB与微服务架构的融合:灵活扩展与高效管理
【5月更文挑战第23天】阿里云PolarDB是适用于微服务的高性能分布式数据库,提供数据分片、水平扩展及高可用性解决方案。通过SQL或API实现弹性扩展,内置故障转移保障服务连续性,且兼容MySQL协议,易于集成微服务生态。通过Spring Boot示例展示了PolarDB的配置与集成过程,强调其在现代云原生应用中的重要角色。
175 1
|
7月前
|
存储 关系型数据库 Java
polardb有没有搞过pg 全量及增量备份管理的
【1月更文挑战第3天】【1月更文挑战第11篇】 polardb有没有搞过pg 全量及增量备份管理的
78 1
|
5月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB产品使用问题之如何进行PostgreSQL(简称PG)的全量和增量备份管理
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
|
5月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB,阿里云的开源分布式数据库,与微服务相结合,提供灵活扩展和高效管理解决方案。
【7月更文挑战第3天】PolarDB,阿里云的开源分布式数据库,与微服务相结合,提供灵活扩展和高效管理解决方案。通过数据分片和水平扩展支持微服务弹性,保证高可用性,且兼容MySQL协议,简化集成。示例展示了如何使用Spring Boot配置PolarDB,实现服务动态扩展。PolarDB缓解了微服务数据库挑战,加速了开发部署,为云原生应用奠定基础。
313 3
|
6月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
|
7月前
|
存储 监控 安全
关系型数据库管理和维护复杂性
【5月更文挑战第3天】关系型数据库管理和维护复杂性
67 7
关系型数据库管理和维护复杂性
|
6月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
|
关系型数据库 Serverless 分布式数据库
PolarDB Serverless能力测评:秒级弹升、无感伸缩与强一致性,助您实现高效云数据库管理!
云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云自研产品,100%兼容 MySQL。PolarDB产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性,交易性能最高可达开源数据库的6倍,分析性能最高可达开源数据库的400倍,TCO 低于自建数据库50%。【评测用!】
70523 15
|
关系型数据库 Serverless 分布式数据库
PolarDB Serverless能力测评:秒级弹升、无感伸缩与强一致性,助您实现高效云数据库管理!
云原生数据库 PolarDB MySQL 版是阿里云自研产品,100%兼容 MySQL。PolarDB产品具有多主多写、多活容灾、HTAP 等特性,交易性能最高可达开源数据库的6倍,分析性能最高可达开源数据库的400倍,TCO 低于自建数据库50%。
|
存储 关系型数据库 定位技术