Dplyr: postgresql schema.table을 dplyr 패키지와 연결할 수 없습니다.

@hadley 당신의 대답에 대해 생각하고 전체 SQL 문장을 작성하기 위해 왔습니다

my_tbl = tbl(my_db, dplyr::sql('SELECT * FROM mortalidad.def0307'))

거기에서 스키마와 테이블에 연결할 수 있습니다. 정말 감사합니다. – 디에고

Greenplum과 함께 작업할 때 이 동일한 문제를 게시하려고 했습니다. 당신은 SQL 방법으로 내 문제를 해결했습니다.

나는 그것에 만족한다. 나를 걱정시키는 유일한 것은 sql 문에서 다음이 관찰된다는 것입니다.

SELECT "var1", count(*) AS "n" FROM (SELECT * FROM mortalidad.mort12)

그룹화가 완료되면. FROM 뒤에 하위 쿼리가 있으며 이것이 SQL 쿼리의 효율성에 어떤 유형의 문제가 있는지 모르겠습니다. 저는 전염병학자이며 이에 대해 잘 모릅니다.

해당 스키마에 스키마와 데이터베이스를 생성하기 위해 postgresql에서 실행할 수 있는 일련의 SQL 명령을 주시겠습니까?

여기에서 지연에 대해 죄송합니다. 계획을 작성하기 위해 보냅니다.

CREATE TABLE schema_name.table_name
(
codigo 문자 변화(3),
nombre 문자 변화(51),
콘티넨트 캐릭터 바리에이션(7)
)

2014-03-19 18:56 GMT-03:00 Hadley Wickham [email protected] :

실행할 수 있는 일련의 SQL 명령을 알려주시겠습니까?
postgresql을 사용하여 해당 스키마에 스키마와 데이터베이스를 생성하시겠습니까?

이 이메일에 직접 답장하거나 Gi tHubhttps://github.com/hadley/dplyr/issues/244#issuecomment -38112148에서 확인하세요.
.

디에고 가르실라조
의사
Departamento Programas de Salud
Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias
평균 Blas Parera 8260 // 산타페 // 아르헨티나 //0342 - 4896850
http://www.anlis.gov.ar/inst/iner/

여기에 기본적으로 두 가지 옵션이 있다고 생각합니다.

1. 식별자에 점이 있을 때마다 이스케이프 처리되는 특수 케이스입니다. 이것은 x.y 이 "x"."y" 로 이스케이프됨을 의미합니다. 이것은 매우 간결하다는 장점이 있지만 R에서 SQL로 변환된 테이블은 필드 이름에 . 를 사용할 수 없다는 단점이 있습니다(매우 일반적이지는 않음).
2. 새로운 탈출 메커니즘을 사용하십시오. 아마도 이것을 하는 가장 쉬운 방법은 ident() 를 확장하여 여러 인수를 취하는 것입니다(예: ident("x", "y") . 또는 dot(x, y) 쓸 수 있도록 NSE를 수행하는 dot() 를 정의할 수 있습니다. 이것은 더 많은 타이핑이지만 기존 코드를 손상시키지 않습니다.

이것은 테이블 이름(예: schema.table )과 조인(예: table.field )에서 필드 이름을 명확하게 하는 데 모두 중요합니다.

저는 현재 명시적인 dot() 함수에 기대고 있습니다. 왜냐하면 이스케이프가 전역적으로 작동하는 방식을 변경하는 것이 위험해 보이기 때문입니다.

흠, 이 사용 사례의 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

my_tbl <- tbl(my_db, sql('mortalidad.def0307'))

그리고 나중에 참조할 수 있는 다른 코드(성공하지 않음)

dot <- function(...) {
  args <- dots(...)
  is_name <- vapply(args, is.name, logical(1))
  if (any(!is_name)) {
    stop("All arguments to dot() must be names.")
  }

  dots <- vapply(args, as.character, character(1))
  class(dots) <- c("ident_multi", "ident", "sql", "character")
  dots
}

dot <- function(...) {
  out <- paste(escape(c(...), parens = FALSE), collapse = ".")
  class(out) <- c("ident", "sql", "character")
  out
}

#' <strong i="6">@export</strong>
escape.ident_multi <- function(x, parens = FALSE, collapse = ", ", con = NULL) {
  y <- vapply(x, escape_ident, FUN.VALUE = character(1), con = con)
  paste(y, collapse = ".")
}

#' <strong i="7">@export</strong>
format.ident_multi <- function(x, ...) paste0("<SQL> ", paste(x, collapse = "."))

# lahman_sqlite() %>% tbl("Batting")
# lahman_sqlite() %>% tbl("main.Batting")
# lahman_sqlite() %>% tbl(sql("main.Batting"))
# lahman_sqlite() %>% tbl(dot("main", "Batting"))

안녕 해들리,

나는 같은 문제가 있고 중첩이 성능에 문제가 있는 것 같습니다(제 경우에는 1억 개의 행이 있는 데이터를 작업할 때 심각한 문제입니다). 마지막 시도가 실패한 이유를 자세히 설명해 주시겠습니까?

감사 해요

FWIW, 일부 사용 사례의 경우 유용한 관용구는 다음과 같습니다.

dbSendQuery(con$con, build_sql("SET search_path TO ", schema_name))

그런 다음 해당 연결을 사용하는 후속 쿼리는 해당 스키마 내에 있습니다.

안녕 할란,

감사합니다 - 그리고 이미 그런 것을 사용하고 있습니다(스키마로 검색 경로를 확장한다는 점만 제외하고. 하지만 지금까지는 도움이 됩니다. 2개의 스키마에 같은 이름을 가진 테이블이 있는 경우에는 그렇지 않습니다.

어쨌든 base_scalar SQL 변환기에서 '$' 기호를 오버로드하지 않는 이유가 궁금합니다.

그것은 r 관점에서도 의미가있을 것입니다.

a$b$c, 환경(예: 스키마), ba 테이블 및 ca 열이 있습니다. 그런 다음 수정해야 할 유일한 생각은 tbl_sql이며, table_name이 데이터베이스에 존재하는 경우 그렇게 간단한 방식으로 확인해서는 안 됩니다. 대신 "SELECT" 문이 SQL 쿼리의 일부인지 확인할 수 있으며 그렇지 않은 경우 앞에 SELECT *를 추가하고 이러한 방식으로 변수를 확인할 수 있습니다.

이 경우 tbl 기능에 대해 NSE를 활성화할 수 있습니까?

아, 댓글이 하나 더 있습니다.

dbSendQuery

RJDBC에서는 종종 작동하지 않습니다(적어도 수직선에서는). 위의 쿼리, 즉 SET search_path TO ...

결과를 반환하지 않습니다. dbSendQuery는 하나를 기대합니다. vertica의 경우 이것은 작동하지 않으며 dbSendUpdate를 사용해야 합니다. MySQL의 경우에도 마찬가지입니까(또는 최소한 MySQL의 경우 dbSendUpdate가 실패하지 않습니까?)

나는 $ 을 오버로딩하는 아이디어를 좋아합니다. 다음에 dplyr에서 작업할 때 확실히 생각하겠습니다.

@hhoeflin 버티카와 대화하기 위해 RJDBC 대신 RPostgreSQL을 사용해 보셨습니까?

아니요 - RPostgreSQL이 옵션인지 전혀 몰랐습니다. 어쨌든 - 버티카 백엔드는 이제 RJDBC에 대해 이미 구현되었습니다. 시도했지만 데이터베이스에 존재하는 테이블이 다른지 확인하기 위해 액세스하려는 postgres 테이블로 문제가 발생했습니다.

이것은 DBI를 통해 천천히 해결되고 있습니다. https://github.com/rstats-db/DBI/issues/24