R 数据库

数据是关系数据库系统以标准化格式存储的。因此，要进行统计计算，我们将需要非常高级和复杂的 Sql 查询。但是 R 可以轻松连接到许多关系数据库，如 MySql、Oracle、Sql server 等，并从它们中获取记录作为数据框。一旦数据在 R 环境中可用，它就会成为一个普通的 R 数据集，并且可以使用所有强大的包和功能进行操作或分析。

在本教程中，我们将使用 MySql 作为连接到 R 的参考数据库。

RMySQL 包

R 有一个名为“RMySQL”的内置包，它提供与 MySql 数据库之间的本地连接。你可以使用以下命令在 R 环境中安装此包。

install.packages("RMySQL")

将 R 连接到 MySql

安装包后，我们在 R 中创建一个连接对象以连接到数据库。它将用户名、密码、数据库名称和主机名作为输入。

# Create a connection Object to MySQL database.
# We will connect to the sampel database named "sakila" that comes with MySql installation.
mysqlconnection = dbConnect(MySQL(), user = 'root', password = '', dbname = 'sakila',
    host = 'localhost')

# List the tables available in this database.
 dbListTables(mysqlconnection)

当我们执行上面的代码时，会产生如下结果：

 [1] "actor"                      "actor_info"                
 [3] "address"                    "category"                  
 [5] "city"                       "country"                   
 [7] "customer"                   "customer_list"             
 [9] "film"                       "film_actor"                
[11] "film_category"              "film_list"                 
[13] "film_text"                  "inventory"                 
[15] "language"                   "nicer_but_slower_film_list"
[17] "payment"                    "rental"                    
[19] "sales_by_film_category"     "sales_by_store"            
[21] "staff"                      "staff_list"                
[23] "store"                     

查询表

我们可以使用函数查询MySql中的数据库表 dbSendQuery() .查询在 MySql 中执行并使用 R 返回结果集 fetch() 功能。最后，它作为数据帧存储在 R 中。

# Query the "actor" tables to get all the rows.
result = dbSendQuery(mysqlconnection, "select * from actor")

# Store the result in a R data frame object. n = 5 is used to fetch first 5 rows.
data.frame = fetch(result, n = 5)
print(data.fame)

当我们执行上面的代码时，会产生如下结果：

        actor_id   first_name    last_name         last_update
1        1         PENELOPE      GUINESS           2006-02-15 04:34:33
2        2         NICK          WAHLBERG          2006-02-15 04:34:33
3        3         ED            CHASE             2006-02-15 04:34:33
4        4         JENNIFER      DAVIS             2006-02-15 04:34:33
5        5         JOHNNY        LOLLOBRIGIDA      2006-02-15 04:34:33

使用过滤子句查询

我们可以通过任何有效的选择查询来获得结果。

result = dbSendQuery(mysqlconnection, "select * from actor where last_name = 'TORN'")

# Fetch all the records(with n = -1) and store it as a data frame.
data.frame = fetch(result, n = -1)
print(data)

当我们执行上面的代码时，会产生如下结果：

        actor_id    first_name     last_name         last_update
1        18         DAN            TORN              2006-02-15 04:34:33
2        94         KENNETH        TORN              2006-02-15 04:34:33
3       102         WALTER         TORN              2006-02-15 04:34:33

更新表中的行

我们可以通过将更新查询传递给 dbSendQuery() 函数来更新 Mysql 表中的行。

dbSendQuery(mysqlconnection, "update mtcars set disp = 168.5 where hp = 110")

执行上述代码后，我们可以在 MySql 环境中看到更新的表。

将数据插入表中

dbSendQuery(mysqlconnection,
    "insert into mtcars(row_names, mpg, cyl, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)
    values('New Mazda RX4 Wag', 21, 6, 168.5, 110, 3.9, 2.875, 17.02, 0, 1, 4, 4)"
)

执行上述代码后，我们可以在 MySql 环境中看到插入到表中的行。

在 MySql 中创建表

我们可以使用函数在 MySql 中创建表 dbWriteTable() .如果表已经存在，它会覆盖该表并将数据框作为输入。

# Create the connection object to the database where we want to create the table.
mysqlconnection = dbConnect(MySQL(), user = 'root', password = '', dbname = 'sakila', 
    host = 'localhost')

# Use the R data frame "mtcars" to create the table in MySql.
# All the rows of mtcars are taken inot MySql.
dbWriteTable(mysqlconnection, "mtcars", mtcars[, ], overwrite = TRUE)

执行上述代码后，我们可以看到在 MySql 环境中创建的表。

在 MySql 中删除表

我们可以删除 MySql 数据库中的表，将 drop table 语句传递到 dbSendQuery() 中，就像我们使用它从表中查询数据一样。

dbSendQuery(mysqlconnection, 'drop table if exists mtcars')

执行上述代码后，我们可以看到该表已在 MySql 环境中删除。