Question

如何使用memoise缓存查询数据结果？

我已经尝试过我的数据，它没有任何区别。

这是我的功能，

runQuery <- function(DB, query, site) {

    # Match the pattern and replace it.
    dataQuery <- sub("SITE", as.character(site), query)

    # Store the result in data1.
    data = dbGetQuery(DB, dataQuery)

    return(data)
}

memoise_data <- memoise(runQuery)

data1 <- memoise_data(DB, dataQuery, site1)

无论是memoise 还是，情节仍需 21.61824 秒。

有什么想法吗？

Answer 1

您只能在memoized函数的第二次和后续调用中获得加速。在第一次调用时，它会运行＆＃39; wrapped＆＃39;函数并缓存其输出。您应该注意到第二次拨打memoise_data()时的区别。

例如：

f <- function() { 
  a <- rnorm(1e5)
  5 
} 
system.time(f())
user  system elapsed 
0.05    0.00    0.05 
mf <- memoise::memoise(f)
system.time(mf())
user  system elapsed 
0.05    0.00    0.05 
system.time(mf())
user  system elapsed 
0       0       0

Answer 2

为了存储计算结果（该函数包含data.table类型的输入），我对备忘录有类似的问题。大概我会说备忘录是根据与功能输入有关的键存储功能结果的，而问题出在键生成算法上。这个问题是：

不能由某些输入类型形成键，因此永远不会缓存结果，或者
密钥算法正在为每个呼叫创建一个可变密钥。

这两种方法都意味着您要在每个函数调用上重新计算/重新处理。这当然符合我所目睹的情况。 function（string）可以很好地缓存，而function（data.table，string）则不能。

Answer 3

您的代码的瓶颈是什么？

是数据库查询本身吗？
这是花在发送和接收上的时间吗？

我认为缓存数据库查询并不是一个好主意，但根据定义，如果DB更新，您可以获得具有完全相同的DB名称和相同查询的不同结果。缓存是不安全的。

数据库本身可能有一些缓存机制来加速重复查询。

闪亮的应用程序 - 使用备忘录缓存R值

3 个答案: