Question

我使用RMySQL和MySQL数据库来存储我的数据集。有时数据会被修改，或者我也会将结果存储回数据库。简而言之，在我的用例中，R和数据库之间存在相当多的交互。

大多数时候，我使用dbWriteTable和dbReadTable等便利功能来编写和读取我的数据。不幸的是，这些只是完全忽略了R数据类型和MySQL字段类型。我的意思是我希望MySQL日期字段最终在Date或POSIX类中。另一种方法我认为这些R类存储为一个有点对应的MySQL字段类型。这意味着日期不应该是字符 - 我不希望在这里区分浮动和双打......

我也尝试使用dbGetQuery - 同样的结果。在阅读本手册时是否有一些我完全错过的内容，或者在这些软件包中根本不可能（还）？一个不错的工作会怎样？

编辑：@mdsummer 我试图在文档中找到更多内容，但只发现了这些令人失望的界限：`MySQL表作为data.frames读入R，但没有将字符或逻辑数据强制转换为因子。同样，在导出data.frames时，因子将导出为字符向量。

整数列通常作为R整数向量导入，但BIGINT或UNSIGNED INTEGER等情况除外，它们被强制转换为R的双精度向量以避免截断（当前R的整数是带符号的32位数）。

时间变量作为字符数据导入/导出，因此您需要将这些变量转换为您喜欢的日期/时间表示。

Answer 1

好的，我现在有了一个有效的解决方案。这是一个将MySQL字段类型映射到R类的函数。这有助于特别处理MySQL字段类型日期...

dbReadMap <- function(con,table){
    statement <- paste("DESCRIBE ",table,sep="")
    desc <- dbGetQuery(con=con,statement)[,1:2]

  # strip row_names if exists because it's an attribute and not real column
  # otherweise it causes problems with the row count if the table has a row_names col
  if(length(grep(pattern="row_names",x=desc)) != 0){
  x <- grep(pattern="row_names",x=desc)
  desc <- desc[-x,]
  }



    # replace length output in brackets that is returned by describe
    desc[,2] <- gsub("[^a-z]","",desc[,2])

    # building a dictionary 
    fieldtypes <- c("int","tinyint","bigint","float","double","date","character","varchar","text")
    rclasses <- c("as.numeric","as.numeric","as.numeric","as.numeric","as.numeric","as.Date","as.character","as.character","as.character") 
    fieldtype_to_rclass = cbind(fieldtypes,rclasses)

    map <- merge(fieldtype_to_rclass,desc,by.x="fieldtypes",by.y="Type")
    map$rclasses <- as.character(map$rclasses)
    #get data
    res <- dbReadTable(con=con,table)



    i=1
    for(i in 1:length(map$rclasses)) {
        cvn <- call(map$rclasses[i],res[,map$Field[i]])
        res[map$Field[i]] <- eval(cvn)
    }


    return(res)
}

也许这不是一个好的编程习惯 - 我只是不知道更好。因此，使用它需要您自担风险或帮助我改进它...当然它只有一半：reading。希望我能尽快找一些时间写一个写作功能。

如果您对映射字典有任何建议，请告诉我:)

Answer 2

以下是@ Matt Bannert函数的更通用函数，它适用于查询而不是表：

# Extension to dbGetQuery2 that understands MySQL data types
dbGetQuery2 <- function(con,query){
    statement <- paste0("CREATE TEMPORARY TABLE `temp` ", query)
    dbSendQuery(con, statement)
    desc <- dbGetQuery(con, "DESCRIBE `temp`")[,1:2]
    dbSendQuery(con, "DROP TABLE `temp`")

    # strip row_names if exists because it's an attribute and not real column
    # otherweise it causes problems with the row count if the table has a row_names col
    if(length(grep(pattern="row_names",x=desc)) != 0){
        x <- grep(pattern="row_names",x=desc)
        desc <- desc[-x,]
    }

    # replace length output in brackets that is returned by describe
    desc[,2] <- gsub("[^a-z]","",desc[,2])

    # building a dictionary 
    fieldtypes <- c("int",        "tinyint",    "bigint",     "float",      "double",     "date",    "character",    "varchar",   "text")
    rclasses <-   c("as.numeric", "as.numeric", "as.numeric", "as.numeric", "as.numeric", "as.Date", "as.character", "as.factor", "as.character") 
    fieldtype_to_rclass = cbind(fieldtypes,rclasses)

    map <- merge(fieldtype_to_rclass,desc,by.x="fieldtypes",by.y="Type")
    map$rclasses <- as.character(map$rclasses)
    #get data
    res <- dbGetQuery(con,query)

    i=1
    for(i in 1:length(map$rclasses)) {
        cvn <- call(map$rclasses[i],res[,map$Field[i]])
        res[map$Field[i]] <- eval(cvn)
    }

    return(res)
}

处理与R交互的数据库中的字段类型

2 个答案: