R語言：數(shù)據(jù)庫SQL-R連接與SQL語句執(zhí)行（RODBC、sqldf包）

數(shù)據(jù)庫是極其重要的R語言數(shù)據(jù)導(dǎo)入源數(shù)據(jù)之地，讀入包有sqldf、RODBC等。跟SQL server相連有RODBC，跟MySQL鏈接的有RMySQL。但是在R里面，回傳文本會(huì)出現(xiàn)截?cái)嗟那闆r，這一情況可把我弄得有點(diǎn)手足無措。
一、數(shù)據(jù)庫讀入——RODBC包
CRAN 里面的包 RODBC 提供了 ODBC的訪問接口：
    odbcConnect 或 odbcDriverConnect （在Windows圖形化界面下，可以通過對(duì)話框選擇數(shù)據(jù)庫） 可以打開一個(gè)連接，返回一個(gè)用于隨后數(shù)據(jù)庫訪問的控制（handle）。 打印一個(gè)連接會(huì)給出ODBC連接的一些細(xì)節(jié)，而調(diào)用 odbcGetInfo 會(huì)給出客戶端和服務(wù)器的一些細(xì)節(jié)信息。
    在一個(gè)連接中的表的細(xì)節(jié)信息可以通過函數(shù) sqlTables 獲得。
    函數(shù) sqlSave 會(huì)把 R 數(shù)據(jù)框復(fù)制到一個(gè)數(shù)據(jù)庫的表中， 而函數(shù) sqlFetch 會(huì)把一個(gè)數(shù)據(jù)庫中的表拷貝到 一個(gè) R 的數(shù)據(jù)框中。
    通過sqlQuery進(jìn)行查詢，返回的結(jié)果是 R 的數(shù)據(jù)框。（sqlCopy把一個(gè) 查詢傳給數(shù)據(jù)庫，返回結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中以表的方式保存。） 一種比較好的控制方式是首先調(diào)用 odbcQuery， 然后 用 sqlGetResults 取得結(jié)果。后者可用于一個(gè)循環(huán)中 每次獲得有限行，就如函數(shù) sqlFetchMore 的功能。
    連接可以通過調(diào)用函數(shù) close 或 odbcClose 來關(guān)閉。 沒有 R 對(duì)象對(duì)應(yīng)或不在 R 會(huì)話后面的連接也可以調(diào)用這兩個(gè)函數(shù)來關(guān)閉， 但會(huì)有警告信息。
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    #安裝RODBC包  
    install.packages("RODBC")   
    library(RODBC)  
    mycon<-odbcConnect("mydsn",uid="user",pwd="rply")  
    #通過一個(gè)數(shù)據(jù)源名稱（mydsn）和用戶名（user）以及密碼（rply，如果沒有設(shè)置，可以直接忽略）打開了一個(gè)ODBC數(shù)據(jù)庫連接 
    data(USArrests)  
    #將R自帶的“USArrests”表寫進(jìn)數(shù)據(jù)庫里  
    sqlSave(mycon,USArrests,rownames="state",addPK=TRUE)  
    #將數(shù)據(jù)流保存，這時(shí)打開SQL Server就可以看到新建的USArrests表了  
    rm(USArrests)  
    #清除USArrests變量 
    sqlFetch(mycon, "USArrests" ,rownames="state")  
    #輸出USArrests表中的內(nèi)容  
    sqlQuery(mycon,"select * from USArrests")  
    #對(duì)USArrests表執(zhí)行了SQL語句select，并將結(jié)果輸出 
    sqlDrop(channel,"USArrests")  
    #刪除USArrests表  
    close(mycon)  
    #關(guān)閉連接 
本段來自R語言︱文件讀入、讀出一些方法羅列（批量xlsx文件、數(shù)據(jù)庫、文本txt、文件夾）
1、sqlSave函數(shù)
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    sqlSave(channel, dat, tablename = NULL, append = FALSE,  
            rownames = TRUE, colnames = FALSE, verbose = FALSE,  
            safer = TRUE, addPK = FALSE, typeInfo, varTypes,  
            fast = TRUE, test = FALSE, nastring = NULL) 
其中這個(gè)函數(shù)的使用還是很講究的，參數(shù)的認(rèn)識(shí)很重要。
append代表是否追加，默認(rèn)不追加，如果一張已經(jīng)有數(shù)據(jù)的表，就可以用append追加新的數(shù)據(jù)，需要同樣的column，一般開個(gè)這個(gè)就行。
rownames，可以是邏輯值，也可以是字符型。
colnames，列名；
verbose，默認(rèn)為FALSE，是否發(fā)送語句到R界面，如果TRUE，那么每條上傳數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)在命令欄目致之中。
addPK,是否將rownames指定為主鍵。
2、sqlUpdate函數(shù)
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    sqlUpdate(channel, dat, tablename = NULL, index = NULL,  
              verbose = FALSE, test = FALSE, nastring = NULL,  
              fast = TRUE) 
更新已經(jīng)存在的表格，需要包括已經(jīng)存在的列。
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二、sqldf包
本包的學(xué)習(xí)來自CDA DSC課程，L2-R語言第四講內(nèi)容，由常老師主講。與RODBC的區(qū)別在于，前面是直接調(diào)用數(shù)據(jù)庫SQL中的數(shù)據(jù)；而該包是在R語言環(huán)境中，執(zhí)行SQL搜索語言。
組合使用：RODBC從數(shù)據(jù)庫讀入環(huán)境，sqldf進(jìn)行搜索（適合SQL大神）。
其他函數(shù)的類似功能可以看：R語言數(shù)據(jù)集合并、數(shù)據(jù)增減
1、SQL基本特點(diǎn)
SQL語句語句特點(diǎn)：先全局選擇，再局部選擇
Select * from sale where year=2010 and ...
where后面可以接很多，有比較運(yùn)算符，算數(shù)運(yùn)算符，邏輯運(yùn)算符。
比較運(yùn)算符號(hào)：=(等于，不是雙引號(hào))；!=（不等于）；>，<，>=，<=
算數(shù)運(yùn)算符：*，/，+，-
邏輯運(yùn)算符：&&(and,與)， ||（or，或） ，!（,not非）
2、數(shù)據(jù)篩選與排序
數(shù)據(jù)篩選可以有subset函數(shù)，排序有order/sort函數(shù)
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    #選擇表中指定列*/  
    sqldf("select year,market,sale,profit from sale") 
    #選擇滿足條件的行*/  
    sqldf("select * from sale where year=2012 and market='東'")  
       #語句特點(diǎn)，先抽取全局?jǐn)?shù)據(jù)，然后再執(zhí)行局部選擇  
       #字符單引號(hào)，切記 
    #對(duì)行進(jìn)行排序*/  
    sqldf("select year,market,sale,profit  
          from sale  
          order by year") 
數(shù)據(jù)篩選：sqldf可以執(zhí)行選擇表中指定指標(biāo)、滿足條件的行（注意：抽取滿足條件的行的字符時(shí)，字符型需要用單引號(hào)），語法結(jié)構(gòu)是：
select  指標(biāo)名稱 from 數(shù)據(jù)集 where 某指標(biāo)=條件 
排序order：按照某變量排序，語法結(jié)構(gòu)：
select 指標(biāo)名稱（或全部）from 數(shù)據(jù)集 order by 指標(biāo)名稱
3、數(shù)據(jù)合并——縱向連接
數(shù)據(jù)合并的方法很多，基本函數(shù)包中有merge、cbind/rbind，以及一些專業(yè)的包plyr、dplyr、data.table等
rbind/cbind對(duì)數(shù)據(jù)合并的要求比較嚴(yán)格：合并的變量名必須一致；數(shù)據(jù)等長(zhǎng)；指標(biāo)順序必須一致。
sqldf就不會(huì)這么苛刻，并參照了一些集合查詢的方法（關(guān)于基礎(chǔ)包的集合查詢可參考：R語言︱集合運(yùn)算）。
（1）并——union
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    UNION3<-sqldf("select * from one union select * from two")  
       #合并后去重,rbind是合并后不去重  
    UNION_all<-sqldf("select * from one union all select * from two")  
       #all可以支持，合并后不去重 
rbind/cbind是將數(shù)據(jù)一股腦子全部帖在一起，只合并不去重；sqldf則可以自行選擇，語法結(jié)構(gòu)：
select * from 數(shù)據(jù)集1 union (all) select * from 數(shù)據(jù)集2
其中的all代表不去重，一起加進(jìn)來。
（2）差(except)、交（Intersect）
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    #EXCEPT_差集  
       #不存在all  
    EXCEPT<-sqldf("select * from one EXCEPT select * from two") 
    #INTERSECT——交集  
    INTERSECT<-sqldf("select * from one INTERSECT select * from two") 
差集就是找兩個(gè)數(shù)據(jù)集的不同的數(shù)據(jù)，而且是數(shù)據(jù)集1中，去掉重復(fù)的數(shù)值；并集則是兩個(gè)數(shù)據(jù)集的重合（去重可以用）之處。
4、數(shù)據(jù)合并——橫向連接
橫向連接有三種類型：交叉連接（笛卡爾乘積，大亂燉所有數(shù)據(jù)重新排列組合合并起來，一般在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)涉及全排列的時(shí)候可以很好地使用）、內(nèi)連接（篩選匹配到的數(shù)據(jù)）、外連接。

其中，sqldf 中的右連接、全連接已經(jīng)失效，一般情況下會(huì)大多選擇左聯(lián)結(jié)。
（1）內(nèi)連接——匹配到完全一致的
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    > inner1<- merge(table1, table2, by = "id", all = F);inner1  #篩選相同id，F(xiàn)為只連接匹配到的，T為沒有匹配到的賦值NA  
      id a b  
    1  3 c e  
    > inner2<-inner_join(table1, table2, by = "id");inner2   #與merge完全一致  
      id a b  
    1  3 c e  
    > inner3<-sqldf("select * from table1 as a inner join table2 as b on a.id=b.id");inner3 #內(nèi)連接  
      id a id b  
    1  3 c  3 e  
    > inner4<-sqldf("select * from table1 as a,table2 as b where a.id=b.id");inner4  #笛卡爾積  
      id a id b  
    1  3 c  3 e 
匹配到完全一致、相同的，基礎(chǔ)包merge=dplyr的inner_join=sqldf包中的inner join。當(dāng)然輸出結(jié)果中，sqldf中會(huì)蹦出來兩個(gè)id，可以進(jìn)行刪除。
其中sql包中的Inner join語法結(jié)構(gòu)為：
select * from 數(shù)據(jù)集1 as a      inner join   數(shù)據(jù)集2  as b on a.指標(biāo)名稱=b.指標(biāo)名稱
（2）左連接——最有效，以數(shù)據(jù)集1為準(zhǔn)，匹配到的+為匹配到的
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    > left1<- merge(table1, table2, by = "id", all.x = TRUE);left1  #按照id連接所有信息包括進(jìn)去  
      id a    b  
    1  1 a <NA>  
    2  2 b <NA>  
    3  3 c    e  
    > left2<-left_join(table1, table2, by = "id");left2  
      id a    b  
    1  1 a <NA>  
    2  2 b <NA>  
    3  3 c    e  
    > left3<-sqldf("select * from table1 as a left join table2 as b on a.id=b.id");left3  
      id a id    b  
    1  1 a NA <NA>  
    2  2 b NA <NA>  
    3  3 c  3    e 
基礎(chǔ)包中的merge，當(dāng)all=F就是內(nèi)連接，all=T就是全連接，all.x=T就是左聯(lián)結(jié)，all.y=T就是右連接（merge函數(shù)首選all=T,全連接）；dplyr中的left_join也可以實(shí)現(xiàn)merge,all=T效果
sqldf中的語法結(jié)構(gòu)：
select * from 數(shù)據(jù)集1 as a left join 數(shù)據(jù)集2as b on a.指標(biāo)名稱=b.指標(biāo)名稱
4、數(shù)據(jù)去重
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    #刪除重復(fù)的行*/  
    sqldf("select DISTINCT  year from sale")  
解讀：distinct跟unique去重功能差不多，語法特點(diǎn)：
select DISTINCT 指標(biāo)名稱 from 數(shù)據(jù)集
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應(yīng)用一：R語言中文本回傳SQL出現(xiàn)截?cái)?truncated )現(xiàn)象，怎么辦？
      R語言中用sqlSave函數(shù)，把文本回傳的時(shí)候回出現(xiàn)這樣的問題，文本超過255個(gè)字符的會(huì)出現(xiàn)截?cái)鄑runcated現(xiàn)象，因?yàn)榛貍鞯?a href='/map/sql/' style='color:#000;font-size:inherit;'>SQL之后，規(guī)定的字符數(shù)即為varchar(255)，所以會(huì)出現(xiàn)截?cái)喱F(xiàn)象。
      如果出現(xiàn)這樣的截?cái)喱F(xiàn)象該如何解決呢？
      解決辦法一：修改SQL Server的字符
      先創(chuàng)建一個(gè)表，然后把那個(gè)字符型格式修改為varchar(4000)，或者其他格式，不能修改成max，會(huì)報(bào)錯(cuò)，造成Rstudio崩潰。當(dāng)然，也可以先sqlSave一個(gè)版本過去（就幾條內(nèi)容），然后修改一下格式之后，繼續(xù)append追加內(nèi)容進(jìn)行。
      SQL Server 2008中在修改數(shù)據(jù)類型的時(shí)候，會(huì)報(bào)錯(cuò)，一直保存不了，需要按照以下的內(nèi)容設(shè)置一下：
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    選擇菜單 工具-〉選項(xiàng)-〉表設(shè)計(jì)器（Designers）-〉表設(shè)計(jì)器和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)器table and database designers。然后去掉“ 阻止保存要求重新創(chuàng)建表的更改”（prevent saving changes that require table re-creation）前面的勾。重新啟動(dòng)MSSQL SERVER 2008可以解決該問題。
      但是筆者在嘗試該辦法的時(shí)候，總是修改之后就卡死，所以無奈選擇第二條路。
      解決辦法二：從R中導(dǎo)出然后導(dǎo)入SQL Server
      筆者嘗試過，導(dǎo)出csv/txt但是直接用SQL Server內(nèi)嵌工具，“SQL Server Import and export Wizard”對(duì)于csv/txt導(dǎo)入都十分麻煩，導(dǎo)入出現(xiàn)很多問題。
      所以最后是用csv-轉(zhuǎn)excel-用上述工具導(dǎo)入。
      問題一：R語言中，用write.csv時(shí)候，用office打開，多出了很多行？
      如果文本字符長(zhǎng)度很大，那么就會(huì)出現(xiàn)內(nèi)容串到下面一行的情況，譬如10行的內(nèi)容，可能變成了15行。好像office默認(rèn)單個(gè)單元格的字符一般不超過2500字符，超過就會(huì)給到下一行。
      所以筆者在導(dǎo)入5W條數(shù)據(jù)時(shí)候，多出了很多行，于是只能手動(dòng)刪除。
      如果用txt格式導(dǎo)出，用Notepad++打開是好的，但是用excel打開又多出來不少行，所以用excel打開是用代價(jià)的。
      但是由于excel是最好的導(dǎo)入SQL的格式，于是不得不手工刪除，同時(shí)犧牲一部分的內(nèi)容。
      問題二：如何使用SQL Server Import and export Wizard？
      1、choose a Data Source界面（注意勾選，在第一個(gè)數(shù)據(jù)行中顯示列名稱）
      2、Data Source中，有Flat File Source 欄目，就是用來做csv、txt格式的；還有一個(gè)excel選項(xiàng)是專門針對(duì)excel
      3、導(dǎo)入數(shù)據(jù)界面，你需要輸入服務(wù)器名稱，已經(jīng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫名稱；
      4、選擇源表和源視圖，你可以通過”目標(biāo)“欄目新建，也可以導(dǎo)入已經(jīng)有的表格，當(dāng)然第一次導(dǎo)入，筆者推薦直接導(dǎo)入新表，注意看檢查一下下面的一個(gè)欄目”編輯映射“
      5、運(yùn)行語句。
      其中，如果你是第二次導(dǎo)入已經(jīng)有的表，那么在第四步，”編輯映射“時(shí)，就需要看清楚是否與已有的數(shù)據(jù)列表一一對(duì)應(yīng)。
      同時(shí)，如果第二次導(dǎo)入的表有表頭名稱，只要第一步勾選列名稱，也是沒有關(guān)系的，導(dǎo)入后不算入數(shù)據(jù)之中。