Рекомендации для базы данных с R
Я использую R для выполнения моделирований с помощью данных временного ряда. Я использовал массивы, чтобы хранить данные, но мне нужно менее интенсивно использующее память решение для того, чтобы хранить данные на промежуточных шагах для документирования процесса. Я не программист, таким образом, я ищу что-то относительно легкое для установки на нескольких платформах если возможный (Windows, Mac, Linux). Я также должен смочь непосредственно назвать базу данных от R начиная с изучения, что другой язык не выполним теперь. Идеально, я хотел бы смочь читать и записать часто в базу данных способом, подобным массиву, хотя я не знаю, реалистично ли это. Я с удовольствием пожертвую скоростью для простоты использования, но я готов работать для изучения решений с открытым исходным кодом. Любые предложения ценились бы.
4 ответа
Мне также нужно иметь возможность напрямую вызвать базу данных из R
Предлагаю настроить MySQL с интерфейсом RMySQL.
Как только соединение с БД открыто, вы можете запросить базу данных и получить данные в R, например:
# Run an SQL statement by creating first a resultSet object
rs <- dbSendQuery(con, statement = paste(
"SELECT w.laser_id, w.wavelength, p.cut_off",
"FROM WL w, PURGE P",
"WHERE w.laser_id = p.laser_id",
"SORT BY w.laser_id")
# we now fetch records from the resultSet into a data.frame
data <- fetch(rs, n = -1) # extract all rows
RMySQL : интерфейс R к базе данных MySQL
Интерфейс базы данных и драйвер MySQL для R. Эта версия соответствует определение интерфейса базы данных как реализован в пакете DBI 0.2-2.
База данных MySQL:
Доступна для всех платформ, которые вы указали в вопросе, и других, загрузите здесь .
Вам действительно нужно решение для базы данных для ваших целей? Вы говорите, что вам нужно «решение для хранения данных на промежуточных этапах» - как насчет простого сохранения массива данных на диск в требуемые моменты времени?
Изменить : чтобы можно было получить информацию, вы можете вставлять метаинформацию, например индекс пробной версии и / или отметка времени в имени файла. Позже вы сможете найти и загрузить файл с правильным именем.
Быстрые комментарии:
- R хорош в этом, поскольку язык для программирования с данными , существует множество интерфейсов
- Существует целый ] руководство , посвященное импорту / экспорту данных, и в нем есть раздел , посвященный реляционным базам данных , так что начните с него.
- R имеет широко используемый пакет DBI , который обеспечивает унифицированный интерфейс для многих серверных программ, в том числе SQLite, MySQL, PostgreSQL, Oracle, ... Используйте это, возможно, с RSQLite ], чтобы быстро что-то сдвинуть с мертвой точки. Вы все еще можете переключить серверную часть после этого.
- Существует также RODBC , но я считаю ODBC утомительным для работы.
- R также имеет специальный вариант в пакете TSdbi Пола Гилберта, который привносит абстракцию, подобную DBI, в базы данных таймсерий. Он также поддерживает несколько бэкэндов.
- Пакет data.table был написан для этого и очень быстро выполняет индексацию и агрегирование.