चूंकि शेर की व्यापारिक जानकारी डेटाबेस में संग्रहीत है। आप जो भी प्रोग्रामिंग भाषा लिखते हैं, उसमें आपको उनके साथ विभिन्न क्रियाओं को करना होता है।

इस लेख में मैं R में डेटाबेस के साथ काम करने के लिए दो इंटरफेस के बारे में बात करूंगा। अधिकांश उदाहरण Microsoft SQL सर्वर के साथ काम करते हुए प्रदर्शित होते हैं, हालाँकि, सभी कोड उदाहरण अन्य डेटाबेस के साथ काम करेंगे, जैसे: MySQL, PostgreSQL, SQLite, ClickHouse , Google BigQuery, आदि।

सामग्री

• सॉफ्टवेयर की आवश्यकता है
• डीबीआई पैकेज
  
  • डीबीआई के बुनियादी कार्यों की सूची
  • डेटाबेस कनेक्टिविटी
    
    • Odbc पैकेज का उपयोग करके Microsoft SQL सर्वर से जुड़ने का एक उदाहरण
    • RMSSQL पैकेज का उपयोग करके Microsoft SQL सर्वर से कनेक्ट करने का एक उदाहरण
    • आर स्क्रिप्ट में डेटाबेस पासवर्ड कैसे छिपाएं
  • डेटाबेस के लिए टेबल और लेखन बनाना
  • एक DBMS से डेटा पढ़ना
  • DBMS (DML) में डेटा हेरफेर
  • DBMS में लेनदेन
• RODBC पैकेज
  
  • RODBC पैकेज की मुख्य विशेषताएं
  • RODBC के साथ काम करने का एक उदाहरण
  • लेन-देन संबंधी
• निष्कर्ष

सॉफ्टवेयर की आवश्यकता है

लेख में वर्णित डीबीएमएस के साथ काम करने के सभी उदाहरणों को दोहराने के लिए, आपको नीचे सूचीबद्ध निम्न सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होगी:

1. भाषा आर ;
2. RStudio विकास पर्यावरण;
3. डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली, से चुनने के लिए:
   3.1। Microsoft SQL सर्वर
   3.2। MySQL
   3.3। PostgreSQL

डीबीआई पैकेज

R में डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए DBI पैकेज सबसे लोकप्रिय और सुविधाजनक तरीका है।

DBI आपको फ़ंक्शन का एक सेट प्रदान करता है जिसके साथ आप डेटाबेस प्रबंधित कर सकते हैं। लेकिन डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए, आपको अतिरिक्त पैकेज स्थापित करने की आवश्यकता है जो विभिन्न डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों (डीबीएमएस) के लिए ड्राइवर हैं।

डीबीआई के बुनियादी कार्यों की सूची

• dbConnect - डेटाबेस से कनेक्शन;
• dbWriteTable - डेटाबेस के लिए एक तालिका लिखें;
• dbReadTable - एक डेटाबेस से एक तालिका लोड करना;
• dbGetQuery - क्वेरी निष्पादन का परिणाम लोड करना;
• dbSendQuery - डेटाबेस को एक क्वेरी भेजना;
• dbFetch - एक परिणाम सेट से तत्व निकालें;
• dbExecute - तालिकाओं में डेटा को अद्यतन / हटाने / सम्मिलित करने के अनुरोधों का निष्पादन;
• dbGetInfo - अनुरोध या कनेक्शन के परिणाम के बारे में जानकारी का अनुरोध करें;
• dbListFields - तालिका क्षेत्रों की सूची के लिए अनुरोध;
• dbListTables - डेटाबेस तालिकाओं की एक सूची क्वेरी;
• dbExistsTable - डेटाबेस में एक टेबल की उपस्थिति के लिए जाँच करें;
• dbRemoveTable - डेटाबेस से एक तालिका हटाएं;
• dbDisconnect - डेटाबेस से डिस्कनेक्ट करें।

डेटाबेस कनेक्टिविटी

डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए, आपको पहले उनसे जुड़ना होगा। आपके द्वारा काम करने की योजना DBMS के आधार पर, आपको एक अतिरिक्त पैकेज की आवश्यकता होगी, नीचे सबसे अधिक बार उपयोग किए जाने वाले लोगों की सूची है।

• odbc - ODBC इंटरफ़ेस के माध्यम से कनेक्ट करने के लिए ड्राइवर;
• RSQLite - SQLite के लिए ड्राइवर;
• RMySQL / RMariaDB - MySQL और MariaDB के लिए ड्राइवर;
• RPostgreSQL - RPostgreSQL लिए ड्राइवर;
• bigrquery - Google BigQuery के लिए ड्राइवर;
• RClickhouse / clickhouse - ClickHouse के लिए ड्राइवर;
• RMSSQL - लेखन के समय Microsoft SQL सर्वर (MS SQL) के लिए ड्राइवर , केवल GitHub पर मौजूद होता है ।

DBI पैकेज मूल R पैकेज के साथ आता है, लेकिन डेटाबेस ड्रायवर के पैकेज को install.packages(" ") कमांड install.packages(" ") का उपयोग करके स्थापित किया जाना चाहिए।

GitHub से पैकेज स्थापित करने के लिए आपको एक अतिरिक्त पैकेज की आवश्यकता होगी - devtools । उदाहरण के लिए, RMSSQL पैकेज वर्तमान में मुख्य आर पैकेज रिपॉजिटरी में प्रकाशित नहीं किया गया है, इसे स्थापित करने के लिए निम्न कोड का उपयोग करें:

 install.packages("devtools") devtools::install_github("bescoto/RMSSQL") 

Odbc पैकेज का उपयोग करके Microsoft SQL सर्वर से जुड़ने का एक उदाहरण

आर सत्र में किसी भी पैकेज का उपयोग करने से पहले, इसे पहले library(" ") फ़ंक्शन library(" ") का उपयोग करके जोड़ा जाना चाहिए।

यह बिना कारण नहीं था कि मैंने Microsoft SQL Server को मुख्य DBMS के रूप में चुना, जो इस लेख में अधिकांश उदाहरण प्रदान करेगा। तथ्य यह है कि यह एक काफी लोकप्रिय डेटाबेस है, लेकिन साथ ही इसमें अभी भी CRAN पर प्रकाशित R से कनेक्ट करने के लिए ड्राइवर नहीं है।

लेकिन सौभाग्य से, SQL सर्वर, लगभग किसी भी अन्य डेटाबेस की तरह, कनेक्ट करने के लिए ODBC (अंग्रेज़ी ओपन डेटाबेस कनेक्टिविटी) इंटरफ़ेस है। R में ODBC इंटरफ़ेस के माध्यम से DBMS से कनेक्ट करने के लिए कई पैकेज हैं। सबसे पहले, हम odbc पैकेज के माध्यम से जुड़ने पर गौर करेंगे।

 #   odbc install.packages("odbc") #   library(odbc) #   MS SQL con <- dbConnect(drv = odbc(), Driver = "SQL Server", Server = "localhost", Database = "mybase", UID = "my_username", PWD = "my_password", Port = 1433) 

dbConnect() फ़ंक्शन में, आपको फ़ंक्शन को पास करने की आवश्यकता है जो DBMS ( odbc() ) से कनेक्ट करने के लिए odbc() लिए पहला तर्क है। इस तरह के कार्यों को आमतौर पर डीबीएमएस के समान कहा जाता है, और उन पैकेजों के साथ आते हैं जो DBI ड्राइवर हैं।

अगला, आपको कनेक्शन मापदंडों को सूचीबद्ध करने की आवश्यकता है। ODBC के माध्यम से MS SQL से कनेक्ट करने के लिए, आपको निम्नलिखित पैरामीटर निर्दिष्ट करने होंगे:

• चालक - ओडीबीसी चालक का नाम;
• सर्वर - SQL सर्वर का आईपी पता;
• डेटाबेस - से कनेक्ट करने के लिए डेटाबेस का नाम;
• यूआईडी - डेटाबेस उपयोगकर्ता नाम;
• पीडब्ल्यूडी - पासवर्ड;
• पोर्ट - एसक्यूएल सर्वर के साथ कनेक्ट करने के लिए पोर्ट, डिफ़ॉल्ट पोर्ट 1433 है।

Microsoft SQL सर्वर से कनेक्ट करने के लिए एक ODBC ड्राइवर विंडोज के साथ शामिल है, लेकिन इसका एक अलग नाम हो सकता है। आप ODBC डेटा स्रोत व्यवस्थापक में स्थापित ड्राइवरों की सूची देख सकते हैं। आप निम्न तरीके से विंडोज 10 में डेटा स्रोत व्यवस्थापक शुरू कर सकते हैं:

• 32-बिट संस्करण: %systemdrive%\Windows\SysWoW64\Odbcad32.exe
• 64-बिट संस्करण: %systemdrive%\Windows\System32\Odbcad32.exe

आप odbcListDrivers() फ़ंक्शन का उपयोग करके अपने पीसी पर इंस्टॉल किए गए सभी ड्राइवरों की एक सूची भी प्राप्त कर सकते हैं।

  name attribute value <chr> <chr> <chr> 1 SQL Server APILevel 2 2 SQL Server ConnectFunctions YYY 3 SQL Server CPTimeout 60 4 SQL Server DriverODBCVer 03.50 5 SQL Server FileUsage 0 6 SQL Server SQLLevel 1 7 SQL Server UsageCount 1 8 MySQL ODBC 5.3 ANSI Driver UsageCount 1 9 MySQL ODBC 5.3 Unicode Driver UsageCount 1 10 Simba ODBC Driver for Google BigQuery Description Simba ODBC Driver for Google BigQuery2.0 # ... with 50 more rows 

आप निम्न लिंक पर अन्य DBMS के लिए ODBC ड्राइवर डाउनलोड कर सकते हैं:

• MySQL
• PostgreSQL
• Google का बड़ा हिस्सा

विभिन्न DBMS के लिए, कनेक्शन के लिए मापदंडों का नाम भिन्न हो सकता है, उदाहरण के लिए:

• PostgreSQL / MySQL / MariaDB - उपयोगकर्ता, पासवर्ड, होस्ट, पोर्ट, dbname;
• GoogleBigQuery - परियोजना, डेटासेट;
• ClickHouse - उपयोगकर्ता, पासवर्ड, डीबी, पोर्ट, होस्ट;

ODBC डेटा स्रोत व्यवस्थापक का उपयोग करके, आप ODBC डेटा स्रोत बनाने के लिए विज़ार्ड चला सकते हैं। ऐसा करने के लिए, बस व्यवस्थापक खोलें, "कस्टम DSN" टैब पर जाएं और "जोड़ें ..." बटन पर क्लिक करें।

किसी व्यवस्थापक का उपयोग करके डेटा स्रोत बनाते समय, आप इसे एक नाम देते हैं, DSN (डेटा स्रोत नाम)।

ऊपर के उदाहरण में, हमने DSN "my_test_source" के साथ एक डेटा स्रोत बनाया। अब हम Microsoft SQL सर्वर से कनेक्ट करने के लिए इस स्रोत का उपयोग कर सकते हैं, और कोड में अन्य कनेक्शन मापदंडों को निर्दिष्ट नहीं कर सकते हैं।

 #   DSN con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") 

आप odbcListDataSources() फ़ंक्शन का उपयोग करके अपने पीसी पर बनाए गए सभी ODBC डेटा स्रोतों के नाम देख सकते हैं।

  name description <chr> <chr> 1 BQ Simba ODBC Driver for Google BigQuery 2 BQ_main Simba ODBC Driver for Google BigQuery 3 BQ ODBC Simba ODBC Driver for Google BigQuery 4 OLX Simba ODBC Driver for Google BigQuery 5 Multicharts Simba ODBC Driver for Google BigQuery 6 PostgreSQL35W PostgreSQL Unicode(x64) 7 hillel_bq Simba ODBC Driver for Google BigQuery 8 blog_bq Simba ODBC Driver for Google BigQuery 9 MyClientMSSQL SQL Server 10 local_mssql SQL Server 11 MSSQL_localhost SQL Server 12 my_test_source SQL Server 13 Google BigQuery Simba ODBC Driver for Google BigQuery 

RMSSQL पैकेज का उपयोग करके Microsoft SQL सर्वर से कनेक्ट करने का एक उदाहरण

RMSSQL पर प्रकाशित नहीं है, इसलिए आप इसे devtools पैकेज का उपयोग करके devtools से स्थापित कर सकते हैं।

 install.packages("devtools") devtools::install_github("bescoto/RMSSQL") 

 #    library(RJDBC) library(RMSSQL) library(DBI) #  RMSSQL con <- dbConnect(MSSQLServer(), host = 'localhost', user = 'my_username', password = 'my_password', dbname = "mybase") 

ज्यादातर मामलों में, डेटाबेस के साथ काम करने के लिए DBI पैकेज का उपयोग करते हुए, आप इस तरह से कनेक्ट करेंगे। यानी dbConnect तर्क के मूल्य के रूप में dbConnect फ़ंक्शन को पारित करने के लिए आवश्यक ड्राइवर पैकेजों में से एक को स्थापित करें, ड्राइवर को आपको आवश्यक DBMS से कनेक्ट करने का कार्य करता है।

 #   MySQL library(RMySQL) con <- dbConnect(MySQL(), host = 'localhost', user = 'my_username', password = 'my_password', dbname = "mybase", host = "localhost") #   PostrgeSQL library(RPostgreSQL) con <- dbConnect(PostgreSQL(), host = 'localhost', user = 'my_username', password = 'my_password', dbname = "mybase", host = "localhost") #   PostrgeSQL library(RPostgreSQL) con <- dbConnect(PostgreSQL(), host = 'localhost', user = 'my_username', password = 'my_password', dbname = "mybase", host = "localhost") #   SQLite library(RSQLite) # connection or create base con <- dbConnect(drv = SQLite(), "localhost.db") #   Google BigQuery library(bigrquery) con <- dbConnect(drv = bigquery(), project = "my_proj_id", dataset = "dataset_name") 

आर स्क्रिप्ट में डेटाबेस पासवर्ड कैसे छिपाएं

ऊपर, मैंने कुछ उदाहरण दिए जो किसी भी डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, लेकिन उनमें एक खामी है, इस रूप में सभी डेटाबेस एक्सेस, जिसमें पासवर्ड शामिल हैं, स्वयं स्क्रिप्ट में पाठ के रूप में संग्रहीत किए जाते हैं।

यदि आपकी सभी स्क्रिप्ट्स तैनात हैं और विशेष रूप से आपके पीसी पर स्थानीय रूप से चलती हैं, और यह एक ही समय में पासवर्ड से सुरक्षित है, तो सबसे अधिक संभावना है कि कोई समस्या नहीं होगी। लेकिन अगर आप एक ही सर्वर पर किसी के साथ काम करते हैं, तो आपकी स्क्रिप्ट के पाठ में डेटाबेस से पासवर्ड संग्रहीत करना सबसे अच्छा समाधान नहीं है।

प्रत्येक ऑपरेटिंग सिस्टम में क्रेडेंशियल्स के प्रबंधन के लिए एक उपयोगिता है। उदाहरण के लिए, विंडोज पर, यह क्रेडेंशियल मैनेजर है। आप इस रिपॉजिटरी में keyring पैकेज के माध्यम से डेटाबेस से जुड़ने के लिए उपयोग किए जाने वाले पासवर्ड को जोड़ सकते हैं। पैकेज क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है और उपरोक्त उदाहरण किसी भी ऑपरेटिंग सिस्टम में काम करेगा, कम से कम विंडोज, मैकओएस और लिनक्स पर।

 # install.packages("keyring") #   library(keyring) library(RMSSQL) #   key_set_with_value(service = "mssql", username = "my_username", password = "my_password") #   RMSSQL con <- dbConnect(MSSQLServer(), host = 'localhost', user = 'my_username', password = key_get("mssql", "my_username"), dbname = "mybase") 

यानी key_set_with_value() फ़ंक्शन का उपयोग करके, आप क्रेडेंशियल संग्रहण में एक पासवर्ड जोड़ते हैं, और key_get() का उपयोग करके key_get() इसे अनुरोध करते हैं, और केवल उपयोगकर्ता जो इसे स्टोर में जोड़ा गया है वह पासवर्ड का अनुरोध कर सकता है। keyring का उपयोग करते हुए keyring आप न केवल डेटाबेस से, बल्कि किसी भी सेवाओं से भी पासवर्ड स्टोर कर सकते हैं, साथ ही एपीआई के साथ काम करते समय प्राधिकरण टोकन भी।

डेटाबेस के लिए टेबल और लेखन बनाना

डेटाबेस में लेखन dbWriteTable() फ़ंक्शन द्वारा किया जाता है।

dbWriteTable() फ़ंक्शन के लिए तर्क:

आवश्यक तर्क बोल्ड में हैं, इटैलिक वैकल्पिक हैं

• dbConnect फ़ंक्शन का उपयोग करके DBMS कनेक्शन ऑब्जेक्ट बनाया गया;
• नाम - DBMS में तालिका का नाम जिसमें डेटा लिखा जाएगा;
• मूल्य - R में एक तालिका (data.frame / data.table / tibble_frame वर्ग का एक ऑब्जेक्ट), जिसमें से डेटा DBMS को लिखा जाएगा;
• row.names - तालिका में पंक्ति संख्याओं के साथ एक row_names कॉलम जोड़ता है, FALSE को चूकता है।
• अधिलेखित करें - तालिका को अधिलेखित करें यदि नाम तर्क में निर्दिष्ट नाम के साथ तालिका DBMS में पहले से मौजूद है, तो डिफ़ॉल्ट मान FALSE है ;
• एपेंड - डेटा को अपेंड करें यदि नाम तर्क में निर्दिष्ट नाम के साथ एक तालिका पहले से ही डीबीएमएस में मौजूद है, तो डिफ़ॉल्ट मान FALSE है ;
• field.types - एक नामित वेक्टर को स्वीकार करता है, और DBMS को लिखते समय प्रत्येक क्षेत्र में डेटा प्रकार सेट करता है, NULL को चूकता है ;
• अस्थायी - आपको डीबीएमएस में अस्थायी टेबल बनाने की अनुमति देता है, जो तब तक उपलब्ध होगा जब तक कि डेटाबेस के साथ कनेक्शन काट न दिया जाए, डिफ़ॉल्ट मान FALSE है ।

 #   library(odbc) #     DSN con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #     iris,         R  iris dbWriteTable(conn = con, name = "iris", value = iris) #     dbDisconnect(con) 

डेटाबेस में तालिकाओं को देखने के लिए, dbListTables() को हटाने के लिए dbListTables() फ़ंक्शन का उपयोग करें।

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #    dbListTables(con) #   iris dbRemoveTable(con, "iris") #     dbDisconnect(con) 

एक DBMS से डेटा पढ़ना

DBI का उपयोग करके DBI आप या तो संपूर्ण तालिकाओं या अपनी SQL क्वेरी को निष्पादित करने का परिणाम लिख सकते हैं। dbReadTable() और dbGetQuery() फ़ंक्शन का उपयोग इन ऑपरेशनों को करने के लिए किया जाता है।

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #   iris   iris dbiris <- dbReadTable(con, "iris") #     dbDisconnect(con) 

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #     setosa <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE Species = 'setosa'") #     dbDisconnect(con) 

DBMS (DML) में डेटा हेरफेर

ऊपर dbGetQuery() फ़ंक्शन का उपयोग विशेष रूप से डेटा नमूनों (चयन) को क्वेरी करने के लिए किया जाता है।

डेटा हेरफेर संचालन के लिए, जैसे कि UPDATE, INSERT, DELETE, dbExecute() फ़ंक्शन DBI में मौजूद है।

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #   (INSERT) dbExecute(con, "INSERT INTO iris (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species]) VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')") #   (UPDATE) dbExecute(con, "UPDATE iris SET [Species] = 'old_value' WHERE row_names = 51") #     (DELETE) dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 51") #     dbDisconnect(con) 

DBMS में लेनदेन

लेन-देन एक अनुक्रमिक रीड एंड राइट ऑपरेशन है। लेन-देन का अंत परिवर्तन (कमिट, कमिटमेंट) या परिवर्तनों को रद्द करने (रोलबैक, रोलबैक) को बचाने के लिए हो सकता है। डेटाबेस के संबंध में, लेन-देन प्रश्नों की एक श्रृंखला है, जिसे एकल क्वेरी के रूप में माना जाता है।

लेख से उद्धरण "लेनदेन और उनके नियंत्रण के तंत्र"

एक लेन-देन एक प्राथमिक इकाई में कई SQL स्टेटमेंट्स को एन्क्रिप्ट करता है। dbBegin() लेनदेन की शुरुआत dbBegin() साथ शुरू की dbBegin() और फिर dbCommit() साथ पुष्टि की dbCommit() या dbRollback() साथ रद्द कर दी dbRollback() । किसी भी स्थिति में, DBMS इस बात की गारंटी देता है: या तो सभी या किसी भी कथन को डेटा पर लागू नहीं किया जाएगा।

उदाहरण के लिए, लेन-देन के दौरान, आइरिस तालिका में 51 पंक्तियों को जोड़ते हैं, फिर Sepal.Width मान को 5 पंक्तियों में बदल दें और तालिका से 43 पंक्तियों को हटा दें।

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #      dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)") # row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # 1 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa # 2 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa # 3 51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor #    dbBegin(con) #   dbExecute(con, "INSERT INTO iris (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species]) VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')") #   dbExecute(con, "UPDATE iris SET [Sepal.Width] = 8 WHERE row_names = 5") #   43 dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 43") #   dbCommit(con) #      dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)") # row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # 1 5 5 8.0 1.4 0.2 setosa # 2 51 7 3.2 4.7 1.4 versicolor # 3 51 5 3.3 1.7 0.3 new_values 

 #   library(odbc) #    con <- dbConnect(odbc(), DSN = "my_test_source", UID = "my_username", PWD = "my_password") #      dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)") # row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # 1 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa # 2 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa # 3 51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor #    dbBegin(con) #   dbExecute(con, "INSERT INTO iris (row_names, [Sepal.Length], [Sepal.Width], [Petal.Length], [Petal.Width], [Species]) VALUES (51, 5.0, 3.3, 1.7, 0.3, 'new_values')") #   dbExecute(con, "UPDATE iris SET [Sepal.Width] = 8 WHERE row_names = 5") #   43 dbExecute(con, "DELETE FROM iris WHERE row_names = 43") #   dbRollback(con) #      dbGetQuery(con, "SELECT * FROM iris WHERE row_names IN (5, 43, 51)") # row_names Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species # 1 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa # 2 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa # 3 51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 

RODBC पैकेज

RODBC पैकेज ODBC इंटरफ़ेस के माध्यम से DBMS के साथ जुड़ने और काम करने के लिए एक स्टैंड-अलोन इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

RODBC DBI संगत नहीं है, अर्थात आप DBI पैकेज द्वारा प्रदान किए गए कार्यों में RODBC के उपयोग से बनाई गई कनेक्शन ऑब्जेक्ट का उपयोग नहीं कर सकते।

RODBC पैकेज की मुख्य विशेषताएं

• odbcConnect - DSN के माध्यम से DBMS से कनेक्शन;
• odbcDriverConnect - कनेक्शन स्ट्रिंग के माध्यम से डेटाबेस से कनेक्शन;
• sqlQuery - DBMS को एक क्वेरी भेज रहा है, और इसके निष्पादन का परिणाम प्राप्त कर रहा है। किसी भी प्रकार के प्रश्नों का समर्थन करता है: का चयन करें, अद्यतन, INSERT, DELETE।
• sqlFetch - DBMS से पूरी तालिका प्राप्त करें;
• sqlTables - डेटाबेस में तालिकाओं की एक सूची प्राप्त करें।
• sqlSave - डेटाबेस में एक नई तालिका बनाएं, या किसी मौजूदा तालिका में नया डेटा जोड़ें;
• sqlUpdate - DBMS में पहले से मौजूद तालिका में डेटा अपडेट करना;
• sqlDrop - एक DBMS में एक तालिका हटाएं;
• odbcClose - किसी DBMS से कनेक्शन समाप्त करें।

RODBC के साथ काम करने का एक उदाहरण

मेरे दृष्टिकोण से, RODBC DBI तुलना RODBC कम कार्यात्मक है, लेकिन इसमें DBMS के साथ काम करने के लिए सभी आवश्यक कार्य हैं।

 #   library(RODBC) #   con_string <- odbcDriverConnect(connection = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=mybase;UID=my_username;PWD=my_password;Port=1433") #   DSN con_dsn <- odbcConnect(dsn = "my_test_source", uid = "my_username", pwd = "my_password") #     sqlSave(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris") #     iris sqlSave(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris", append = TRUE) #   4  sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) #      R iris[1, 5] <- "virginica" #     sqlUpdate(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris") #   4     sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) #   sqlDrop(con_dsn, sqtable = "iris") #     odbcCloseAll() 

लेन-देन संबंधी

डिफ़ॉल्ट रूप से, RODBC में लेनदेन बंद हो जाता है। लेनदेन प्रबंधन दो कार्यों द्वारा किया जाता है।

• odbcSetAutoCommit - सामान्य और लेन-देन DBMS ऑपरेशन मोड के बीच स्विच करें;
• odbcEndTran - लेनदेन की पुष्टि करें या रद्द करें।

लेन-देन मोड को चालू और बंद करना AutoCommit तर्क का उपयोग करते हुए odbcSetAutoCommit फ़ंक्शन द्वारा किया जाता है।

 #   library(RODBC) #   DSN con_dsn <- odbcConnect(dsn = "my_test_source", uid = "my_username", pwd = "my_password") #     sqlSave(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris") #    odbcSetAutoCommit(con_dsn, autoCommit = FALSE) #   4  sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) # rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species # 1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa # 2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa # 3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa # 4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #      R iris[1, 5] <- "virginica" #     sqlUpdate(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris") #   4  sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) # rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species # 1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 virginica # 2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa # 3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa # 4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #   odbcEndTran(con_dsn, commit = FALSE) #   4  sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) # rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species # 1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa # 2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa # 3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa # 4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #     sqlUpdate(con_dsn, dat = iris, tablename = "iris") #   odbcEndTran(con_dsn, commit = TRUE) #   4     sqlFetch(con_dsn, "iris", rownames = FALSE, max = 4) # rownames SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species # 1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 virginica # 2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa # 3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa # 4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #     odbcClose(con_dsn) 

निष्कर्ष

लेख में वर्णित R, DBI और RODBC भाषाओं में डेटाबेस के साथ काम करने के दो तरीके काफी सार्वभौमिक हैं और लगभग किसी भी DBMS के साथ काम करेंगे।

विभिन्न DBMS के बीच संचालन में एकमात्र अंतर कनेक्शन प्रक्रिया है। अधिकांश लोकप्रिय डीबीएमएस के लिए, अलग पैकेज हैं जो ड्राइवर हैं। बाकी DBMS के लिए, ओडीबीसी या RODBC का उपयोग करके ODBC इंटरफ़ेस के माध्यम से कनेक्शन को कॉन्फ़िगर करना आवश्यक RODBC । अन्य सभी जोड़तोड़, आपके द्वारा चुने गए DBMS की परवाह किए बिना, अपरिवर्तित रहेंगे। एक अपवाद SQL क्वेरी भेज रहा है, उस DBMS द्वारा समर्थित SQL बोली पर निर्भर करता है, जिसके साथ आप काम कर रहे हैं।