在SQL表中動態插入R輸出

Question

我幾乎沒有SQL語句的使用經驗，所以我對此問題的潛在無知表示歉意。但是，讓我們說我有有b1 b2 b3 b4的列字段的SQL表results，我有右輸出dat對應於這些數值看上去像：

print(dat) 
b1 b2 b3 b4 
7 8 7 1 

所以，我可以跑，看起來像一個SQL語句：

a<-paste("INSERT INTO `results` (`b1`,`b2`,`b3`,`b4`) VALUES ","(",dat$b1,",",dat$b2,",",dat$b3,",",dat$b4",")",";",sep="") 
for(i in(1:length(b))){ 
query(b[i]) 
} 

哪個工作正常;然而，這不是動態的，因爲dat（即R輸出）將不總是包含在results（即數據庫列字段）中找到的所有列值，儘管輸出永遠不會有列中找不到的列數據庫列字段（例如，在這種情況下dat將永遠不會有b5列）。我正在嘗試動態編寫代碼，以便我不必在代碼中寫出所有的dat列和results列名稱字段，並將dat寫入results，這樣無論順序如何，dat中的列都會進入相應的列列字段results，最後如果在dat中缺少列值，NA將進入results中的對應列字段。例如，如果dat看起來像：

print(dat) 
b4 b1 
7 8 

results會是什麼樣子：

b1 b2 b3 b4 
8 NA NA 7 

謝謝！

Answer 1

您可以在一個非常簡單的方式將其參數化（並且你可以用下面的功能整合到一個功能，使用更簡便）：

dat <- mtcars 

inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);", 
     "results", 
     paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "), 
     sapply(1:nrow(dat), function(i) { 
      paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ") 
     })) 

head(inserts) 
## [1] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21`, `6`, `160`, `110`, `3.9`, `2.62`, `16.46`, `0`, `1`, `4`, `4`);"  
## [2] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21`, `6`, `160`, `110`, `3.9`, `2.875`, `17.02`, `0`, `1`, `4`, `4`);" 
## [3] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`22.8`, `4`, `108`, `93`, `3.85`, `2.32`, `18.61`, `1`, `1`, `4`, `1`);" 
## [4] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`21.4`, `6`, `258`, `110`, `3.08`, `3.215`, `19.44`, `1`, `0`, `3`, `1`);" 
## [5] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`18.7`, `8`, `360`, `175`, `3.15`, `3.44`, `17.02`, `0`, `0`, `3`, `2`);" 
## [6] "INSERT INTO `results` (`mpg`, `cyl`, `disp`, `hp`, `drat`, `wt`, `qsec`, `vs`, `am`, `gear`, `carb`) VALUES (`18.1`, `6`, `225`, `105`, `2.76`, `3.46`, `20.22`, `1`, `0`, `3`, `1`);" 
dat <- iris 

inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);", 
     "results", 
     paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "), 
     sapply(1:nrow(dat), function(i) { 
      paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ") 
     })) 

head(inserts) 
## [1] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5.1`, `3.5`, `1.4`, `0.2`, `1`);" 
## [2] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.9`, `3`, `1.4`, `0.2`, `1`);" 
## [3] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.7`, `3.2`, `1.3`, `0.2`, `1`);" 
## [4] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`4.6`, `3.1`, `1.5`, `0.2`, `1`);" 
## [5] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5`, `3.6`, `1.4`, `0.2`, `1`);" 
## [6] "INSERT INTO `results` (`Sepal.Length`, `Sepal.Width`, `Petal.Length`, `Petal.Width`, `Species`) VALUES (`5.4`, `3.9`, `1.7`, `0.4`, `1`);" 

set.seed(1492) 
dat <- data.frame(b1=sample(10, 10), 
        b2=sample(10, 10), 
        b3=sample(10, 10), 
        b4=sample(10, 10)) 

inserts <- sprintf("INSERT INTO `%s` (%s) VALUES (%s);", 
     "results", 
     paste(sprintf("`%s`", colnames(dat)), collapse=", "), 
     sapply(1:nrow(dat), function(i) { 
      paste(sprintf("`%s`", unlist(dat[i,], use.names=FALSE)) , collapse=", ") 
     })) 

head(inserts) 
## [1] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`3`, `7`, `7`, `2`);" 
## [2] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`2`, `6`, `4`, `9`);" 
## [3] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`9`, `2`, `2`, `7`);" 
## [4] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`1`, `4`, `5`, `10`);" 
## [5] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`7`, `10`, `1`, `6`);" 
## [6] "INSERT INTO `results` (`b1`, `b2`, `b3`, `b4`) VALUES (`6`, `9`, `10`, `4`);" 

但是，如果我們更瞭解您真正想要解決的問題，可能會有更多最佳方式將這些數據放回到數據庫中。

Answer 2

不知道如果你有一個龐大的數據庫，但是一個簡單的解決方法就是將數據集讀入R，追加一個數據集（例如，使用dplyr::bind_rows），然後再把整個事情寫出來。

library(RMySQL) 
library(dplyr) 

con = dbConnect(RMySQL::MySQL(), dbname = "test") 
con %>% 
    dbReadTable("results") %>% 
    bind_rows(dat) %>% 
    dbWriteTable(con, "results", . , overwrite = TRUE) 
dbDisconnect(con) 

或者

con %>% dbWriteTable("results", dat, append = TRUE) 

要創建表，

con %>% dbWriteTable("results", dat)