r - 直接使用dplyr突变数据库表中的变量

Question

这是MonetDBLite数据库文件中的mtcars数据。

library(MonetDBLite)
library(tidyverse)
library(DBI)

dbdir <- getwd()
con <- dbConnect(MonetDBLite::MonetDBLite(), dbdir)

dbWriteTable(conn = con, name = "mtcars_1", value = mtcars)

data_mt <- con %>% tbl("mtcars_1")

我想使用dplyr mutate创建新变量并将其添加(提交!)到数据库表中吗？就像是

data_mt %>% select(mpg, cyl) %>% mutate(var = mpg/cyl) %>% dbCommit(con)

执行以下操作时，所需的输出应该相同:

dbSendQuery(con, "ALTER TABLE mtcars_1 ADD COLUMN var DOUBLE PRECISION")
dbSendQuery(con, "UPDATE mtcars_1 SET var=mpg/cyl") 

那怎么办

Answer 1

这里有几个函数create和update.tbl_lazy。

他们分别实现了简单易懂的CREATE TABLE和更不那么简单的ALTER TABLE/UPDATE对:

创建

create <- function(data,name){
  DBI::dbSendQuery(data$src$con,
                   paste("CREATE TABLE", name,"AS", dbplyr::sql_render(data)))
  dplyr::tbl(data$src$con,name)
}

例子:

library(dbplyr)
library(DBI)
con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), path = ":memory:")
copy_to(con, head(iris,3),"iris")

tbl(con,"iris") %>% mutate(Sepal.Area= Sepal.Length * Sepal.Width) %>% create("iris_2")

# # Source:   table<iris_2> [?? x 6]
# # Database: sqlite 3.22.0 []
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Area
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>        <dbl>
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa        17.8
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa        14.7
# 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa        15.0

更新

update.tbl_lazy <- function(.data,...,new_type="DOUBLE PRECISION"){
  quos <- rlang::quos(...)
  dots <- rlang::exprs_auto_name(quos, printer = tidy_text)

  # extract key parameters from query
  sql <- dbplyr::sql_render(.data)
  con  <- .data$src$con
  table_name <-gsub(".*?(FROM (`|\")(.+?)(`|\")).*","\\3",sql)
  if(grepl("\nWHERE ",sql)) where <-  regmatches(sql, regexpr("WHERE .*",sql))
  else where <- ""
  new_cols <- setdiff(names(dots),colnames(.data))

  # Add empty columns to base table
  if(length(new_cols)){
    alter_queries <- paste("ALTER TABLE",table_name,"ADD COLUMN",new_cols,new_type)
    purrr::walk(alter_queries, ~{
      rs <- DBI::dbSendStatement(con, .)
      DBI::dbClearResult(rs)})}

  # translate unevaluated dot arguments to SQL instructions as character
  translations  <- purrr::map_chr(dots, ~ translate_sql(!!! .))
  # messy hack to make translations work
  translations <- gsub("OVER \\(\\)","",translations) 

  # 2 possibilities: called group_by or (called filter or called nothing)
  if(identical(.data$ops$name,"group_by")){
    # ERROR if `filter` and `group_by` both used
    if(where != "") stop("Using both `filter` and `group by` is not supported")

    # Build aggregated table
    gb_cols   <- paste0('"',.data$ops$dots,'"',collapse=", ")
    gb_query0 <- paste(translations,"AS", names(dots),collapse=", ")
    gb_query  <- paste("CREATE TABLE TEMP_GB_TABLE AS SELECT",
                       gb_cols,", ",gb_query0,
                       "FROM", table_name,"GROUP BY", gb_cols)
    rs <- DBI::dbSendStatement(con, gb_query)
    DBI::dbClearResult(rs)

    # Delete temp table on exit
    on.exit({
      rs <- DBI::dbSendStatement(con,"DROP TABLE TEMP_GB_TABLE")
      DBI::dbClearResult(rs)
    })

    # Build update query
    gb_on <- paste0(table_name,'."',.data$ops$dots,'" = TEMP_GB_TABLE."', .data$ops$dots,'"',collapse=" AND ")
    update_query0 <- paste0(names(dots)," = (SELECT ", names(dots), " FROM TEMP_GB_TABLE WHERE ",gb_on,")",
                            collapse=", ")
    update_query <- paste("UPDATE", table_name, "SET", update_query0)
    rs <- DBI::dbSendStatement(con, update_query)
    DBI::dbClearResult(rs)

  } else {

    # Build update query in case of no group_by and optional where
    update_query0 <- paste(names(dots),'=',translations,collapse=", ")
    update_query  <- paste("UPDATE", table_name,"SET", update_query0,where)
    rs <- DBI::dbSendStatement(con, update_query)
    DBI::dbClearResult(rs)
  }
  tbl(con,table_name)
}

示例1 ，定义2个新的数字列:

tbl(con,"iris") %>% update(x=pmax(Sepal.Length,Sepal.Width),
                           y=pmin(Sepal.Length,Sepal.Width))

# # Source:   table<iris> [?? x 7]
# # Database: sqlite 3.22.0 []
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species     x     y
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>   <dbl> <dbl>
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa    5.1   3.5
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa    4.9   3  
# 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa    4.7   3.2

示例2 ，修改现有列，创建2个不同类型的新列:

tbl(con,"iris") %>%
  update(x= Sepal.Length*Sepal.Width,
         z= 2*y,
         a= Species %||% Species,               
         new_type = c("DOUBLE","VARCHAR(255)"))

# # Source:   table<iris> [?? x 9]
# # Database: sqlite 3.22.0 []
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species     x     y     z a           
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>   <dbl> <dbl> <dbl> <chr>       
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa   17.8   3.5   7   setosasetosa
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa   14.7   3     6   setosasetosa
# 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa   15.0   3.2   6.4 setosasetosa

示例3 ，在以下位置更新:

tbl(con,"iris") %>% filter(Sepal.Width > 3) %>% update(a="foo")

# # Source:   table<iris> [?? x 9]
# # Database: sqlite 3.22.0 []
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species     x     y     z a           
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>   <dbl> <dbl> <dbl> <chr>       
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa   17.8   3.5   7   foo         
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa   14.7   3     6   setosasetosa
# 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa   15.0   3.2   6.4 foo

示例4 :按组更新

tbl(con,"iris") %>%
  group_by(Species, Petal.Width) %>%
  update(new_col1 = sum(Sepal.Width,na.rm=TRUE), # using a R function
         new_col2 = MAX(Sepal.Length))           # using native SQL

# # Source:   SQL [?? x 11]
# # Database: sqlite 3.22.0 []
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species        x     y     z a            new_col1 new_col2
#          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>      <dbl> <dbl> <dbl> <chr>           <dbl>    <dbl>
# 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa         1     2   7   foo               6.5      5.1
# 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa         1     2   6   setosasetosa      6.5      5.1
# 3          7           3.2          4.7         1.4 versicolor     1     2   6.4 foo               3.2      7 

一般说明

该代码使用了dbplyr::translate_sql，因此我们可以使用R函数或 native 函数，就像在旧的mutate调用中一样。

update仅可在一个filter调用或一个group_by调用或每个零调用之后再使用，否则您将得到错误或意外结果。

group_by实现非常hacky，因此没有基础来动态定义列或按操作分组的空间。

update和create都返回tbl(con, table_name)，这意味着您可以根据需要链接任意数量的create或update调用，并在两者之间适当数量的group_by和filter。实际上，我所有的4个示例都可以链接。

为了打钉子，create不受相同的限制，您可以在调用dbplyr之前根据需要获得尽可能多的乐趣。

我没有实现类型检测，因此我需要new_type参数，该参数在我的代码中paste定义的alter_queries调用中回收，因此它可以是单个值或向量。

解决后者的一种方法是从 translations变量中提取变量，然后在 dbGetQuery(con,"PRAGMA table_info(iris)")中找到它们的类型。然后，我们需要所有现有类型之间的强制规则，然后进行设置。但是由于不同的DBMS具有不同的类型，所以我无法想到一种通用的方式，而且我也不知道 MonetDBLite。