[关键字]: R, database, SQLite RSQLite 提供一个简便的介面让R User可以处理超过记忆体的表格。 并且使用者不需要事先架设任何database system。 ps. 若同时只有单一程式会改资料库时，SQLite的效能是非常棒的 也算是一个简易的学习DBI 介面的机会。 熟悉DBI 介面後，要使用MySQL 、PostgreSQL等资料库系统也很像。 --- 事实上我个人建议，如果表格的大小超过可用记忆体的一半， 就要考虑使用database system了。 因为R 在修改table的时候并不一定是直接修改原本的记忆体， 而是会复制一份副本出来。所以记忆体很容易不小心被吃光後就... --- 以下做个范例用法： ```r library(RSQLite) db.path <- "test.db" db <- dbConnect("SQLite", db.path) dbWriteTable(db, "iris", iris) dbDisconnect(db) ``` iris 就会被写入"test.db" ```r db <- dbConnect("SQLite", db.path) iris <- dbReadTable(db, "iris") dbDisconnect(db) ``` 这样可以再把iris从"test.db"中读回记忆体 批次处理资料则可以使用append指令 ```r library(RSQLite) db.path <- "test.db" db <- dbConnect("SQLite", db.path) dbWriteTable(db, "big_data", big_data.part1) dbWriteTable(db, "big_data", big_data.part2, append=TRUE) # ... dbDisconnect(db) ``` 另外注意预设似乎会包含row.names 之後只要建好index 後，仍然可以高效的做选取 ```r library(RSQLite) db.path <- "test.db" db <- dbConnect("SQLite", db.path) res <- dbSendQuery(db, "SELECT Sepal_Length FROM iris WHERE Species = 'setosa'") data <- fetch(res) # 这里也许需要读取很多次，看资料量 dbDisconnect(db) ``` -- 欢迎加入 Taiwan R User Group : http://www.facebook.com/Tw.R.User 我们每周一都有在「政大公企中心(台北市金华街187号)西楼WB05」 举办Machine Learning / Data Mining Monday: 报名 http://www.meetup.com/Taiwan-R/ 聚会影片 https://www.youtube.com/user/TWuseRGroup --

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