blocks|key|1457120|text|您听说过包dbplyr+(与b一起使用)吗？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|CODE|entityRanges|data|1457121|我推荐它，因为这个包使您的dplyr+(没有b)可以与SQL数据库一起使用。|1457122|有许多优点，因为您与数据库交互的方式将发生变化。|1457123|从这里：|1457124|​|1457125|📷|atomic|1457126|1457127|to此文：|1457128|1457129|1457130|1457131|这些图像是从埃德加·鲁伊斯(+Edgar，2017)的一篇题为“”数据库使用R"“的伟大文章中提取出来的。您应该看看它，这里，以获得更多细节。|1457132|鲁伊斯先生提出的主要优点有：|1457133|“1)对所有数据进行数据探索--而不是想出一个计划来决定要导入哪些数据，我们可以专注于分析数据库中的数据，这反过来会产生更快的洞察力。|1457134|2)使用SQL引擎运行数据转换-实际上，我们将计算推送到数据库，因为dplyr将SQL查询发送到数据库。|1457135|3)收集目标数据集--在熟悉数据并选择将共享或建模的数据点之后，最后的查询将只用于将该数据带回R中的内存。|1457136|4)您的所有代码都在R！中--因为我们使用dplyr与数据库通信，因此不需要更改语言或工具来执行数据探索。“|1457137|因此，您可能会通过dbplyr**/**dplyr.获得所需的速度。|1457138|你应该试一试。|1457139|您可以在以下站点找到有关它的更多信息以及如何使用PostgreSQL+DBI包与您的服务器建立连接：|1457140|https://cran.r-project.org/web/packages/dbplyr/vignettes/dbplyr.html|1457141|和|1457142|https://rviews.rstudio.com/2017/05/17/databases-using-r/|1457143|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/8116c495bd99d18fccd2c6d6c7079ee1.png|imageAlt|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/ff3ba2868d5c512f9413a2f32099a954.png|2|LINK|MUTABLE|url|3|4^0|5|6|E|1|5|6|0|D|5|M|1|D|5|0|0|0|4|0|0|0|1|0|0|0|0|5|0|0|0|1|1|0|0|W|8|1O|2|2|0|0|0|0|0|0|9|8|J|6|9|6|K|5|0|0|16|8|0|0|1W|0|1W|3|0|0|1|0|0|1K|0|1K|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|22|8|@$9|23|A|24|B|C]|$9|25|A|26|B|C]|$9|27|A|28|B|D]]|E|@]|F|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|29|8|@$9|2A|A|2B|B|C]|$9|2C|A|2D|B|C]|$9|2E|A|2F|B|D]]|E|@]|F|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|2G|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|2H|8|@$9|2I|A|2J|B|C]]|E|@]|F|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|2K|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|O|3|P|5|Q|7|2L|8|@]|E|@$9|2M|A|2N|1|2O]]|F|$]]|$1|R|3|N|5|6|7|2P|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|2Q|8|@$9|2R|A|2S|B|C]]|E|@]|F|$]]|$1|U|3|N|5|6|7|2T|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|V|3|P|5|Q|7|2U|8|@]|E|@$9|2V|A|2W|1|2X]]|F|$]]|$1|W|3|N|5|6|7|2Y|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|X|3|Y|5|6|7|2Z|8|@$9|30|A|31|B|C]]|E|@$9|32|A|33|1|34]]|F|$]]|$1|Z|3|10|5|6|7|35|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|11|3|12|5|6|7|36|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|13|3|14|5|6|7|37|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|15|3|16|5|6|7|38|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|17|3|18|5|6|7|39|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|19|3|1A|5|6|7|3A|8|@$9|3B|A|3C|B|C]|$9|3D|A|3E|B|C]|$9|3F|A|3G|B|D]|$9|3H|A|3I|B|D]]|E|@]|F|$]]|$1|1B|3|1C|5|6|7|3J|8|@]|E|@]|F|$]]|$1|1D|3|1E|5|6|7|3K|8|@$9|3L|A|3M|B|C]]|E|@]|F|$]]|$1|1F|3|1G|5|6|7|3N|8|@$9|3O|A|3P|B|C]]|E|@$9|3Q|A|3R|1|3S]]|F|$]]|$1|1H|3|1I|5|6|7|3T|8|@$9|3U|A|3V|B|C]]|E|@]|F|$]]|$1|1J|3|1K|5|6|7|3W|8|@$9|3X|A|3Y|B|C]]|E|@$9|3Z|A|40|1|41]]|F|$]]|$1|1L|3|-4|5|6|7|42|8|@]|E|@]|F|$]]]|1M|$1N|$5|1O|1P|1Q|F|$1R|1S|1T|-4]]|1U|$5|1O|1P|1Q|F|$1R|1V|1T|-4]]|1W|$5|1X|1P|1Y|F|$1Z|1K]]|20|$5|1X|1P|1Y|F|$1Z|1G]]|21|$5|1X|1P|1Y|F|$1Z|1K]]]]

Have you ever heard about the package <code>dbplyr</code> (with the b)?

I would recommend it because this package enables your <code>dplyr</code> (with no b) to be used with SQL databases.

There are many advantages since the way you interact with your databases will shift 

from this:

<a href="https://i.stack.imgur.com/YmjDV.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/YmjDV.png" alt="enter image description here"></a>

to this:

<a href="https://i.stack.imgur.com/oDNyY.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/oDNyY.png" alt="enter image description here"></a>

These images are extracted from a great article entitled "Databases using R" by Edgar Ruiz (2017). You should take a look at it <a href="https://rviews.rstudio.com/2017/05/17/databases-using-r/" rel="nofollow noreferrer">HERE</a> for more details.

The main advantages presented by Mr. Ruiz are, and I quote:

"
 1) Run data exploration over all of the data - Instead of coming up with a plan to decide what data to import, we can focus on analyzing the data inside the database, which in turn should yield faster insights.

2) Use the SQL Engine to run the data transformations - We are, in effect, pushing the computation to the database because dplyr is sending SQL queries to the database.

3) Collect a targeted dataset - After become familiar with the data and choosing the data points that will either be shared or modeled, a final query can then be used to bring back only that data into memory in R.

4) All your code is in R! - Because we are using dplyr to communicate with the database, there is no need to change language, or tools, to perform the data exploration. "

So, you will probably gain the speed you are looking for with <code>dbplyr</code>/<code>dplyr</code>.

You should give it a try. 

You can find more information about it and how to establish the connection with your PostgreSQL Server using the DBI package at:

<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/dbplyr/vignettes/dbplyr.html" rel="nofollow noreferrer">https://cran.r-project.org/web/packages/dbplyr/vignettes/dbplyr.html</a>

and

<a href="https://rviews.rstudio.com/2017/05/17/databases-using-r/" rel="nofollow noreferrer">https://rviews.rstudio.com/2017/05/17/databases-using-r/</a>

Currently I'm building a Shiny APP using several queries to a PostgreSQL database (mainly SELECT and INSERT statements). The application works but I'm trying to make it faster. When I compare the execution times between the same query using the RPostgreSQL package and a db client like Postico, it's taking 8 times more with the RPostgreSQL package.

Any ideas of ways of boosting the performance or connecting to a PostgreSQL database from R?

Thanks

Queries in RPostgreSQL are very slow

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目前，我正在构建一个闪亮的应用程序，使用对PostgreSQL数据库的几个查询(主要是SELECT和INSERT语句)。这个应用程序可以工作，但我正在设法使它更快。当我比较使用RPostgreSQL包的同一个查询与诸如Postico这样的db客户机之间的执行时间时，RPostgreSQL包的执行次数要多8倍。对于如何提高性能或从R连接到PostgreSQL数据库有什么想法吗？谢谢

问RPostgreSQL中的查询非常慢
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