將R或Python與SQL集成，增強(qiáng)了查詢以外的分析功能。 1）使用pyodbc或python中的pandas連接到SQL，檢索數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)並可選地寫(xiě)回結(jié)果。 2）在r中，使用dbi和dplyr連接，獲取數(shù)據(jù)，使用整圖像進(jìn)行處理，然後回到轉(zhuǎn)換。 3）首先使用連接管理器過(guò)濾SQL中的數(shù)據(jù)並確保正確的數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)優(yōu)化性能。該集成將SQL的數(shù)據(jù)處理強(qiáng)度與R或Python的高級(jí)分析相結(jié)合。

SQL功能強(qiáng)大，但有時(shí)您不僅需要查詢和匯總數(shù)據(jù)，尤其是在高級(jí)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)方面。在這裡，將R或Python與SQL集成可以真正擴(kuò)展您的功能。這些語(yǔ)言帶來(lái)了更豐富的統(tǒng)計(jì)工具，可視化選項(xiàng)和建模庫(kù)，這些庫(kù)超出了SQL所能提供的。

為什麼要使用R或Python擴(kuò)展SQL？

SQL擅長(zhǎng)檢索和操縱結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但並不是為複雜的計(jì)算或預(yù)測(cè)建模而構(gòu)建的。另一方面，R和Python是為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，並配備了從基本統(tǒng)計(jì)到深度學(xué)習(xí)的所有內(nèi)容。

例如，如果您想：

• 在數(shù)據(jù)集上執(zhí)行聚類(lèi)或分類(lèi)
• 運(yùn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)
• 生成詳細(xì)的可視化

…您會(huì)發(fā)現(xiàn)在R或Python中執(zhí)行這些任務(wù)要比試圖迫使它們進(jìn)入純SQL要容易得多。

如何與SQL一起使用Python（使用pyodbc或pandas ）

將Python與SQL連接的最簡(jiǎn)單方法之一是使用pyodbc或pandas等庫(kù)。這是通常的工作方式：

• 使用pyodbc之類(lèi)的庫(kù)連接到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)
• 通過(guò)SQL查詢提取您需要的數(shù)據(jù)
• 使用Python操縱或分析數(shù)據(jù)
• 可選，將結(jié)果寫(xiě)回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)

這是一個(gè)快速示例：

導(dǎo)入pyodbc
導(dǎo)入大熊貓作為pd

conn = pyodbc.connect（'driver = {sql server}; server = your_server; database = your_db; uid = user; pwd = password'）
查詢=“從sales_data中選擇 *”
df = pd.read_sql（查詢，conn）
conn.close（）

?，F(xiàn)在您可以進(jìn)行高級(jí)操作
df ['PROUT_MARGIN'] = DF ['PROUT'] / df ['收入']
打?。╠f.describe（））

這使您可以靈活地提取數(shù)據(jù)和Python的分析能力，以獲得更深入的見(jiàn)解。

將R與SQL（通過(guò)DBI和dplyr ）使用

R還通過(guò)DBI和dplyr等包裝與SQL很好地集成在一起。您可以直接連接到數(shù)據(jù)庫(kù)並運(yùn)行查詢，而無(wú)需離開(kāi)R環(huán)境。

步驟通常包括：

• 使用dbConnect()連接到數(shù)據(jù)庫(kù)
• 使用dbGetQuery()獲取數(shù)據(jù)
• 使用整形工具處理數(shù)據(jù)
• 可選地撰寫(xiě)轉(zhuǎn)換後的數(shù)據(jù)

例子：

圖書(shū)館（DBI）
圖書(shū)館（dplyr）

con <-dbConnect（rsqlite :: sqlite（），“ my_database.db”）
數(shù)據(jù)<-dbgetquery（con，“從客戶=&#39;North&#39;的客戶中選擇 *））
summary_data < - 數(shù)據(jù)％>％
  group_by（類(lèi)別）％>％
  總結(jié)（avg_sales =平均（銷(xiāo)售））
dbdisconnect（con）

這使您可以在統(tǒng)計(jì)分析中利用R的優(yōu)勢(shì)，使數(shù)據(jù)管道保持清潔有效。

組合SQL和腳本語(yǔ)言時(shí)的性能提示

當(dāng)將SQL與R或Python混合時(shí)，性能可能會(huì)成為一個(gè)問(wèn)題，尤其是對(duì)於大型數(shù)據(jù)集。這裡有一些技巧可以使事情順利進(jìn)行：

• 僅提取您實(shí)際需要的數(shù)據(jù) - 在將其放入R或Python之前，請(qǐng)?jiān)赟QL中使用過(guò)濾和聚集。
• 如果使用大型數(shù)據(jù)集，請(qǐng)首先考慮測(cè)試代碼邏輯。
• 使用連接池或上下文經(jīng)理（與Python with ），以避免離開(kāi)開(kāi)放的連接。
• 供經(jīng)常使用，將共同操作包含在功能或存儲(chǔ)過(guò)程中。

同樣，請(qǐng)注意數(shù)據(jù)類(lèi)型 - 有時(shí)數(shù)值值將被讀取為字符串或不正確格式，這可能會(huì)稍後進(jìn)行計(jì)算。

將SQL與R或Python連接起來(lái)，為更複雜的分析打開(kāi)了大門(mén)，而無(wú)需放棄您已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)庫(kù)技能。這並不復(fù)雜，但是有一些關(guān)鍵步驟和最佳實(shí)踐使集成更加順暢。

以上是用R和Python擴(kuò)展SQL的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！