Тюнинг запроса RODBC

Question

Я пытаюсь вытащить данные из нашего Oracle Datamart в R с использованием RODBC. Я смог проработать некоторые из моих вопросов, но у меня есть один основной вопрос.

Как я могу сохранить форматирование, как он сидит в базе данных?

Используя следующую команду

uapp <- sqlQuery(ch, SQL, stringsAsFactors=F)

Мои данные извлекаются, как ожидалось, но некоторые поля преобразуются в числовые и логические один раз в R, когда они должны быть символами. Я могу обойти это, если я буду использовать:

uapp <- sqlQuery(ch, SQL, stringsAsFactors=F, as.is=T)

Но я «теряю» колонны, отформатированные как даты, когда я хотел бы, чтобы они были.

Answer 1

Вы поймали в разрыв, я тоже боролся. Я не могу опираться на то, что «правильно» или «лучшее», но только то, что я сделал в прошлом.

Я обычно делаю то, что вы делали в первом примере и просто разобрались с изменениями типа, когда они попадают в R. Если вы хотите сделать последний метод, вы могли бы преобразовать дату после того, как он был в R. Мои системы Oracle, кажется, всегда устанавливаются До возврата дат в формате «22-NOV-10», который раздражает, как чертовски для анализа. Поэтому я бы использовал функцию Oracle To_char () в моем запросе, чтобы отформатировать мои даты в то, что можно легко распознать.

Так, например, я мог бы иметь это в моем выборе:

to_char(myDate, 'yyyy-mm-dd') as myDate

Затем я натянул это в рамку данных, называемых MyData и сделать это:

myData$properDate <- strptime(myData$myDate, "%Y-%m-%d")

Независимо от того, будет ли иметь дело с фиксирующими датами или справиться с фиксацией других полей, действительно зависит от того, насколько у вас есть поля даты, и сколько устаревших полей устанавливает первый метод. Но в моем опыте я либо в конечном итоге фиксирую один, либо другой.

Что-то, что вы можете рассмотреть при использовании метода 1: попробуйте использовать CAST () в свой SQL, чтобы принудительно принудительно навести поле в определенном виде. Единственные времена, когда у меня были проблемы с RODBC, приставая к моим типам данных, это когда тип неоднозначен на стороне сервера. Обычно это результат отчетов о случаях или секунду на конец SQL.

Answer 2

То as.is Аргумент может быть логическим вектором.

Поэтому, если ваш набор результатов состоит из, скажем, две столбцы даты, за которым следует один столбец символов, вы можете сделать:

uapp <- sqlQuery(ch, SQL, stringsAsFactors = FALSE, as.is = c(FALSE, FALSE, TRUE))

РЕДАКТИРОВАТЬ: Как предложено Калинь, вы также можете обратиться к столбцам, которые должны быть «как есть». Например

uapp <- sqlQuery(ch, SQL, stringsAsFactors = FALSE, as.is = c(2, 4))

оставит колонны два и четырех "как".