当前位置：文江博客话题详情

使用 RODBC 的 MS-SQL 批量插入

发布于 2024-08-04 11:47:58 字数 149 浏览 8 评论 0原文

是否可以使用 RODBC 包向 MS-SQL Server（2000、2005、2008）执行批量插入？

我知道我可以使用 freebcp 来做到这一点，但我很好奇 RODBC 包是否实现了 Microsoft SQL API 的这一部分，如果没有，实现它会有多困难。

原文

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

绿萝 2024-08-11 11:47:58

查看新的 odbc 和 DBI 软件包。 DBI::dbWriteTable 每秒写入大约 20,000 条记录...比 RODBC::sqlSave() 中的行插入快得多

回复收藏 0 原文

一个人练习一个人 2024-08-11 11:47:58

您可能正在寻找 ?sqlSave< /a> 当您设置 Fast=True 时，它会使用参数化 INSERT INTO 查询（在一个操作中发生）。

回复收藏 0 原文

久随 2024-08-11 11:47:58

现在您可以使用新的 rsqlserver 包中的 dbBulkCopy：

典型场景

：创建一个矩阵，
将其保存为 csv 文件
您调用 dbBulkCopy 来读取 fil 并使用 MS Sql 服务器内部的 bcp 工具插入它。

假设您的表已在数据库中创建：

dat <- matrix(round(rnorm(nrow*ncol),nrow,ncol)
id.file = "temp_file.csv"                      
write.csv(dat,file=id.file,row.names=FALSE)
dbBulkCopy(conn,'NEW_BP_TABLE',value=id.file)

Now You can use dbBulkCopy from the new rsqlserver package:

A typical scenario:

You create a matrix
you save it as a csv file
You call dbBulkCopy to read fil and insert it using internally bcp tool of MS Sql server.

This assume that your table is already created in the data base:

dat <- matrix(round(rnorm(nrow*ncol),nrow,ncol)
id.file = "temp_file.csv"                      
write.csv(dat,file=id.file,row.names=FALSE)
dbBulkCopy(conn,'NEW_BP_TABLE',value=id.file)

回复收藏 0 原文

〃安静 2024-08-11 11:47:58

使用 RODBC，我们能够创建的最快插入（2.6 亿行插入）如下所示（以 R 伪代码表示）：

ourDataFrame <- sqlQuery(OurConnection, "SELECT myDataThing1, myDataThing2
                                         FROM myData")
ourDF <- doStuff(ourDataFrame)
write.csv(ourDF,ourFile)  
sqlQuery(OurConnection, "CREATE TABLE myTable ( la [La], laLa [LaLa]);
                         BULK INSERT myTable FROM 'ourFile' 
                              WITH YOURPARAMS=yourParams;")

如果您在服务器之间运行此操作，则需要 R 服务器可以使用的网络驱动器写入（例如，一台有权写入数据库的服务器使用 Rscript 来生产代码），并且 SQL Server 可以从中读取。

Using RODBC, the fastest insert we've been able to create (260 million row insert) looks like the following (in R pseudo code):

ourDataFrame <- sqlQuery(OurConnection, "SELECT myDataThing1, myDataThing2
                                         FROM myData")
ourDF <- doStuff(ourDataFrame)
write.csv(ourDF,ourFile)  
sqlQuery(OurConnection, "CREATE TABLE myTable ( la [La], laLa [LaLa]);
                         BULK INSERT myTable FROM 'ourFile' 
                              WITH YOURPARAMS=yourParams;")

If you're running this from between servers, you need a network drive that the R server can write to (e.g. one server with permissions for writing to the DB uses Rscript to productionalize the code), and the SQL Server can read from.

回复收藏 0 原文