Sql перевод: sql — с английского на русский

Request the information about metadata from SQL server.

In most cases, you probably won’t want to reuse an existing SQL Server database.

Moreover, IBProvider supports Yaffil SQL Server work.

Specifies the authentication mode used to connect to SQL Server.

Note: If a remote SQL Server 2005 was chosen, DPM will use the Reporting Services on that server.

Special designed for working with SQL Server using the Linked Server.

Defining list of key words, reserved by SQL server.

Firebird SQL Server is a database server based on Interbase 6.0. open source code.

Firebird SQL Server is distributed free of charge and has no license restrictions.

Interbase SQL Server — is a databases management system developed by Borland Company.

One can take the libraries from Firebird SQL Server set.

Possibility of using IBProvider as linked MS SQL server execution of shared queries to heterogeneous databases.

In February 2013, Microsoft announced that SQL Server Compact Edition had been deprecated.

Reporting Services was first released in 2004 as an add-on to SQL Server 2000.

Local and remote debugging of SQL stored procedures on supported versions of Microsoft SQL Server.

Microsoft has included a number of services in SQL Server related to business intelligence and data warehousing.

Microsoft has released a free eBook which are very useful things about SQL Server 2008 R2.

On April 21, 2010, Microsoft will officially release SQL Server 2008 R2.

This script is created in SQL Server 2005.

sql — translation — German-Russian Dictionary

^de Die Berechtigungen, die für Befehle der SQL-Sprache auf Objekten gewährt werden, werden in diesem Prozess betrachtet.

^de SSRS steht in Konkurrenz zu Crystal Reports und anderen Business-Intelligence-Werkzeugen; es ist in den Express-, Workgroup-, Standard-, und Enterprise-Editionen von Microsoft SQL Server als Installationsoption enthalten.

^de Ein SQL Management Studio 2010 for SQL Server ist die beste Lösung, weil es alle «must-have» Werkzeuge in einer starken und einfach zu benutzenden Umgebung vereinigt und Sie eine Menge GELD SPAREN können.

^de Das SQL Studio vereinigt alle «must-have» Werkzeuge die sich auf die kritischsten Datenbank Verwaltungsaufgaben konzentrieren in einer starken und einfach zu benutzenden Umgebung, für den “rund um die Uhr“ Einsatz.

^de Wenn Sie eine externe SQL Datenbank nutzen wollen, bekommen Sie weitere Anleitungen dazu, wenn Sie hier klicken

^de Ob Sie ein Datenbank-Administrator oder Anwendungsentwickler, DBA oder Businessanalyst sind, bietet das SQL Studio for MySQL alle wichtigen MySQL-Tools, um Sie produktiver als je zuvor zu machen!

^de Nachdem die GCP eingerichtet wurde, kehren Sie zu den Datenbankeinstellungen für App Maker zurück und setzen Sie die Einrichtung von Cloud SQL fort.

^de EMS SQL Management Studio ist ein neue vollständige Lösung, die alle ESM Datenbank Verwaltungstools vereint!

^de Die erste Version erschien 2004 als Add-on zu SQL Server 2000.

^de In BigQuery werden zwei SQL-Dialekte unterstützt:

^de Damit Sie externe Datenbanken verwenden können, um Serienbrief-Dokumente zu erstellen, müssen Sie das & Qt;-Toolkit mit SQL-Unterstützung haben. Um SQL-Unterstützung (als Modul) hinzuzufügen, schreiben Sie-plugin-sql-driver in Ihre Einrichtungszeile

^de Wir wissen, dass Online-Verbrecher Programmierer und Leute einstellen, die ihren Code testen, und Back-End-Systeme mit SQL-Datenbanken haben.

^de Sie können auch Datenbankprotokolle und Fehlerdateien auf Ihrem Server auf ungewöhnliche Aktivitäten untersuchen, wie zum Beispiel auf unerwartete, für normale Nutzer unübliche SQL-Befehle oder Fehler.

^de 2003: Der Computerwurm SQL-Slammer verbreitet sich blitzartig im Internet und infiziert in zehn Minuten rund 75 000 Computer.

^de XPG2 aus dem Jahr 1987 befasste sich mit der Internationalisierung, der Interprozesskommunikation sowie den Programmiersprachen C, Cobol, Fortran, Pascal, der deklarativen Anfragesprache SQL und der Datenzugriffsmethode ISAM.

^de & SQL-Ansicht

^de Hierbei bedient man sich entweder der Analyse von Protokoll-Traffic (SQL) über das Netzwerk, oder der Beobachtung lokaler Datenbankaktivitäten auf jedem Server mittels Software-Agenten, oder beidem.

^de Mehrere Probleme wurden in MySQL entdeckt, einer häufig verwendeten SQL-Datenbank auf Unixservern.

^de EMS Data Pump for MySQL ist ein hervorragendes Migrationstool zum Konvertieren von Datenbanken und Importieren von Tabellendaten aus einer ADO-kompatibeln Quelle (z.B. MS Access, MS SQL Datenbank oder einer anderen Datenbank mit ADO-Unterstützung) in MySQL Datenbanken.

^de Der neue Datentyp XML als auch diverse Routinen, Funktionen sowie XML-zu-SQL und SQL-zu-XML Abbildung werden eingeführt, um Manipulation und Speicherung von XML in einer SQL Datenbank zu unterstützen.

^de Datenbank (SQL-Projekte

^de PL/SQL (Procedural Language/Structured Query Language) ist eine proprietäre Programmiersprache der Firma Oracle.

^de CQL++, SQL-Unterstützung

^de Zusätzlich zum autonomen Report Server, der Teil der SQL-Server-Auslieferung ist, können RDL-Reports auch mit ReportViewer über das Web oder über Windows Forms betrachtet werden.

^de Wählen Sie QT-SQL (für fortgeschrittene Benutzer) und klicken Sie auf OK. Ein neuer Dialog wird sichtbar

перевод SQL • dbplyr

Система перевода SQL dplyr состоит из двух компонентов:

• перевод векторных выражений типа x * y + 10

• перевод целых глаголов, например mutate () или summarize ()

Чтобы изучить их, вам нужно загрузить как dbplyr, так и dplyr:

Векторы

Большинство операций фильтрации, изменения или суммирования выполняют только простые математические операции.Эти операции очень похожи между R и SQL, поэтому их легко перевести. Чтобы увидеть, что происходит, вы можете использовать translate_sql () . Основные методы, лежащие в основе реализации translate_sql () , описаны в «Advanced R». translate_sql () построен на основе механизма синтаксического анализа R и был тщательно разработан для генерации правильного SQL. Он также защищает вас от атак SQL-инъекций, правильно экранируя строки и имена переменных, необходимые для базы данных, к которой вы подключаетесь.

В следующих примерах показаны некоторые основные различия между R и SQL.

• " и ' означают разные вещи

• Многие функции имеют несколько разные имена

• И некоторые функции имеют другой порядок аргументов:

• R и SQL имеют разные значения по умолчанию для целых и действительных чисел. В R 1 — действительное число, а 1L — целое число. В SQL 1 — целое число, а 1.

• математические функции: abs , acos , acosh , asin , asinh , atan , atan2 , atanh , потолок , cos cos , cos , coth , exp , этаж , log , log10 , круглый , sign , sin , sinh , sqrt , tan , tan
• логических сравнений: <, <= , ! = , > = , > , == , % в%
• логических операций: & , && , | , || , ! , xor
• базовых агрегатов: среднее , сумма , мин , макс , SD , var
• строковых функций: tolower , toupper , trimws , nchar , substr
• типов принуждения: as.числовой , как целое , как символ

Идеальный перевод невозможен, потому что базы данных не имеют всех функций, которые выполняет R. Цель dplyr - предоставить семантический, а не дословный перевод: что вы имеете в виду, а не то, что сделано. Фактически, даже для функций, которые существуют как в базах данных, так и в R, не следует ожидать, что результаты будут идентичными; Программисты баз данных имеют другие приоритеты, чем программисты ядра R. Например, в R, чтобы получить более высокий уровень числовой точности, mean () дважды просматривает данные.R’s mean () также предоставляет опцию trim для вычисления усеченных средних; это то, что базы данных не предоставляют. Базы данных автоматически отбрасывают NULL (эквивалент отсутствующих значений), тогда как в R вы должны вежливо спрашивать. Это означает, что суть простых вызовов, таких как mean (x) , будет переведена точно, но более сложные вызовы, такие как mean (x, trim = 0.5, na.rm = TRUE) , вызовут ошибку:

translate_sql () принимает необязательный параметр con .Если не указан, это заставляет dplyr генерировать (приблизительно) SQL-92-совместимый SQL. Если предоставляется, dplyr использует sql_translate_env () для поиска пользовательской среды, которая позволяет различным базам данных генерировать немного отличающийся SQL: см. vignette («new-backend») для более подробной информации.

Неизвестные функции

Любая функция, которую dplyr не умеет преобразовывать, остается как есть. Это означает, что функции базы данных, не поддерживаемые dplyr, можно использовать напрямую через translate_sql () .Вот пара примеров, которые будут работать с SQLite:

Оконные функции

С оконными функциями дело обстоит немного сложнее, потому что оконные функции SQL значительно более выразительны, чем конкретные варианты, предоставляемые базовым R или dplyr. Они имеют вид [выражение] OVER ([предложение раздела] [предложение порядка] [предложение_кадра]) :

• Выражение представляет собой комбинацию имен переменных и оконных функций. Поддержка оконных функций варьируется от базы данных к базе данных, но большинство из них поддерживают функции ранжирования, опережение , отставание , nth , первое , последнее , число , мин , макс , sum , avg и stddev .

• Пункт раздела определяет, как оконная функция разбивается по группам. Он играет аналогичную роль GROUP BY для агрегатных функций и group_by () в dplyr. Разные оконные функции могут быть разделены на разные группы, но не все базы данных поддерживают это, и dplyr тоже.

• Пункт заказа управляет порядком (когда это имеет значение). Это важно для функций ранжирования, поскольку указывает, по каким переменным следует ранжировать, но также необходимо для кумулятивных функций и опережения.Всякий раз, когда вы думаете о «до» и «после» в SQL, вы всегда должны указывать, какая переменная определяет порядок. Если при необходимости предложение порядка отсутствует, некоторые базы данных выдают сообщение об ошибке, а другие возвращают недетерминированные результаты.

• Пункт кадра определяет, какие строки, или кадр

Трансляция SQL OBE

Назначение

Из этого туториала Вы узнаете, как использовать готовую среду. для демонстрации новой функции Oracle Database 12c, перевода SQL Framework, который используется для помощи в миграции сторонних разработчиков. базы данных и приложений к базе данных Oracle. В этом ВТО вы перенесете базу данных Sybase ASE и связанную с ней Java приложение к базе данных Oracle 12c.Это руководство покажет, как перенести приложение Java Sybase для работы с Oracle База данных с минимальными изменениями кода с использованием перевода SQL Фреймворк.

Время завершения

Примерно 90 минут

Введение

Что такое SQL Developer?

Oracle SQL Developer - бесплатный графический инструмент, улучшающий продуктивность и упрощает задачи разработки баз данных.С помощью Oracle SQL Developer, вы можете просматривать объекты базы данных, запускать SQL операторы, редактировать и отлаживать операторы PL / SQL и запускать отчеты, предоставлены или созданы.

Обзор миграции Sybase

Используя Oracle SQL Developer, вы можете быстро перенести сторонняя база данных для Oracle.

Процесс миграции базы данных состоит из четырех основных этапов:

Платформа трансляции SQL

Платформа трансляции SQL переводит операторы SQL клиентское приложение из иностранного (не Oracle) диалекта SQL в диалект SQL, используемый базой данных Oracle.В дополнении к перевод SQL-операторов, отличных от Oracle, Перевод SQL Framework также можно использовать для замены оператора Oracle SQL. с другим оператором Oracle для адресации семантики или проблема производительности. Таким образом вы можете адресовать заявку проблема без исправления клиентского приложения. Платформа перевода устанавливается как часть Oracle Database монтаж.Однако его необходимо настроить для распознавания не-Oracle SQL диалект приложения, и вы должны установить как минимум один переводчик, чтобы полностью использовать фреймворк. Перед используя платформу перевода SQL, вы должны перенести свой данные, схема, хранимые процедуры, триггеры и представления.

Среда перевода SQL состоит из следующих двух компонентов:

Переводчик SQL : Переводчик SQL - это программное обеспечение компонент, предоставляемый Oracle или сторонними поставщиками, который может быть установленным в Oracle Database.Он переводит SQL операторы клиентского приложения до их обработки компилятор Oracle Database SQL. Если ошибка возникает из-за выполнение переведенного SQL-оператора, затем Oracle Database SQL компилятор выдает сообщение об ошибке Oracle. Переводчик SQL автоматически переводит не Oracle SQL в Oracle SQL, тем самым включение существующего кода клиентского приложения для запуска практически без изменений по сравнению с Oracle Database.Это снижает Стоимость перехода на Oracle Database значительно.

Профиль трансляции SQL : Трансляция SQL Профиль - это объект базы данных, содержащий набор захваченных операторы SQL, не относящиеся к Oracle, и их переводы и ошибки трансляции. Профиль трансляции SQL используется для просматривать, утверждать и изменять переводы.Перевод SQL Профиль связан с одним переводчиком SQL. Однако переводчик может использоваться в одном или нескольких профилях перевода SQL. Обычно для каждого приложения существует один профиль трансляции SQL, в противном случае приложения могут совместно использовать переведенные запросы. Ты можешь экспортировать профили среди различных баз данных. Внутри базы данных операторы SQL переводятся транслятором SQL, зарегистрирован в профиле трансляции SQL, чтобы обрабатывать перевод для клиентского приложения, отличного от Oracle.

Требования к аппаратному и программному обеспечению (необязательно)

Ниже приводится список требований к оборудованию и программному обеспечению:

Перевод SQL

Векторы

Большинство операций фильтрации, изменения или суммирования выполняют только простые математические операции. Эти операции очень похожи между R и SQL, поэтому их легко перевести. Чтобы увидеть, что происходит, вы можете использовать translate_sql () . Основные методы, лежащие в основе реализации translate_sql () , описаны в «Advanced R». translate_sql () построен на основе механизма синтаксического анализа R и был тщательно разработан для генерации правильного SQL.Он также защищает вас от атак SQL-инъекций, правильно экранируя строки и имена переменных, необходимые для базы данных, к которой вы подключаетесь.

В следующих примерах прорабатываются некоторые основные различия между R и SQL.

• " и ' означают разные вещи

    # В SQLite имена переменных заключаются в двойные кавычки:
  translate_sql (х)
  #>  `x`
  # И строки экранируются одинарными кавычками
  translate_sql ( "х")
  #>  'x'  

• Многие функции имеют несколько разные имена

    translate_sql (x == 1 && (y <2 || z> 3))
  #>  `x` = 1.2 <10)
  #>  МОЩНОСТЬ (`x`, 2.0) <10.0
  translate_sql (x %% 2 == 10)
  #>  `x`% 2.0 = 10.0  

• И некоторые функции имеют другой порядок аргументов:

    translate_sql (substr (x, 5, 10))
  #>  SUBSTR (`x`, 5, 6)
  translate_sql (журнал (x, 10))
  #>  LOG (10.0, `x`)  

• R и SQL имеют разные значения по умолчанию для целых и действительных чисел. В R 1 - действительное число, а 1L - целое число. В SQL 1 - целое число, а 1.0 настоящий

    translate_sql (1)
  #>  1.0
  translate_sql (1L)
  #>  1  

• Если операторы переводятся в оператор case:

    translate_sql (если (x> 5) «большой», иначе «маленький»)
  #>  CASE WHEN (`x`> 5.0) THEN ('big') WHEN NOT (` x`> 5.0) THEN ('small') END  

Известные функции

dplyr знает, как преобразовать следующие функции R в SQL:

• основных математических операторов: + , - , * , /, %% , ^
• математические функции: abs , acos , acosh , asin , asinh , atan , atan2 , atanh , потолок , cos , cosh , детская кроватка , coth , exp , этаж , log , log10 , круглый , sign , sin , sinh , sqrt , tan , tanh
• логических сравнений: <, <= , ! = , > = , > , == , % в%
• логических операций: & , && , | , || , ! , xor
• базовые агрегаты: среднее , сумма , мин , макс , SD , var
• строковые функции: tolower , toupper , trimws , nchar , substr
• типов принуждения: as.числовой , как целое , как символ

Идеальный перевод невозможен, потому что базы данных не имеют всех функций, которые выполняет R. Цель dplyr - предоставить семантический, а не дословный перевод: то, что вы имеете в виду, а не то, что сделано. Фактически, даже для функций, которые существуют как в базах данных, так и в R, не следует ожидать, что результаты будут идентичными; Программисты баз данных имеют другие приоритеты, чем программисты ядра R. Например, в R, чтобы получить более высокий уровень числовой точности, mean () дважды просматривает данные.R’s mean () также предоставляет опцию trim для вычисления усеченных средних; это то, что базы данных не предоставляют. Базы данных автоматически отбрасывают NULL (эквивалент отсутствующих значений), тогда как в R вы должны вежливо спрашивать. Это означает, что суть простых вызовов, таких как mean (x) , будет переведена точно, но более сложные вызовы, такие как mean (x, trim = 0.5, na.rm = TRUE) , вызовут ошибку:

  translate_sql (среднее (x, na.rm = TRUE))
#>  AVG (`x`) OVER ()
translate_sql (среднее (x, обрезать = 0.1))
#> Ошибка среднего (x, trim = 0.1): неиспользуемый аргумент (trim = 0.1)  

translate_sql () принимает необязательный параметр con . Если он не указан, dplyr генерирует (приблизительно) SQL-92-совместимый SQL. Если предоставляется, dplyr использует sql_translate_env () для поиска пользовательской среды, что позволяет различным базам данных генерировать несколько отличающийся SQL; см. виньетку ("new-backend") для более подробной информации.

Неизвестные функции

Любая функция, которую dplyr не умеет преобразовывать, остается как есть. Это означает, что функции базы данных, не охваченные dplyr , можно использовать напрямую через translate_sql () . Вот пара примеров, которые будут работать с SQLite:

  translate_sql (glob (x, y))
#>  glob (`х`,` у`)
translate_sql (x% как% "ab%")
#>  `x` как 'ab%'  

Оконные функции

С оконными функциями все становится немного сложнее, потому что оконные функции SQL значительно более выразительны, чем конкретные варианты, предоставляемые базовым R или dplyr .Они имеют вид [выражение] OVER ([предложение раздела] [предложение порядка] [предложение_кадра]) :

• Выражение представляет собой комбинацию имен переменных и оконных функций. Поддержка оконных функций варьируется от базы данных к базе данных, но большинство Поддержка функций ранжирования, опережение , отставание , nth , первые , последние , число , мин , макс , сумма , средн и стандартное отклонение .

• Предложение раздела определяет, как разбивается оконная функция над группами. Он играет аналогичную роль GROUP BY для агрегатных функций, и group_by () в dplyr . Для различных оконных функций возможно быть разбитым на разные группы, но не все базы данных поддерживают это, и как и dplyr .

• Пункт order управляет порядком (когда это имеет значение).Это важно для функций ранжирования, поскольку определяет, какие переменные для ранжирования, но также необходимы для кумулятивных функций и опережения. Всякий раз, когда вы думаете о «до» и «после» в SQL, вы всегда должны сказать это какая переменная определяет порядок. Если пункт заказа отсутствует, когда необходимо, некоторые базы данных выдают сообщение об ошибке, а другие возвращают недетерминированные результаты.

• Предложение кадра определяет, какие строки или кадр передаются в оконную функцию, описывающую, какие строки (относительно текущей строки) должны быть включены.Предложение кадра обеспечивает два смещения, которые определяют начало и конец кадра. Есть три специальных значения: -Inf означает для включения всех предшествующих строк (в SQL «неограниченное предыдущее»), 0 означает текущая строка («текущая строка»), а Inf означает все последующие строки («неограниченный следующий)". Полный набор опций исчерпывающий, но достаточно сбивает с толку и визуально резюмируется ниже.

    knitr :: include_graphics ("windows.png", dpi = 200)  

  Из множества возможных спецификаций есть только три, которые обычно используемый.Они выбирают между вариантами агрегирования:

  • Вторично переработано: МЕЖДУ НЕОГРАНИЧЕННЫМ ПРЕДЫДУЩИМ И НЕОГРАНИЧЕННЫМ СЛЕДУЮЩИМ

  • Суммарно: МЕЖДУ НЕОГРАНИЧЕННЫМ ПРЕДЫДУЩИМ И ТЕКУЩИМ РЯДОМ

  • Прокатка: МЕЖДУ 2 ПРЕДЫДУЩИМИ И 2 ПОСЛЕДУЮЩИМИ

  dplyr генерирует предложение кадра в зависимости от того, используете ли вы переработанный совокупный или совокупный агрегат.

Чтобы увидеть, как отдельные оконные функции транслируются в SQL, мы снова можем использовать translate_sql () :

  translate_sql (среднее (G))
#> Предупреждение: отсутствующие значения всегда удаляются в SQL.#> Используйте `AVG (x, na.rm = TRUE)`, чтобы отключить это предупреждение
#> Это предупреждение отображается только один раз за сеанс.
#>  AVG (`G`) OVER ()
translate_sql (ранг (G))
#>  RANK () OVER (ЗАКАЗАТЬ `G`)
translate_sql (ntile (G, 2))
#>  NTILE (2) OVER (ЗАКАЗАТЬ `G`)
translate_sql (лаг (G))
#>  LAG (`G`, 1, NULL) OVER ()  

Если таблица ранее была сгруппирована или упорядочена в конвейере, то dplyr будет использовать эту информацию для установки предложений «разделить по» и «упорядочить по».Для интерактивного исследования вы можете добиться того же эффекта, задав для аргументов vars_group и vars_order значение translate_sql ()

  translate_sql (cummean (G), vars_order = "год")
#>  AVG (`G`) OVER (ORDER BY` year` ROWS UNBOUNDED PRECEDING)
translate_sql (rank (), vars_group = "ID")
#>  RANK () OVER (РАЗДЕЛЕНИЕ ПО `ID`)  

При преобразовании оконных функций между R и SQL возникают некоторые проблемы, поскольку dplyr пытается сохранить оконные функции как можно более похожими на существующие аналоги R и функции SQL.Это означает, что есть три способа управлять предложением порядка в зависимости от того, какую оконную функцию вы используете:

• Для функций ранжирования первым аргументом является переменная порядка: rank (x) , ntile (y, 2) . Если опущено или NULL , будет использоваться связанный по умолчанию порядок. с таблицей (как установлено в аранжировать () ).

• Накапливаемые агрегаты принимают только один аргумент (вектор для агрегирования). Для управления порядком используйте order_by () .

• Агрегаты реализованы в dplyr ( lead , lag , nth_value , first_value , last_value ) имеют аргумент order_by . Поставьте его, чтобы переопределить порядок по умолчанию.

Три варианта показаны во фрагменте ниже:

  мутировать (игроки,
  min_rank (yearID),
  order_by (yearID, cumsum (G)),
  свинец (G, order_by = yearID)
)  

В настоящее время нет способа упорядочить по нескольким переменным, кроме установки порядка по умолчанию с помощью range () .Это будет добавлено в следующем выпуске.

Целые таблицы

Все глаголы dplyr генерируют оператор SELECT . Для демонстрации создадим временную базу данных с парой таблиц:

  con <- DBI :: dbConnect (RSQLite :: SQLite (), ": memory:")
полеты <- copy_to (con, nycflights13 :: полеты)
аэропорты <- copy_to (con, nycflights13 :: airport)  

Глаголы одной таблицы

• select () и mutate () изменяют предложение SELECT :

    полетов%>%
    выберите (содержит ("задержка"))%>%
    show_query ()
  #> 
  #> ВЫБЕРИТЕ `dep_delay`,` arr_delay`
  #> ОТ `nycflights13 :: flight`
  
  рейсы%>%
    выберите (расстояние, эфирное время)%>%
    mutate (speed = distance / (air_time / 60))%>%
    show_query ()
  #> 
  #> ВЫБЕРИТЕ `distance`,` air_time`, `distance` / (` air_time` / 60.0) AS `скорость`
  #> ОТ `nycflights13 :: flight`  

  (Как вы можете видеть здесь, сгенерированный SQL не всегда такой минимальный, как вы может сгенерировать вручную.)

• filter () генерирует предложение WHERE :

    полетов%>%
    фильтр (месяц == 1, день == 1)%>%
    show_query ()
  #> 
  #> ВЫБРАТЬ *
  #> ОТ `nycflights13 :: flight`
  #> WHERE ((`month` = 1.0) AND (` day` = 1.0))  

• организовать () генерирует предложение ORDER BY :

    полетов%>%
    аранжировать (перевозчик, desc (arr_delay))%>%
    show_query ()
  #> 
  #> ВЫБРАТЬ *
  #> ОТ `nycflights13 :: flight`
  #> ЗАКАЗАТЬ `carrier`,` arr_delay` DESC  

• summarize () и group_by () работают вместе для создания предложения GROUP BY :

    полетов%>%
    group_by (месяц, день)%>%
    суммировать (delay = mean (dep_delay))%>%
    show_query ()
  #> 
  #> Предупреждение: отсутствующие значения всегда удаляются в SQL.#> Используйте `mean (x, na.rm = TRUE)`, чтобы отключить это предупреждение
  #> Это предупреждение отображается только один раз за сеанс.
  #> ВЫБЕРИТЕ `месяц`,` день`, AVG (`dep_delay`) AS` delay`
  #> ОТ `nycflights13 :: flight`
  #> ГРУППА ПО `месяц`,` день`  

Глаголы двойной таблицы

inner_join () | SELECT * FROM x JOIN y ON x.a = y.a
left_join () | SELECT * FROM x LEFT JOIN y ON x.a = y.a
right_join () | ВЫБРАТЬ * ИЗ x RIGHT JOIN y ON x.a = y.a
full_join () | SELECT * FROM x FULL JOIN y ON x.a = y.a
semi_join () | ВЫБРАТЬ * ИЗ x ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (ВЫБРАТЬ 1 ИЗ y ГДЕ x.a = y.a)
anti_join () | ВЫБРАТЬ * ИЗ x, ГДЕ НЕ СУЩЕСТВУЕТ (ВЫБРАТЬ 1 ИЗ y, ГДЕ x.a = y.a)
пересечь (x, y) | ВЫБРАТЬ * ИЗ x ПЕРЕСЕЧЕНИЕ ВЫБРАТЬ * ИЗ y
union (x, y) | ВЫБРАТЬ * ИЗ x UNION ВЫБРАТЬ * ИЗ y
setdiff (x, y) | ВЫБРАТЬ * ИЗ x ИСКЛЮЧАЯ ВЫБРАТЬ * ИЗ y

x и y не обязательно должны быть таблицами в одной базе данных.Если вы укажете copy = TRUE , dplyr скопирует таблицу y в то же место, что и переменная x . Это полезно, если вы скачали сводный набор данных и определили интересующую подгруппу, для которой теперь нужны полные данные. Вы можете использовать semi_join (x, y, copy = TRUE) для загрузки интересующих индексов во временную таблицу в той же базе данных, что и x , а затем выполнить эффективное полусоединение в базе данных.

Если вы работаете с большими данными, может быть также полезно установить auto_index = TRUE .Это автоматически добавит индекс переменных соединения во временную таблицу.

За кадром

Преобразование SQL на уровне команды реализовано поверх tbl_lazy , который в основном отслеживает операции, выполняемые вами в конвейере (см. lazy-ops.R ). Преобразование этого в SQL-запрос происходит в три этапа:

• sql_build () рекурсивно повторяет структуру данных lazy op, создавая запрос объекты ( select_query () , join_query () , set_op_query () и т. д.) которые представляют различные подтипы запросов SELECT , которые мы могли бы генерировать.

• sql_optimise () проверяет эти объекты SQL в поисках потенциальных оптимизаций. В настоящее время это включает только удаление подзапросов, в которых возможно.

• sql_render () вызывает функцию генерации SQL ( sql_select () , sql_join () , sql_subquery () , sql_semijoin () и т. Д.) Для создания фактического SQL.Каждая из этих функций является универсальной и принимает соединение в качестве аргумента. так что детали могут быть настроены для разных баз данных.

sql - перевод SQL

1. Товары
2. Клиенты
3. Случаи использования

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
4. работы Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры
5. Талант Нанять технических талантов
6. реклама Обратитесь к разработчикам по всему миру