| Oracle® R Enterpriseユーザーズ・ガイド リリース1.4.1 E57720-01 |
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この章では、Oracle Databaseインスタンスに接続し、Oracle R Enterpriseオブジェクトを作成してデータベースに格納することによってOracle R Enterpriseの使用を開始する方法を説明します。
この章の内容は次のとおりです。
Oracle R Enterpriseを使用するには、まず、次の各項の説明に従ってOracle Databaseインスタンスに接続します。
Oracle R Enterpriseクライアント・コンポーネントによって、RセッションがOracle DatabaseインスタンスおよびOracle R Enterprise Serverコンポーネントに接続されます。この接続によってRユーザーはデータベース・スキーマ内のデータを使用できます。さらに、データベース・サーバーの処理能力、メモリーおよび記憶域容量を、Oracle R Enterpriseクライアント・インタフェースを介してRセッションで使用できるようになります。
この項の内容は次のとおりです。
Oracle R Enterpriseの使用を開始するには、最初にore.connect関数を使用してOracle Databaseインスタンスのスキーマに接続します。Rセッション中に同時に存在できるのは、1つのOracle R Enterprise接続のみです。Rセッションがすでにデータベースに接続されている場合にore.connectを呼び出すと、アクティブな接続を終了してから新しい接続を開きます。接続を試みる前に、ore.is.connected関数を使用してアクティブな接続が存在するかどうかを確認できます。
ore.disconnect関数を使用して明示的に接続を終了します。ore.disconnectを呼び出さない場合は、Rセッションの終了時に接続が自動的に終了されます。ore.disconnectの詳細は、「ore.disconnect関数の使用について」を参照してください。
ore.connectのtype引数を使用して、接続のタイプ(ORACLEまたはHIVE)を指定します。HIVE接続タイプは、HadoopクラスタのHive表に接続します。ORACLE接続タイプは、Oracle Databaseインスタンスのスキーマに接続します。typeのデフォルト値はORACLEです。
接続タイプがHIVEの場合、ore.connectは他の引数をすべて無視します。HadoopおよびHiveのOracle R Connectorの詳細は、Oracle Big Data Connectorsユーザーズ・ガイドを参照してください。HIVEオプションは、Oracle R Advanced Analytics for Hadoop (ORAAH)をHadoopクラスタとともに使用している場合にのみ適用されます。ORAAHは、Big Data Applianceに対するOracle Big Data Connectorsオプションの一部です。
接続タイプがORACLEの場合は、次を実行します。
論理引数allを使用して、Oracle R Enterpriseがスキーマ内でユーザーがアクセス権を持つ各表に対してore.frameオブジェクトを自動的に作成し、作成したore.frameオブジェクトを現在のRセッションで表示するかどうかを指定します。ore.frameオブジェクトには表に関するメタデータが含まれます。all引数のデフォルト値はFALSEです。
all = TRUEの場合、Oracle R Enterpriseはore.sync関数およびore.attach関数を暗黙的に呼び出します。all = FALSEの場合は、ユーザーはore.syncを明示的に呼び出してore.frameオブジェクトを作成する必要があります。これらのオブジェクトに名前でアクセスするには、ユーザーはore.attachを呼び出して、検索パスにその名前を含める必要があります。これらの関数の詳細は、「インデータベース・データのRオブジェクトの作成」を参照してください。
conn_string引数、またはuser、sid、host、password、port、service_nameおよびconn_stringの引数の様々な組合せを使用して、接続を特定する情報を指定します。
クリアテキスト・パスワードを使用しないようにするには、conn_string引数を使用してOracleウォレットのパスワードを指定できます。その他の引数は必要ありません。Oracleウォレットのパスワードを指定することで、アプリケーション・コード、バッチ・ジョブまたはスクリプトへのデータベース・ユーザーのパスワードの埋込みを避けることができます。Oracleウォレットの使用の詳細は、『Oracle Databaseセキュリティ・ガイド』を参照してください。
その他の接続識別子の引数を使用する場合は、データベース・ユーザー名、ホスト名およびパスワード、システム識別子(SID)またはサービス名のいずれか、さらにオプションでTCPポートを指定するか、データベース・ユーザー名、パスワードおよびconn_string引数を指定します。
port引数のデフォルト値は1521、hostのデフォルト値はlocalhost (ローカル・ホストを指定します)、conn_stringのデフォルト値はNULLです。接続するOracle Databaseインスタンスと同じコンピュータ上でRセッションを実行している場合は、ローカル・ホストを指定します。
RセッションとOracle Databaseインスタンス間の接続を明示的に終了するには、ore.disconnect関数を呼び出します。次のいずれかを実行した場合、Oracle R Enterpriseはore.disconnectを暗黙的に呼び出します。
Rセッションの終了
Oracle R Enterprise接続がすでにアクティブな場合のore.connectの呼出し
アクティブな接続を切断すると、Oracle R Enterpriseは、Oracle R Enterpriseデータストアに明示的に保存されていないすべてのOracle R Enterpriseオブジェクトを破棄します。オブジェクトの保存の詳細は、「データベースでのRオブジェクトの保存および管理」を参照してください。
この項の例では、接続を指定するための様々な方法を示します。
例2-1では、接続が存在するかどうかを最初に確認します。次に、ore.connect関数がuser、sid、hostおよびpasswordの引数として受け入れる値を使用します。この例では、接続を終了してから、別のユーザーで同じデータベース・インスタンスに接続します。
例2-1 ore.connectの使用方法およびSIDの指定
if (!ore.is.connected())
ore.connect("rquser", "sales", "sales-server", "rquserStrongPassword")
ore.disconnect()
ore.connect("diffuser", "sales", "sales-server", "diffuserStrongPassword")
例2-2では、SIDではなくサービス名の使用を示します。さらに、ローカル・ホストへの接続も指定します。
例2-2 ore.connectの使用方法およびサービス名の指定
ore.connect("rquser", host = "localhost", password = "rquserStrongPassword",
service_name = "sales.example.com")
例2-3では、conn_string引数を使用して、接続を特定する簡単な接続文字列を指定します。
例2-3 ore.connectの使用方法および簡単な接続文字列の指定
ore.connect(user = "rquser", password = "rquserStrongPassword",
conn_string = "sales-server:1521:sales
(ADDRESS=(PROTOCOL=tcp) (HOST=sales-server) (PORT=1521))
(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=sales.example.com)))")
例2-4では、conn_string引数を使用して、接続を特定する完全な接続文字列を指定します。
例2-4 ore.connectの使用方法および完全な接続文字列の指定
ore.connect(user = "rquser", password = "rquserStrongPassword",
conn_string = "DESCRIPTION=
(ADDRESS=(PROTOCOL=tcp) (HOST=sales-server) (PORT=1521))
(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=myserver.example.com)))")
例2-5では、空の接続文字列を使用してローカル・ホストに接続します。次に、接続を明示的に終了します。
透過層関数を使用すると、Oracle Databaseインスタンスに接続してデータベース・スキーマ内のデータ構造と相互作用できます。データベースに対してデータを移動でき、データベース表を作成できます。さらに、Rオブジェクトをデータベースに保存できます。これらのアクションを実行するOracle R Enterpriseの関数については、次の各項で説明します。
次の各項で説明するとおり、Oracle R Enterpriseを使用して、Rセッションにデータベース常駐データからRプロキシ・オブジェクトを作成できます。
Rセッションでore.connectを呼び出すと、Oracle R EnterpriseはOracle Databaseインスタンス内のスキーマへの接続を作成します。そのスキーマ内のデータベース表のデータへのアクセスを取得するには、ore.sync関数を使用します。この関数は、スキーマ内の表のプロキシであるore.frameオブジェクトを作成します。ore.attach関数を使用して、R検索パスにスキーマを表すR環境を追加できます。データベースへの接続の詳細は、「Oracle Databaseインスタンスへの接続」を参照してください。
ore.sync関数を使用して、データベース表のプロキシとしてore.frameオブジェクトを作成する場合、ore.frameプロキシ・オブジェクトの名前はデータベース・オブジェクトの名前と同じです。各ore.frameプロキシ・オブジェクトには、対応するデータベース・オブジェクトに関するメタデータが含まれます。
このプロキシore.frameオブジェクトを使用して、表からデータを選択できます。表からデータを選択するR操作を実行すると、操作によってデータベース・オブジェクトから現在のデータが返されます。ただし、一部のアプリケーションが表に列を追加したか、データベース・オブジェクトのメタデータを変更した場合、そのデータベース・オブジェクトに対して再びore.syncが呼び出されるまでore.frameプロキシ・オブジェクトは変更を反映しません。
表を指定せずにore.sync関数を呼び出した場合、およびOracle Databaseインスタンスへの接続を確立したore.connect関数呼出しでall引数がFALSEだった場合は、ore.sync関数がore.connectに指定されたスキーマ内の各表にプロキシ・オブジェクトを作成します。table引数を使用してore.frameプロキシ・オブジェクトを作成する表を指定できます。
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ヒント: メモリー・リソースおよび時間を節約するには、Rセッションで使用する表にプロキシのみを追加してください。 |
schema引数を使用して、R環境およびプロキシ・オブジェクトを作成するスキーマを指定できます。指定したデータベース・スキーマに一度に存在できるのは、1つの環境のみです。use.keys引数を使用すると、ore.frameオブジェクトを順序付けするために表で主キーを使用するかどうかを指定できます。
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ヒント: 順序付けはデータベースに負荷がかかります。Rでのほとんどの操作には順序付けは不要なため、データのサンプリングやその他の目的で必要な場合を除いて、通常はuse.keysをFALSEに設定してください。順序付けの詳細は、「序付けられたおよび順序付けられていないore.frameオブジェクトの作成」を参照してください。 |
query引数を使用すると、SQL SELECT文を指定できます。これによって、データベース内にビューを作成せずに問合せ用のore.frameを作成できます。これは、現行スキーマに対してCREATE VIEWシステム権限を持っていない場合に有用です。schema引数とquery引数を同じore.sync呼出しで使用することはできません。
ore.ls関数を使用して、スキーマの環境内のデータベース表に対応するore.frameプロキシ・オブジェクトをリストできます。ore.exists関数を使用して、データベース表のore.frameプロキシ・オブジェクトがR環境に存在するかどうかを確認できます。プロキシ・オブジェクトが存在する場合はTRUEが、存在しない場合はFALSEが関数によって返されます。ore.rm関数を使用してR環境からore.frameプロキシ・オブジェクトを削除できます。
例2-6にore.sync関数の使用を示します。この例ではまず、ore.exec関数を呼び出して、rquserのデータベース・スキーマに存在する表を表すいくつかの表を作成します。次に、ore.syncを呼び出し、スキーマの3つの表を指定します。ore.syncの呼出しによりrquserにR環境を作成し、そのスキーマ内の指定された表に対するプロキシore.frameオブジェクトを作成します。この例では、現在の環境にあるore.frameプロキシ・オブジェクトをリストします。TABLE3表はスキーマ内に存在しますが、ore.frameプロキシ・オブジェクトは含まれません(このプロキシ・オブジェクトはore.sync呼出しに含められていないため)。
次に、query引数を使用してore.syncを呼び出して、指定されたSQL問合せに対するore.frameオブジェクトを作成します。再びore.frameオブジェクトをリストします。
次にore.syncを再び呼び出し、SHスキーマにR環境を作成し、そのスキーマ内の指定された表に対するプロキシ・オブジェクトをその環境内に作成します。この例では、ore.exists関数を呼び出して、指定された表が現在の環境に存在するかどうかを確認した後に、SH環境に存在するかどうかを確認します。SH環境内のRオブジェクトをリストします。
次に、ore.frameオブジェクトのQUERY1、QUERY2およびTABLE4をrquser環境から削除します。最後に、環境内のプロキシ・オブジェクトを再びリストします。
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注意: ore.rm関数の呼出しにより、TABLE4表のプロキシであるore.frameが環境から削除されます。スキーマから表は削除されません。 |
例2-6 ore.frameプロキシ・オブジェクトをR環境に追加するためのore.syncの使用方法
# After connecting to a database as rquser, create some tables.
ore.exec("CREATE TABLE TABLE1 AS SELECT * FROM dual")
ore.exec("CREATE TABLE TABLE2 AS SELECT * FROM dual")
ore.exec("CREATE TABLE TABLE3 AS SELECT * FROM dual")
ore.exec("CREATE TABLE TABLE4 AS SELECT * FROM dual")
# Create ore.frame objects for the specified tables.
ore.sync(table = c("TABLE1", "TABLE3", "TABLE4"))
# List the ore.frame proxy objects in the current environment.
ore.ls()
# Create ore.frame objects for the specified queries.
ore.sync(query = c("QUERY1" = "SELECT 0 X, 1 Y FROM dual",
"QUERY2" = "SELECT 1 X, 0 Y FROM dual"))
ore.ls()
# The rquser user has been granted SELECT permission on the tables in the
# SH schema.
ore.sync("SH", table = c("CUSTOMERS", "SALES"))
# Find out if the CUSTOMERS ore.frame exists in the rquser environment.
ore.exists("CUSTOMERS")
# Find out if it exists in the SH environment.
ore.exists("CUSTOMERS", schema = "SH")
# List the ore.frame proxy objects in the SH environment.
ore.ls("SH")
# Remove the ore.frame objects for the specified objects.
ore.rm(c("QUERY1", "QUERY2", "TABLE4"))
# List the ore.frame proxy objects in the current environment again.
ore.ls()
例2-6のリスト
R> # After connecting to a database as rquser, create some tables.
R> ore.exec("CREATE TABLE TABLE1 AS SELECT * FROM dual")
R> ore.exec("CREATE TABLE TABLE2 AS SELECT * FROM dual")
R> ore.exec("CREATE TABLE TABLE3 AS SELECT * FROM dual")
R> ore.exec("CREATE TABLE TABLE4 AS SELECT * FROM dual")
R> # Create ore.frame objects for the specified tables.
R> ore.sync(table = c("TABLE1", "TABLE3", "TABLE4"))
R> # List the ore.frame proxy objects in the current environment.
R> ore.ls()
[1] "TABLE1" "TABLE3" "TABLE4"
R> # Create ore.frame objects for the specified queries.
R> ore.sync(query = c("QUERY1" = "SELECT 0 X, 1 Y FROM dual",
+ "QUERY2" = "SELECT 1 X, 0 Y FROM dual"))
R> ore.ls()
[1] "QUERY1" "QUERY2" "TABLE1" "TABLE3" "TABLE4"
R> # The rquser user has been granted SELECT permission on the tables in the
R> # SH schema.
R> ore.sync("SH", table = c("CUSTOMERS", "SALES"))
R> # Find out if the CUSTOMERS ore.frame exists in the rquser environment.
R> ore.exists("CUSTOMERS")
[1] FALSE
R> # Find out if it exists in the SH environment.
R> ore.exists("CUSTOMERS", schema = "SH")
[1] TRUE
R> # List the ore.frame proxy objects in the SH environment.
R> ore.ls("SH")
[1] "CUSTOMERS" "SALES"
R> # Remove the ore.frame objects for the specified objects.
R> ore.rm(c("QUERY1", "QUERY2", "TABLE4"))
R> # List the ore.frame proxy objects in the current environment again.
R> ore.ls()
[1] "TABLE1" TABLE3"
ore.syncを使用してR環境およびore.frameプロキシ・オブジェクトを作成した後に、例2-7に示すように、ore.get関数を使用してプロキシ・オブジェクトを名前を指定して取得できます。この例では、ore.sync関数を呼び出して、SHスキーマのCUSTOMERS表のプロキシであるore.frameオブジェクトを作成します。次に、そのプロキシ・オブジェクトのディメンションを取得します。
例2-7 データベース表を取得するためのore.getの使用方法
ore.sync(schema = "SH", table = "CUSTOMERS", use.keys = FALSE) dim(ore.get(name = "CUSTOMERS", schema = "SH"))
例2-7のリスト
R> ore.sync(schema = "SH", table = "CUSTOMERS", use.keys = FALSE) R> dim(ore.get(name = "CUSTOMERS", schema = "SH")) [1] 630 15
SH_CUST <- ore.get(name = "CUSTOMERS", schema = "SH")のようにore.getを使用して、表のプロキシore.frameを取得し、それをRで変数に割り当てることができます。ore.frameはRブローバル環境に存在し、この環境は.GlobalEnvを使用して参照できるため、ls関数によって返されるリストに表示されます。また、このオブジェクトはRグローバル環境に存在するため、データベース・スキーマを表すR環境とは対照的に、ore.ls関数によってリストされません。
ore.attachを使用して、データベース・スキーマのR環境をR検索パスに追加します。R環境を追加すると、スキーマ環境を指定することなくore.sync関数で作成したプロキシ・オブジェクトを介してデータベース表に名前を指定してアクセスできます。
デフォルト・スキーマは接続作成時に指定したもので、検索パスでのデフォルト位置は2です。スキーマおよび位置はore.attach関数呼出しで指定できます。また、環境の追加時に名前の競合が発生するかどうかをore.attach関数で示すかどうかを指定できます。ore.detach関数を使用して、R検索パスからスキーマに対する環境をデタッチできます。
例2-8にore.attach関数の使用を示します。例にあるコメントは、関数の呼出しを説明しています。
例2-8 データベース・スキーマの環境を追加するためのore.attachの使用方法
# Connected as rquser.
# Add the environment for the rquser schema to the R search path.
ore.attach()
# Create an unordered ore.frame proxy object in the SH environment for the
# specifed table.
ore.sync(schema = "SH", table = "CUSTOMERS", use.keys = FALSE)
# Add the environment for the SH schema to the search path and warn if naming
# conflicts exist.
ore.attach("SH", 3, warn.conflicts = TRUE)
# Display the number of rows and columns in the proxy object for the table.
dim(CUSTOMERS)
# Remove the environment for the SH schema from the search path.
ore.detach("SH")
# Invoke the dim function again.
dim(CUSTOMERS)
例2-8のリスト
R> # Connected as rquser.
R> # Add the environment for the rquser schema to the R search path.
ore.attach()
R> # Create an unordered ore.frame proxy object in the SH environment for the
R> # specifed table.
R> ore.sync(schema = "SH", table = "CUSTOMERS", use.keys = FALSE)
R> # Add the environment for the SH schema to the search path and warn if naming
R> # conflicts exist.
R> ore.attach("SH", 3, warn.conflicts = TRUE)
R> # Display the number of rows and columns in the proxy object for the table.
R> dim(CUSTOMERS)
[1] 630 15
R> # Remove the environment for the SH schema from the search path.
R> ore.detach("SH")
R> # Invoke the dim function again.
R> dim(CUSTOMERS)
Error: object 'CUSTOMERS' not found
Oracle R Enterpriseでは、順序付けられたまたは順序付けられていないore.frameオブジェクトを作成できます。次の各項目でこの機能について説明します。
vectorやdata.frameなどのRオブジェクトには、その要素の暗黙的な順序付けがあります。Oracle Database表のデータは、必ずしも順序付けられている必要はありません。一部のR操作では順序付けは役立ちますが、他の操作では必要ではありません。ore.frameを順序付けすることで、整数または文字列索引のいずれかを使用してore.frameオブジェクトに索引付けできます。
SQL問合せに対するプロキシである順序付けられたore.frameオブジェクトを使用すると、大規模なデータセットでは時間がかかります。そのため、Oracle R Enterpriseはデフォルトで順序付けられたore.frameオブジェクトの作成を試みますが、順序付けられていないore.frameオブジェクトを作成するための方法も提供されています。
SQL問合せのプロキシとしてOracle R Enterpriseのore.frameオブジェクトを作成するためにore.sync関数を呼び出す場合、use.keys引数を使用してore.frameを順序付けするか、しないようにするかを指定できます。
次の1つ以上の条件を満たす場合、ore.frameオブジェクトは順序付けられます。
ore.sync関数のuse.keys引数の値がTRUEで、基礎となる表で主キーが定義されている
ore.frameの行名が一意のタプルを構成する
ore.frameオブジェクトがaggregateやcbindなどの特定の関数で生成されている
関連するOracle R Enterpriseの関数に対する入力引数であるore.frameオブジェクトのすべてが順序付けられている
次の1つ以上の条件を満たす場合、ore.frameオブジェクトは順序付けられません。
ore.sync関数のuse.keys引数の値がFALSEである
主キーが基礎となる表に定義されておらず、ore.frameオブジェクトの行名が指定されていないか、ore.frameオブジェクトの行名がNULLに設定されている
関連するOracle R Enterpriseの関数に対する入力引数である1つ以上のore.frameオブジェクトが順序付けられていない
順序付けられていないore.frameオブジェクトにはNULLの行名があります。例2-9の最後の行に示すとおり、オブジェクトの行名でis.nullを呼び出すことによってore.frameオブジェクトが順序付けられるかどうかを判断できます。ore.frameオブジェクトが順序付けられていない場合、is.nullはエラーを返します。
Oracle R Enterpriseには、ore.frameオブジェクトの順序付けに関連するオプションがあります。ore.warn.orderグローバル・オプションは、順序付けが必要な関数で順序付けられていないore.frameオブジェクトを使用した場合にOracle R Enterpriseが警告メッセージを表示するかどうかを指定します。操作で期待される内容がわかっている場合は、出力に表示されないように警告を無効化する必要がある場合があります。警告メッセージの例については、例2-9および例2-10を参照してください。
次の例に示すとおり、現在の設定を確認したり、このオプションを有効化または無効化できます。
R> options("ore.warn.order")
$ore.warn.order
[1] TRUE
R> options("ore.warn.order" = FALSE)
R> options("ore.warn.order" = TRUE)
ore.sepオプションを使用すると、次の例に示すとおり、複数列キーに使用する行名の値の間にセパレータを指定できます。
R> options("ore.sep")
$ore.sep
[1] "|"
R> options("ore.sep" = "/")
R> options("ore.sep" = "|")
例2-9に示すとおり、データベース表の主キーを使用してore.frameオブジェクトを順序付けできます。この例では、スパム・データセットをkernlabパッケージからロードします。2つの列をデータセットに追加します。
この例では、ore.dropを呼び出して、指定された表(存在する場合)を削除します。次に、ore.createを呼び出して、データセットから2つの表を作成します。ore.execを呼び出して、USERID列とTS列をSPAM_PK表の複合主キーにし、ore.syncを呼び出して、表をそのore.frameプロキシと同期します。
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注意: ore.exec関数は、Oracle DatabaseスキーマでSQL文を実行します。この関数は、戻り値を持たないデータベース定義言語(DDL)文を対象としています。 |
例2-9では次に、各表の最初の8行を表示します。SPAM_PK表のプロキシ・オブジェクトは、順序付けられているore.frameオブジェクトです。これには、"|"文字で区切られたTS列とUSERID列の値を組み合せた行名が含まれます。SPAM_NOPK表のプロキシ・オブジェクトは順序付けられていないore.frameオブジェクトで、これには記号SPAM_NOPKが付けられます。デフォルトで、SPAM_NOPKには連番の行名が付けられます。
例では、ore.exec関数を呼び出して、RID列をデータベース表の主キーにするためのSQL文を実行します。
例2-9 キーを使用した順序付け
# Prepare the data.
library(kernlab)
data(spam)
s <- spam
# Create a column that has integer values.
s$TS <- 1001:(1000 + nrow(s))
# Create a column that has integer values with each number repeated twice.
s$USERID <- rep(351:400, each=2, len=nrow(s))
# Ensure that the database tables do not exist.
ore.drop(table='SPAM_PK')
ore.drop(table='SPAM_NOPK')
# Create database tables.
ore.create(s[,c(59:60,1:28)], table="SPAM_PK")
ore.create(s[,c(59:60,1:28)], table="SPAM_NOPK")
# Using a SQL statement, alter the SPAM_PK table to add a composite primary key.
ore.exec("alter table SPAM_PK add constraint SPAM_PK primary key
(\"USERID\",\"TS\")")
# Synchronize the table to get the change to it.
ore.sync(table = "SPAM_PK")
# View the data in the tables.
# The row names of the ordered SPAM_PK are the primary key column values.
head(SPAM_PK[,1:8])
# The row names of the unordered SPAM_NOPK are sequential numbers.
# The first warning results from the inner accessing of SPAM_NOPK to subset
# the columns. The second warning is for the invocation of the head
# function on that subset.
head(SPAM_NOPK[,1:8])
# Verify that SPAM_NOPK is unordered.
is.null(row.names(SPAM_NOPK))
例2-9のリスト
R> # Prepare the data.
R> library(kernlab)
R> data(spam)
R> s <- spam
R> # Create a column that has integer values.
R> s$TS <- 1001:(1000 + nrow(s))
R> # Create a column that has integer values with each number repeated twice.
R> s$USERID <- rep(351:400, each=2, len=nrow(s))
R> # Ensure that the database tables do not exist.
R> ore.drop(table='SPAM_PK')
R> ore.drop(table='SPAM_NOPK')
R> # Create database tables.
R> ore.create(s[,c(59:60,1:28)], table="SPAM_PK")
R> ore.create(s[,c(59:60,1:28)], table="SPAM_NOPK")
R> # Using a SQL statement, alter the SPAM_PK table to add a composite primary key.
R> ore.exec("alter table SPAM_PK add constraint SPAM_PK primary key
+ (\"USERID\",\"TS\")")
R> # Synchronize the table to get the change to it.
R> ore.sync(table = "SPAM_PK")
R> # View the data in the tables.
R> # The row names of the ordered SPAM_PK are the primary key column values.
R> head(SPAM_PK[,1:8])
TS USERID make address all num3d our over
1001|351 1001 351 0.00 0.64 0.64 0 0.32 0.00
1002|351 1002 351 0.21 0.28 0.50 0 0.14 0.28
1003|352 1003 352 0.06 0.00 0.71 0 1.23 0.19
1004|352 1004 352 0.00 0.00 0.00 0 0.63 0.00
1005|353 1005 353 0.00 0.00 0.00 0 0.63 0.00
1006|353 1006 353 0.00 0.00 0.00 0 1.85 0.00
R> # The row names of the unordered SPAM_NOPK are sequential numbers.
R> # The first warning results from the inner accessing of SPAM_NOPK to subset
R> # the columns. The second warning is for the invocation of the head
R> # function on that subset.
R> head(SPAM_NOPK[,1:8])
TS USERID make address all num3d our over
1 1001 351 0.00 0.64 0.64 0 0.32 0.00
2 1002 351 0.21 0.28 0.50 0 0.14 0.28
3 1003 352 0.06 0.00 0.71 0 1.23 0.19
4 1004 352 0.00 0.00 0.00 0 0.63 0.00
5 1005 353 0.00 0.00 0.00 0 0.63 0.00
6 1006 353 0.00 0.00 0.00 0 1.85 0.00
Warning messages:
1: ORE object has no unique key - using random order
2: ORE object has no unique key - using random order
R> # Verify that SPAM_NOPK is unordered.
R> is.null(row.names(SPAM_NOPK))
Error: ORE object has no unique key
例2-10に示すとおり、行名を使用してore.frameオブジェクトを順序付けできます。この例では、ローカルのRセッション・メモリーにdata.frameオブジェクトを作成し、それを記号aを付けてore.frameオブジェクト(Rセッションが接続されているOracle Databaseのメモリーにあります)にプッシュします。この例では、ore.frameオブジェクトにRのdata.frameオブジェクトのデフォルトの行名が付けられていることを示します。ore.frameが順序付けられているため、そこでrow.names関数を呼び出すと警告メッセージは生成されません。
この例では、例2-9のore.frameオブジェクトの順序付けられたSPAM_PKおよび順序付けられていないSPAM_NOPKを使用して、順序付けられていないSPAM_NOPKでrow.namesを呼び出すと警告メッセージが生成されますが、順序付けられているSPAM_PKでは生成されないことを示します。
SPAM_PKオブジェクトは行名で順序付けられていて、この行名は|文字で区切られたTSとUSERID列値を組み合せた値です。この例では、行名を変更できることを示します。
例2-10 行名を使用した順序付け
# Create an ordered ore.frame by default. a <- ore.push(data.frame(a=c(1:10,10:1), b=letters[c(1:10,10:1)])) # Display the values in the b column. Note that because the ore.frame is # ordered, no warnings appear. a$b # Display the default row names for the first six rows of the a column. row.names(head(a)) # SPAM_NOPK has no unique key, so row.names raises error messages. row.names(head(SPAM_NOPK)) # Row names consist of TS ’|' USERID. # For display on this page, only the first four row names are shown. row.names(head(SPAM_PK)) # Reassign the row names to the TS column only row.names(SPAM_PK) <- SPAM_PK$TS # The row names now correspond to the TS values only. row.names(head(SPAM_PK[,1:4])) head(SPAM_PK[,1:4])
例2-10のリスト
R> # Create an ordered ore.frame by default.
R> a <- ore.push(data.frame(a=c(1:10,10:1), b=letters[c(1:10,10:1)]))
R> # Display the values in the b column. Note that because the ore.frame is
R> # ordered, no warnings appear.
R> a$b
[1] a b c d e f g h i j j i h g f e d c b aLevels: a b c d e f g h i j
R> # Display the default row names for the first six rows of the a column.
R> row.names(head(a))
[1] 1 2 3 4 5 6
R> # SPAM_NOPK has no unique key, so row.names raises error messages.
R> row.names(head(SPAM_NOPK))
Error: ORE object has no unique key
In addition: Warning message:
ORE object has no unique key - using random order
R> # Row names consist of TS ’|' USERID.
R> # For display on this page, only the first four row names are shown.
R> row.names(head(SPAM_PK))
1001|351 1002|351 1003|352 1004|352
"1001|3.51E+002" "1002|3.51E+002" "1003|3.52E+002" "1004|3.52E+002"
R> # Reassign the row names to the TS column only
R> row.names(SPAM_PK) <- SPAM_PK$TS
R> # The row names now correspond to the TS values only.
R> row.names(head(SPAM_PK[,1:4]))
[1] 1001 1002 1003 1004 1005 1006
R> head(SPAM_PK[,1:4])
TS USERID make address
1001 1001 351 0.00 0.64
1002 1002 351 0.21 0.28
1003 1003 352 0.06 0.00
1004 1004 352 0.00 0.00
1005 1005 353 0.00 0.00
1006 1006 353 0.00 0.00
例2-11では、例2-9のore.frameオブジェクトの順序付けられたSPAM_PKおよび順序付けられていないSPAM_NOPKを使用して、2つの順序付けられたore.frameオブジェクトと2つの順序付けられていないore.frameオブジェクトのマージ結果を示します。
例2-11 順序付けられたおよび順序付けられていないore.frameオブジェクトのマージ
# Create objects for merging data from unordered ore.frame objects. x <- SPAM_NOPK[,1:4] y <- SPAM_NOPK[,c(1,2,4,5)] m1 <- merge(x, y, by="USERID") # The merged result m1 produces a warning because it is not an ordered frame. head(m1,3) # Create objects for merging data from ordered ore.frame objects. x <- SPAM_PK[,1:4] y <- SPAM_PK[,c(1,2,4,5)] # The merged result m1 does not produce a warning now because it is an # ordered frame. m1 <- merge(x, y, by="USERID") head(m1,3)
例2-11のリスト
R> # Create objects for merging data from unordered ore.frame objects.
R> x <- SPAM_NOPK[,1:4]
R> y <- SPAM_NOPK[,c(1,2,4,5)]
R> m1 <- merge(x, y, by="USERID")
R> # The merged result m1 produces a warning because it is not an ordered frame.
R> head(m1,3)
USERID TS.x make address.x TS.y address.y all
1 351 5601 0.00 0 1001 0.64 0.64
2 351 5502 0.00 0 1001 0.64 0.64
3 351 5501 0.78 0 1001 0.64 0.64
Warning messages:
1: ORE object has no unique key - using random order
2: ORE object has no unique key - using random order
R> # Create objects for merging data from ordered ore.frame objects.
R> x <- SPAM_PK[,1:4]
R> y <- SPAM_PK[,c(1,2,4,5)]
R> # The merged result m1 does not produce a warning now because it is an
R> # ordered frame.
R> m1 <- merge(x, y, by="USERID")
R> head(m1,3)
USERID TS.x make address.x TS.y address.y all
1001|1001 351 1001 0 0.64 1001 0.64 0.64
1001|1002 351 1001 0 0.64 1002 0.28 0.50
1001|1101 351 1001 0 0.64 1101 0.00 0.00
ore.push関数を使用して、ローカルのRオブジェクトから一時データベース表、および対応するプロキシore.frameオブジェクトを作成できます。ore.pull関数を使用して、Oracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクトが表すデータのコピーを含むローカルのRオブジェクトを作成できます。
ore.push関数は、Rオブジェクトを適切なデータ型のOracle R Enterpriseオブジェクトに変換します。ore.pull関数は、oreクラス・オブジェクトを取得してRオブジェクトを返します。入力オブジェクトがore.listの場合、ore.pull関数はdata.frameを作成し、各データベース列の各データを適切なR表現に変換します。
|
注意: データがRセッション・メモリーに適合する場合にのみ、データをローカルRのdata.frameにプルできます。また、データがメモリーに適合しても非常に大きい場合は、多数の、またはすべてのR関数をクライアントRセッションで実行できない可能性があります。 |
例2-12は、Rのdata.frameオブジェクトを関連するore.frameオブジェクト(iris_of)とともに一時データベース表としてデータベースにプッシュし、iris_ofから1列を選択することによって別のore.frameオブジェクト(iris_of_setosa)を作成した後に、iris_of_setosaオブジェクトをdata.frameオブジェクトとしてローカルのRセッション・メモリーにプルすることを示します。この例では、一部のオブジェクトのクラスを表示します。
例2-12 データを移動するためのore.pushおよびore.pullの使用方法
class(iris) # Push the iris data frame to the database. iris_of <- ore.push(iris) class(iris_of) # Display the data type of the Sepal.Length column in the data.frame. class(iris$Sepal.Length) # Display the data type of the Sepal.Length column in the ore.frame. class(iris_of$Sepal.Length) # Filter one column of the data set. iris_of_setosa <- iris_of[iris_of$Species == "setosa", ] class(iris_of_setosa) # Pull the selected column into the local R client memory. local_setosa = ore.pull(iris_of_setosa) class(local_setosa)
例2-12のリスト
R> class(iris) [1] "data.frame" R> # Push the iris data frame to the database. R> iris_of <- ore.push(iris) R> class(iris_of) [1] "ore.frame" attr(,"package") [1] "OREbase" R> # Display the data type of the Sepal.Length column in the data.frame. R> class(iris$Sepal.Length) [1] "numeric" R> # Display the data type of the Sepal.Length column in the ore.frame. R> class(iris_of$Sepal.Length) [1] "ore.numeric" attr(,"package") [1] "OREbase" R> # Filter one column of the data set. R> iris_of_setosa <- iris_of[iris_of$Species == "setosa", ] R> class(iris_of_setosa) [1] "ore.frame" attr(,"package") [1] "OREbase" R> # Pull the selected column into the local R client memory. R> local_setosa = ore.pull(iris_of_setosa) R> class(local_setosa) [1] "data.frame"
明示的に保存しないかぎり、ore.push関数を使用して作成した一時データベース表および対応するOracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクトは、Rセッションの終了時に破棄されます。
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関連項目:
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ore.create関数を使用して、Oracle Databaseスキーマに永続表を作成できます。表を作成すると、データベース・スキーマを表すR環境に表のore.frameプロキシ・オブジェクトが自動的に作成されます。プロキシore.frameオブジェクトには表と同じ名前が付けられます。ore.drop関数を使用して、Oracle Databaseスキーマの永続表を削除できます。
|
注意: ore.drop関数は、データベース表およびそれに関連付けられたore.frameプロキシ・オブジェクトを削除する場合にのみ使用します。永続データベース表と関連付けられてないore.frameオブジェクトを削除する場合は、これを使用しないでください。一時データベース表のore.frameオブジェクトを削除する場合は、ore.rm関数を使用します。 |
例2-13では、データベースに表を作成し、その一部を削除します。
例2-13 表を作成および削除するためのore.createおよびore.dropの使用方法
# Create the AIRQUALITY table from the data.frame for the airquality data set. ore.create(airquality, table = "AIRQUALITY") # Create data.frame objects. df1 <- data.frame(x1 = 1:5, y1 = letters[1:5]) df2 <- data.frame(x2 = 5:1, y2 = letters[11:15]) # Create the DF1 and DF2 tables from the data.frame objects. ore.create(df1, "DF1") ore.create(df2, "DF2") # Create the CARS93 table from the data.frame for the Cars93 data set. ore.create(Cars93, table = "CARS93") # List the Oracle R Enterprise proxy objects. ore.ls() # Drop the CARS93 object. ore.drop(table = "CARS93") # List the Oracle R Enterprise proxy objects again. ore.ls()
例2-13のリスト
R> # Create the AIRQUALITY table from the data.frame for the airquality data set. R> ore.create(airquality, table = "AIRQUALITY") R> # Create data.frame objects. R> df1 <- data.frame(x1 = 1:5, y1 = letters[1:5]) R> df2 <- data.frame(x2 = 5:1, y2 = letters[11:15]) R> # Create the DF1_TABLE and DF2_TABLE tables from the data.frame objects. R> ore.create(df1, "DF1") R> ore.create(df2, "DF2") R> # Create the CARS93 table from the data.frame for the Cars93 data set. R> ore.create(Cars93, table = "CARS93") R> # List the Oracle R Enterprise proxy objects. R> ore.ls() [1] "AIRQUALITY" "CARS93" "DF1" "DF2_" R> # Drop the CARS93 object. R> ore.drop(table = "CARS93") R> # List the Oracle R Enterprise proxy objects again. R> ore.ls() [1] "AIRQUALITY" "DF1_" "DF2"
Oracle R Enterpriseには、Oracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクト、および任意のRオブジェクトをOracle Databaseに保存するために使用できるデータストアが用意されています。保存したオブジェクトを別のRセッションにリストアできます。データストアのオブジェクトは、RインタフェースおよびSQLインタフェースの両方を介して埋込みRの実行からもアクセスできます。
この項では、データストアの作成および管理に使用可能なOracle R Enterpriseの関数について説明します。この項の内容は次のとおりです。
Oracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクトを含むRオブジェクトは、明示的に保存しないかぎり現行のRセッションの間存在します。Rオブジェクトの保存およびリストア用の標準のR関数(saveおよびload)は、ファイルに格納するためにRメモリー内のオブジェクトをシリアライズし、メモリーにリストアするためにデシリアライズします。ただし、Oracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクトに対しては、それらの関数はプロキシ・オブジェクトに関連付けられているデータベース・オブジェクトをOracle Databaseに保存しないため、保存されたプロキシ・オブジェクトは別のRセッションでは正しく動作しません。
Oracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクト、および任意のRオブジェクトは、ore.save関数を使用して保存できます。ore.save関数はOracle R Enterpriseデータストアを指定します。データストアは、Rセッションの終了時にデータベースに保持されます。データストアは、自身が含まれているオブジェクトの参照整合性を保持します。ore.load関数を使用して、データストア内のオブジェクトを別のRセッションにリストアできます。
データストアを使用して、次のことを実行できます。
Oracle R Enterpriseおよび作成したその他のRオブジェクトを1つのRセッションに保存し、別のRセッションにリストアします。
埋込みRの実行で使用するためにR関数に引数を渡します。
埋込みRの実行で使用するためにオブジェクトを渡します。たとえば、OREdmパッケージ内の関数を使用してOracle Data Miningモデルを構築し、それをデータストアに保存することもできます。その後、埋込みRの実行を介してそのモデルを使用してデータベースにデータをスコアリングできます。埋込みRの実行関数でのデータストアの使用例は、例6-10を参照してください。
表2-1にデータストアを操作する関数をリストし、その簡単な説明を示します。
表2-1 データストアを操作する関数
| 関数 | 説明 |
|---|---|
|
Rオブジェクトを新規または既存のデータストアに保存します。 |
|
|
データストアからオブジェクトをR環境にリストアします。 |
|
|
データストアからオブジェクトをR環境に遅延リストアします。 |
|
|
現行のOracle Databaseスキーマからデータストアを削除します。 |
|
|
現行のOracle Databaseスキーマのデータストアに関する情報をリストします。 |
|
|
現行のOracle Databaseスキーマの指定したデータストアに関する詳細な情報を提供します。 |
各データベース・スキーマには、指定したOracle R Enterpriseデータストアを格納する表があります。データストアにはOracle R Enterpriseオブジェクトおよび標準のRオブジェクトを含めることができます。
ore.save関数を使用してデータストアを作成できます。データストアの作成時にそのデータストアの名前を指定します。オブジェクトを1つ以上のデータストアに保存できます。
データストアにデータベース・オブジェクトのOracle R Enterpriseプロキシ・オブジェクトが含まれているかぎり、データベース・オブジェクトはRセッション間で保持されます。たとえば、OREdmパッケージでore.odmNB関数を使用してOracle Data MiningのNaive Bayesモデルを構築することもできます。構築されたore.odmNBオブジェクトをデータストアに保存してRセッションを終了した場合、Oracle DatabaseはそのOracle Data Miningモデルを削除しません。ore.odmNBオブジェクトが含まれいるデータストアがない場合は、Rセッションを終了すると、データベースは自動的にそのモデルを削除します。
ore.save関数は、1つ以上のRオブジェクトを指定されたデータストアに保存します。デフォルトでは、Oracle R Enterpriseは、現行のユーザー・スキーマにデータストアを作成します。ore.saveに対して引数を指定する場合、特定のオブジェクトの名前、またはオブジェクトのリストを指定できます。特定のR環境を指定して保存するオブジェクトを検索できます。overwriteおよびappendの引数は相互に排他的です。overwrite引数をTRUEに設定した場合、既存のデータストアを同じ名前の別のデータストアで置換できます。append引数をTRUEに設定した場合、既存のデータストアにオブジェクトを追加できます。description引数を使用すると、データストアの情報取得時に表示される説明テキストを指定できます。description引数は、append引数とともに使用すると機能しません。
例2-14に、引数の様々な組合せを使用したデータストアの作成を示します。
例2-14 オブジェクトの保存およびデータストアの作成
# Create some R objects.
df1 <- data.frame(x1 = 1:5, y1 = letters[1:5])
df2 <- data.frame(x2 = 5:1, y2 = letters[11:15])
iris_of <- ore.push(iris)
# Create a database table and an Oracle R Enterprise proxy object for the table.
ore.drop("AIRQUALITY")
ore.create(airquality, table = "AIRQUALITY")
# List the R objects.
ls()
# List the Oracle R Enterprise proxy objects.
ore.ls()
# Save the proxy object and all objects in the current workspace environment
# to the datastore named ds1 and supply a description.
ore.save(AIRQUALITY, list = ls(), name = "ds1", description = "My datastore")
# Create some more objects.
x <- stats::runif(20) # x is an object of type numeric.
y <- list(a = 1, b = TRUE, c = "hoopsa")
z <- ore.push(x) # z is an object of type ore.numeric.
# Create another datastore.
ore.save(x, y, name = "ds2", description = "x and y")
# Overwrite the contents of datastore ds2.
ore.save(x, name = "ds2", overwrite = TRUE, description = "only x")
# Append object z to datastore ds2.
ore.save(z, name = "ds2", append = TRUE)
例2-14のリスト
R> # Create some R objects.
R> df1 <- data.frame(x1 = 1:5, y1 = letters[1:5])
R> df2 <- data.frame(x2 = 5:1, y2 = letters[11:15])
R> iris_of <- ore.push(iris)
R>
R> # Create a database table and an Oracle R Enterprise proxy object for the table.
R> ore.drop("AIRQUALITY")
R> ore.create(airquality, table = "AIRQUALITY")
R>
R> # List the R objects.
R> ls()
[1] "df1" "df2" "iris_of"
R>
R> # List the Oracle R Enterprise proxy objects.
R> ore.ls()
[1] "AIRQUALITY"
R>
R> # Save the proxy object and all objects in the current workspace environment
R> # to the datastore named ds1 and supply a description.
R> ore.save(AIRQUALITY, list = ls(), name = "ds1", description = "My datastore")
R>
R> # Create some more objects.
R> x <- stats::runif(20) # x is an object of type numeric.
R> y <- list(a = 1, b = TRUE, c = "hoopsa")
R> z <- ore.push(x) # z is an object of type ore.numeric.
R>
R> # Create another datastore.
R> ore.save(x, y, name = "ds2", description = "x and y")
R>
R> # Overwrite the contents of datastore ds2.
R> ore.save(x, name = "ds2", overwrite = TRUE, description = "only x")
R>
R> # Append object z to datastore ds2.
R> ore.save(z, name = "ds2", append = TRUE)
ore.datastore関数およびore.datastoreSummary関数を使用することで、現行のユーザー・スキーマのデータストアに関する情報を取得できます。
ore.datastore関数を使用して、データストアに関する基本的な情報をリストできます。この関数は、データストア名、データストア内のオブジェクト数、データストアのサイズ、作成日および説明に対応する列を含んだdata.frameオブジェクトを返します。行は、列datastore.nameによってアルファベット順にソートされます。名前または正規表現パターンを使用してデータストアを検索できます。
例2-15にore.datastore関数の使用方法を示します。この例では、例2-14で作成したRオブジェクトの一部を使用します。
例2-15 ore.datastore関数の使用方法
# The datastore objects ds1 and ds2 and objects data.frame objects df1 and df2 # were created in Example 2-14. ore.save(df1, df2, name = "dfobj", description = "df objects" ore.save(x, y, z, name = "another_ds", description = "For pattern matching") # List all of the datastore objects. ore.datastore() # List the specified datastore. ore.datastore("ds1") # List the datastore objects with names that include "ds". ore.datastore(pattern = "ds")
例2-15のリスト
R> # The datastore objects ds1 and ds2 and objects data.frame objects df1 and df2 R> # were created in Example 2-14. R> ore.save(df1, df2, name = "dfobj", description = "df objects" R> ore.save(x, y, z, name = "another_ds", description = "For pattern matching") R> R> # List all of the datastore objects. R> ore.datastore() datastore.name object.count size creation.date description 1 another_ds 3 1243 2014-07-24 13:31:56 For pattern mattching 2 dfobj 2 656 2014-07-24 13:31:46 df objects 3 ds1 4 3162 2014-07-24 13:25:17 My datastore 4 ds2 2 1111 2014-07-24 13:27:26 only x R> # List the specified datastore. R> ore.datastore("ds1") datastore.name object.count size creation.date description 1 ds1 4 2908 2013-11-08 10:41:09 My datastore R> R> # List the datastore objects with names that include "ds". R> ore.datastore(pattern = "ds") datastore.name object.count size creation.date description 1 another_ds 3 1243 2014-07-24 13:31:56 For pattern mattching 2 ds1 4 3162 2014-07-24 13:25:17 My datastore 3 ds2 2 1111 2014-07-24 13:27:26 only x
ore.datastoreSummary関数は、接続されているデータベースのユーザー・スキーマにあるデータストアに保存されたRオブジェクトに関する情報を返します。この関数は、オブジェクト名、オブジェクト・クラス、オブジェクトのサイズおよびオブジェクトの長さ(vectorの場合)または行および列の数(data.frameオブジェクトの場合)に対応する列を含んだdata.frameを返します。データストアの名前を1つの引数として取ります。
例2-16にore.datastoreSummary関数の使用方法を示します。この例では、例2-14で作成したデータストアを使用します。
例2-16のリスト
R> ore.datastoreSummary("ds1")
object.name class size length row.count col.count
1 AIRQUALITY ore.frame 1077 6 153 6
2 df1 data.frame 328 2 5 2
3 df2 data.frame 328 2 5 2
4 iris_of ore.frame 1429 5 150 5
R> ore.datastoreSummary("ds2")
object.name class size length row.count col.count
1 x numeric 182 20 NA NA
2 z ore.numeric 929 20 NA NA
ore.load関数は、データストアに保存したRオブジェクトをRグローバル環境(.GlobalEnv)にリストアします。この関数は、リストアされるオブジェクトの名前を含む文字列ベクターを返します。
保存されたすべてのオブジェクトをロードするか、list引数を使用してロードするオブジェクトを指定できます。envir引数を使用すると、オブジェクトをロードする環境を指定できます。
例2-17に、例2-15で作成したデータストアからオブジェクトをリストアするためのore.load関数の使用方法を示します。
例2-17 データストアからオブジェクトをリストアするためのore.load関数の使用方法
# We are in the same R session as Example 2-15. List the R objects. ls() # List the datastores. ore.datastore() # Delete the x and z objects. rm(x, z) ls() # Restore all of the objects in datastore ds2. ore.load("ds2") ls() # After ending the R session and starting another session. ls() # The datastore objects persist between sessions. ore.datastore() # Restore some of the objects from datastore ds1. ore.load("ds1", list = c("df1", "df2", "iris_of")) ls()
例2-17のリスト
R> # We are in the same R session as Example 2-15. List the R objects. R> ls() [1] "df1" "df2" "iris_of" "x" "y" "z" R> R> # List the datastores. R> ore.datastore() datastore.name object.count size creation.date description 1 another_ds 3 1243 2014-07-24 13:31:56 For pattern mattching 2 dfobj 2 656 2014-07-24 13:31:46 df objects 3 ds1 4 3162 2014-07-24 13:25:17 My datastore 4 ds2 2 1111 2014-07-24 13:27:26 only x R> R> # Delete the x and z objects. R> rm(x, z) R> ls() [1] "df1" "df2" "iris_of" "y" R> R> # Restore all of the objects in datastore ds2. R> ore.load("ds2") [1] "x" "z" R> R> ls() [1] "df1" "df2" "iris_of" "x" "y" "z" R> R> # After ending the R session and starting another session. R> ls() character(0) R> # The datastore objects persist between sessions. R> ore.datastore() datastore.name object.count size creation.date description 1 another_ds 3 1243 2014-07-24 13:31:56 For pattern mattching 2 dfobj 2 656 2014-07-24 13:31:46 df objects 3 ds1 4 3162 2014-07-24 13:25:17 My datastore 4 ds2 2 1111 2014-07-24 13:27:26 only x R> # Restore some of the objects from datastore ds1. R> ore.load("ds1", list = c("df1", "df2", "iris_of")) [1] "df1" "df2" "iris_of" R> ls() [1] "df1" "df2" "iris_of"
ore.delete関数を使用すると、Oracle R Enterpriseデータストアのオブジェクトを削除、またはデータストア自身を削除できます。データストアを削除するには、名前を指定します。データストアから1つ以上のオブジェクトを削除するには、list引数を指定します。ore.delete関数は、削除したオブジェクトまたはデータストアの名前を返します。
例2-18に、データストアのオブジェクトを削除した後にデータストア全体を削除するためのore.deleteの使用方法を示します。この例では、例2-14で作成したオブジェクトを使用します。
例2-18 ore.delete関数の使用方法
# Delete the the df2 object from the ds1 .
ore.delete("ds1", list = "df2")
# Delete the datastore named ds1.
ore.delete("ds1")
例2-18のリスト
R> # Delete the the df2 object from the ds1 datastore.
R> ore.delete("ds1", list = "df2")[1] "df2"
R> # Delete the datastore named ds1.
R> ore.delete("ds1")
[1] "ds1"
データストアを削除すると、Oracle R Enterpriseは、削除したデータストアでRオブジェクトによって参照されていたすべての一時データベース・オブジェクトを破棄します。Rオブジェクトを1つ以上のデータストアに保存していた場合、Oracle R Enterpriseは、一時データベース・オブジェクトを参照しているオブジェクトがないときにのみ、一時データベース・オブジェクトを破棄します。
