将巨大的 .Rdata 文件（R 数据帧）加载到 SQL 服务器的最快方法是什么？
What is the fastest way to load huge .Rdata files (R dataframes) into SQL Server?
我目前正在通过以下方式使用库 (RODBC)：
dbhandle <- odbcDriverConnect('driver={SQL Server};server=xxxxxx;database=yyyy;trusted_connection=true')
sqlSave(dbhandle, R_table ,tablename = "SQL_table" )
这个问题是，将 1000 万行加载到 SQL 服务器大约需要 5 个小时。
此外，它有时会在加载时中断。因此，我将 .Rdata 分成更小的块并按顺序将其加载到 SQL Server.
有没有更快的方法来实现这个目标？
我会以 CSV 格式导出我的数据并使用 BULK INSERT。如果您真的想要（或不得不）使用 sqlSave，那么，我想到的唯一选择是：
- 一定要在sqlSave中设置
fast=TRUE
- 在 运行 sqlSave 之前关闭自动提交：
odbcSetAutoCommit(dbhandle, autoCommit = FALSE) 并在 sqlSave odbcEndTran(dbhandle, commit = TRUE) 之后提交
但是，在我看来，真正的解决方案是 BULK INSERT。
我目前正在通过以下方式使用库 (RODBC)：
dbhandle <- odbcDriverConnect('driver={SQL Server};server=xxxxxx;database=yyyy;trusted_connection=true')
sqlSave(dbhandle, R_table ,tablename = "SQL_table" )
这个问题是，将 1000 万行加载到 SQL 服务器大约需要 5 个小时。
此外，它有时会在加载时中断。因此，我将 .Rdata 分成更小的块并按顺序将其加载到 SQL Server.
有没有更快的方法来实现这个目标？
我会以 CSV 格式导出我的数据并使用 BULK INSERT。如果您真的想要（或不得不）使用 sqlSave，那么，我想到的唯一选择是：
- 一定要在sqlSave中设置
fast=TRUE - 在 运行 sqlSave 之前关闭自动提交：
odbcSetAutoCommit(dbhandle, autoCommit = FALSE)并在 sqlSaveodbcEndTran(dbhandle, commit = TRUE) 之后提交
但是，在我看来，真正的解决方案是 BULK INSERT。