Overweeg een van de volgende twee manieren:een SQL-gestuurde de-dupe- of R-gedreven de-dupe-oplossing. Voor de eerste heb je een tijdelijke, staging-tabel nodig die de klassieke LEFT JOIN...IS NULL/NOT EXISTS/NOT IN
SQL-query. Voor het laatste zou u alle inhoud in een dataframe importeren, uw huidige df toevoegen en R's unique()
uitvoeren . Het klinkt echter alsof je niet voor het laatste bedoeld, maar ik laat het zien voor toekomstige lezers.
SQL (met een tijdelijke tabel met exacte structuur van bestemmingstabel)
# OVERWRITE TEMP EACH TIME
dbWriteTable(con_hub, value = my_R_dataframe,
name = "table2_temp",
overwrite = TRUE,
row.names = FALSE)
# RUN LEFT JOIN...IS NULL QUERY (COMPARE COLS --COL1, COL2, COL3-- ADD/REMOVE AS NEEDED)
dbSendQuery(con_hub, paste0("INSERT INTO table2",
" SELECT * FROM table2_temp",
" LEFT JOIN table2",
" ON table2_temp.col1 = table2.col1",
" AND table2_temp.col2 = table2.col2",
" AND table2_temp.col3 = table2.col3",
" WHERE table2.col1 IS NULL",
" OR table2.col2 IS NULL",
" OR table2.col3 IS NULL"))
R (lees in tabel2 gegevens, overweeg of het niet te belastend is voor resources, bij voorkeur ontdubbeling door alle kolommen)
# RETRIEVE table2 DATA
table2df <- dbGetQuery(con_hub, "SELECT * FROM table2")
# APPEND BOTH DATAFRAMES
stackeddf <- rbind(table2df, my_R_dataframe)
# RETURN UNIQUE ROWS
finaldf <- unique(stackeddf)
# OVERWRITE DESTINATION TABLE EACH TIME
dbWriteTable(con_hub, value = finaldf,
name = "table2",
overwrite = TRUE,
row.names = FALSE)
# CLEAN UP ENVIRON OF UNNEEDED OBJECTS
rm(table2df, stackeddf, finaldf)
gc()