Uma opção é usar algo como a seguinte função, que transforma um quadro de dados local em um quadro de dados remoto usando SQL mesmo ao usar uma conexão somente leitura .
df_to_pg <- function(df, conn) {
collapse <- function(x) paste0("(", paste(x, collapse = ", "), ")")
names <- paste(DBI::dbQuoteIdentifier(conn, names(df)), collapse = ", ")
values <-
df %>%
lapply(DBI::dbQuoteLiteral, conn = conn) %>%
purrr::transpose() %>%
lapply(collapse) %>%
paste(collapse = ",\n")
the_sql <- paste("SELECT * FROM (VALUES", values, ") AS t (", names, ")")
temp_df_sql <- dplyr::tbl(conn, dplyr::sql(the_sql))
return(temp_df_sql)
}
Aqui está uma ilustração da função em uso. A função foi testada no PostgreSQL e SQL Server, mas não funcionará no SQLite (devido à falta de
VALUES palavra-chave que funciona desta forma).Acredito que deve funcionar no MySQL ou Oracle, pois estes possuem os VALUES palavra-chave. library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(DBI)
pg <- dbConnect(RPostgres::Postgres())
events <- tibble(firm_ids = 10000:10024L,
date = seq(from = as.Date("2020-03-14"),
length = length(firm_ids),
by = 1))
events
#> # A tibble: 25 x 2
#> firm_ids date
#> <int> <date>
#> 1 10000 2020-03-14
#> 2 10001 2020-03-15
#> 3 10002 2020-03-16
#> 4 10003 2020-03-17
#> 5 10004 2020-03-18
#> 6 10005 2020-03-19
#> 7 10006 2020-03-20
#> 8 10007 2020-03-21
#> 9 10008 2020-03-22
#> 10 10009 2020-03-23
#> # … with 15 more rows
events_pg <- df_to_pg(events, pg)
events_pg
#> # Source: SQL [?? x 2]
#> # Database: postgres [[email protected]/tmp:5432/crsp]
#> firm_ids date
#> <int> <date>
#> 1 10000 2020-03-14
#> 2 10001 2020-03-15
#> 3 10002 2020-03-16
#> 4 10003 2020-03-17
#> 5 10004 2020-03-18
#> 6 10005 2020-03-19
#> 7 10006 2020-03-20
#> 8 10007 2020-03-21
#> 9 10008 2020-03-22
#> 10 10009 2020-03-23
#> # … with more rows
