Mysql 分组变异操作的dbplyr窗口函数

我想使用dbplyr/dplyr创建一个组级聚合变量。以下是命令的要点：

q = tbl_copy %>% 
  group_by(group_var) %>%
  mutate(x_agg = min(x))

但这会产生以下错误： 错误：此数据库不支持窗口函数'min'

奇怪的是，当我使用summary动词时，min的效果很好

q = tbl_copy %>% 
  group_by(group_var) %>%
  summarise(x_agg = min(x))

q %>% show_query()
<SQL>
SELECT `group_var`, `x`, MIN(`x`) AS `x_agg`
FROM `my_table`
GROUP BY `group_var`

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MySQL不支持窗口函数，这就是dbplyr无法将dplyr代码转换为SQL的原因

当您使用MySQL DB时，通常的解决方法是使用嵌套SQL查询，例如：

选择yt.*，t.x_agg 从yt INTERNAL join表中选择group_var，minx as x_agg 来自yt 分组 关于yt.group\u var=t.group\u var 您可以使用dbGetQuery将上述查询直接发送到MySQL，也可以将此策略转换为dplyr代码：

tbl_副本%>% 内接缝BL\U副本%>% 按组分组变量%>% SummarySex\u agg=minx，by=group\u var

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另外请注意，如果您的表足够小，更直接的方法是在内存中执行所有操作，我的意思是：在客户端，即在R中。

是的，我明白了。期望dplyr以编程方式在SQL翻译中编写这些子查询是否合理？我确实进行了很多分组变异，我希望避免用一堆left_join语句重新编写dplyr代码。有点违背了使用dplyr代替关系数据库的许多目的。我同意如果dplyr能够解决这个问题就好了！但我不知道我们是否应该期待它。。。无论如何，在某种程度上，您总是需要编写仔细优化的SQL查询，我不认为这可以通过另一种语言的自动翻译来实现，特别是考虑到每个DBMS都有自己的SQL实现。

> con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), ":memory:")
> copy_to(con, mtcars)
> 
> mtcars2 <- tbl(con, "mtcars")
> mtcars2 %>%
+     select(mpg,cyl) %>%
+     group_by(cyl) %>%
+     mutate(mpg_min = min(mpg))
Error: Window function `min()` is not supported by this database