Postgresql 在PL/R中加载、列出和使用R模块和函数

我在以下方面有困难：

• 列出PostgreSQL可用的R包和函数
• 安装用于PL/R的包（例如）
• 在PostgreSQL中调用R函数

列出可用的R包 Q.1.您如何找到已加载的R模块

SELECT * FROM r_typenames();

这显示了可用的类型，但是检查是否加载了

Kendall（X，Y）

呢？例如，以下示例显示：

这似乎允许插入记录来指示加载

Kendall

，但以下代码没有从语法上解释如何确保加载：

INSERT INTO plr_modules
  VALUES (0, 'pg.test.module.load <-function(msg) {print(msg)}');

问题4.我怎么知道肯德尔是否在那里？
Q.5.如果不是，我如何找出它在哪个包中？
Q.6.如果它不在适合使用

apt get

安装的软件包中（

aptitude

，

synaptic

，

dpkg

，你有什么），我该如何在Ubuntu上安装它？
Q.7.安装步骤记录在哪里？

调用R函数 我有以下代码：

EXECUTE 'SELECT '
  'regr_slope( amount, year_taken ),'
  'regr_intercept( amount, year_taken ),'
  'corr( amount, year_taken ),'
  'sum( measurements ) AS total_measurements '
'FROM temp_regression'
INTO STRICT slope, intercept, correlation, total_measurements;

此代码调用PostgreSQL函数

corr

，以计算Pearson对数据的相关性。理想情况下，我希望执行以下操作（通过为

plr\u kendall

切换

corr

）：

Q.8.我必须自己写

plr\u kendall

Q.9.我在哪里可以找到一个简单的例子：

将R模块加载到PG中

为所需的R函数编写PG包装器

从SELECT调用PG包装器

例如，最后两个步骤看起来像：

create or replace function plr_kendall( _float8, _float8 ) returns float as '
  agg_kendall(arg1, arg2)
' language 'plr';

CREATE AGGREGATE agg_kendall (
  sfunc = plr_array_accum,
  basetype = float8, -- ???
  stype = _float8, -- ???
  finalfunc = plr_kendall
);

然后按上述方法选择

谢谢大家!
 概述
这些步骤列出了如何使用PL/R从PostgreSQL调用R函数

先决条件
您必须已经安装了PostgreSQL、R和PL/R

台阶
查找R模块名称（例如，
Kendall
）
更改为数据库用户：

出现提示时，选择一个CRAN镜像
创建下表：

在PostgreSQL中创建包装函数：

试验
按以下步骤测试功能：

SELECT
  *
FROM
  climate.analysis_vector();

结果
编号：-0.0578900910913944

EXECUTE 'SELECT '
  'regr_slope( amount, year_taken ),'
  'regr_intercept( amount, year_taken ),'
  'plr_kendall( amount, year_taken ),'
  'sum( measurements ) AS total_measurements '
'FROM temp_regression'
INTO STRICT slope, intercept, correlation, total_measurements;

create or replace function plr_kendall( _float8, _float8 ) returns float as '
  agg_kendall(arg1, arg2)
' language 'plr';

CREATE AGGREGATE agg_kendall (
  sfunc = plr_array_accum,
  basetype = float8, -- ???
  stype = _float8, -- ???
  finalfunc = plr_kendall
);

sudo su - postgres
R
install.packages("Kendall", dependencies = TRUE)
CREATE TABLE plr_modules (
modseq int4,
modsrc text
);
INSERT INTO plr_modules
VALUES (0, 'library(Kendall)' );
sudo /etc/init.d/postgresql-8.4 restart
CREATE OR REPLACE FUNCTION climate.plr_corr_kendall(
double precision[],
double precision[] )
RETURNS double precision AS
$BODY$
Kendall(arg1, arg2)
$BODY$
LANGUAGE 'plr' VOLATILE STRICT;
CREATE OR REPLACE FUNCTION climate.analysis_vector()
RETURNS double precision AS
$BODY$
DECLARE
  v_year_taken double precision[];
  v_amount double precision[];
  i RECORD;
BEGIN
  FOR i IN (
  SELECT
    extract(YEAR FROM m.taken) AS year_taken,
    avg( m.amount ) AS amount
  FROM
    climate.city c,
    climate.station s,
    climate.station_category sc,
    climate.measurement m
  WHERE 
    c.id = 5148 AND 
    earth_distance( 
      ll_to_earth(c.latitude_decimal,c.longitude_decimal), 
      ll_to_earth(s.latitude_decimal,s.longitude_decimal)) <= 30 AND 
    s.elevation BETWEEN 0  AND  3000  AND 
    s.applicable AND 
    sc.station_id = s.id AND 
    sc.category_id = 1 AND 
    extract(YEAR FROM sc.taken_start) >= 1900 AND 
    extract(YEAR FROM sc.taken_end) <= 2009 AND 
    m.station_id = s.id AND 
    m.taken BETWEEN sc.taken_start AND sc.taken_end AND 
    m.category_id = sc.category_id 
  GROUP BY 
    extract(YEAR FROM m.taken)
  ORDER BY
    extract(YEAR FROM m.taken)
  ) LOOP
    SELECT array_append( v_year_taken, i.year_taken ) INTO v_year_taken;
    SELECT array_append( v_amount, i.amount::double precision ) INTO v_amount;
  END LOOP;

  RAISE NOTICE '%', v_year_taken;
  RAISE NOTICE '%', v_amount;

  RETURN climate.plr_corr_kendall( v_year_taken, v_amount );
END;
$BODY$
LANGUAGE 'plpgsql' VOLATILE
COST 100;

SELECT
  *
FROM
  climate.analysis_vector();