.RData中的reactiveFileReader

我目前在一个闪亮的应用程序中的工作流程是定期运行一个R脚本作为cron作业，从多个数据库中提取各种表，以及从一些API下载数据。然后将它们保存为.Rdata文件，保存在名为

data

的文件夹中

在我的

global.R

文件中，我使用

load（“data/workingdata.Rdata”）

加载数据。这将导致所有数据帧（大约30个）加载到环境中。我知道我可以使用

reactiveFileReader（）

函数来刷新数据，但显然，由于与该函数关联的会话，它必须在server.R文件中使用。另外，我不确定

reactiveFileReader（）

中的

load

是否被接受为

readFunc

。对于这种情况，最好的策略是什么？

您可以在server.R的顶部使用

load（“data/workingdata.Rdata”）

。然后，任何时候任何人启动一个新的闪亮会话，数据都将是最新的。可能的缺点是：

• 如果在新会话加载数据的同时写入数据，则可能会出现问题
• 如果在新数据可用之前和之后打开会话，则数据将过时

我想第一个可能出现的问题不足以成为问题。第二个可能的问题更可能发生，但除非你处于一个非常危急的情况下，否则我看不出这是一个值得担心的重大问题

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这对你有用吗？

关于你的工作流程的一些想法：

最后，使用RData方法，您将设置另一个与数据库/API并行的数据源

处理文件时，总是会有一些内务管理开销（例如，读取.RData文件时是否已完成？）。在我看来，这（部分）就是DBMS的用途——负责管理。他们中的大多数人都有复杂的解决方案，以确保您能够非常快速地获得所查询的内容；那么为什么要重新发明轮子呢

与使用reactiveFileReader（）函数连续创建.RData文件和轮询数据不同，您可以使用reactivePoll直接查询数据库中的更改（请参见 例如使用sqlite）。如果您的查询是长时间运行的（我想这就是您的工作流的原因），您可以在将来将它们包装起来，并异步运行它们（参见此） 获得一些灵感）。 或者，许多DBM提供类似物化视图的功能，以避免长时间的等待（根据假定的用户权限）

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当然，所有这些都是基于假设的，因为我不知道您的生态系统，但根据我的经验，减少接口意味着减少错误源。

此示例使用带有

observe

和

invalidaterater的
reactiveVal
对象。数据将加载到新环境中，并每2秒分配给reactiveVal

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  actionButton("generate", "Click to generate an Rdata file"),
  tableOutput("table")
)

server <- shinyServer(function(input, output, session) {

  ## Use reactiveVal with observe/invalidateLater to load Rdata
  data <- reactiveVal(value = NULL)
  observe({
    invalidateLater(2000, session)
    n <- new.env()
    print("load data")
    env <- load("workingdata.Rdata", envir = n)
    data(n[[names(n)]])
  })


  ## Click the button to generate a new random data frame and write to file
  observeEvent(input$generate, {
    sample_dataframe <- iris[sample(1:nrow(iris), 10, F),]
    save(sample_dataframe, file="workingdata.Rdata")
    rm(sample_dataframe)
  })

  ## Table output
  output$table <- renderTable({
    req(data())
    data()
  })
})


shinyApp(ui = ui, server = server)

库（闪亮）
你看到什么了？也许
reactivePoll
或
invalidaterater
在这里也可能很有趣。@SeGa谢谢，这正是我用来找出某种解决方案的帖子！谢谢你的评论。正如您正确猜测的那样，从用户体验的角度来看，执行查询需要的时间太长（在某些情况下需要7到8分钟）。我已经在使用异步编程了，但是对于查询来说，这么长的时间是不可接受的。因此采用了.Rdata方法。轮询每4小时进行一次。如果您继续使用
load（）
作为
readFunc
的
reactiveFileReader（）
的
readFunc（）
，您应该将其包装在
tryCatch（）
中，以获得全天候可用的应用程序。感谢您的回答，但不幸的是，这不是一个选项。该应用程序全天候可用（几乎是关键任务），用户不会开始新的会话。