因此,这里有两种似乎可行的可能性。循环中的第一个用途dbSendQuery(...)
(您可能已经想到了这一点……)。
db.WriteTable = function(con,table,df) { # no error checking whatsoever...
require(DBI)
field <- colnames(df)[1]
for (i in 1:nrow(df)) {
query <- sprintf("INSERT INTO %s (%s) VALUES (X'%s')",table,field,df[i,1])
rs <- dbSendQuery(con,statement=query)
}
return(nrow(df))
}
library(DBI)
drv <- dbDriver("SQLite")
con <- dbConnect(drv)
rs <- dbSendQuery(con, statement="CREATE TABLE hash (MD5 BLOB)")
df <- data.frame(MD5=c("6717f2823d3202449201145073ab871A",
"6717f2823d3202449301145073ab371A"))
rs <- db.WriteTable(con,"hash",df)
result.1 <- dbReadTable(con,"hash")
result.1
# MD5
# 1 67, 17, f2, 82, 3d, 32, 02, 44, 92, 01, 14, 50, 73, ab, 87, 1a
# 2 67, 17, f2, 82, 3d, 32, 02, 44, 93, 01, 14, 50, 73, ab, 37, 1a
如果您的哈希数据框非常大,那么df.WriteFast(...)
做同样的事情,db.WriteTable(...)
只是它应该更快。
db.WriteFast = function(con.table,df) {
require(DBI)
field <- colnames(df)[1]
lapply(unlist(df[,1]),function(x){
dbSendQuery(con,
statement=sprintf("INSERT INTO %s (%s) VALUES (X'%s')",
table,field,x))})
}
请注意,这result.1
是一个数据帧,如果我们在调用中使用它,dbWriteTable(...)
我们可以成功地将散列写入 BLOB。所以这是可能的。
str(result.1)
# 'data.frame': 2 obs. of 1 variable:
# $ MD5:List of 2
# ..$ : raw 67 17 f2 82 ...
# ..$ : raw 67 17 f2 82 ...
第二种方法利用 R 的raw
数据类型来创建一个结构类似于 的数据框result.1
,并将其传递给dbWriteTable(...)
. 你会认为这很容易,但没有。
h2r = function(x) {
bytes <- substring(x, seq(1, nchar(x)-1, 2), seq(2, nchar(x), 2))
return(list(as.raw(as.hexmode(bytes))))
}
hash2raw = Vectorize(h2r)
df.raw=data.frame(MD5=list(1:nrow(df)))
colnames(df.raw)="MD5"
df.raw$MD5 = unname(hash2raw(as.character(df$MD5)))
dbWriteTable(con, "newHash",df.raw)
result.2 <- dbReadTable(con,"newHash")
result.2
all.equal(result.1$MD5,result.2$MD5)
# [1] TRUE
在这种方法中,我们创建一个df.raw
具有一列的数据帧MD5
,其中每个元素都是一个原始字节列表。实用函数h2r(...)
采用哈希的字符表示,将其分解为char(2)
(字节)的向量,然后将每个向量解释为十六进制 ( as.hexmode(...)
),将结果转换为原始 ( as.raw(...)
),最后将结果作为列表返回。Vectorize(...)
是一个允许hash2raw(...)
将向量作为其参数的包装器。
就个人而言,我认为您最好使用第一种方法:它利用 SQLite 将十六进制写入 BLOB 的内部机制,并且更容易理解。