Contoh pemanggilan database pada publikasi ini yaitu menggunakan contoh data chinook. Untuk dapat melakukannya, diperlukan beberapa package yaitu DBI dan RSQLite.
install.packages(c("RSQLite", "DBI"), dependencies = TRUE)
Selanjutnya kita panggil package tidyverse yang sudah mencakup package dplry dan dbplyr. Selain itu, jangan lupa untuk memanggil package RSQLite dan DBI.
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.5 v dplyr 1.0.7
## v tidyr 1.1.4 v stringr 1.4.0
## v readr 2.0.2 v forcats 0.5.1## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.1.2## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(RSQLite)## Warning: package 'RSQLite' was built under R version 4.1.2library(DBI)## Warning: package 'DBI' was built under R version 4.1.2Secara umum, koneksi terhadap database pada R software adalah dengan menggunakan syntax berikut:
DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), path = ":dbname:")## <SQLiteConnection>
## Path:
## Extensions: TRUEFungsi juga dapat dijalankankan tanpa memanggil package dengan perintah library() atau require(), jika syntax yang ditulis menyertakan nama package tempat fungsi tersebut berasal. Penyertaan ini dengan menggunakan tanda ::.
chinook<-DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "C:/sqlite/chinook.db")
RSQLite::dbListTables(chinook)## [1] "albums" "artists" "customers" "employees"
## [5] "genres" "invoice_items" "invoices" "media_types"
## [9] "playlist_track" "playlists" "sqlite_sequence" "sqlite_stat1"
## [13] "tracks"Object chinook ini akan digunakan pada opsi connection, kemudian pada opsi engine digunakan "sql". Sehingga didalamnya kita bisa menulis syntax SQL.
SELECT
*
FROM
tracks;| TrackId | Name | AlbumId | MediaTypeId | GenreId | Composer | Milliseconds | Bytes | UnitPrice |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | For Those About To Rock (We Salute You) | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 343719 | 11170334 | 0.99 |
| 2 | Balls to the Wall | 2 | 2 | 1 | NA | 342562 | 5510424 | 0.99 |
| 3 | Fast As a Shark | 3 | 2 | 1 | F. Baltes, S. Kaufman, U. Dirkscneider & W. Hoffman | 230619 | 3990994 | 0.99 |
| 4 | Restless and Wild | 3 | 2 | 1 | F. Baltes, R.A. Smith-Diesel, S. Kaufman, U. Dirkscneider & W. Hoffman | 252051 | 4331779 | 0.99 |
| 5 | Princess of the Dawn | 3 | 2 | 1 | Deaffy & R.A. Smith-Diesel | 375418 | 6290521 | 0.99 |
| 6 | Put The Finger On You | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 205662 | 6713451 | 0.99 |
| 7 | Let’s Get It Up | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 233926 | 7636561 | 0.99 |
| 8 | Inject The Venom | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 210834 | 6852860 | 0.99 |
| 9 | Snowballed | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 203102 | 6599424 | 0.99 |
| 10 | Evil Walks | 1 | 1 | 1 | Angus Young, Malcolm Young, Brian Johnson | 263497 | 8611245 | 0.99 |
chinook<-DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "C:/sqlite/chinook.db")
class(chinook)## [1] "SQLiteConnection"
## attr(,"package")
## [1] "RSQLite"RSQLite::dbListTables(chinook)## [1] "albums" "artists" "customers" "employees"
## [5] "genres" "invoice_items" "invoices" "media_types"
## [9] "playlist_track" "playlists" "sqlite_sequence" "sqlite_stat1"
## [13] "tracks"tracks<-dplyr::tbl(chinook,"Tracks")
class(tracks)## [1] "tbl_SQLiteConnection" "tbl_dbi" "tbl_sql"
## [4] "tbl_lazy" "tbl"tracks merupakan object dengan class tbl yang dapat diperlakukan mirip seperti data.frame. Berikut adalah isi dari obyek chinook
tracks## # Source: table<Tracks> [?? x 9]
## # Database: sqlite 3.37.0 [C:\sqlite\chinook.db]
## TrackId Name AlbumId MediaTypeId GenreId Composer Milliseconds Bytes
## <int> <chr> <int> <int> <int> <chr> <int> <int>
## 1 1 For Tho~ 1 1 1 Angus Young~ 343719 1.12e7
## 2 2 Balls t~ 2 2 1 <NA> 342562 5.51e6
## 3 3 Fast As~ 3 2 1 F. Baltes, ~ 230619 3.99e6
## 4 4 Restles~ 3 2 1 F. Baltes, ~ 252051 4.33e6
## 5 5 Princes~ 3 2 1 Deaffy & R.~ 375418 6.29e6
## 6 6 Put The~ 1 1 1 Angus Young~ 205662 6.71e6
## 7 7 Let's G~ 1 1 1 Angus Young~ 233926 7.64e6
## 8 8 Inject ~ 1 1 1 Angus Young~ 210834 6.85e6
## 9 9 Snowbal~ 1 1 1 Angus Young~ 203102 6.60e6
## 10 10 Evil Wa~ 1 1 1 Angus Young~ 263497 8.61e6
## # ... with more rows, and 1 more variable: UnitPrice <dbl>q <- tracks%>% select(-TrackId, -Name, -AlbumId, -Composer)
q## # Source: lazy query [?? x 5]
## # Database: sqlite 3.37.0 [C:\sqlite\chinook.db]
## MediaTypeId GenreId Milliseconds Bytes UnitPrice
## <int> <int> <int> <int> <dbl>
## 1 1 1 343719 11170334 0.99
## 2 2 1 342562 5510424 0.99
## 3 2 1 230619 3990994 0.99
## 4 2 1 252051 4331779 0.99
## 5 2 1 375418 6290521 0.99
## 6 1 1 205662 6713451 0.99
## 7 1 1 233926 7636561 0.99
## 8 1 1 210834 6852860 0.99
## 9 1 1 203102 6599424 0.99
## 10 1 1 263497 8611245 0.99
## # ... with more rowsdplyr::show_query(q)## <SQL>
## SELECT `MediaTypeId`, `GenreId`, `Milliseconds`, `Bytes`, `UnitPrice`
## FROM `Tracks`Dataset yang digunakan adalah cars yang tersedia pada package default R datasets.
library(datasets)
data("cars")
cars <- tibble::as.tibble(cars)## Warning: `as.tibble()` was deprecated in tibble 2.0.0.
## Please use `as_tibble()` instead.
## The signature and semantics have changed, see `?as_tibble`.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.Untuk mengetahui informasi terkait dataset dapat menggunakan syntax ? sebelum nama dataset.
?cars## starting httpd help server ... doneView(cars)tidyverse merupakan kumpulan dari beberapa package, salah satunya adalah package dplyr. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan package dplyr.
Fungsi ini digunakan untuk meringkas data
cars %>% group_by(speed)%>%summarise(mean=mean(dist))## # A tibble: 19 x 2
## speed mean
## <dbl> <dbl>
## 1 4 6
## 2 7 13
## 3 8 16
## 4 9 10
## 5 10 26
## 6 11 22.5
## 7 12 21.5
## 8 13 35
## 9 14 50.5
## 10 15 33.3
## 11 16 36
## 12 17 40.7
## 13 18 64.5
## 14 19 50
## 15 20 50.4
## 16 22 66
## 17 23 54
## 18 24 93.8
## 19 25 85Fungsi ini digunakan untuk mengurutkan data berdasarkan suatu peubah
cars %>% arrange(desc(dist))## # A tibble: 50 x 2
## speed dist
## <dbl> <dbl>
## 1 24 120
## 2 24 93
## 3 24 92
## 4 25 85
## 5 18 84
## 6 14 80
## 7 18 76
## 8 24 70
## 9 19 68
## 10 22 66
## # ... with 40 more rowsFungsi ini digunakan untuk memilih sebagian data berdasarkan nilai tertentu
cars %>% filter(speed>20)## # A tibble: 7 x 2
## speed dist
## <dbl> <dbl>
## 1 22 66
## 2 23 54
## 3 24 70
## 4 24 92
## 5 24 93
## 6 24 120
## 7 25 85Fungsi ini digunakan untuk memilih subset data berdasarkan peubah tertentu
cars %>% select(speed, dist)## # A tibble: 50 x 2
## speed dist
## <dbl> <dbl>
## 1 4 2
## 2 4 10
## 3 7 4
## 4 7 22
## 5 8 16
## 6 9 10
## 7 10 18
## 8 10 26
## 9 10 34
## 10 11 17
## # ... with 40 more rowsFungsi ini digunakan untuk menambahkan peubah baru pada data
cars %>% mutate(time=dist/speed)## # A tibble: 50 x 3
## speed dist time
## <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 4 2 0.5
## 2 4 10 2.5
## 3 7 4 0.571
## 4 7 22 3.14
## 5 8 16 2
## 6 9 10 1.11
## 7 10 18 1.8
## 8 10 26 2.6
## 9 10 34 3.4
## 10 11 17 1.55
## # ... with 40 more rows