Взаимодействие R с базами данных на примере Microsoft SQL Server и других СУБД

Поскольку львиная доля бизнес информации храниться в базах данных. На каком бы языке программирования вы не писали, вам придётся производить различные действия с ними.

В этой статье я расскажу о двух интерфейса для работы с базами данных в R. Большая часть примеров демонстрируют работу с Microsoft SQL Server, тем не менее все примеры кода будут работать и с другими базами данных, такими как: MySQL, PostgreSQL, SQLite, ClickHouse, Google BigQuery и др.

Партиционирование таблиц в Google BigQuery — понятная инструкция

Знаете, как максимально продуктивно и экономно работать с данными в Google BigQuery с помощью разделения больших таблиц на партиции? В этой статье я расскажу, как создавать партиции и обращаться к конкретной партиции на обоих SQL-диалектах BigQuery.

Google BigQuery — это облачная база данных для хранения и быстрой обработки больших объемов информации. Как правило, стоимость использования облачной базы данных не превышает $5 в месяц даже при хранении и обработке достаточно больших объемов данных. Но при неправильном и неэффективном использовании инструментария оплата обходится в сумму в десять раз большую, чем вы ожидали.

Как начать работать с Google BigQuery

Ранее я публиковал цикл материалов о работе с Google BigQuery. В этой статье расскажу о преимуществах и особенностях сервиса, а также о дополнительных инструментах для BigQuery.

Google BigQuery — это облачная база данных с высочайшей скоростью обработки огромных массивов данных.