MySQL作为z最为流行的关系型数据库管理平台之一，与绝大多数数据分析工具或者编程语言都有接口，今天这一篇分享如何将MySQL与R语言、Python进行连接。
R语言中与SQL管理平台通讯的接口包有很多，可以根据自己使用的数据库平台类型以及习惯，挑选合适的接口包。因为我个人笔记本使用的MySQL平台，所以本篇仅以MySQL为例分享。（如果你需要其他平台的接口导入方案，可以直接在csdn博客上搜关键字，有很多博客资料可以参考）。
我习惯使用的接口包是RMySQL，里面的核心函数主要涉及数据库连接，数据读写，数据查询三个方面，以下是三个方面的内容实例。
R与数据库的连接： library(“RMySQL”)library(“magrittr”)
数据库连接语句： conn <- dbConnect(
MySQL(), #数据库平台类型
dbname=”db1”, #数据库名称
username=”root”, #登录账号（MySQL初始安装时设置的账号）
password=”**“, #登录密码（MySQL初始安装时设置的密码）
host=”127.0.0.1”, #地址
port=3306 #端口号
)
summary(conn) #查看连接信息：
User: root
Host: 127.0.0.1
Dbname: db1
Connection type: 127.0.0.1 via TCP/IP
dbGetInfo(conn) #查看连接详细信息（列表形式） $host
‘127.0.0.1’
$user
‘root’
$dbname
‘db1’
$conType
‘127.0.0.1 via TCP/IP’
$serverVersion
‘5.7.17-log’
$protocolVersion
10
$threadId
11
$rsId
dbListTables(conn) #查看该数据库连接内的表信息 ‘birthdays’ ‘company’ ‘dataanalyst’ ‘foodranking’ ‘foodtypes’ ‘orderinfo’ ‘str_date’ ‘userinfo’
dbDisconnect(conn) #关闭连接(数据通讯完成之后再运行)
R语言与MySQL数据库读写：
(mydata <- iris)
dbWriteTable(
conn = conn, #连接名称
name = "mydata", #指定导入后的表名
value = iris, #指定要导入的R内存空间数据对象
row.names = FALSE #忽略行名
) #写表
dbListTables(conn)
'birthdays' 'company' 'dataanalyst' 'foodranking' 'foodtypes' 'mydata' 'orderinfo' 'str_date' 'userinfo'
mydata1 <- dbReadTable(
conn = conn, #连接名称
name = "mydata" #数据库中的表名
) #读表
head(mydata1,10)
以上读写都是一次性操作，不能在读写的同时执行条件筛选等步骤，通常我们需要使用查询方式来获取指定条件的数据并返回数据框。
result1 <- dbSendQuery(conn = conn,
statement = "SELECT * from mydata where `Sepal.Length` between 4 and 5
and Species = 'setosa' "
#查询条件
) %>% dbFetch()
#将查询结果返回数据框
head(result1,10)
dbClearResult(result1) #清除查询(释放内存)
这一句清除的是查询，即上一句中的dbSendQuery部分（布包含后面的dbFetch，我只是为了方便一次性输出了）。
dbRemoveTable(conn,"mydata") #删除表
dbListTables(conn)
'birthdays' 'company' 'dataanalyst' 'foodranking' 'foodtypes' 'orderinfo' 'str_date' 'userinfo'
dbDisconnect(conn) #断开连接
Python:
Python与MySQL连接：
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(
host="localhost", #地址
user="root", #登录名（同上）
passwd="******", #登录密码（同上）
db="db1", #要连接的数据库名称
charset="utf8" #声明数据编码
)
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:3306/db1?charset=utf8')
#使用 sqlalchemy接口连接连接
Python与MySQL数据读写操作：
Pandas库中有封装过的数据读写函数，可以直接针对连接后的数据进行数据读写，非常方便。
iris = load_iris()
mydata = pd.DataFrame(
iris.data[:,:],
columns=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']
)
mydata.head(10)
#将数据框直接写入MySQL
mydata.to_sql(
name = "iris",
con = engine
)
#直接读取MySQL中的表：
mydata1 = pd.read_sql_table(
table_name= "str_date",
con =engine
)
#通过查询过滤条件获取表数据：
mydata1 = pd.read_sql_query(
sql = "SELECT * from iris where sepal_length between 4 and 5 and petal_width != 0.2 ",
con =engine
)
你可以通过以上MySQLlb接口建立的连接来执行查询操作！
cursor = conn.cursor() #获取操作游标
sql = "SELECT * from iris where sepal_length between 4 and 5 and petal_width != 0.2"
cursor.execute(sql) # 使用execute方法执行SQL语句
cursor.fetchall() #获取查询数据
cursor.close() # 关闭游标
conn.close() # 关闭数据库连接
总觉得MySQLlb的接口使用起来过于复杂，不直观，输出数据也不友好，还好pandas支持sqlalchemy的链接，使用pandas里面的函数可以基本满足写表、读表、执行查询的需要。
以上仅仅是MySQL与R语言、Python交互的基础函数，当然还有更为复杂的增删以及插入命令，如果需要了解详细内容可以参考RMySQL、sqlalchemy库的官方文档。
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