foreach %dopar% + RPostgreSQL

По-ефективно е да създадете връзката към базата данни веднъж на работник, а не веднъж на задача. За съжаление, mclapply не предоставя механизъм за инициализиране на работниците преди изпълнение на задачи, така че не е лесно да направите това с помощта на doMC бекенда, но ако използвате doParallel бекенда, можете да инициализирате работниците с помощта на clusterEvalQ. Ето пример за това как да преструктурирате кода:

library(doParallel)
cl <- makePSOCKcluster(detectCores())
registerDoParallel(cl)

clusterEvalQ(cl, {
  library(DBI)
  library(RPostgreSQL)
  drv <- dbDriver("PostgreSQL")
  con <- dbConnect(drv, dbname="nsdq")
  NULL
})

id.qed.foreach <- foreach(i=1588:3638, .inorder=FALSE,
                          .noexport="con",
                          .packages=c("DBI", "RPostgreSQL")) %dopar% {
  lst <- eval(expr.01)  #contains the SQL query which depends on 'i'
  qry <- dbSendQuery(con, lst)
  tmp <- fetch(qry, n=-1)
  dt <- dates.qed2[i]
  list(date=dt, idreuters=tmp$idreuters)
}

clusterEvalQ(cl, {
  dbDisconnect(con)
})

Тъй като doParallel и clusterEvalQ използват един и същ обект на клъстер cl , цикълът foreach ще има достъп до обекта за връзка с базата данни con при изпълнение на задачите.