Може да е твърде късно за OP, но ще публикувам това тук за бъдещи справки, ако някой открие същия проблем:
Стъпките за групово вмъкване са:
- Създаване на таблица в Redshift със същата структура като моята рамка с данни
- Разделете данните на N части
- Преобразувайте частите във формат, който може да се чете от Redshift
- Качете всички части в Amazon S3
- Изпълнете командата COPY на Redshift
- Изтрийте временните файлове на Amazon S3
Създадох R пакет, който прави точно това, с изключение на първата стъпка, и се нарича redshiftTools:https://github.com/sicarul/redshiftTools
За да инсталирате пакета, ще трябва да направите:
install.packages('devtools')
devtools::install_github("RcppCore/Rcpp")
devtools::install_github("rstats-db/DBI")
devtools::install_github("rstats-db/RPostgres")
devtools::install_github("hadley/xml2")
install.packages("aws.s3", repos = c(getOption("repos"), "http://cloudyr.github.io/drat"))
devtools::install_github("sicarul/redshiftTools")
След това ще можете да го използвате по следния начин:
library("aws.s3")
library(RPostgres)
library(redshiftTools)
con <- dbConnect(RPostgres::Postgres(), dbname="dbname",
host='my-redshift-url.amazon.com', port='5439',
user='myuser', password='mypassword',sslmode='require')
rs_replace_table(my_data, dbcon=con, tableName='mytable', bucket="mybucket")
rs_upsert_table(my_other_data, dbcon=con, tableName = 'mytable', bucket="mybucket", keys=c('id', 'date'))
rs_replace_table съкращава целевата таблица и след това я зарежда изцяло от рамката с данни, направете това само ако не ви е грижа за текущите данни, които съдържа. От друга страна, rs_upsert_table замества редове, които имат съвпадащи ключове, и вмъква тези, които не съществуват в таблицата.
