SQLite와 Shiny 연동하기

SQLite와 Shiny 연동하기

SQLite package 설치

Shiny에서 SQLite를 사용하기 위해서는 SQLite, pool DBI 패키지를 설치한다.

install.packages("RSQLite")
install.packages("pool")
install.packages("DBI")

db connection은 pool 패키지를 이용하고, table 쿼리는 DBI를 이용한다. 참고로 두 패키지를 비교하면 다음과 같다.

항목	DBI 패키지	pool 패키지
주요 기능	데이터베이스 연결 및 쿼리 실행	데이터베이스 연결 풀링 제공
특징	- R에서 DB를 직접 연결하고 쿼리 실행 - SQLite, MySQL 등 다양한 DB 드라이버와 함께 사용	- DBI 기반으로 커넥션 풀 제공 - 여러 사용자가 동시에 앱 사용 시 효율적인 커넥션 관리 가능
적합한 상황	- 단순한 앱 - 사용자 수가 적은 환경	- 사용자 수가 많은 앱 - 동시 접속자가 많은 환경
연결 관리	매 쿼리 실행 시마다 dbConnect() / dbDisconnect() 사용	자동으로 커넥션 풀에서 커넥션 할당 및 반환
코드 복잡성	상대적으로 단순	상대적으로 복잡 (초기 설정 필요)
성능	소규모 앱에서 충분	대규모 앱에서 더 나은 성능

pool 생성 및 종료

파일 구조는 global.R, server.R, ui.R로 나눠서 구성하고 pool 생성은 global.R에 종료는 server.R에 작성한다.

# globa.R

db_name <- config::get()$db$db_name
pool <- pool::dbPool(RSQLite::SQLite(), dbname = db_name)

# server.R

server <- function(input, output, session) {
  
  # 앱 종료 시 pool 닫기
  onStop(function() {
    pool::poolClose(pool)
  })

  ...

테이블 읽어 오기

필요한 테이블은 dbReadTable 함수로 읽어 온다.

server <- function(input, output, session) {
  
  ...
  
  rv <- reactiveValues()
  
  data_kdt_east <- reactive({
    data <- dbReadTable(pool, tbl_kdt_east)
  })
...

테이블 처리

읽어 온 테이블을 적절히 처리한다. 본 예제에서는 DT 패키지를 이용하여 화면에 출력하는 예제를 작성한다. 테이블 내용은 해파랑길 코스 정보이다.¹

kdt_UI <- function(id) {
  ns <- NS(id)
  tagList(
    DTOutput(ns(id))
  )
}

kdt_Server <- function(id, dataset) {
  moduleServer(
    id,
    function(input, output, session) {
      output[[id]] <- renderDT({
        kdt_data <- dataset()
        colnames(kdt_data) <- kdt_east_colnames
        kdt_data
        })
    }
  )
}

화면 출력

live demo

참고자료

1. R shiny와 DB를 동기화 해보자(Sqlite)
2. Using pool with dplyr
3. Using the pool package (advanced)

각주

1. https://www.durunubi.kr/koreatrail-introduction.do ↩︎