数据分析经常需要从外部获得数据。很多情况下数据存放在关系型数据库中。一般我们可以用SQL来提取需要的数据，存为文本再由R来读入。这种方式结合了数据库的储存能力和R的分析能力，速度也非常快。但是如果要形成一套可重复性的自动工作流程，则可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。
在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一种是DBI方式，可以根据已经安装的数据库类型来安装相应的驱动。因为后者保留了各数据库原本的特性，所以个人比较偏好用DBI连接方式。有下面这几种主要的包提供了DBI连接：RMySQL，RSQLite，ROracle，RPostgreSQL。由名字看得出它们分别对应了几种主流的数据库。
这几种数据库中SQLite是一个轻量级的数据库，完全免费，使用方便，不需要安装，无须任何配置，也不需要管理员。如果只需要本地单机操作，用它来配合R来存取数据是非常方便的。下面来看看R中操作SQLite数据库的示例。
从零开始：
1、下载SQLite，它是一个单独的执行文件，并且是在命令行下操作。如果不习惯可以安装sqlitebrowser之类的GUI。先把它放到一个文件夹中，例如sqlite。
2、在sqlite中执行sql脚本，建立一个数据库。将脚本文件放到同一个文件夹中，然后执行下面的。现在文件夹中应该有train.db这个数据库文件了。
.read Scheme.sql
.read Data.sql
.backup train.db
3、在R中安装RSQlite包
install.packages('RSQlite')
4、加载RSQlite包，建立连接后用SQL读取数据
library(RSQLite)
# 建立连接，注意数据库类型和文件地址
con <- dbConnect('SQLite', dbname='d:/sqlite/train.db')
# 观察数据库中有三个数据表格
dbListTables(con)
# 观察其中一个表的字段
dbListFields(con, 'Apply')
# 写一段SQL语句，来选取需要的数据
sql <- "select sName, GPA, decision ,cName
from Student, Apply
where Student.sID = Apply.sID
and sizeHS < 1000 and major = 'CS' and cName = 'Stanford'"
# 将选取的数据存入到data中，同时显示出来
(data <- dbGetQuery(con, sql))
# 关闭数据库连接
dbDisconnect(con)
R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R。最后介绍一个非常好的数据库视频教程和一本教材，对于初学SQL的人会非常有帮助。