在R语言中使用SQL语句
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简单地说就是安装包sqldf 并载入。然后写sql语句就可以了。
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
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，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。
当然也可以将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。
注：以上文字来自R-blogger—–《在R语言中使用SQL》
值得一提的是在运用sqldf包时可能要对R软件升级到3.1.0版以上，否则安装不会成功，这里简单介绍一种在Windows环境下对R软件自动升级的方法。
Windows上升级R语言：
install.packages("installr");
library(installr) #加载包
updateR()
之后选择“确定”就可以自动更新了
虽然在R语言中有很多优秀的函数如aggregate()和daply()可以对数据框统计，但sql功能强大，不仅能实现数据的清洗、统计、运算,还可以实现数据存储、控制、定义和调用。越来越多的公司在招聘的时候都要求数据分析师除了要掌握统计建模和数据挖掘的理论方法和编程能力外，还要求其具备使用sql的能力，楼主也在积极学习sql当中。
下面是我利用sqldf()完成的一些程序,虽然简单，但这是学习的第一步
name-c(rep('张三',1,3),rep('李四',3))
subject-c('数学','语文','英语','数学','语文','英语')
score-c(89,80,70,90,70,80)
stuid-c(1,1,1,2,2,2)
stuscore-data.frame(name,subject,score,stuid)
library(sqldf)
1.计算每个人的总成绩并排名(要求显示字段：姓名，总成绩)
sqldf('select name,sum(score) as allscore from stuscore group by name order by allscore')
name allscore
1 张三 239
2 李四 240
2.计算每个人的总成绩并排名(要求显示字段: 学号，姓名，总成绩)
sqldf('select name,stuid,sum(score) as allscore from stuscore group by name order by allscore')
name stuid allscore
1 张三 1 239
2 李四 2 240
3.计算每个人单科的最高成绩(要求显示字段: 学号，姓名，课程，最高成绩)
sqldf('select stuid,name,subject, max(score) as maxscore from stuscore group by stuid')
stuid name subject maxscore
1 1 张三 数学 89
2 2 李四 数学 90
4.计算每个人的平均成绩（要求显示字段: 学号，姓名，平均成绩）
sqldf('select stuid,name,subject, avg(score) as avgscore from stuscore group by stuid')
stuid name subject avgscore
1 1 张三 英语 79.66667
2 2 李四 英语 80.00000
5.列出各门课程成绩最好的学生(要求显示字段: 学号，姓名,科目，成绩)
sqldf('select stuid,name,subject,max(score) as maxscore from stuscore group by subject order by stuid')
stuid name subject maxscore
1 1 张三 语文 80
2 2 李四 数学 90
3 2 李四 英语 80
8．列出各门课程的平均成绩（要求显示字段：课程，平均成绩）
sqldf('select subject,avg(score) as avgscore from stuscore group by subject')
subject avgscore
1 数学 89.5
2 英语 75.0
3 语文 75.0
R难。
SQL是所有数据库查询的语言，由于本身结构化的特点，非常容易入手。R是相对SQL比较难的编程技能，在可视化和模型上有着显著的优势。需要扎实的从基础学起，耗费时间较久，而且需要系统学习。
一、 安装RODBC库
1、进入R语言的GUI界面（RGUI.EXE)，在菜单栏选择“程序包/安装程序包
2、在弹出的窗口里往下拉，选择RODBC如图，点击确定
3、在ODBC数据源管理器里将需要的数据库添加进去，这里笔者使用的是SQL Server2008，驱动程序选择Native Client10.0
3、在R语言窗口输入连接语句
library(RODBC)
**这里是载入RODBC库
channel-odbcConnect("MyTest",uid="ripley",case="tolower")
**连接刚才添加进数据源的“MyTest”数据库
**ch - odbcConnect("some dsn ", uid = "user ", pwd = "**** ")
**表示用户名为user，密码是****，如果没有设置，可以直接忽略
data(USArrests)
**将“USArrests”表写进数据库里（这个表是R自带的）
sqlSave(channel,USArrests,rownames = "state",addPK = TRUE)
**将数据流保存，这时候打开SQL Server就可以看到新建的USArrests表了
rm(USArrests)
sqlTables(channel)
**给出数据库中的表
sqlFetch(channel,"USArrests",rownames = "state")
**输出USArrests表中的内容
sqlQuery(channel,"select * from USArrests")
**调用SELECT查询语句并返回结果（如图）
sqlDrop(channel,"USArrests")
**删除表
odbcClose(channel)
**最后要记得关闭连接
当然，通过这个办法也可以读取Excel、Access表中的内容，具体方法类似，这里不再重复
你是想做数据分析对吧？
建议啊，先学R，R能应付很多统计问题了
再去学python，python语法当然了必须先掌握，这个很简单，然后就是python有两个
跟数据分析密切相关的包，如果你想做数据分析，请把重点放在两个包上
再学sql吧，毕竟单纯的学sql没有什么意义，因为什么也做不了
sql 建议先学sql server，有了python的语法基础学sqlserver很简单，当然没有基础也能学，只是有一门语言基础学起来更容易
学完sql server 再学oracle，oracle一定要学，其他数据库根据需求来学，比如Nosql就非常好