r api 2.00.11.1 release

Author: wenwenluo

DESCRIPTION

@@ -1,8 +1,8 @@
 Package: RDolphinDB
 Type: Package
 Title: Connecting to DolphinDB server with R
-Version: 2.0.11.0
-Date: 2024-01-29
+Version: 2.0.11.1
+Date: 2024-03-19
 Author: mrDrivingDuck
 Maintainer: mrDrivingDuck <[email protected]>
 Description: The R API of DolphinDB.

R/RDolphinDB.R

@@ -187,6 +187,7 @@ setMethod(
         DDB_UploadEntity(args)
         # Get status
         res_stat <- ReceiveHeader()
+        Clear()
         return (res_stat)
     }
 )
@@ -210,6 +211,7 @@ setMethod(
     function(conn) {
         DisConnect()
         conn@connected <- FALSE
+        return (conn)
     }
 )
 

R/RDolphinDB_impl.R

@@ -90,7 +90,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 1) {
         # Scalar Logical
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.logical(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarBool()
         }
@@ -100,7 +100,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 2) {
         # Scalar Integer
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.integer(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarInt()
         }
@@ -110,7 +110,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 3) {
         # Scalar Numeric
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.numeric(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarDouble()
         }
@@ -120,7 +120,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 4) {
         # Scalar Character
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.character(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarString()
         }
@@ -130,7 +130,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 14) {
         # Scalar Date
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.Date(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarDate()
         }
@@ -140,7 +140,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 15) {
         # Scalar DateTime
         if (ReturnScalarNA()) {
-            result <- NA
+            result <- as.POSIXct(NA)
         } else {
             result <- ReturnScalarTime()
         }
@@ -157,6 +157,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 6) {
         # Integer Vector
         result <- ReturnVectorInt()
+        result <- DDB_SetReceiveVectorNA(result, ReturnVectorNAIndex())
         Clear()
         return (result)
 
@@ -199,6 +200,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
     } else if (xxdb_type == 10) {
         # Integer Matrix
         result <- ReturnMatrixInt()
+        result <- DDB_SetReceiveVectorNA(result, ReturnMatrixNAIndex())
         result <- DDB_ReceiveMatrixLable(result)
         Clear()
         return (result)
@@ -282,7 +284,7 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
         }
 
         result <- result[,-1]
-        if(class(result) != "data.frame"){
+        if(class(result)[1] != "data.frame"){
             # if the result only contains one column, then must convert it to dataFrame Explicitly, or it will be a vecor
             result = data.frame(result)
         }
@@ -294,8 +296,12 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
         # AnyVector => list
         anyVector <- list()
         anytypelist <- ReturnAnyVectorTypelist()
-        
-        for (i in 1:length(anytypelist)) {
+        len = length(anytypelist)
+        if(len == 0){
+            Clear()
+            return (anyVector)
+        }
+        for (i in 1:len) {
             if (anytypelist[i] == 0) {
                 # void
                 result <- NA
@@ -487,22 +493,20 @@ DDB_GetEntity <- function(xxdb_type) {
 #   call different C++ functions to upload 
 #   different types of R objects.
 DDB_UploadScalar <- function(scl) {
-    if (is.na(scl) || is.nan(scl)) {
+    if (is.integer(scl)) {
+        UploadScalarInt(scl)
+    }
+    else if (is.numeric(scl)) {
+        UploadScalarDouble(scl)
+    }
+    else if (is.na(scl)) {
 
         UploadScalarNULL()
 
     } else if (is.logical(scl)) {
 
         UploadScalarBool(scl)
 
-    } else if (is.integer(scl)) {
-
-        UploadScalarInt(scl)
-
-    } else if (is.numeric(scl)) {
-        
-        UploadScalarDouble(scl)
-
     } else if (is.character(scl)) {
 
         UploadScalarString(scl)
@@ -572,7 +576,7 @@ DDB_UploadVector <- function(vec) {
         NAIndex <- DDB_SetUploadVectorNA(vec)
         UploadVectorDouble(vec, NAIndex)
 
-    } else if (is.character(vec) || class(vec) == "factor") {
+    } else if (is.character(vec) || is.factor(vec)) {
 
         NAIndex <- DDB_SetUploadVectorNA(vec)
         UploadVectorString(vec, NAIndex)
@@ -583,7 +587,7 @@ DDB_UploadVector <- function(vec) {
         NAIndex <- DDB_SetUploadVectorNA(vec)
         UploadVectorDateTime(vec, NAIndex)
 
-    } else if (class(vec) == "Date") {
+    } else if (inherits(vec, "Date")) {
         NAIndex <- DDB_SetUploadVectorNA(vec)
         UploadVectorDate(vec, NAIndex)
 
@@ -615,7 +619,7 @@ DDB_UploadMatrixLable <- function(mtx) {
         DDB_UploadVector(rownames(mtx))
     }
     if (is.null(colnames(mtx)) == FALSE) {
-        DDB_UploadVector(rownames(mtx))
+        DDB_UploadVector(colnames(mtx))
     }
 }
 
@@ -683,13 +687,13 @@ DDB_UploadObjectCheck <- function(args) {
 
         } else if (is.vector(args[[i]]) && length(args[[i]]) == 1) {
 
-        } else if (class(args[[i]]) == "Date" && length(args[[i]]) == 1) {
+        } else if (class(args[[i]])[1] == "Date" && length(args[[i]]) == 1) {
 
-        } else if (class(args[[i]]) == "Date" && length(args[[i]]) > 1) {
+        } else if (class(args[[i]])[1] == "Date" && length(args[[i]]) > 1) {
 
-        } else if (class(args[[i]]) == c("POSIXct", "POSIXt") && length(args[[i]]) == 1) {
+        } else if (class(args[[i]])[1] == "POSIXct" && length(args[[i]]) == 1) {
 
-        } else if (class(args[[i]]) == c("POSIXct", "POSIXt") && length(args[[i]]) > 1) {
+        } else if (class(args[[i]])[1] == "POSIXct" && length(args[[i]]) > 1) {
 
         } else {
             print("Data form not support yet.")
@@ -715,9 +719,20 @@ DDB_UploadEntity <- function(args) {
         } else if (is.vector(args[[i]]) && length(args[[i]]) == 1) {
             DDB_UploadScalar(args[[i]])
         } else if (length(class(args[[i]])) == 2 && class(args[[i]])[1] == "POSIXct") {
-            DDB_UploadVectorDateTime(args[[i]])
+            if(length(args[[i]]) == 1){
+                DDB_UploadScalarDateTime(args[[i]])
+            }
+            else{
+                DDB_UploadVectorDateTime(args[[i]])
+            }
+            
         } else if (class(args[[i]]) == "Date") {
-            DDB_UploadVectorDate(args[[i]])
+            if(length(args[[i]]) == 1){
+                DDB_UploadScalarDate(args[[i]])
+            }
+            else{
+                DDB_UploadVectorDate(args[[i]])
+            }
         } else {
             print("Data form not support yet")
             Clear()

README.md

@@ -75,7 +75,6 @@ if (conn@connected) {
 }
 dbClose(conn)
 ```
-
 ### 3. Supported Data Types
 
 R API supports the following data types of DolphinDB:

README_CN.md

@@ -1,55 +1,59 @@
-# R API
+# DolphinDB R包
 
-DolphinDB 提供了 R API 便于用户通过 R 语言操作 DolphinDB。DolphinDB R API 是由 R 和 C++ 实现的，使用的 C++ 包是 Rcpp。
+### 1. 关于DolphinDB R包
 
-DolphinDB R API支持以下功能：
+#### 1.1 简介
+
+DolphinDB提供了R包，用户可以通过R语言操作DolphinDB。DolphinDB R包是由R和C++实现的，使用的C++包是Rcpp。
+
+DolphinDB R包支持以下功能：
 
 - 运行脚本
 - 执行DolphinDB中的函数
 - 上传变量到DolphinDB
 
-## 依赖
+#### 1.2 依赖
 
 - R ( ≥ 3. 2. 0)
 - Rcpp ( ≥ 0. 12. 17)
 
-## 安装 
+### 2. 安装DolphinDB R包
 
-### 准备 R 环境
+#### 2.1 准备R环境
 
 - Linux系统：
 
-    - 执行 `sudo apt-get install r-base` 安装R
-    - 或者从 [R官网](https://www.r-project.org/) 手动下载安装
+    - 执行`sudo apt-get install r-base`安装R
+    - 或者从[R官网](https://www.r-project.org/)手动下载安装
 
 - Windows系统：
 
-    - 从 [R官网](https://www.r-project.org/) 下载并安装 R API和 rtools
+    - 从[R官网](https://www.r-project.org/)下载并安装R包和rtools
 
 安装时需要配置好环境变量和路径。
 
-### 进入 R 命令行
+#### 2.2 进入R命令行
 
-在终端或命令行中输入 `R` 进入 R 命令行。
+在终端或命令行中输入`R`进入R命令行。
 
-### 安装 devtools
+#### 2.3 安装devtools
 
 在R命令行中输入`install.packages("devtools")`，选择最近的镜像下载并安装。
 
-### 通过 devtools 安装 DolphinDB R API
+#### 2.4 通过devtools安装DolphinDB R包
 
-在 R 命令行中输入 `devtools::install_github("dolphindb/api-r")`，系统自动会下载并安装 DolphinDB R API 以及它所依赖的包。
+在R命令行中输入`devtools::install_github("dolphindb/api-r")`，系统自动会下载并安装DolphinDB R包以及它所依赖的包。
 
-如果在 Windows 系统上安装时出现 *Warning in system(cmd) : 'make' not found.*  的错误信息，可以在 R 命令行中执行以下代码。安装完成后，程序包将由 g++ 自动编译和链接。
+如果在Windows系统上安装时出现 *Warning in system(cmd) : 'make' not found.* 的错误信息，可以在R命令行中执行以下代码。安装完成后，程序包将由g++自动编译和链接。
 
   ```R
   Sys.setenv(PATH = paste("*InstallDirectory*/Rtools/bin", Sys.getenv("PATH"), sep=";"))
   Sys.setenv(BINPREF = "*InstallDirectory*/Rtools/mingw_64/bin") 
   ```
 
-### 使用DolphinDB R API
+#### 2.5 使用DolphinDB R包
 
-假设 DolphinDB 运行在主机名为 localhost，端口号为 8848 的服务器上，我们可以通过以下方式来连接 DolphinDB、上传对象和执行脚本：
+假设DolphinDB运行在主机名为localhost，端口号为8848的服务器上，我们可以通过以下方式来连接DolphinDB、上传对象和执行脚本：
 
 ```R
 library(RDolphinDB)
@@ -64,37 +68,9 @@ if (conn@connected) {
 dbClose(conn)
 ```
 
+### 3. 更多函数介绍
 
-## 数据类型支持一览
-
-R API 支持的 DolphinDB 数据类型如下：
-
-| DolphinDB类型 | DolphinDB中数据示例 | R语言类型 | R语言中数据示例 | 说明 |
-|---|---|---|---|---|
-| BOOL | false | Logical | FALSE |   |
-| CHAR | 'A' | Integer | 65 |   |
-| SHORT | 32 | Integer | 32 |   |
-| INT | 1 | Integer | 1 |   |
-| LONG | 100000 | Numeric | 10000 | 因为R的整形最大就是2147483647 |
-| DATE | 2013.06.13 | Date | 2013-06-13 |   |
-| MONTH | 2013.08M | Date | 2013-08-01 | 指定为当月第一天 |
-| TIME | 13:30:10.008 | POSIXct | 1970-01-01 13:30:10 | 指定为1970.01.01那天的该时刻 |
-| MINUTE | 13:30m | POSIXct | 1970-01-01 13:30:00 | 指定为1970.01.01那天的该时刻 |
-| SECOND | 13:30:10 | POSIXct | 1970-01-01 13:30:10 | 指定为1970.01.01那天的该时刻 |
-| DATETIME | 2012.06.13T13:30:10 | POSIXct | 2012-06-13 13:30:10 |   |
-| TIMESTAMP | 2012.06.13T13:30:10.008 | POSIXct | 2012-06-13 13:30:10 |   |
-| NANOTIME | 13:30:10.008007006 | POSIXct | 1970-01-01 13:30:10 | 指定为1970.01.01那天的该时刻 |
-| NANOTIMESTAMP | 2012.06.13T13:30:10.008007006 | POSIXct | 2012-06-13 13:30:10 |   |
-| FLOAT | 2.1f | Numeric | 2.1 |   |
-| DOUBLE | 2.1 | Numeric | 2.1 |   |
-| STRING | “123” | character | “123” |   |
-| SYMBOL |   | 不支持 |   |   |
-| BLOB |   | 不支持 |   |   |
-| DATEHOUR |   | 不支持 |   |   |
-
-## 更多函数介绍
-
-在R命令行中执行 `help` 函数可以获取更多 DolphinDB R API 中函数的用法。
+在R命令行中执行**help**函数可以获取更多DolphinDB R包中函数的用法。
 
 ```R
 # About the package
@@ -109,4 +85,27 @@ help("dbUpload")
 help("dbClose")
 ```
 
-更多关于 DolphinDB 内置函数的用法，请参考：[DolphinDB 函数参考](https://docs.dolphindb.cn/zh/funcs/funcs_intro.html)
+更多关于DolphinDB内置函数的用法，请参考[DolphinDB用户手册](https://www.dolphindb.cn/cn/help/Chapter13FunctionsandCommands.html)。
+
+### 4. R API支持的类型统计
+注：R内置的时间类型分为日期（Date）和日期+时间（POSIXct）两种，没有单独时间类型。并且只精确到秒
+
+|DolphinDB类型|DolphinDB数据示例|R语言类型|R语言数据示例|说明|
+|:-|:-|:-|:-|:-|
+|BOOL|false|Logical|FALSE|
+|CHAR|'A'|Integer|65|
+|SHORT|32|Integer|32|
+|INT|1|Integer|1|
+|LONG|100000|Numeric|100000|R的整型最大是2147483647
+|DATE|2013.06.13|Date|2013-06-13|
+|MONTH|2013.08M|Date|2013-08-01|指定为当月第一天
+|TIME|13:30:10.008|POSIXct|1970-01-01 13:30:10|指定为1970.01.01那天的该时刻
+|MINUTE|13:30m|POSIXct|1970-01-01 13:30:00|指定为1970.01.01那天的该时刻
+|SECOND|13:30:10|POSIXct|1970-01-01 13:30:10|指定为1970.01.01那天的该时刻
+|DATETIME|2012.06.13T13:30:10|POSIXct|2012-06-13 13:30:10|
+|TIMESTAMP|2012.06.13T13:30:10.008|POSIXct|2012-06-13 13:30:10|
+|NANOTIME|13:30:10.008007006|POSIXct|1970-01-01 13:30:10|指定为1970.01.01那天的该时刻
+|NANOTIMESTAMP|2012.06.13T13:30:10.008007006|POSIXct|2012-06-13 13:30:10|
+|FLOAT|2.1f|Numeric|2.1|
+|DOUBLE|2.1|Numeric|2.1|
+|STRING|"123"|Character|"123"|

ReleaseNotes.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Release Notes
+
+## 2.00.11.0
+
+### Bug Fixes
+
+- Fixed connection failure on Windows.
+- Fixed incorrect display of null values for columns with data types CHAR and SHORT during queries.
+- Fixed the issue where STRING data from DolphinDB is converted into factor type instead of character type in R during table queries.
+- Fixed the error that occurred when reading tables with only one column.
+- Fixed the overflow issue when downloading matrices of NANOTIMESTAMP type on Windows.

ReleaseNotes_CN.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# 版本发布说明
+
+## 2.00.11.0
+
+### 故障修复
+
+- 修复了 Windows 版本下 R API 无法连接 DolphinDB server 的问题
+- 修复了表查询时数据类型为 CHAR 和 SHORT 的列的空值显示错误的问题。
+- 修复了表查询时数据类型为 STRING 的列未能转换为 R语言的 Character 类型的问题。
+- 修复了读取只有一列的表时出错的问题。
+- 修复了 Windows 版本 API 下载 NANOTIMESTAMP 类型矩阵数值溢出的问题。