我有六个SQL查询，我通过R编写脚本，每个查询都花费很长时间（每个〜30分钟）。每个查询返回后，我便为一些标准报告处理数据。

我想做的是使用我的多核计算机从R并行运行这些SQL请求。

我已经能够使该过程适用于foreach的非并行％do％版本，但不适用于％dopar％。使用％dopar％时，它仅返回一个空集。下面是设置表并运行查询的代码，因此您可以看到发生了什么。如果基本代码过多，请提前道歉。

我已经看过其他一些R软件包，但没有找到明显的解决方案。另外，如果您有更好的方法来管理这种过程，我也很想听听它-
请记住，我是一名分析师，而不是计算机科学家。谢谢！

#Creating a cluster
library(doSNOW)
cl <- makeCluster(c("localhost","localhost"), type = "SOCK")
registerDoSNOW(cl)

#Connecting to database through RODBC
ch=odbcConnect("",pwd = "xxxxx", believeNRows=FALSE)
#Test connection
odbcGetInfo(ch)

#Creating database tables for example purposes
qryA1 <- "create table temptable(test int)" 
qryA2 <- "insert into temptable(test) values((1))" 
qryA3 <- "select * from temptable" 
qryA4 <- "drop table temptable" 
qryB1 <- "create table temptable2(test int)" 
qryB2 <- "insert into temptable2(test) values((2))" 
qryB3 <- "select * from temptable2" 
qryB4 <- "drop table temptable2"

sqlQuery(ch, qryA1) 
sqlQuery(ch, qryA2) 
doesItWork <- sqlQuery(ch, qryA3) 
doesItWork
sqlQuery(ch, qryB1) 
sqlQuery(ch, qryB2) 
doesItWork <- sqlQuery(ch, qryB3) 
doesItWork

result = c()
output = c()
databases <- list('temptable','temptable2')


#Non-parallel version of foreach
system.time(
foreach(i = 1:2)%do%{
result<-sqlQuery(ch,paste('SELECT * FROM ',databases[i]))   
output[i] = result
}
)

output

#Parallel version of foreach

outputPar = c()

system.time(
foreach(i = 1:2)%dopar%{
#Connecting to database through RODBC
ch=odbcConnect(dsn ,pwd = "xxxxxx", believeNRows=FALSE)
#Test connection
odbcGetInfo(ch)
result<-sqlQuery(ch,paste('SELECT * FROM ',databases[i]))   
outputPar[i] = result
}
)

outputPar

sqlQuery(ch, qryA4)
sqlQuery(ch, qryB4)