据Oracle官方博客 最近更新的New R Interface to Oracle Data Mining Available for Download，甲骨文开始正式支持R语言在Oracle数据库中的应用（简单的非官方说法是：甲骨文贡献了一个提供Oracle和R之间接口的附加包）。

援引博客中对R-ODM(R-Oracle Data Mining)的介绍：

R-ODM is especially useful for:

Quick prototyping of vertical or domain-based applications where the Oracle Database supports the application Scripting of “production” data mining methodologies Customizing graphics of ODM data mining results (examples: classification, regression, anomaly detection) 众所周知，R在实现原型算法方面有着不可替代的巨大优势。诚然，通过R实现的一般性数据挖掘算法都可以嵌入到数据库中，但Oracle提供的这个接口，极大地提高了挖掘算法的部署效率。

今天（2010.06.08），CRAN上更新了RODM包的1.0-2版本，支持Windows、Linux、MacOS X系统。

下面是RODM包帮助文档中的一个例子，可以初步地体会算法高效的部署：

###GLMRegression 
##Notrun: 
x1<-2*runif(200) 
noise<-3*runif(200)-1.5 
y1<-2+2*x1+x1*x1+noise 
dataset<-data.frame(x1,y1) 
names(dataset)<-c("X1","Y1") 
RODM_create_dbms_table(DB,"dataset")
#Pushthetrainingtabletothedatabase 
 
glm<-RODM_create_glm_model(database=DB,#CreateODMGLMmodel 
data_table_name="dataset", 
target_column_name="Y1", 
mining_function="regression") 
 
glm2<-RODM_apply_model(database=DB,#Predicttrainingdata 
data_table_name="dataset", 
model_name="GLM_MODEL", 
supplemental_cols="X1") 
windows(height=8,width=12) 
plot(x1,y1,pch=20,col="blue") 
points(x=glm2$model.apply.results[,"X1"], 
glm2$model.apply.results[,"PREDICTION"],pch=20,col="red") 
legend(0.5,9,legend=c("actual","GLMregression"),pch=c(20,20), 
col=c("blue","red"), 
pt.bg=c("blue","red"),cex=1.20,pt.cex=1.5,bty="n") 
 
RODM_drop_model(DB,"GLM_MODEL")#Dropthemodel 
RODM_drop_dbms_table(DB,"dataset")#Dropthedatabasetable 
RODM_close_dbms_connection(DB) 
RODM_close_dbms_connection(DB)

说一句题外话：

R的影响力除了在统计分析领域（SAS、SPSS、Statistica已经都开始支持R接口）外，已然发展到了商业数据库领域。

延伸阅读

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。

R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。