R4.2.x中dbplyr compute(temporary=FALSE)报NULL语法错误

这是dbplyr 2.2.0及以上版本针对Amazon Redshift连接适配的已知缺陷，和R本身版本无关——你和同事跨R版本触发相同报错的现象，刚好能印证问题出在dbplyr的SQL生成逻辑，而非R核心环境。
触发场景完全匹配：调用compute()写入永久表时，只要传入in_schema()指定的表路径、设置temporary = FALSE，dbplyr在拼接CREATE TABLE AS（CTAS）语句的阶段会错误解析schema与表名的映射，把目标表名渲染为NULL.NULL，最终触发Redshift返回语法错误。
注：你标注的dbplyr 4.2.1属于笔误，截至目前dbplyr正式版最高主版本为2，可在控制台运行packageVersion("dbplyr")确认实际安装版本，只要版本号≥2.2.0就会命中该问题。

• 版本核验：运行packageVersion("dbplyr")确认本地dbplyr版本，该问题和odbc驱动版本无关联，无需额外排查驱动配置。
• SQL生成核验：在原代码逻辑前调用show_query()查看dbplyr实际生成的SQL语句，也就是运行df %>% show_query()，可以看到输出的CTAS语句中确实存在NULL.NULL的错误表标识，和报错信息中的错误片段完全对应。

按易用性排序选择即可：

• 版本回退
  将dbplyr回退到不存在该解析bug的2.1.1版本，执行完安装命令后重启R会话，原有代码无需修改即可正常运行：

  install.packages("remotes")
  remotes::install_version("dbplyr", version = "2.1.1")
  

• 手动拼接SQL执行
  不依赖compute()的自动建表逻辑，手动提取查询语句拼接合法的CTAS语句执行，不需要调整包版本：

  library(DBI)
  library(glue)
  # 提取dbplyr对象对应的原生查询SQL
  target_query <- df %>% sql_render()
  # 拼接Redshift支持的CTAS语句，替换成你实际的schema和表名
  create_sql <- sql(glue("CREATE TABLE schema.table AS {target_query}"))
  # 执行语句完成建表
  dbExecute(your_redshift_connection, create_sql)
  

• 本地覆写方法
  如果需要保留新版dbplyr的其他特性，可以本地覆写Redshift连接对应的compute方法，修正表名解析逻辑，手动将in_schema()传入的路径转为合法的表标识后再生成建表语句。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sethzard