performance - 从data.table和data.frame对象获取单个元素的时间

Question

在我的工作中，我经常使用几个表（客户详细信息，交易记录等）。由于其中一些非常大（数百万行），因此我最近切换到了data.table包（感谢Matthew）。但是，其中一些很小（几百行和4/5列），并且被调用了几次。因此，我开始考虑在获取数据时使用[.data.table开销，而不是像?set中已经明确描述的那样设置set（）ting值，在这里，无论表的大小设置在2微秒左右（取决于cpu）。

但是，它似乎不存在与set等效的功能，用于从data.table获取确切的行和列的值。一种可循环的[.data.table。

library(data.table)
library(microbenchmark)

m = matrix(1,nrow=100000,ncol=100)
DF = as.data.frame(m)
DT = as.data.table(m)  # same data used in ?set

> microbenchmark(DF[3450,1] , DT[3450, V1], times=1000) # much more overhead in DT

Unit: microseconds
expr     min      lq   median      uq      max neval
DF[3450, 1]  32.745  36.166  40.5645  43.497  193.533  1000
DT[3450, V1] 788.791 803.453 813.2270 832.287 5826.982  1000

> microbenchmark(DF$V1[3450], DT[3450, 1, with=F], times=1000)  # using atomic vector and
                                                                # removing part of DT overhead
Unit: microseconds                                              
expr     min      lq  median      uq      max neval
DF$V1[3450]   2.933   3.910   5.865   6.354   36.166  1000
DT[3450, 1, with = F] 297.629 303.494 305.938 309.359 1878.632  1000

> microbenchmark(DF$V1[3450], DT$V1[3450], times=1000) # using only atomic vectors
Unit: microseconds
        expr   min    lq median    uq    max neval
 DF$V1[3450] 2.933 2.933  3.421 3.422 40.565  1000    # DF seems still a bit faster (23%)
 DT$V1[3450] 3.910 3.911  4.399 4.399 16.128  1000

最后一种方法确实是快速多次检索单个元素的最佳方法。但是， set甚至更快

> microbenchmark(set(DT,1L,1L,5L), times=1000)
Unit: microseconds
                expr   min    lq median    uq    max neval
 set(DT, 1L, 1L, 5L) 1.955 1.956  2.444 2.444 24.926  1000

问题是：如果我们不能在2.444微秒内 set一个值，那么是否应该不可能在更短（或至少相似）的时间内获得一个值？谢谢。

编辑：
根据建议添加另外两个选项：

> microbenchmark(`[.data.frame`(DT,3450,1), DT[["V1"]][3450], times=1000)
Unit: microseconds
                        expr    min     lq median     uq      max neval
 `[.data.frame`(DT, 3450, 1) 46.428 47.895 48.383 48.872 2165.509  1000
            DT[["V1"]][3450] 20.038 21.504 23.459 24.437  116.316  1000

不幸的是，这并没有比以前的尝试快。

Answer 1

感谢@hadley，我们有了解决方案！

> microbenchmark(DT$V1[3450], set(DT,1L,1L,5L), .subset2(DT, "V1")[3450], times=1000, unit="us")
Unit: microseconds
                     expr   min    lq median    uq    max neval
              DT$V1[3450] 2.566 3.208  3.208 3.528 27.582  1000
      set(DT, 1L, 1L, 5L) 1.604 1.925  1.925 2.246 15.074  1000
 .subset2(DT, "V1")[3450] 0.000 0.321  0.322 0.642  8.339  1000