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<分区>
我有一个很大的数据集(大约 13GB 未压缩)，我需要反复加载它。第一次加载(并保存为不同的格式)可能非常慢，但此后的每次加载都应尽可能快。加载数据集的最快方式和最快格式是什么？
我怀疑最佳选择是这样的
saveRDS(obj, file = 'bigdata.Rda', compress = FALSE)
obj <- loadRDS('bigdata.Rda)
但这似乎比使用 data.table 包中的 fread 函数慢。这不应该是这种情况，因为 fread 从 CSV 转换文件(尽管它被公认是高度优化的)。
~800MB 数据集的一些计时是:
> system.time(tmp <- fread("data.csv"))
Read 6135344 rows and 22 (of 22) columns from 0.795 GB file in 00:00:43
user system elapsed
36.94 0.44 42.71
saveRDS(tmp, file = 'tmp.Rda'))
> system.time(tmp <- readRDS('tmp.Rda'))
user system elapsed
69.96 2.02 84.04
This问题是相关的，但并不反射(reflect) R 的当前状态，例如，答案表明从二进制格式读取总是比文本格式更快。使用 *SQL 的建议对我的情况也没有帮助，因为需要整个数据集，而不仅仅是其中的一个子集。
还有相关的问题是最快一次加载数据的方式(eg:1)。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！