当第一个数据帧中的每个键值在第二个数据帧中都有一个唯一键时，匹配方法有效。如果第二个数据框中有重复项，则匹配和合并方法不一样。Match 当然更快，因为它没有做那么多。特别是它从不寻找重复的键。（代码后继续）
DF1 = data.frame(a = c(1, 1, 2, 2), b = 1:4)
DF2 = data.frame(b = c(1, 2, 3, 3, 4), c = letters[1:5])
merge(DF1, DF2)
b a c
1 1 1 a
2 2 1 b
3 3 2 c
4 3 2 d
5 4 2 e
DF1$c = DF2$c[match(DF1$b, DF2$b)]
DF1$c
[1] a b c e
Levels: a b c d e
> DF1
a b c
1 1 1 a
2 1 2 b
3 2 3 c
4 2 4 e
在问题中发布的 sqldf 代码中，似乎在两个表上使用了索引，但实际上，它们被放置在在 sql select 运行之前被覆盖的表上，这部分解释了原因它太慢了。sqldf 的想法是 R 会话中的数据框构成数据库，而不是 sqlite 中的表。因此，每次代码引用一个不合格的表名时，它都会在你的 R 工作区中寻找它——而不是在 sqlite 的主数据库中。因此，显示的 select 语句将工作空间中的 d1 和 d2 读取到 sqlite 的主数据库中，从而破坏了带有索引的数据库。结果，它进行了没有索引的连接。如果您想使用 sqlite 主数据库中的 d1 和 d2 版本，您必须将它们称为 main.d1 和 main。d2 而不是 d1 和 d2。此外，如果您想让它尽可能快地运行，请注意简单的连接不能使用两个表上的索引，因此您可以节省创建索引之一的时间。在下面的代码中，我们说明了这些要点。
值得注意的是，精确的计算可以对哪个包最快产生巨大的影响。例如，我们在下面进行合并和聚合。我们看到两者的结果几乎相反。在第一个示例中，从最快到最慢我们得到：data.table、plyr、merge 和 sqldf，而在第二个示例中，sqldf、aggregate、data.table 和 plyr——几乎与第一个相反。在第一个示例中，sqldf 比 data.table 慢 3 倍，在第二个示例中，它比 plyr 快 200 倍，比 data.table 快 100 倍。下面我们展示了输入代码、合并的输出时序和聚合的输出时序。还值得注意的是，sqldf 基于数据库，因此可以处理大于 R 可以处理的对象（如果使用 sqldf 的 dbname 参数），而其他方法仅限于在主内存中处理。我们还用 sqlite 说明了 sqldf，但它也支持 H2 和 PostgreSQL 数据库。
library(plyr)
library(data.table)
library(sqldf)
set.seed(123)
N <- 1e5
d1 <- data.frame(x=sample(N,N), y1=rnorm(N))
d2 <- data.frame(x=sample(N,N), y2=rnorm(N))
g1 <- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
g2<- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
d <- data.frame(d1, g1, g2)
library(rbenchmark)
benchmark(replications = 1, order = "elapsed",
merge = merge(d1, d2),
plyr = join(d1, d2),
data.table = {
dt1 <- data.table(d1, key = "x")
dt2 <- data.table(d2, key = "x")
data.frame( dt1[dt2,list(x,y1,y2=dt2$y2)] )
},
sqldf = sqldf(c("create index ix1 on d1(x)",
"select * from main.d1 join d2 using(x)"))
)
set.seed(123)
N <- 1e5
g1 <- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
g2<- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
d <- data.frame(x=sample(N,N), y=rnorm(N), g1, g2)
benchmark(replications = 1, order = "elapsed",
aggregate = aggregate(d[c("x", "y")], d[c("g1", "g2")], mean),
data.table = {
dt <- data.table(d, key = "g1,g2")
dt[, colMeans(cbind(x, y)), by = "g1,g2"]
},
plyr = ddply(d, .(g1, g2), summarise, avx = mean(x), avy=mean(y)),
sqldf = sqldf(c("create index ix on d(g1, g2)",
"select g1, g2, avg(x), avg(y) from main.d group by g1, g2"))
)
比较合并计算的两个基准调用的输出是：
Joining by: x
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
3 data.table 1 0.34 1.000000 0.31 0.01 NA NA
2 plyr 1 0.44 1.294118 0.39 0.02 NA NA
1 merge 1 1.17 3.441176 1.10 0.04 NA NA
4 sqldf 1 3.34 9.823529 3.24 0.04 NA NA
比较聚合计算的基准调用的输出是：
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
4 sqldf 1 2.81 1.000000 2.73 0.02 NA NA
1 aggregate 1 14.89 5.298932 14.89 0.00 NA NA
2 data.table 1 132.46 47.138790 131.70 0.08 NA NA
3 plyr 1 212.69 75.690391 211.57 0.56 NA NA