在定义了键的data.table上。搜索键是键的部分匹配的范围查询有多快？示例：在大型data.table中（请参阅Q1的大小），获取具有姓氏键的行的子集，以＆＃34; Jo＆＃34;开始：
library(data.table)
set.seed(20150731)
dtUser <- data.table(
Lastname=c("Jansen", "Jirovski", "Jocond", "Johnson", "Johnson", "Joule", "Jozef", "Jukanen", "Kanban"),
UserID=sample(1:100, 9, replace=FALSE),
key="Lastname")
# Lastname UserID
# 1: Jansen 77
# 2: Jirovski 69
# 3: Jocond 24
# 4: Johnson 7
# 5: Johnson 27
# 6: Joule 74
# 7: Jozef 9
# 8: Jukanen 54
# 9: Kanban 78
#---Query1 (OK):
dtUser[Lastname > "Jo" & Lastname < "Ju",]
# Lastname UserID
# 1: Jocond 24
# 2: Johnson 7
# 3: Johnson 27
# 4: Joule 74
# 5: Jozef 9
#---Query2 (Failed):
dtUser[J("Jo"),]
# Lastname UserID
# 1: Jo NA
问题1 ：data.table大小可能很大（在100万到1000万行之间，最多100个字节/行。）快速性能至关重要。 Query1是最快的方式吗？
问题2 ：如果data.table不适合＆＃34;超快＆＃34;部分密钥匹配的范围查询搜索。 R中最合适的数据结构是什么？
测试结果：在1.2GB数据集上使用Query1：40万行数据表，4个cols（Str1，Str2，Str3，BogusInteger）。 StrX这里是独特的短字符串，平均长度为10个字符，类似于人姓。
c(nbRows=nrow(myDT), "SizeMB"=round(object.size(myDT) / 1e6, 0))
# nbRows SizeMB
# 39480360 1208
setkey(myDT, Str1, Str2, Str3)
# Partial key match (slower)
system.time(dtTest <- myDT[Str1 > "tranbar" & Str1 < "tranbaz", ])
system.time(dtTest <- myDT[Str1 > "int" & Str1 < "intz" & Str2 > "mo" & Str2 < "mu", ])
system.time(dtTest <- myDT[Str1 > "int" & Str1 < "intz" & Str2 > "mo" & Str2 < "mu" & Str3 > "t" & Str3 < "u", ])
# Exact key match (faster)
system.time(dtTest <- myDT[Str1 == "transportation", ])
system.time(dtTest <- myDT[Str1 == "transportation" & Str2 == "energy", ])
system.time(dtTest <- myDT[Str1 == "transportation" & Str2 == "energy" & Str2 == "costs", ])