Question

我有一个应用程序，我想根据用户输入从查找表中提取值。参考表是基于计算的统计测试，该计算对于用户输入的所有不同组合来说太慢而不能进行。因此，查找所有可能性的表。

但是......现在这个表大约是60 MB（如.Rdata）或214 MB（以.csv为单位），如果扩展可能的用户输入，它会变得更大。我已经减少了数据中的有效数字（到3）并删除了行/列名称。

显然，我可以在响应服务器功能之外预加载查找表，但是它仍然需要花费相当多的时间来加载该数据。有没有人有关于处理Shiny中大量数据的任何提示？谢谢！

Answer 1

flaneuse，我们仍在使用较小的一套，但我们一直在尝试：

将 rds 用于我们的数据

正如@jazzurro上面提到的rds，你似乎知道如何做到这一点，但其他人的语法如下。

格式.rds允许您引入单个R对象，以便在需要时重命名它。

在准备数据代码中，例如：
```
mystorefile <- file.path("/my/path","data.rds")
# ... do data stuff

# Save down (assuming mydata holds your data frame or table)
saveRDS(mydata, file = mystorefile)
```
在闪亮的代码中：
```
#  Load in my data
x <- readRDS(mystorefile)
```
在部署时，请务必将数据.rds文件复制到您的应用目录。我们使用数据目录 / myapp / data ，然后在我们闪亮的代码中将存储文件的file.path更改为“./data”。
<强> global.R

我们已将readRDS调用加载到此全局文件中的数据中（而不是在shinyServer()调用之前的server.R中），因此运行一次，并且可用于所有会话，ui.R可以看到额外的奖励。

请参阅此scoping explanation了解R Shiny。
预先切片和骰子

标准日报使用最新数据。所以我在我的global.R中做了一个小的latest.dt我的数据的一个较小的子集。因此，带有最新图表的目标网页可与此较小的数据集配合使用，以获得更快的图表。

然后使用full.dt的自定义数据标签位于单独的标签上。它比较慢但在那个阶段用户更耐心，并且正在考虑选择什么日期和其他参数。

这个子集的想法可能会对你有所帮助。

会对其他人（有更多要求的数据集已尝试过）感兴趣！