R 的 read.table 和 read.csv 讀取文件速度比較慢。尤其在讀取稍微大一點的數據，需要等很長時間。
在需要讀取大文件時，尤其讀取列數特別多的文件，不妨試試 data.table 包（https://cran.r-project.org/web/packages/data.table）的 fread (Fast and friendly file finagler)。它的參數與 read.table 函數類似，但讀取速度有非常大提升。
提速兩千倍並不是標題黨，而是在一個 489 行、1079796 列、1G 純文本文件中的實測結果。測試機器配置為 2T 內存、80 核 160 線程 CPU（四路Xeon Gold 6248）、SSD 硬盤（RAID 5）。
使用 read.table 讀取文件：
times.start <- Sys.time()
file.readtable <- read.table('test.file', sep = ' ', header = TRUE, row.names = 1)
time.end <- Sys.time()
time.running <- time.end-time.start
print(time.running)
讀取速度非常慢，竟然花了 20.87 小時，我也懶得去研究是什么原因：
Time difference of 20.87034 hours
使用 fread 讀取文件：
library("data.table")
time.start <- Sys.time()
file.fread <- fread('test.file', sep = ' ', header = TRUE)
time.end <- Sys.time()
time.running <- time.end-time.start
print(time.running)
需要 35.71 秒，還可以接受：
Time difference of 35.71124 secs
兩種方法讀取過程占用內存大約在 4.9G，但 fread 要快很多，速度提高了接近 2100 倍！
