在R中高效地读取非常大的文本文件

我有一个非常大的文本文件，有几百万行，包含像这样的普查数据

83400081732734890
2873846391010001944545
1829304000292399445
934745875985958344552
40599505500505055
3457584947597594933332
3938493840333398333
444234432346777927272
...

每一行都包含一组基于给定宽度分隔的变量。在我上面的例子中，四行一起构成了一份完整的调查问卷。因此，该示例显示了两份完整的调查问卷/两个访问的家庭

我想做的是只读取每个家庭的特定变量，因为读取整个文件需要太多时间。因此，我希望只读取文件中的特定行，而不将其完全加载到内存中

假设我只对包含在4行的每个块的第1行和第3行中的变量感兴趣，我怎么能强制R只读第1、3、5、7行

并且：除了只阅读相关行之外，是否有可能进一步将阅读限制在包含相关信息的每行的特定块上？例如，我只想读取第一行（834和405）的前三位数字和第三行（99445和98333）的最后五位数字

编辑

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因为我想有选择性地阅读提供的解决方案并不能解决我的问题。此外，我无法设置SQL数据库，因为我在没有管理权限的Windows 7工作站上工作。我确实可以使用Powershell或类似工具中的命令行工具

如果原始文件足够规则，

scan

功能可以处理多行输入。不过，对于可变记录长度来说，这并不合适

 res <- scan(text="83400081732734890
 2873846391010001944545
 1829304000292399445
 934745875985958344552
 40599505500505055
 3457584947597594933332
 3938493840333398333
 444234432346777927272
 ", what=list(one="", two="", three="", four=""))  # one list element per , line;
                                                  # use "" for text

Read 2 records
> first <- lapply(res[1], substr, 1, 3)
> first
$one
[1] "834" "405"


> third <- lapply(res[3], function(x) substr(x , nchar(x)-4, nchar(x)))
> third
$three
[1] "99445" "98333"

res优先
一美元
[1] "834" "405"
>三分之一
三美元
[1] "99445" "98333"

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另一种方法是使用

读取行

进行读取，这样您就可以不定期地选择除法标记。

@EricJ.-我不确定这是不是那个的复制品。这增加了选择某些块/行的要求。也许使用命令行工具（awk、sed等）在R之外处理文件可能会有好处？效果稍微好一点。非常感谢。