在R中加速时间序列数据的SQL查询

我有一个包含历史河流水位和降雨数据的数据库。有一个“水位”表，其属性包括测量日期和该日期的河流水位。还有一个“降雨量”表，类似地，该表的属性包括日期和该日期的降雨量

我想对这些数据（在R中）进行一些回归，因此我尝试将我的数据转换为以下格式：

Date | Level | Level yesterday | Level 2 days ago | ... | Level 5 days ago | Rainfall | Rainfall yesterday | Rainfall 2 days ago | ... | Rainfall 5 days ago

这种格式意味着预测当前水平所需的所有数据都包含在一行中

我有一些（非常难看的）代码可以做到这一点，但它太慢了

下面的代码试图在2000年后的短短几年内，仅从1个仪表中选择前一天的1个液位。（有关水位和降雨量的更多历史记录，我只需包含更多子查询。）

这个大大简化和简化的查询在R中执行大约需要30分钟（使用ans=dbGetQuery（db，query））。这只返回约6000行，而我想要的完整数据集将是约8000万行

如何加快查询速度，以便在合理的时间内获得所需格式的数据

编辑： 示例输入数据

Levels Table
gauge_id  year  month   day   level
201001    1957   6       22    0.485
201001    1957   6       23    0.759
201001    1957   6       24    0.864
565753    2001   12      4     1.984

Rainfall Table
station_id  year  month   day   rainfall
123456      1957   6       22   0
123456      1957   6       23   75.4
123456      1957   6       24   20.2
987654      1986   1       16   0

Gauges Table
gauge_id    nearest_station
201001       123456
565753       764892
876544       987654     

输出数据示例：

gauge_id    station_id    Level   Level-1    Level-2   Rainfall   Rainfall-1
201001       123456       0.864    0.759      0.485    20.2        75.4

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您能否添加初始数据的示例以及数据在结束时应如何显示的示例？您的数据是否总是连续三天？如果只有连续两天可用，您想要什么？连续四天发生时会发生什么？在连续三天的第一天和第二天应该发生什么？同意minem，请以SQL语法提供您的示例数据（即，一些插入表值（…）；`的行以及数据库结构（创建表的行…）。如果您不想显示所有数据，请使用定制的toy数据库。我会尝试分别获取每个表，然后在R中转换数据，但这可能是因为我更熟悉R。查询所有必要的表需要多长时间？您的数据库中是否定义了适当的索引？

gauge_id    station_id    Level   Level-1    Level-2   Rainfall   Rainfall-1
201001       123456       0.864    0.759      0.485    20.2        75.4