R 使用时间序列：数据库与平面文件

我有一个

.txt.

格式的大型时间序列文件（带有刻度数据）集合。我通过

R

访问这些数据进行统计分析。我正在探索将文件移动到数据库（例如，

MySQL

，

Influx

）。因此，答案说明了使用数据库而不是平面文件的好处。我看不出那里提出的观点有多大价值，可能是因为无知

对于那些处理时间序列的人来说，什么样的需求可以证明建立数据库的额外复杂性，而不是简单地将平面文件直接导入Python/

/
Matlab

具体情况：每个文件不超过10列（具体取决于资产类别），在许多情况下有数百万行（有时因为我将它们分割成更小的数据块而更少）。一些文件会实时更新/重写。我在脚本开始时将
.txt
文件加载到
R
（一次一个或多个文件），然后创建大量二进制向量/信号，并执行统计分析/建模。我在一台128gb内存的计算机上执行此操作，但有时内存不足

多谢各位