我的数据往往是中型到大型，但从来都不符合"大"数据的条件。数据几乎总是复杂的关系。出于我在这里谈论的目的，10-50 个表，总大小为 1-10 GB。而已。当我处理比这更大的数据时，我会将其粘贴到Postgres或SQL Server中。
总的来说，我喜欢SQLite，但是我使用的数据有很多日期/日期时间字段，处理SQLite中的日期字段让我头疼，当我在R和SQLite之间来回移动数据时，我的日期经常被破坏。
我正在寻找一种基于文件的SQLite替代方案，该替代方案易于从R使用。
或
更好的技术/包，用于将数据移入/移出SQLite和R，而无需修改日期。我的目标是停止篡改我的约会。例如，当我使用 RSQLite 包中的 dbWriteTable 时，我的日期通常会以一种无法使用的方式搞砸。
我的主要工作站运行Ubuntu，但我在一个由Windows主导的办公室工作。如果建议SQLite的替代方案，则+++表示在两个平台(或更多(上都有效的替代方案。
使用纪元时间和日期(从原点开始的天数，从原点开始的秒数(。使用纪元转换为 R POSIXct 或 Date 的速度很快(字符串非常慢(。
编辑：在重新读取并考虑数据大小后，另一种选择：
您可以简单地将表直接保存为 R 格式，也许可以使用一小段额外的元数据来描述表之间的关键关系。您必须创建自己的约定等等，但它肯定更平滑(没有阻抗不匹配(。
另外，我个人非常偏爱包data.table。它速度很快，语法是纯R，但对SQL概念有一个很好的映射。例如，在dt[i, j, by=list(...)]中，i对应于"where"，j对应于"选择"，by对应于"分组依据"，并且也有用于连接的工具，尽管我在这些包装周围写了中缀包装器，以便更容易记住。
我通常只在 R 中完成数据处理工作(在从 SQLITE 进行初始拉取之后(，我发现 data.table 比大量 SQLDF 查询更快、更实用。
http://datatable.r-forge.r-project.org/
sqlite 希望以标准格式"YYYY-MM-DD HH：MM：SS"读取数据(如果不需要，可以省略时间部分(---我不知道读取任意日期字符串的方法。这会导致存储规范化日期。
在输出时，您希望使用 sqlite 函数将日期格式化为其他软件需要的任何内容---检查 strftime(( 的选项。
例如，Octave 喜欢自 0 年以来的日期数字，所以如果我有一个带有"日期"列的表 mydata，我会这样做
从 mydata 中选择 Julianday(mydate(-1721059.666667
神奇的数字是朱利安迪("0000-01-01T00：00：00-04：00"(，并补偿了朱利安迪从公元前 4017 年开始或类似的东西，而八度从 0 年开始计算。