Data.table: なぜdata.tableは、リスト列サブセットよりもベクトル化列サブセットの方が高速です

私はこのdata.tableのものが好きです。その実行速度と、スクリプトの簡潔な方法が同じです。
小さなテーブルでも使っています。
私は定期的に次のようにテーブルをサブセット化します：DT [、。（id1、id5）]
この方法ではありません：DT [、c（ "id1"、 "id5"）]

今日、私は2つの速度を測定しましたが、小さなテーブルでの速度の違いに驚いています。 倹約的な方法ははるかに遅いです。

この違いは意図されたものですか？

実行速度の点で他のものに収束するための倹約的な方法を作りたいという願望はありますか？
（いくつかの小さなテーブルを繰り返しサブセット化する必要がある場合にカウントされます。）

Ubuntu 18.04
Rバージョン3.5.3（2019-03-11）
data.table 1.12.0
RAM 32GB
Intel®Core™[email protected]×8

library(data.table)
library(microbenchmark)
N  <- 2e8
K  <- 100
set.seed(1)
DT <- data.table(
  id1 = sample(sprintf("id%03d", 1:K), N, TRUE),               # large groups (char)
  id2 = sample(sprintf("id%03d", 1:K), N, TRUE),               # large groups (char)
  id3 = sample(sprintf("id%010d", 1:(N/K)), N, TRUE),       # small groups (char)
  id4 = sample(K,   N, TRUE),                                           # large groups (int)
  id5 = sample(K,   N, TRUE),                                           # large groups (int)
  id6 = sample(N/K, N, TRUE),                                          # small groups (int)
  v1 =  sample(5,   N, TRUE),                                           # int in range [1,5]
  v2 =  sample(5,   N, TRUE),                                           # int in range [1,5]
  v3 =  sample(round(runif(100, max = 100), 4), N, TRUE) # numeric e.g. 23.5749
)

microbenchmark(
  DT[, .(id1, id5)],
  DT[, c("id1", "id5")]
)
Unit: seconds
                  expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
     DT[, .(id1, id5)] 1.588367 1.614645 1.929348 1.626847 1.659698 12.33872   100
 DT[, c("id1", "id5")] 1.592154 1.613800 1.937548 1.628082 2.184456 11.74581   100


N  <- 2e5
DT2 <- data.table(
  id1 = sample(sprintf("id%03d", 1:K), N, TRUE),                 # large groups (char)
  id2 = sample(sprintf("id%03d", 1:K), N, TRUE),                 # large groups (char)
  id3 = sample(sprintf("id%010d", 1:(N/K)), N, TRUE),         # small groups (char)
  id4 = sample(K,   N, TRUE),                                             # large groups (int)
  id5 = sample(K,   N, TRUE),                                             # large groups (int)
  id6 = sample(N/K, N, TRUE),                                            # small groups (int)
  v1 =  sample(5,   N, TRUE),                                             # int in range [1,5]
  v2 =  sample(5,   N, TRUE),                                             # int in range [1,5]
  v3 =  sample(round(runif(100, max = 100), 4), N, TRUE)   # numeric e.g. 23.5749
)

microbenchmark(
  DT2[, .(id1, id5)],
  DT2[, c("id1", "id5")]
)
Unit: microseconds
                   expr      min       lq      mean    median        uq      max neval
DT2[, .(id1, id5)] 1405.042 1461.561 1525.5314 1491.7885 1527.8955 2220.860   100
DT2[, c("id1", "id5")]  614.624  640.617  666.2426  659.0175  676.9355  906.966   100