“EXPLAIN / profiling” support for [i, j, by] to diagnose performance bottlenecks
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- r
- Bereich
- data, performance
Rechercherichtung
The issue names no files, tests, or entry points. Start by reviewing how DT[i, j, by] handles filtering, grouping, joins, keys or indices, materialization, and copies. Define the diagnostics and acceptance criteria for the proposed explain or profiling mode.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Problem
A common difficulty for users is understanding why a particular data.table query is slow.
When writing expressions like:
DT[ i , j , by]
there is currently no way to determine:
Whether time is spent in i filtering, j computation, or by grouping
Whether a key / index is actually being used
Whether grouping is triggering expensive materialization
Whether unexpected memory copies are occurring
Whether a join is using a fast path or falling back to a slower path
Most users rely on:
system.time(DT[i, j, by])
which measures only the total time and gives no insight into the internal bottleneck.
This makes optimization and debugging of complex workflows difficult, especially for users familiar with SQL-style tools like EXPLAIN.
Proposed Idea
Introduce an optional profiling / explain mode for data.table operations, conceptually similar to SQL’s EXPLAIN.
For example:
explain( DT[x > 5, .(m = mean(y)), by = z] )
or
options(datatable.explain = TRUE) DT[x > 5, .(m = mean(y)), by = z]
This could output structured diagnostics such as:
data.table EXPLAIN
Rows scanned: 5,000,000
Rows matched in i: 1,240,532
Groups formed by by: 2,134
Time spent:
i (filter): 120 ms
by (grouping): 340 ms
j (compute): 90 ms
Keys / indices used: YES (key: z)
Materialization: NO
Memory copies: 1 shallow copy
- Vorherrschende Sprache
- R
- Sterne
- 3.9k
- Forks
- 1.1k
- Ø Merge
- 15 Std. 51 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Entwicklungsumgebung
Startet den Dev-Container des Projekts im Browser, mit Ihrem eigenen GitHub-Konto.
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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