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Perf: cache and serialize partition metadata across sessions

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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
32/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
json, pandas, python
Bereich
data, performance

Rechercherichtung

Start by reading df.py, especially partition_metadata() and read_xarray_table(), to see how partition bounds are computed and passed through. Compare the proposed Parquet, JSON, and Zarr storage options and determine how dataset path and chunk specification identify cached metadata. Done means repeated calls can load valid saved bounds without rereading every partition’s coordinates.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

enhancement

Problem

partition_metadata() in df.py recomputes min/max coordinate bounds for all partitions every time read_xarray_table() is called. For ARCO-ERA5 (732,072 partitions), this adds startup latency on every new session even though the coordinate layout of the dataset never changes.

For remote datasets (GCS/S3), each coordinate access has network latency — making this especially costly.

Proposed API

table = read_xarray_table(
    ds,
    chunks={'time': 1},
    metadata_cache='./era5_meta.parquet'
)
# First call: computes and saves bounds to cache file
# Subsequent calls: loads bounds from cache, skipping 732,072 coordinate reads

The partition bounds are a pure function of: dataset path + chunk specification, so caching is safe as long as the dataset structure doesn't change.

Storage formats to consider

  1. Parquet sidecar file (efficient, columnar)
  2. JSON sidecar file (human-readable, debuggable)
  3. Zarr consolidated metadata attributes (colocated with dataset)

Parent: #126

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
142
Forks
19
Ø Merge
1 T. 6 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
10

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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