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Reuse Parquet OffsetIndex objects and direct-plan decisions

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
cpp

Línea de trabajo

Comienza revisando el issue #314, que se identifica como la implementación de este trabajo. Valida los valores seleccionados y los tiempos de vida de los índices en selecciones sparse y dense, incluidos los límites de retención de row-groups, y luego compara el format benchmark con main en cuanto a latencia y bytes de almacenamiento, sin asumir una mejora general de velocidad.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Problem

Selective Parquet reads repeat CPU work within one file reader: Arrow 17 reparses OffsetIndex on each lookup, page planning scans page locations for sparse row selections, and decoding rebuilds a direct-read plan just to determine whether compressed row coordinates apply.

The byte cache in #272 reduces repeated I/O but does not eliminate this parsing and planning work.

Proposed improvement
  • Reuse parsed OffsetIndex objects within each retained row-group reader.
  • Seek across page gaps for sparse selections and visit each selected page once.
  • Reuse the direct-plan decision during decoding.

Preserve index validation, dictionary handling, per-leaf row coordinates and missing-index fallbacks. Keep parsed objects reader-local without introducing a shared data cache or public option.

Validation

Check selected values and index lifetimes, including sparse/dense selections and the row-group retention limit. Compare against main with the format benchmark, reporting latency and storage bytes without assuming a general speedup.

Implementation: #314.

Lenguaje dominante
C++
Estrellas
65
Forks
29
Merge medio
2 d 4 h
PR fusionados (30 d)
78

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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