[DOC] Container Architecture & Chunking Sizing Guide (Decision Matrix)
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 70/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- markdown, python
調査の方向性
The guide will be a new Markdown file at doc/getting_started/choosing_containers_and_chunking.md. Start by reading the existing doc/getting_started/index.rst to understand the documentation structure and the linked issue #651 for terminology. Review the project's README and the main documentation to understand the different container types (NDArray, CTable, etc.) and their use cases. The guide should include a decision matrix table and chunking guidelines. Done looks like a complete Markdown file that is linked from the index.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
New contributors and users face two key architectural questions when getting started:
- Which container should I choose? (
NDArrayvsCTablevsSChunkvsTreeStorevsDictStorevsBatchArray). - How do I choose chunk and block shapes? (Balancing compression ratio, CPU cache locality, slicing granularity, and storage overhead).
While issue #651 addresses a terminology glossary, there is no practical decision matrix or chunking rules-of-thumb guide in the documentation.
Suggested Work
Create a Markdown guide at doc/getting_started/choosing_containers_and_chunking.md (and link it from doc/getting_started/index.rst).
The guide should feature:
- Container Decision Matrix: A structured table comparing:
- Data Geometry (multidimensional, tabular/relational, key-value, hierarchical tree)
- Read/write mutability and append performance
- Query capabilities (expression evaluation, SQL/where filtering, coordinate slicing)
- On-disk layout (
.b2nd,.b2frame,.b2z,.b2d)
- Chunking vs. Blocking Rules of Thumb:
- Clear explanation of the two-level chunking hierarchy: chunks represent disk/network transfer units (typically 1 MB – 64 MB), whereas blocks represent CPU cache units (typically 64 KB – 1 MB to fit L2/L3 caches).
- Practical guidelines for 1D, 2D, and 3D data geometries.
- Trade-offs: large chunks (better compression) vs. small chunks (faster random slicing).
- 主要言語
- Python
- スター
- 211
- フォーク
- 63
- 平均マージ
- 2日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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