Arrow type system as base for the type system
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評価
調査の方向性
Start by reading the Arrow schema specification linked in the issue and compare it with the RFC in #1964, as requested. Then review the type-system work tracked in #1965 to understand the project context. The issue does not identify files or tests; done means documenting similarities and differences to support further discussion.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Motivation
Arrow is increasingly becoming a Lingua Franca interchange format in the data world. Its aims are to have efficient in memory representations of data structures that allow zero-copy reuse of data between different systems (e.g. between Python and R). The creators have thought a lot about making the format memory and cache efficient and what hurdles they encountered in their previous work (e.g. Pandas, dplyr, ...). As such it benefits from a wealth of experience and is geared towards modern analytics workloads. It is therefore no surprise that we are seeing it increasingly being adopted as the basis for new data tools such as DataFusion, Polars, InfluxDB v3, Lance v2, ... to name a few that I have personally encountered.
I therefore think that it would be a good starting point for the type system for PRQL as tracked in #1965 .
Resources
- Arrow schema specification (FlatBuffers)
- Nimble and Lance: The Parquet Killers
- Tweet by recap.build creator on schema specification research he did which he concluded in favour of Arrow
Further work
Compare it with the RFC in #1964 and highlight similarities and differences for further discussion.
- 主要言語
- Rust
- スター
- 10.9k
- フォーク
- 261
- 平均マージ
- 3日 21時間
- マージ済み PR（30日）
- 84
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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