Perf: cache and serialize partition metadata across sessions
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 32/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 領域
- data, performance
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- Parquet sidecar file (efficient, columnar)
- JSON sidecar file (human-readable, debuggable)
- Zarr consolidated metadata attributes (colocated with dataset)
Parent: #126
- 主要言語
- Python
- スター
- 142
- フォーク
- 19
- 平均マージ
- 1日 6時間
- マージ済み PR（30日）
- 10
環境構築
- 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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