Perf: expose natural Xarray scan ordering to eliminate redundant SQL sorts
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 28/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 領域
- databases, performance
調査の方向性
Start with the XarrayScanExec node and its PlanProperties in the native DataFusion provider, then reproduce the ordered EXPLAIN plan that shows SortExec above it. Check whether the scan can declare C-order within each partition and time-range ordering across partitions, so DataFusion can choose SortPreservingMergeExec. Done means ordered results stay exact and a regression test shows no SortExec for an order that matches the dataset's dimension order.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
🤖 Samudra's canonical data-loader experiment found that ORDER BY time, lat, lon is a material part of point-read latency even though XarrayScanExec already emits each dense block in C-order.
Local benchmark setup: an uncompressed float32 Zarr store with 32 times, 16 variables, a 180×360 grid, chunks=None at Xarray open, and XQL scan partitions of {"time": 1}. Selecting four times and all 16 variables took approximately:
- ordered DataFusion collection: 21 ms
- the same query without
ORDER BY: 13 ms
The ordered physical plan contains:
SortPreservingMergeExec: time, lat, lon
SortExec: time, lat, lon
FilterExec: time IN (...)
RepartitionExec
XarrayScanExec
For an ML loader, relying on unspecified result order is not acceptable, and scattering unordered rows in NumPy erased the saved time. Could the native provider declare the scan's natural intra-partition ordering in PlanProperties, plus enough partition-range ordering for DataFusion to use a preserving merge instead of sorting the cells?
A useful regression test would assert both exact ordered results and the absence of SortExec in EXPLAIN for an order compatible with the dataset's dimension order. This may also reduce sort-buffer memory for dense-grid round trips.
- 主要言語
- Python
- スター
- 142
- フォーク
- 19
- 平均マージ
- 1日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
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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