Queries on tables via `register_dataset()` much slower than `register_parquet()`
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data-engineering, performance
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy việc tái hiện và so sánh ctx.register_parquet() với ctx.register_dataset() bằng truy vấn được nhóm, sau đó lần theo hai điểm vào đăng ký trong Python bindings. Công việc được xem là hoàn tất khi cùng các tệp parquet có hiệu năng truy vấn tương đương và register_parquet() có thể chấp nhận một danh sách tệp, như đã yêu cầu.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Describe the bug
Queries against tables registered with register_dataset() perform around 80x slower than those registered with register_parquet().
To Reproduce
import datafusion
import pyarrow.dataset as ds
from pathlib import Path
ctx = datafusion.SessionContext()
ctx.register_parquet("mytable", "*.parquet")
ctx.register_dataset("mytable2", ds.dataset(list(Path(".").glob("*.parquet"))))
Fast:
%time ctx.sql('select file_date, sum("Price" * "Volume") from mytable group by file_date order by file_date').to_arrow_table()
CPU times: user 2min 41s, sys: 3.35 s, total: 2min 45s
Wall time: 2.49 s
Slow:
%time ctx.sql('select file_date, sum("Price" * "Volume") from mytable2 group by file_date order by file_date').to_arrow_table()
CPU times: user 10min 51s, sys: 5min 40s, total: 16min 31s
Wall time: 3min 18s
Expected behavior
I'd expect these to be similar performance.
Additional context
The reason I'm using ds.dataset is because the actual files I'm interesting in accessing are not conveniently globbable (they're across multiple directories). So ideally I'd be able to provide a list of files to ctx.register_parquet() instead of a simple glob.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 605
- Fork
- 176
- Merge trung bình
- 1 ngày 23 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 8
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của apache/datafusion-python
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
apache/datafusion-python#1757 ·
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
apache/datafusion-python#1726 ·
-
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 88/100
apache/datafusion-python#1691 ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
apache/datafusion-python#1644 ·
-
enhancement
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
apache/datafusion-python#1737 ·
Tất cả issue của apache/datafusion-python
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
learningequality/ricecooker#747 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
BSData/horus-heresy-3rd-edition#3171 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
run-llama/llama_index#23199 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
KhronosGroup/glTF-Blender-IO#2769 ·