Otimização e planos de consulta

Dimensionamento e Otimização de Pipelines de Dados com Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

Introdução à otimização de consultas

Imagem de uma tabela com linhas e colunas

Introdução à otimização de consultas

Imagem de uma tabela com linhas e colunas

Introdução à otimização de consultas

Imagem de operações executadas em série

Introdução à otimização de consultas

Imagem de operações executadas em paralelo

Introdução à otimização de consultas

Pipeline com operações duplicadas executadas duas vezes

Introdução à otimização de consultas

Pipeline com operações duplicadas executadas duas vezes

Mais tipos de solicitação por departamento

department_request_types = (
    requests





)

Mais tipos de solicitação por departamento

department_request_types = (
    requests
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")




)

Mais tipos de solicitação por departamento

department_request_types = (
    requests
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")
    .group_by("DEPARTMENT")



)

Mais tipos de solicitação por departamento

department_request_types = (
    requests    
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")
    .group_by("DEPARTMENT")
    .agg(pl.col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types"))


)

Mais tipos de solicitação por departamento

department_request_types = (
    requests
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")
    .group_by("DEPARTMENT")
    .agg(pl.col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types"))
    .sort("n_request_types", descending=True)
    .head(5)
)

Plano ingênuo

Plano não otimizado

print(department_request_types)

Plano não otimizado

print(department_request_types)








        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT */39 COLUMNS

Plano não otimizado

print(department_request_types)






      FILTER [(col("STATUS")) == ("Completed")]
      FROM
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT */39 COLUMNS

Plano não otimizado

print(department_request_types)



    AGGREGATE[maintain_order: false]
      [col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types")] BY [col("DEPARTMENT")]
      FROM
      FILTER [(col("STATUS")) == ("Completed")]
      FROM
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT */39 COLUMNS

Plano não otimizado

print(department_request_types)

SLICE[offset: 0, len: 5]
  SORT BY [descending: [true]] [col("n_request_types")]
    AGGREGATE[maintain_order: false]
      [col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types")] BY [col("DEPARTMENT")]
      FROM
      FILTER [(col("STATUS")) == ("Completed")]
      FROM
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT */39 COLUMNS

Plano otimizado

print(department_request_types.explain())

Plano otimizado







        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT 3/39 COLUMNS
        SELECTION: [(col("STATUS")) == ("Completed")]

Plano otimizado






      simple pi 2/2 ["TYPE", "DEPARTMENT"]
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT 3/39 COLUMNS
        SELECTION: [(col("STATUS")) == ("Completed")]

Plano otimizado



    AGGREGATE[maintain_order: false]
      [col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types")] BY [col("DEPARTMENT")]
      FROM
      simple pi 2/2 ["TYPE", "DEPARTMENT"]
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT 3/39 COLUMNS
        SELECTION: [(col("STATUS")) == ("Completed")]

Plano otimizado

SORT BY [slice: (0, 10, ...), descending: [true]] [col("n_request_types")]
  FILTER col("n_request_types").dynamic_predicate() FROM
    AGGREGATE[maintain_order: false]
      [col("TYPE").n_unique().alias("n_request_types")] BY [col("DEPARTMENT")]
      FROM
      simple pi 2/2 ["TYPE", "DEPARTMENT"]
        Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
        PROJECT 3/39 COLUMNS
        SELECTION: [(col("STATUS")) == ("Completed")]

Encontra as 10 maiores em n_request_types
Filtra o resto
Ordena as 10 linhas

Plano otimizado como grafo

print(department_request_types.show_graph())

Visão em grafo do plano otimizado mostrando varredura de CSV com otimizações.

Outras otimizações

(
    requests








)

Outras otimizações

(
    requests
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")
    .filter(pl.col("DEPARTMENT") == "Sanitation")






)

Outras otimizações

(
    requests
    .filter(pl.col("STATUS") == "Completed")
    .filter(pl.col("DEPARTMENT") == "Sanitation")
    .with_columns(
        pl.col("TYPE").str.to_lowercase().alias("type_lower")
    )
    .with_columns(
        pl.col("STATUS").str.to_lowercase().alias("status_lower")
    )
)

Outras otimizações



  Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
  PROJECT */39 COLUMNS
  SELECTION: [([(col("DEPARTMENT")) == ("Sanitation")]) & ([(col("STATUS")) == ("Completed")])]

Predicado AND combinado

Outras otimizações

 WITH_COLUMNS:
 [col("TYPE").str.to_lowercase().alias("type_lower"), col("STATUS").str.to_lowercase().alias("status_lower")]
  Csv SCAN [311_Service_Requests.csv]
  PROJECT */39 COLUMNS
  SELECTION: [([(col("DEPARTMENT")) == ("Sanitation")]) & ([(col("STATUS")) == ("Completed")])]

Predicado AND combinado
Expressões WITH_COLUMNS agrupadas

Vamos praticar!

Dimensionamento e Otimização de Pipelines de Dados com Polars