Apache DataFusion 优化:简化执行计划输出格式提升用户体验
在数据库查询优化领域,执行计划(Explain Plan)是开发者和数据库管理员理解查询性能的关键工具。Apache DataFusion作为一个高性能的查询引擎,近期对其执行计划输出格式进行了重要优化,旨在提升普通用户的使用体验。
传统上,DataFusion会同时输出逻辑计划(Logical Plan)和物理计划(Physical Plan)两种执行计划。逻辑计划描述了查询的逻辑操作流程,而物理计划则展示了查询将如何实际执行。这种设计对于DataFusion的开发者非常有用,但对于大多数终端用户来说,同时展示两种计划反而会造成信息过载。
以示例查询为例,当用户执行一个简单的SELECT语句时,系统会输出非常详细的逻辑计划,其中包含完整的过滤条件表达式。这些表达式在终端显示时经常会超出屏幕宽度,导致可读性下降。而实际上,物理计划已经包含了用户需要了解的查询执行关键信息。
新版本DataFusion对此进行了优化,当使用"tree"格式输出执行计划时,默认隐藏逻辑计划部分,只展示物理计划。物理计划采用树状结构清晰展示了查询执行的各个阶段,包括CoalesceBatchesExec(批次合并操作)、FilterExec(过滤操作)和DataSourceExec(数据源读取操作)等关键步骤。这种优化使得输出更加简洁,重点突出,便于用户快速理解查询执行流程。
这项改进是DataFusion持续优化用户体验的一部分。通过简化技术细节的展示,降低普通用户的使用门槛,同时保留了开发者通过配置查看完整信息的能力。这种平衡设计体现了DataFusion既保持强大技术能力又注重易用性的发展理念。
对于数据库工具开发者而言,这个案例也提供了有价值的参考:在保持系统强大功能的同时,如何通过合理的默认设置和输出优化来提升终端用户体验,是值得深入思考的设计问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00