Delta-rs 内存优化：从0.24到0.25版本的性能变化分析

Delta-rs作为Delta Lake的Rust实现，在0.25版本中引入了一项重要的内存管理优化——流式执行(streamed_exec)。这项特性显著改变了内存使用模式，特别是在执行MERGE操作时的表现。

内存使用模式的变化

在0.24版本中，Delta-rs采用传统的内存分配方式处理数据写入和合并操作。测试数据显示，在处理300万行数据的写入操作时，内存使用峰值约为193.6MB，而MERGE操作的内存峰值约为261MB。

0.25版本引入流式执行后，虽然峰值内存使用量有所增加（写入操作约601MB，MERGE操作约682MB），但实际内存压力却得到了改善。这是因为：

1. 流式执行采用了分块处理机制，避免了一次性加载全部数据
2. 使用了更高效的内存分配策略
3. 减少了不必要的内存拷贝

MERGE操作的内存优化策略

0.25版本中，MERGE操作默认启用了LazyMemoryExec执行计划，这项优化特别适合处理大型源表。开发者需要注意：

1. 流式执行与统计信息：启用streamed_exec会隐式禁用源表统计信息，这可能会影响早期剪枝优化
2. 分区提示：如果预先知道分区信息，应在谓词中明确指定（如"t.foo in (1,2,3)"）
3. 执行模式选择：对于无法确定源数据统计信息的情况，可以禁用streamed_exec

实际应用建议

针对可能出现的OOM问题，开发者可以采取以下措施：

1. 明确分区过滤条件，帮助优化器更好地剪枝
2. 对于复杂MERGE操作，考虑分批处理数据
3. 监控实际内存使用情况，而非仅关注峰值内存
4. 根据数据特征选择合适的执行模式（流式或批处理）

Delta-rs 0.25版本的内存管理改进代表了向更高效数据处理模式的转变。理解这些变化背后的原理，有助于开发者更好地利用Delta-rs处理大规模数据，在内存使用和性能之间取得平衡。