优化数据扫描以提高查询速度
Parquet 的另一个主要优点是它对数据扫描的优化。 Parquet 利用元数据仅加载您需要的数据，大大提高查询速度。特别是，逐列的数据压缩能够有效地提取数据以用于分析目的。
Parquet
Parquet 适用于 AWS S3、Google Cloud Storage 等云环境中的数据管理。减少数据大小有助于降低存储成本。它还可以与 Athena 和 BigQuery 等基于云的分析工具配合使用，实现快速、低成本的无服务器数据分析。
Parquet 数据结构：列式存储的工作原理
Parquet格式的主要特点是采用列式存储。这种结构允许 马来西亚华人数据 您高效地仅加载所需的列，从而加快数据处理速度。此外，通过应用适合每列数据类型的压缩方法，可以提高性能，同时降低存储成本。本节详细介绍了 Parquet 的数据结构。
实木复合地板柱状存储结构细节
传统的面向行的格式（例如 CSV 和 JSON）按顺序一次存储一行数据。另一方面，Parquet 按列存储数据，因此同一列的数据连续存储。此结构避免在查询期间加载不必要的列数据，从而加快对特定列的搜索速度。
架构定义和数据类型支持
Parquet 是一种支持明确定义的数据类型的结构化数据格式。可以存储各种数据类型，包括整数（INT32、INT64）、浮点类型（FLOAT、DOUBLE）、字符串（BYTE_ARRAY）和布尔值。此外，它还支持嵌套结构（结构和数组），并且可以保留类似于 JSON 和 Avro 的层次结构。