有个细节想请教下，我想测rolling mean的速度对比。在orca上，直接 df['x'].rolling(120).mean(), 运行时间是0.2ms,相关代码如下：

df = orca.read_table("dfs://xxx", "table_name")
for i in range(1000):
    vol_avg = df['Volume'].rolling(1000).mean()

然后在dolphindb database GUI上执行select mavg(x, 120) from table_name where xxx，反而是30多ms。就是先读到内存表，再对其rolling mean,如类似下面代码：

t=select *  from table_name where xxx    
timer  select mavg(x, 120) from t

这样执行稍微好一点点, 但也要10多毫秒。这DolphinDB GUI比orca接口慢这么多,是不是哪里有问题？

默认排序时间排序

1 个回答

Juntao Wang 2021-05-19 14:29

Orca采用了惰性求值策略，某些操作不会立刻在服务端计算，而是转化成一个中间表达式，直到真正需要时才发生计算。需要触发计算时，用户应调用compute函数。df['Volume'].rolling(1000).mean()实际没有计算，要触发计算，须修改如下：

df['Volume'].rolling(1000).mean().compute()

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