在 Go 中加载数据的最快方法

Question

我需要定期将300'000 rows x 78 columns数据加载到我的 Go 程序中。

目前我使用（import github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize）：

xlsx, err := excelize.OpenFile("/media/test snaps.xlsm")

if err != nil {

    fmt.Println(err)

    return

}

//read all rows into df

df := xlsx.GetRows("data")

在使用三星 960 EVO 系列 - M.2 内置 SSD 的体面 PC 上大约需要4分钟。

有没有更快的方法来加载这些数据？目前，读取数据比处理数据花费的时间更多。我也对其他文件格式开放。

Answer 1

正如评论中所建议的那样，不要使用 XLS 格式，而是使用自定义的快速数据格式来读取和写入表格。在最基本的情况下，只需将列数和行数写入二进制文件，然后一次性写入所有数据。这将非常快，我在这里创建了一个小示例，它只将 300.000 x 40 float32 写入文件并读回它们。在我的机器上，这大约需要 400 毫秒和 250 毫秒（请注意，文件在写入后在缓存中很热，初始读取可能需要更长的时间）。package mainimport (    "encoding/binary"    "os"    "github.com/gonutz/tic")func main() {    const (        rowCount = 300000        colCount = 40    )    values := make([]float32, rowCount*colCount)    func() {        defer tic.Toc()("write")        f, _ := os.Create("file")        defer f.Close()        binary.Write(f, binary.LittleEndian, int64(rowCount))        binary.Write(f, binary.LittleEndian, int64(colCount))        check(binary.Write(f, binary.LittleEndian, values))    }()    func() {        defer tic.Toc()("read")        f, _ := os.Open("file")        defer f.Close()        var rows, cols int64        binary.Read(f, binary.LittleEndian, &rows)        binary.Read(f, binary.LittleEndian, &cols)        vals := make([]float32, rows*cols)        check(binary.Read(f, binary.LittleEndian, vals))    }()}func check(err error) {    if err != nil {        panic(err)    }}