Polars 云目前处于封闭测试阶段
Polars 云目前仅对部分精选机构开放。该平台管理计算基础设施，让您能够专注于编写查询，同时无缝扩展到单机之外。
我们邀请具备以下特征的机构申请参与封闭测试
- 基于 AWS 或本地部署
- 典型数据处理作业可分区至 1TB
- 实际批处理用例
优势
01 快速Polars 从零开始构建，性能至上。其多线程查询引擎使用 Rust 编写，旨在实现高效并行化。其矢量化和列式处理实现了缓存一致性算法，并在现代处理器上提供高性能。
02 易于使用如果您熟悉数据整理，那么使用 Polars 会感到得心应手。其表达式直观易懂，让您能够编写出既可读又高性能的代码。
03 开源Polars 过去是，将来也永远是开源的。在活跃的开发者社区驱动下，我们鼓励所有人添加新功能和贡献代码。Polars 在 MIT 许可证下免费使用。
由开发者为开发者打造，性能提升高达 50 倍
为何使用 Polars
Polars 在独立 TPC-H 基准测试的衍生版本中，与其他多种解决方案进行了基准测试。此基准测试旨在复现实际中常用的数据整理操作。由于其并行执行引擎、高效算法以及 SIMD（单指令多数据）矢量化技术的应用，Polars 轻松超越其他解决方案。与 pandas 相比，它能实现超过 30 倍的性能提升。
了解更多 →基准测试在 c3-highmem-22 上进行，比例因子为 10，包括 I/O。查询是开源的。
快速安装
使用您标准的包管理器即可轻松安装 Polars。选择您的编程语言，即可开始！
pip install polars [dependencies]
polars = { version = "x", features = ["lazy", ...]} const pl = require('nodejs-polars'); 使用 Polars 的领先企业
支持
支持所有常见数据格式
Polars 支持读写所有常见数据格式。这使您能够轻松地将 Polars 与您现有的数据栈集成。
- 文本：CSV 和 JSON
- 二进制：Parquet、Delta Lake、AVRO 和 Excel
- IPC：Feather、Arrow
- 数据库：MySQL、Postgres、SQL Server、Sqlite、Redshift 和 Oracle
- 云存储：S3、Azure Blob 和 Azure File
Polars 如何
让您的工作更轻松
01
易于
使用
以您期望的方式编写查询。Polars 将使用其查询优化器来确定最有效的执行方式。
02
极致并行
更快地完成您的查询！Polars 通过在可用 CPU 核心之间分配工作负载，充分利用您机器的性能，无需任何额外配置或序列化开销。
03
Apache
Arrow
Polars 利用 Apache Arrow 内存模型，让您能够轻松与数据领域现有工具集成。它支持零拷贝数据共享，实现高效协作。
04
贴近
硬件
Polars 从零开始编写，设计贴近机器，不依赖外部库。这使得对整个生态系统（API、内存和执行）拥有完全控制。
05
用
Rust 编写
Polars 的核心使用 Rust 编写，Rust 是世界上发展最快的编程语言之一。Rust 能够实现高性能并对内存进行精细控制。
06
内存
外处理
想要处理比您内存更大的大型数据集？我们的流式 API 允许您高效处理结果，无需将所有数据保留在内存中。
