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Parquet vs CSV：你到底省在哪，为什么
原标题: Parquet vs CSV：你到底省在哪，为什么
📋总体概括
文章解释了Parquet相比CSV真正省在哪：列式存储允许只读取所需列、内置压缩与编码（RLE、字典编码等）大幅缩小体积、以及类型化的二进制格式免去解析开销。作者提醒压缩倍数因数据而异，从3x到20x都有可能，盲目转换并不总是划算，理解机制才能判断何时该用Parquet。
⚡关键信息
- ▸CSV按行存储，哪怕只算一列的总和也必须读全文件并解析每个字段
- ▸Parquet按列组织数据，查询时可跳过所有未涉及的列（列裁剪）
- ▸Parquet内置RLE、字典编码等压缩手段，体积远小于CSV
- ▸Parquet是带类型的二进制格式，省去文本解析的CPU开销
- ▸压缩收益因数据而异，实际可能是3x而非宣传的20x，需理解原理判断适用场景
🔥犀利点评
这篇难得地没有停留在「用Parquet就完了」的复读层面，而是把收益拆成读放大、压缩、解析成本三个机械原因。最有价值的是那句反问：不知道为什么赢，就不知道什么时候会输。低基数的文本列压缩率惊人，高熵的随机数列可能远不及预期。数据工程圈的很多「最佳实践」都缺这种第一性原理的解释，值得推广。
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