Daft 是一个使用 Python 或 SQL 进行大规模数据处理的分布式查询引擎，用 Rust 实现。

• 熟悉的交互式 API：用于快速交互式迭代的 Lazy Python Dataframe，或用于分析查询的 SQL
• Focus on the what：强大的查询优化器，可以重写查询，使其尽可能高效
• 数据目录集成：与 Apache Iceberg 等数据目录完全集成
• 丰富的多模式类型系统：支持图像、URL、张量等多模式类型
• 无缝交换：基于Apache Arrow内存格式构建
• 专为云打造： 与 S3 云存储集成的创纪录I/O 性能

Daft 的设计遵循以下原则：

1. 任意数据：除了常见的字符串/数字/日期之外，Daft 的列还可以通过其基于 Arrow 的内存表示高效地存储复杂或嵌套的多模态数据，例如图像、嵌入和 Python 对象。在 Daft 中，多模态数据的提取和基本转换极其简单且高效。
2. 交互式计算：Daft 旨在通过笔记本或 REPL 为交互式开发人员体验而构建 - 智能缓存/查询优化可加速您的实验和数据探索。
3. 分布式计算：某些工作负载可能很快超出本地笔记本电脑的计算资源 - Daft 与Ray原生集成，可在具有数千个 CPU/GPU 的大型机器集群上运行数据帧。

基准测试