在前面的博客中，我们已经对Dask做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下Dask的DataFrame在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。
Dask中的DataFrame实际是多个pandas的DataFrame的集合，merge操作是最常见的操作之一。但是，不同情况下的merge操作对性能的影响很大。本节主要考虑以下因素来比较连接操作的性能。
1、DataFrame中列的数量 2、join的字段是否是index 3、join的字段是整形还是字符串 4、DataFrame中partition的数量 5、关联的列是否有序
这篇博文中的项目已经在Github中释放了，链接如下：
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为了对比，我们用generate_table_data.py来生成数据。
Dask可以读取文件夹下所有的文件，但是，你也可以选择读取所有的列，还是读取指定的列。这里我们生成两个数据：
第一个数据是10个文件，每个文件有100,0000行，每一行有50个字段。 第二个数据是2个文件，每个文件500,0000行，每一行是5个字段。
我们使用如下语句进行关联：
df3 = df1.merge(df2, on="id", how="left")
df3.to_csv(output_dir)
最后发现，读取所有的字段进行关联需要947秒，而仅仅读取2个字段进行关联只需要69秒。因此，尽量只读取你需要的数据进行关联，这将加快你的处理速度。
通常情况下，DataFrame格式的数据包含了index，也就是每一行的行名，index可以是根据需要生成的行号，也可以是指定的某一列，如ID列作为index。关联的时候，是以index进行关联还是以某一列关联效率是不同的。因为Dask中设置了index之后，这一列的数据将会进行排序和分割，形成不同的divisions，divisions包括每个partition索引的最小值和最后一个partition索引的最大值。这对关联和group都很有帮助。
在这个实验中，我们做了如下几个实验，注意，这些数据集的ID都是排序好的，同时，数据二，也就是要关联的数据的index设置与数据一是保持一致的：
| 实验组 | 数据 | 文件数 | 字段数 | 文件行数 | 字段类型|index | 耗时（秒）
| ------------ | ------------ |
| 实验一 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | string | N |72
| 实验一 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | string | Y |57
| 实验一 | 数据集二 |2 | 5 | 50,0000 | string | \ |
|
| 实验二 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | integer | N |54
| 实验二 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | integer | Y |33
| 实验二 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | \ |
|
| 实验三 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | N |66
| 实验三 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | Y |53
| 实验三 | 数据集二 | 2 | 5 | 50,0000 | string | \ |
|
| 实验四 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | N |43
| 实验四 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | Y |30
| 实验四 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | \ | \
从以上四组实验中我们都可以发现，不管在什么情况下，把要关联的字段设置为index会加速关联的处理。
关联的时候需要设置以那一列关联，或者是以index关联，这一列的类型是字符串还是整型也将影响关联的效率。还是上述四组实验，我们更换一下对比的顺序：
| 实验组 | 数据 | 文件数 | 字段数 | 文件行数 | 字段类型|index | 耗时（秒）
| ------------ | ------------ |
| 实验一 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | string | N |72
| 实验一 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | integer | N |54
| 实验一 | 数据集二 |2 | 5 | 50,0000 | \ | N |
|
| 实验二 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | string | Y |57
| 实验二 | 数据集一 | 1 | 10 | 1000,0000 | string | Y |33
| 实验二 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | Y |
|
| 实验三 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | N |66
| 实验三 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | N |43
| 实验三 | 数据集二 | 2 | 5 | 50,0000 | string | Y |
|
| 实验四 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | Y |53
| 实验四 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | Y |30
| 实验四 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | Y | \
从这四个实验来看，显然关联的列如果是integer类型，它的关联速度要远快于string类型。它的效果甚至比设置index还要好。
Dask中DataFrame的partition数量也会影响关联的速度，一般来说，单个文件如果能被放到内存中，那么几个文件读取就会有几个partition。在上述实验中我们也可以看到，partition的数量适当多一点也会加快运行的速度。但是这也不是绝对的。当partition数量过多的时候，也会消耗调度的资源。因此，分布式情况下，这种情况需要慎重考虑，官方推荐一般一个partition的大小为100MB最合适。但实际我们使用发现不一定，32MB有时候也很好。
上述实验都是在有序的ID情况下进行关联得到的结果。但实际上很多时候未必ID是有序的。我们也构造了一个乱序的数据集。实验如下：
| 实验组 | 数据 | 文件数 | 字段数 | 文件行数 | 字段类型|index | 有序|耗时（秒）
| ------------ | ------------ |
| 实验一 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | N |N|62
| 实验一 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | N |Y|66
| 实验一 | 数据集二 | 2 | 5 | 50,0000 | string | N |
|
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | Y |N|120
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | string | Y |Y|53
| 实验二 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | string | Y |
|
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | N |N|47
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | N |Y|43
| 实验二 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | N |
|
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | Y |N|59
| 实验二 | 数据集一 | 10 | 10 | 100,0000 | integer | Y |Y|30
| 实验二 | 数据集二 | 2 | 5 | 500000 | integer | Y | \
如上表所示，当关联的字段是index的时候，乱序要比有序慢很多，但如果是其他的列，那么乱序并不比排序的结果慢。这个应该是由于乱序的话设置index是需要时间的。
根据这些实验其实我们也可以看到，如果希望提高dask的merge效率，有几个比较值得操作的是将关联的字段尽量设置为整型的字段，整型的列对关联的效率的提升非常有帮助，其次是要将关联的列设置为index，这会提高dask对dataframe的理解，进而提升关联的速度，最后，还是最好将数据排个序，虽然这是比较耗时的，但对于merge的提升也是客观的。