rolling mean的性能对比，DolphinDB比Orca慢？
有个细节想请教下，我想测rolling mean的速度对比。在orca上，直接 df['x'].rolling(120).mean(), 运行时间是0.2ms,相关代码如下：
df = orca.read_table("dfs://xxx", "table_name")for i in range(1000):
vol_avg = df['Volume'].rolling(1000).mean()
然后在dolphindb database GUI上执行select mavg(x, 120) from table_name where xxx，反而是30多ms。就是先读到内存表，再对其rolling mean,如类似下面代码：
t=select * from table_name where xxx timer select mavg(x, 120) from t
这样执行稍微好一点点, 但也要10多毫秒。这DolphinDB GUI比orca接口慢这么多,是不是哪里有问题？
回答：
Orca采用了惰性求值策略，某些操作不会立刻在服务端计算，而是转化成一个中间表达式，直到真正需要时才发生计算。需要触发计算时，用户应调用compute函数。df['Volume'].rolling(1000).mean()实际没有计算，要触发计算，须修改如下：
df['Volume'].rolling(1000).mean().compute()以上是 rolling mean的性能对比，DolphinDB比Orca慢？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/39819.html
