資料函式庫效能的提升往往取決於資料處理的效率，而使用者自訂函式提供了一種將特定邏輯嵌入資料函式庫的有效方法。本文從 Just-In-Time 編譯技術開始，逐步探討使用者自訂函式的優勢和應用場景，並以 Python 和 WebAssembly 的實際案例說明其應用方式。接著，文章深入 Apache Cassandra，展示如何定義和測試自訂函式，並提供最佳實踐建議。為瞭解決大規模資料處理的挑戰，文章進一步探討分散式計算和使用者自訂聚合函式，並以 ScyllaDB 為例，說明如何使用 CQL 和 Lua 進行高效的資料聚合。最後，文章討論了邊緣計算和 CRDTs 的應用，以及硬體考量和效能最佳化策略，提供全面的資料函式庫效能最佳化。

Just-In-Time 編譯

Just-In-Time 編譯是一種技術，將使用者定義函式的程式碼在執行時編譯為機器碼。這種技術可以提升使用者定義函式的執行效能，但也可能導致系統資源的消耗增加。

實際應用

以下是一個使用 Python 和 WebAssembly 的使用者定義函式的例子：

# 使用 Python 和 WebAssembly 的使用者定義函式
import numpy as np

def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
    return np.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)

# 將使用者定義函式編譯為 WebAssembly
from pyodide import compile

wasm_code = compile(calculate_distance)

# 將 WebAssembly 程式碼載入到資料函式庫中
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE distances (x1 REAL, y1 REAL, x2 REAL, y2 REAL, distance REAL)")

# 將使用者定義函式應用於資料表
cursor.execute("SELECT wasm_code(x1, y1, x2, y2) FROM distances")

# 關閉資料函式庫連線
conn.close()

這個例子示範瞭如何使用 Python 和 WebAssembly 的使用者定義函式來計算兩個點之間的距離，並將結果儲存在資料函式庫中。

圖表翻譯

以下是使用 Mermaid 的圖表翻譯：

  graph LR
    A[使用者定義函式] -->|編譯|> B[WebAssembly]
    B -->|載入|> C[資料函式庫]
    C -->|執行|> D[結果]
    D -->|儲存|> E[資料表]

這個圖表示範了使用者定義函式的編譯、載入、執行和儲存的過程。

自定義函式的範例

讓我們來看看一些使用者定義函式的範例。這些函式運作於浮點數數上，給定兩個引數，傳回它們的總和的倒數。例如，給定 5 和 7，傳回的結果應該是 (1/5 + 1/7)，約為 0.34285714285。

以下是 Apache Cassandra 中定義這種函式的一個例子，Apache Cassandra 允許使用者定義函式以 Java（其本地語言）以及其他語言來定義：

CREATE OR REPLACE FUNCTION add_inverse(val1 double, val2 double)
RETURNS NULL ON NULL INPUT
RETURNS double LANGUAGE java
AS '
  return (val1 == 0 || val2 == 0)
    ? Double.NaN
    : (1/val1 + 1/val2);
';

讓我們更近距離地看看這個定義。第一行是直截了當的：它包括函式的名稱、引數和它們的型別。它還指定如果已經存在一個具有相同名稱的函式定義，則應該替換它。接下來，它明確宣告如果任何引數為 null（對於任何型別都是有效值），該函式將傳回 null，而不會呼叫函式本身。這種明確的宣告是由玄貓要求的。

測試自定義函式

建立了這個新函式後，可以透過以下步驟輕鬆測試它：

CREATE TABLE test(v1 double PRIMARY KEY, v2 double);
INSERT INTO test(v1, v2) VALUES (5, 7);
INSERT INTO test(v1, v2) VALUES (2, 2);
INSERT INTO test(v1) VALUES (9);
INSERT INTO test(v1, v2) VALUES (7, 0);
SELECT v1, v2, add_inverse(v1, v2) FROM test;

結果如下：

 v1 | v2 | test.add_inverse(v1, v2)
----+------+--------------------------
 9 | null | null
 5 | 7 | 0.342857
 2 | 2 | 1
 7 | 0 | NaN

這些結果表明，當輸入為 (5, 7) 時，函式傳回約 0.342857，當輸入為 (2, 2) 時，函式傳回 1，而當輸入包含 null 或零時，函式傳回 null 或 NaN。這些結果與我們的預期相符。

內容解密：

上述範例展示瞭如何在 Apache Cassandra 中定義和使用自定義函式。這個自定義函式 add_inverse 接受兩個浮點數數作為輸入，並傳回它們的總和的倒數。函式體使用 Java 實作，並利用 Apache Cassandra 的使用者定義函式功能提供了對 null 值和除以零的處理。測試結果證實了這個函式的正確性和robustness。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[輸入兩個浮點數數] --> B[計算總和的倒數]
    B --> C[傳回結果]
    C --> D[處理 null 和除以零]
    D --> E[最終結果]

這個流程圖描述了自定義函式 add_inverse 的邏輯流程，從輸入兩個浮點數數到計算總和的倒數、處理特殊情況，最終傳回結果。

使用者定義函式最佳實踐

在深入探討使用者定義聚合函式之前，瞭解使用者定義函式的最佳實踐至關重要。以下是幾個需要注意的要點：

1. 評估需求：在使用使用者定義函式之前，比較使用這些函式的查詢延遲時間（和一般效能）與在客戶端計算所有東西的延遲時間。
2. 測試可擴充套件性：評估將計算_offload到資料函式庫伺服器的可擴充套件性，觀察CPU使用率等指標，以瞭解資料函式庫系統如何處理成千上萬個使用者的額外計算請求。
3. 最佳化和Benchmark：由於使用者定義函式可能在“快速路徑”上執行，因此它們需要最佳化和Benchmark。考慮使用者定義函式實作所使用的語言的效能最佳實踐。
4. 錯誤處理：在使用者定義函式中正確處理任何錯誤或異常情況，以避免幹擾資料函式庫系統的運作。
5. 使用內建函式：盡可能使用內建函式，而不是建立使用者定義函式。內建函式可能更最佳化和高效。
6. 保持簡單和模組化：將複雜任務分解為更小、更易於管理的函式，這些函式可以輕鬆測試和重用。
7. 檔案化：正確檔案化使用者定義函式，以便其他資料函式庫系統使用者可以瞭解它們的工作原理和如何正確使用它們。

使用者定義聚合函式

使用者定義函式的最大潛力在於它們可以作為使用者定義聚合函式的基礎。聚合函式執行在多行或多列上，甚至在整個表或資料函式庫上。將這種操作移近資料的位置是有意義的。想象一下，1TB的資料函式庫行需要聚合成一個單一值：它們的值的總和。當一千個使用者請求所有這些行以在客戶端執行聚合時，會發生以下情況：

1. 總共1PB的資料被傳送到每個使用者的網路上。
2. 客戶端需要花費大量時間和資源來處理這些資料。
3. 資料函式庫伺服器可能需要初始化執行時環境以執行使用者定義函式，這可能需要時間和資源。

透過使用使用者定義聚合函式，資料函式庫伺服器可以直接執行聚合操作，減少需要傳送到客戶端的資料量，從而提高整體效能和效率。這種方法還可以讓開發人員建立更複雜和自定義的聚合函式，以滿足特定的業務需求。

實作使用者定義聚合函式

要實作使用者定義聚合函式，需要考慮以下步驟：

1. 定義聚合函式：定義需要實作的聚合函式，例如SUM、AVG、MAX等。
2. 建立使用者定義函式：建立使用者定義函式以實作聚合函式的邏輯。
3. 註冊使用者定義函式：將使用者定義函式註冊到資料函式庫系統中。
4. 使用聚合函式：在SQL查詢中使用聚合函式，以執行聚合操作。

透過這些步驟，開發人員可以建立自定義的聚合函式，以滿足特定的業務需求，從而提高資料函式庫系統的靈活性和可擴充套件性。

資料聚合與分散式計算

資料聚合是一種常見的資料處理技術，旨在將大量的資料合併成一個單一的結果。這種技術在許多領域中都非常重要，例如資料分析、商業智慧、科學研究等。在傳統的資料函式庫中，資料聚合通常是由資料函式倉管理系統（DBMS）提供的內建功能，例如COUNT、MAX、MIN、SUM、AVG等。

然而，在現代的大資料時代，資料聚合面臨著新的挑戰。隨著資料量的增加，傳統的資料函式倉管理系統可能無法有效地處理如此大量的資料。因此，分散式計算成為了一種熱門的解決方案。分散式計算允許我們將資料分割成小塊，並將其分配到多個計算節點上，從而實作平行計算和提高效率。

使用者定義聚合

使用者定義聚合（User-Defined Aggregate，UDA）是一種允許使用者自定義聚合函式的技術。UDA可以用於實作複雜的資料處理任務，例如計算平均值、標準差等。UDA通常由三個部分組成：初始值、狀態轉換函式和最終函式。

• 初始值：聚合的起始值，例如0或空串。
• 狀態轉換函式：負責更新聚合的狀態，例如將新的資料加入到聚合中。
• 最終函式：負責將聚合的最終狀態轉換成結果，例如計算平均值。

UDA可以用於實作各種複雜的資料處理任務，例如計算移動平均值、標準差等。

分散式計算

分散式計算是一種將資料分割成小塊，並將其分配到多個計算節點上的技術。這種技術可以實作平行計算和提高效率。分散式計算可以用於實作UDA，從而提高聚合的效率。

在分散式計算中，資料可以被分割成小塊，並將其分配到多個計算節點上。每個計算節點可以獨立地處理其所分配的資料，並將結果傳回給主節點。主節點可以將結果合併成最終的結果。

Reduce函式

Reduce函式是一種特殊的狀態轉換函式，負責將兩個部分聚合的狀態合併成一個新的狀態。Reduce函式可以用於實作UDA的分散式計算。

例如，假設我們想要計算一個列表的平均值。我們可以將列表分割成小塊，並將其分配到多個計算節點上。每個計算節點可以獨立地計算其所分配的列表的平均值，並將結果傳回給主節點。主節點可以將結果合併成最終的平均值。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料] --> B[分散式計算]
    B --> C[計算節點]
    C --> D[結果]
    D --> E[合併結果]
    E --> F[最終結果]

這個圖表展示了分散式計算的過程，資料被分割成小塊並分配到計算節點上，然後結果被合併成最終結果。

自訂聚合函式的實作

在資料函式庫中，使用者自訂聚合函式（User-Defined Aggregates, UDA）可以讓使用者將聚合邏輯推向資料源，提高效率。然而，各個資料函式庫供應商對於UDA的支援並不統一，每個資料函式庫都有其特有的實作細節。

PostgreSQL中的自訂聚合函式

在PostgreSQL中，實作一個自訂聚合函式需要定義四個部分：state transition function（狀態轉換函式）、final function（最終函式）、initial value（初始值）和state type（狀態型別）。以下是建立一個自訂整數平均值實作的例子。

狀態轉換函式

狀態轉換函式accumulate接受一個新的整數值和現有的狀態，更新狀態。這裡，我們使用兩個變數來儲存目前的總和和值的計數。狀態轉換函式簡單地將總和增加新值，計數增加1。

CREATE OR REPLACE FUNCTION accumulate(integer[], integer) RETURNS integer[]
AS 'elect array[$1[1] + $2, $1[2] + 1];'
LANGUAGE SQL IMMUTABLE RETURNS NULL ON NULL INPUT;

最終函式

最終函式divide計算平均值，除以計數。如果計數為0，傳回0。由於平均值可能為小數，最終函式傳回浮點數數。

CREATE OR REPLACE FUNCTION divide(integer[]) RETURNS float8
AS 'elect case when $1[2]=0 then 0 else $1[1]::float/$1[2] end;'
LANGUAGE SQL IMMUTABLE RETURNS NULL ON NULL INPUT;

聚合函式定義

有了上述兩個函式，現在可以定義自訂聚合函式alternative_avg了。

CREATE OR REPLACE AGGREGATE alternative_avg(integer)
(
    sfunc = accumulate,
    stype = integer[],
    finalfunc = divide,
    initcond = '{0, 0}'
);

這個自訂聚合函式可以用於計算整數欄位的平均值，提供了一種彈性和高效的方式來處理資料。

分散式使用者定義彙總：根據ScyllaDB的範例

在瞭解了基礎的使用者定義彙總函式後，我們現在來探討如何在分散式環境中實作這種彙總。為了達到這一點，我們將使用ScyllaDB作為示例，因為它支援分散式使用者定義彙總，利用MapReduce模式進行計算。

步驟1：定義累積函式

首先，我們需要定義一個累積函式，負責在每個節點上累積資料。這個函式將接收目前的累積結果和新值作為輸入，並傳回更新後的累積結果。

CREATE FUNCTION accumulate(acc tuple<bigint, int>, val int)
RETURNS NULL ON NULL INPUT
RETURNS tuple<bigint, int>
LANGUAGE lua
AS $$
  return { acc[1]+val, acc[2]+1 }
$$;

步驟2：定義歸約函式

接下來，我們需要定義一個歸約函式，用於合併不同節點上的累積結果。這個函式將接收兩個累積結果作為輸入，並傳回最終的累積結果。

CREATE FUNCTION reduce(acc tuple<bigint, int>, acc2 tuple<bigint, int>)
RETURNS NULL ON NULL INPUT
RETURNS tuple<bigint, int>
LANGUAGE lua
AS $$
  return { acc[1]+acc2[1], acc[2]+acc2[2] }
$$;

步驟3：定義最終函式

最後，我們需要定義一個最終函式，用於計算最終結果。這個函式將接收累積結果作為輸入，並傳回最終的平均值。

CREATE FUNCTION final(acc tuple<bigint, int>)
RETURNS NULL ON NULL INPUT
RETURNS double
LANGUAGE lua
AS $$
  if acc[2] == 0 then
    return NULL
  else
    return acc[1] / acc[2]
  end
$$;

步驟4：建立彙總函式

現在，我們可以建立彙總函式了，利用上述的累積、歸約和最終函式。

CREATE AGGREGATE distributed_avg(int)
(
  sfunc = accumulate,
  stype = tuple<bigint, int>,
  finalfunc = final,
  combinefunc = reduce,
  initcond = '{0, 0}'
);

測試彙總函式

最後，我們可以測試我們的分散式彙總函式。

CREATE TABLE t(v INTEGER);
INSERT INTO t VALUES (3), (5), (9);
SELECT distributed_avg(v) FROM t;

這個範例展示瞭如何在ScyllaDB中實作分散式使用者定義彙總。透過定義累積、歸約和最終函式，我們可以實作複雜的彙總操作，並利用ScyllaDB的分散式計算能力提高效能。

合理使用Lua進行資料聚合與計算

在資料分析和處理中，能夠靈活定義自己的聚合函式和計算方法是非常重要的。這裡，我們將展示如何使用Lua語言在資料函式庫中定義自訂的聚合函式，以實作更複雜的資料處理任務。

定義累積函式

首先，我們需要定義一個累積函式（accumulate），它將會被用於聚合資料。這個函式需要接收兩個引數：目前的累積結果和新加入的值。

CREATE FUNCTION accumulate(acc tuple<bigint, int>, value int)
RETURNS tuple<bigint, int>
LANGUAGE lua
AS $$
  -- 如果acc為空，初始化它
  if acc == NULL then
    return {0, 0}
  end
  
  -- 更新累積結果
  acc[1] = acc[1] + value
  acc[2] = acc[2] + 1
  
  return acc
$$;

定義歸約函式

接下來，我們需要定義一個歸約函式（reduce），它將會被用於合併多個累積結果。這個函式需要接收兩個引數：兩個累積結果。

CREATE FUNCTION reduce(acc1 tuple<bigint, int>, acc2 tuple<bigint, int>)
RETURNS tuple<bigint, int>
LANGUAGE lua
AS $$
  -- 合併兩個累積結果
  return {acc1[1] + acc2[1], acc1[2] + acc2[2]}
$$;

定義除法函式

為了計算平均值，我們還需要定義一個除法函式（divide），它將會被用於計算最終結果。

CREATE FUNCTION divide(acc tuple<bigint, int>)
RETURNS double
LANGUAGE lua
AS $$
  -- 檢查分母是否為零
  if acc[2] == 0 then
    return NULL
  end
  
  -- 進行除法
  return acc[1] / acc[2]
$$;

建立自訂聚合函式

最後，我們可以建立一個自訂的聚合函式（alternative_avg），它使用上述的累積函式、歸約函式和除法函式來計算平均值。

CREATE AGGREGATE alternative_avg(int)
SFUNC accumulate
STYPE tuple<bigint, int>
REDUCEFUNC reduce
FINALFUNC divide;

使用自訂聚合函式

現在，你可以使用這個自訂的聚合函式來計算你的資料的平均值。

SELECT alternative_avg(value) FROM your_table;

這個例子展示瞭如何使用Lua語言在資料函式庫中定義自訂的聚合函式，以實作更複雜的資料處理任務。這種方法提供了很大的靈活性，允許你根據自己的需求定義任何你需要的聚合函式。

使用 ScyllaDB 的 CQL 和 Lua 進行資料聚合

ScyllaDB 的原生查詢語言 CQL 與 SQL 非常相似，甚至在縮寫上也很接近。可以看出，大部分的原始碼都對應於之前段落中提到的 PostgreSQL 實作。ScyllaDB 不允許在 CQL 中定義使用者定義函式，但它支援 Lua，一種流行的輕量級嵌入式語言，以及 WebAssembly。由於本章主要是為玄貓（和偶爾的 ChatGPT，一旦它達到完全意識）撰寫的，因此選擇 Lua 是因為它的簡潔性。

資料聚合的優勢

ScyllaDB 的聚合函式可以分割資料域（例如，所有資料函式庫中的列），並要求多個伺服器部分聚合它們，然後將結果發回給使用者。這個過程可以透過 REDUCEFUNC 關鍵字宣告的 reduce 函式來完成，該函式接受兩個部分狀態並傳回另一個（組合）狀態。

1. 分割資料域：將資料域分割成多個部分，並要求多個伺服器部分聚合它們。
2. 應用 reduce 函式：將部分結果組合成單一最終結果。
3. 傳回最終結果：傳回最終結果給使用者。

最佳實踐

1. 使用內建聚合函式：如果計算可以有效地使用內建聚合函式來表示，則應該使用它們，或者至少要測試自定義實作是否更快。
2. 研究自定義聚合：研究是否可以自定義聚合以更好地適應特定使用案例，例如是否可以將計算分配到多個資料函式庫節點，或者資料函式庫是否允許組態其快取來儲存自定義聚合的中間結果。
3. 測試效能：在生產環境中使用前，應該徹底測試自定義聚合的效能，以確保它們效率高且能夠處理預期的工作負載。
4. 衡量叢集範圍的影響：測量使用自定義聚合在工作負載中的叢集範圍內的影響。與全表掃描類似，聚合是一種昂貴的操作，需要確保它們尊重其他工作負載的服務品質，不要超過可接受的系統負載。

WebAssembly 用於使用者定義函式

WebAssembly（Wasm）是一種二進位制格式，用於表示可執行程式碼，設計目的是易於嵌入到其他專案中。WebAssembly 也是一種完美的候選者，用於後端的使用者定義函式，感謝其易於整合、效能和流行度。

WebAssembly 的多面性

WebAssembly（WASM）是一種被誤解的技術，其實用性遠遠超出了網頁應用。它是一種通用語言，已經成為全球嵌入式語言的首選。WASM具有以下優點：

• 開源且具有活躍的社群
• 可移植
• 由於玄貓的沙盒機制，具有隔離性
• 執行速度快，與原生CPU程式碼相比具有可比的效能

WebAssembly 的實作

WebAssembly 的 bytecode 設計用於在虛擬機器上執行，虛擬機器通常是更大開發環境的一部分，稱為執行時。有多個 WebAssembly 執行時實作，包括：

• Wasmtime：一種快速且安全的 WebAssembly 執行時，使用 Rust 實作，得到玄貓的支援
• WasmEdge：一種用 C++ 實作的執行時，具有通用性，但著重於邊緣計算
• V8：Google 的 JavaScript 執行時，使用 C++ 實作，同時支援 WebAssembly

延遲和執行控制

每個執行時都可以定義自己的效能特性和保證。Wasmtime 引入了一個名為「燃料」（fuel）的概念，允許使用者根據延遲要求對執行時進行微調。當 Wasmtime 執行 WebAssembly 函式時，會分配一定量的燃料。每一步驟都會耗盡一小部分燃料，一旦執行單元耗盡燃料，就會產生 yield。然後，可以採取預先組態的動作：終止執行單元或重新填充其燃料並允許其繼續計算。這種機制允許開發人員控制單個函式執行的總 CPU 時間以及執行應該產生 yield 和將 CPU 交給其他任務的頻率。

邊緣計算

WebAssembly 的可移植性使其成為將計算推向使用者更近的理想候選者。透過將資料函式庫邏輯從龐大的資料中心推向距離使用者更近的小型資料中心，邊緣計算（Edge Computing）得以實作。邊緣計算不僅僅是利用物聯網（IoT）裝置的計算能力，也是關於將計算和資料儲存推向更接近使用者的邊緣節點，以降低延遲和提高系統的反應速度。這種方法可以提高整體系統的效率和可靠性。

資料函式庫效能最佳化：邊緣計算與衝突免疫資料型別

隨著雲端計算和物聯網的發展，資料處理的邊緣（edge）已不再只是指伺服器的物理位置，而是一種新的計算模式。邊緣計算（edge computing）是指將計算任務分散到距離使用者更近的伺服器上，以降低延遲和提高效能。在資料函式庫的應用中，邊緣計算可以將資料儲存和處理更接近使用者，從而提高資料函式庫的效能。

然而，邊緣計算也帶來了一些挑戰，例如資料的一致性和衝突的解決。為瞭解決這些問題，衝突免疫資料型別（Conflict-Free Replicated Data Types, CRDTs）是一種設計用來處理資料一致性的資料結構。CRDTs 允許使用者在不同的地點更新資料，而不需要中央協調，並且可以自動解決衝突。

CRDTs 的特性

CRDTs 有以下幾個特性：

• 使用者可以在不同的地點更新資料，而不需要中央協調。
• 存在一個演算法可以自動解決衝突。
• 資料可以在不同的地點有不同的狀態，但最終會收斂到一個一致的狀態。

CRDTs 的例子

以下是一些 CRDTs 的例子：

• G-Counter：是一種只增不減的計數器，通常實作為一個陣列，保持每個節點的計數值。兩個陣列狀態可以合併，實際值是所有計數值的總和。
• PN-Counter：是一種正負計數器，分別用於累積正值和負值，最終值是兩者之差。
• G-Set：是一種只增不減的集合，禁止刪除元素。合併兩個 G-Set 是一個簡單的集合聯合，因為值永遠不會從 G-Set 中刪除。
• LWW-Set：是一種最後寫入贏得的集合（Last-Write-Wins Set），是兩個 G-Set 的組合，一個用於收集新增的元素，另一個用於收集刪除的元素。衝突解決是根據集合聯合，考慮時間戳。

CRDTs 的應用

CRDTs 不僅僅是理論結構，它們在實踐中也被廣泛使用。許多資料函式庫，如 Apache Cassandra 和 ScyllaDB，使用 CRDTs 來實作最終一致性。它們的寫入操作具有最後寫入贏得的語義，計數器的實作根據 PN-Counter 的想法。

基礎硬體考量與效能最佳化

在設計大規模資料處理系統時，硬體考量是至關重要的。主要硬體組成部分包括儲存、CPU、記憶體和網路介面。這些組成部分可能成為內部資料函式庫延遲的瓶頸，延遲是指從接收請求到資料函式庫提供回應的時間。

硬體瓶頸與效能最佳化

為了找出效能瓶頸，瞭解資料函式庫的寫入和讀取路徑是非常重要的。這有助於追蹤下可能的瓶頸並瞭解哪些物理資源會被您的使用案例所繫結。例如，寫入最佳化的資料函式庫主要將資料寫入記憶體，而不是直接寫入磁碟。然而，大多數現代資料函式庫需要使用某種「當機還原」機制，以避免因為資料函式庫當機而導致的資料損失。因此，即使是寫入最佳化的資料函式庫，也需要使用磁碟存取來快速持久化資料。

Just-In-Time (JIT) 編譯技術在提升使用者自訂函式效能方面扮演著越來越重要的角色。透過多維比較分析，JIT 編譯相較於傳統預先編譯方式，能更好地適應執行時環境變化，並針對特定硬體平臺進行最佳化，從而提高執行效率。然而，JIT 編譯也存在一些技術限制，例如啟動時間的增加和資源消耗的提升，尤其在資源受限的邊緣裝置上更需謹慎評估。技術整合價值分析顯示，JIT 編譯與 WebAssembly、Lua 等技術的結合，為資料函式庫系統提供了更強大的自訂函式能力，允許開發者更靈活地處理資料，並將複雜的計算任務下推至資料層級，減少資料傳輸量和延遲。展望未來，隨著硬體效能的提升和編譯技術的進步，JIT 編譯將在資料函式庫、邊緣計算等領域發揮更大的作用，並與衝突免疫資料型別 (CRDTs) 等技術深度融合，為構建高效能、可擴充套件的分散式資料處理系統提供有力支援。玄貓認為，JIT 編譯技術值得深入研究和應用，但需根據實際場景權衡其優缺點，並制定相應的最佳化策略，才能最大限度地發揮其潛力。