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本练习是课程的一部分
学习如何保持查询为惰性以实现最大化优化，阅读并解释查询计划，并通过性能分析与有序数据解锁快速路径。
当前练习
学习读取与写入 Parquet 文件、解析杂乱的 CSV、扫描多文件与 Hive 分区数据集，以及在 Polars 中查询数据库。
本章讲解如何处理 List 与 Struct 列，将重复字符串编码为 Categorical 与 Enum 数据类型，并通过数值降位来降低内存使用。
学习如何使用流式与 GPU 引擎，结合分区将大型查询结果直接落盘，并用 Polars 的内置断言测试流水线。