1、场景描述
在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下：
select sum(c) from table_name;
当数据量在小规模时，sum只是一瞬间的事情，让你感觉电脑真牛逼啊，我掰手指头要算半天的数，它居然可以这么快，下面是1万多条数据的字段求和，只用了8ms。
但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。
在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10s。
或者更大的量级，十亿、百亿、万亿？你一秒钟给我算出来，哈哈，电脑也算懵逼了。
采用分布式存储、分布式计算，是目前解决大规模计算的通用方法，让你吃100个馒头，估计一礼拜也吃不完，做慈善，一人一个分给班里的同学，几分钟就没了，吃不完的那个放学别走。
2、举栗说明
今天我们不讲分布式计算，先看看如何在单机上达到最优的计算性能。
以下的示例，用python语言模拟求1亿条订单金额的平均值。
大家注意：我国小学生以后的课程都有python了，在未来编程是个基本技能。
2.1 首先用传统的For Loop方式
还是一亿条数据跑分
结果：
看来也不快啊，花了十几秒，python在没有特定优化的前提下，比Java，Go语言慢了不少。
2.2 内置 sum 函数上场
不过我们知道python有内置的sum函数，是不是会快一点？让我们来试试：
结果：
不到十秒，快了一点点，但还是不理想。
2.3 神兵numpy
听说有个numpy库，可以向量化（vectorization）执行各种运算，牵到台上看看：
结果：
哎呀48毫秒，真心牛逼啊，足足快了几百倍，比Go、Java都快，不信你可以自己写个Go语言的版本对比一下。
2.3 没完
听说还有个叫numba的，看简写nb也很NB，要不把刚才的那些再跑一遍瞧瞧：
可以看出numba对For Loop的提升明显，对内置sum和numpy向量化影响不大。
来个最终对比图，一目了然（柱子越低性能越好）：
3、结论：磨刀不误砍柴工
现在有些数据库为了满足OLAP的需求，已经集成了向量化处理，通过测评，的确是显著提高了数据分析统计的性能，限于篇幅，今天不在此展开了。
Python numpy库主要提供：
ndarray，速度快且空间高效的多维array，可进行向量化算术操作和更高级推广应用能力。
标准数学函数，可快速执行整个array上的数据操作，而不需要写循环：
比如说arr = np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])，可以进行arr * arr，arr * 0.5，1/arr等运算，这些运算都是对array中的元素做相应的计算，即向量化的操作。
好了，今天就分享到这里，希望本文对大家有所帮助，如果大家觉得有用可以点个关注支持一下谢谢！
