主要观点：这是之前一篇的后续帖子，展示了将µWheel集成到DataFusion的潜力。介绍了名为datafusion-uwheel的Rust crate中的两个项目的实际集成，显著提高了基于时间的分析的查询性能，是与DataFusion社区的联合努力。
关键信息：

• 包含查询能力（时间聚合和修剪）、工作原理、创建优化器、创建索引、初步结果和下一步计划等方面内容。
• 优化器利用µWheel索引在逻辑级别重写DataFusion计划，内部查找匹配的时间模式和聚合函数。
• 创建优化器通过Builder结构体，创建索引使用IndexBuilder结构体，可配置时间范围等参数。
• 初步结果表明在不同查询和时间范围下，datafusion-uwheel比datafusion性能有显著提升，索引大小也有记录。
  重要细节：
• 示例代码展示了如何创建优化器、构建索引等操作，如使用NYC Taxi数据集创建UWheelOptimizer等。
• 初步结果中不同聚合类型和查询的性能对比，以及MinMax修剪的效果。
• 下一步计划包括支持更多聚合和表达式、添加示例等，长期计划有支持流增量维护索引等。