主要观点：

• Rust 在运行时速度快，但编译时较慢，在处理复杂 SQL 编译时尤其明显，如一个 8562 行 SQL 编译成约 100k 行 Rust 代码需 25 - 45 分钟，编译时大部分时间花在 LLVM passes 和 codegen 且单线程，即使使用 64 核机器也未充分利用。
• 通过将 SQL 编译成的 Rust 代码拆分成多个小 crate，使所有 CPU 能充分利用，编译时间降至 2 分 10 秒，如一个包含 1106 个 crate 的复杂 SQL 程序。
• 虽已大幅提升编译速度，但仍存在一些神秘问题，如硬件资源竞争、文件系统瓶颈、多 crate 编译步骤重复或链接成为瓶颈等，目前编译时间仍比理论值慢 7 倍左右。

关键信息：

• Feldera 让用户用 SQL 定义表和视图，将其编译为 Rust 代码并生成二进制。
• 曾使用多种技巧加速编译，如类型擦除、代码去重等，但对大型复杂 SQL 效果有限。
• 编译时通过 -Ztime-passes 可查看时间分布，大部分时间在 LLVM passes 和 codegen。
• 拆分输出为多个小 crate 后，编译时间大幅减少，CPU 利用率提高。
• 仍存在编译时间比理论值慢的问题，需进一步研究。

重要细节：

• 展示了编译过程中 htop 的截图，显示单核心 100%占用，其他核心闲置，以及拆分 crate 后的忙碌状态。
• 提到尝试增加 Cargo.toml 中的 codegen-units 但效果不明显，非 rustc 专家对此感到困惑。
• 介绍了 Feldera 内部将 SQL 翻译成数据流图，每个操作符对应一个 crate，通过哈希作为 crate 名称，确保增量更改有效。
• 展示了编译后生成的 1106 个 crate 的目录结构。