实现高并发查询和低延迟要求的数据分析存储引擎

在数据分析领域，高并发查询和低延迟对于存储引擎的设计和实现至关重要。本文将介绍如何实现一个能够满足这些要求的数据分析存储引擎，并提供相应的源代码。

首先，我们需要选择一个适合高并发查询和低延迟要求的存储引擎。在这方面，一种常见的选择是使用列式存储引擎，例如Apache Parquet。列式存储引擎将数据按列存储，可以减少读取不必要的数据，并且能够进行高效的压缩和编码，从而提高查询性能和减少存储空间。

接下来，我们需要考虑如何支持高并发查询。一种常见的方法是使用索引。索引可以加快查询速度，减少扫描整个数据集的开销。在列式存储引擎中，我们可以为每一列创建索引，以支持针对某一列的快速查询。这可以通过构建B树索引或者使用其他适合列式存储的索引结构来实现。

下面是一个简化的示例代码，用于在列式存储引擎中创建和使用索引：

import parquet

# 加载数据到列式存储引擎
data = parquet.load('data.parquet')

# 创建索引
i