分块排序大文件时column=X同值分散问题如何解决？是否可采用merge sort并行处理？

你提到的*归并排序（merge sort）*思路完全可行，这也是处理超大规模文件内存不足无法全量加载排序的标准工业级方案，叫外部归并排序，具体思路和pandas相关说明如下：

• 现有代码的定位：你目前写的分块排序导出代码已经完成了外部归并排序的第一步：生成分块内有序的小文件。这一步可以并行处理，各个分块的排序逻辑互不依赖，多进程/多线程处理可以大幅提升这一步的执行效率。
• 核心归并步骤实现逻辑：所有分块排序完成后，同时打开所有生成的有序小文件，维护每个文件的当前读取指针，每次取出所有文件当前指针指向的行里column=X值最小（或最大，依排序方向而定）的行写入最终结果文件，再将对应文件的读取指针后移一位。循环执行该逻辑直到所有小文件的内容全部读取完毕，即可得到全局有序的结果，且不会打乱column=X同值行的相对顺序。如果小文件数量过多（比如超过内存承受范围），可以做多层归并：先将若干个小文件归并为中等大小的有序文件，再将所有中等文件归并为最终结果。
• 同值行顺序保留的优化：如果要求column=X取值相同的行严格保留原文件中的先后顺序，你可以在分块读取时给每行新增一个全局行号的辅助列，分块排序时排序规则设为先按X列排序、再按行号列排序，归并时也沿用相同的比较规则即可实现稳定排序。
• pandas支持情况：pandas本身没有内置封装好的全流程外部归并排序接口，但你可以基于已有接口配合Python标准库的heapq模块自行实现归并逻辑，成本不高。如果不想自己手写归并逻辑，也可以使用pandas生态下的Dask库，它的sort_values方法原生支持核外排序，自动完成分块、局部排序、归并的全流程，接口和pandas基本一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avv