Upsert gets slow on tables with many columns

Feature Request / Improvement

upsert compares the matched rows one cell at a time, so it gets slower with every extra column, not just with every extra row.

On a table with 200 columns, comparing 20k matched rows takes around 20 seconds on my machine, before anything is written.

To reproduce:

import time
import pyarrow as pa
from pyiceberg.table.upsert_util import get_rows_to_update

rows, cols = 20_000, 200
table = pa.table({"pk": pa.array(range(rows)), **{f"c{i}": pa.array([float(i)] * rows) for i in range(cols)}})

start = time.monotonic()
get_rows_to_update(table, table, ["pk"])  # nothing has changed
print(time.monotonic() - start)

Comece com pyiceberg.table.upsert_util.get_rows_to_update e execute a reprodução fornecida do PyArrow com 20,000 linhas e 200 colunas. Compare o comportamento atual em tabelas inalteradas e rastreie onde as linhas correspondentes são comparadas; considera-se concluído quando a comparação de um upsert sem alterações evita a lentidão dependente do número de colunas relatada, preservando as linhas esperadas para atualização.