本文实证研究了在Intel SGX2安全区内运行Arrow-native DataFrame引擎Polars的性能特性。作者使用Gramine作为LibOS，在TPC-H SF30基准测试集（约22-73 GB）和Azure Blob Storage环境下，测量了端到端、仅查询和表加载三种性能开销。实验发现，端到端开销相对稳定在1.49-1.56倍，但分解后显示：仅查询开销从1.51-1.52倍下降至1.43-1.44倍，而表加载开销则从2.27倍上升至4.07倍，说明数据摄入是主要瓶颈。查询级分析显示，中位数SGX减速为1.45倍，最大2.57倍，部分查询因状态性EPC压力出现运行时间剧烈波动。此外，比较了Polars的惰性（lazy）与急切（eager）两种API，惰性执行整体快2.25-2.27倍，而急切执行在41 GB及以上时因内存不足失败。与近期DuckDB-SGX2研究对比，结果表明SGX2支持Arrow-native分析处理的额外开销与SQL引擎相当，但加载路径放大和API级优化是影响端到端性能的主要因素。该研究为机密分析工作负载在TEE中的部署提供了定量参考。