Slow engine creation - only when using FastAPI
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
Rechercherichtung
Beginne mit der FastAPI-Reproduktion in main.py und test_route.py und vergleiche dann deren create_engine-Pfad mit dem eigenständigen databricks.sql-Verbindungsbeispiel. Profiliere den Import und die Ausführung von databricks/sql/thrift_api/TCLIService/ttypes.py unter den festgelegten Versionen in requirements.txt. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Ursache der ausschließlich bei FastAPI auftretenden Verzögerung festgestellt und eine unterstützte Abhilfe demonstriert wurde, ohne die generierte Datei manuell zu bearbeiten.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hello,
I am currently working on a FastAPI application which calls Databricks using databricks-sql-connector, however the code appears to slow down massively on the engine creation stage.
I've narrowed the issue down to .venv\Lib\site-packages\databricks\sql\thrift_api\TCLIService\ttypes.py, where when running in debug mode the script is loaded incredibly slowly (around 5-10 minutes). However when the exact same code is run outside of a FastAPI function (ie, in a standalone script, notebook, etc) it runs almost instantly and the engine is created in under 1 second.
The details of my test application are:
main.py:
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import RedirectResponse
import uvicorn
from routes import test_route
app = FastAPI(
title="TestAPI",
version="1.0",
description="Test API",
)
@app.get("/", include_in_schema=False)
async def docs_redirect():
return RedirectResponse(url='/docs')
app.include_router(test_route.router)
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run('main:app', host='0.0.0.0', port=8000)
test_route.py:
import fastapi
from fastapi import APIRouter
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import text
router = APIRouter(tags=["Test"])
@router.post("/test_route", description="Test")
async def test():
import time
print("Connecting to engine....")
startT = time.time()
engine = create_engine(
url = f"databricks://token:<<TOKEN>>@<<HOST>>?http_path=/sql/1.0/warehouses/<<WAREHOUSE>>&catalog=<<CATALOG>>&schema=<<SCHEMA>>"
)
print("Engine Connected!")
print(f"Time taken: {time.time() - startT} seconds.")
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(text("SELECT * from range(10)"))
for row in result:
print(row)
print(f"Execution time: {time.time() - startT} seconds.")
pass
return "Ok."
requirements.txt:
fastapi==0.111.1
uvicorn==0.30.3
databricks-sql-connector[SQLAlchemy]==3.3.0
The same issue occurs when using:
from databricks import sql
connection = sql.connect(
server_hostname = <HOST>,
http_path = <HTTP>
access_token = <TOKEN>)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT * from range(10)")
print(cursor.fetchall())
cursor.close()
connection.close()
but given it all goes to create_engine under the hood I was trying to simplify my test case.
As mentioned, the call stack points to .venv\Lib\site-packages\databricks\sql\thrift_api\TCLIService\ttypes.py taking all of this extra time. This can be fixed through editing ttypes.py directly and removing all rows which begin None, #. However this directly violates the warning given at the top of ttypes.py about not editing. Removing these rows reduces the file from ~100,000 lines to ~10,000, and completely solves the time delay issue when using FastAPI.
So my main questions are:
- Why does this delay in engine creation only occur in a FastAPI app (is it something to do with it being asynchronous?).
- How can this delay be remedied?
- Can
ttypes.pybe safely edited to remove all "None" rows or is this not a viable solution?
Thanks!
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 233
- Forks
- 152
- Ø Merge
- 21 Std. 5 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 10
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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