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Improving performance when performing summary over a day and over a time period

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, sqlite
Área
backend, database, performance

Línea de trabajo

El issue propone almacenar en caché los eventos resumidos diariamente en una nueva tabla de base de datos en lugar de recalcular los resúmenes cada vez que se recarga una página de localhost. Empieza leyendo el flujo actual de cálculo y almacenamiento de resúmenes en aw-server; no se mencionan archivos ni tests. Se consideraría terminado cuando exista un diseño acordado para la tabla de resúmenes y el comportamiento de actualización incremental, y se haya demostrado que los resúmenes diarios y por periodo ya no agotan el tiempo de espera.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

From my understanding of the code, and documentation, every time the localhost page reloads, the top activities in all categories are recalculated from the beginning. If you have a lot of events, that can lead to a timeout( https://github.com/ActivityWatch/activitywatch/issues/217). I think performance could be improved by creating a new table in the database where you store the summarized events. The columns would be:

Key(URLs, domains, app_events, title_events), Value(i.e github.com, localhost:5600), Duration, and Day.

Thus every time the page reloads, it only summarizes the new events, then adds the new domains/urls/etc and updates the existing ones. Then you just retrieve the results. This has two advantages:

  1. Decreases the time to calculate the summary for the day, as you perform a lot fewer calculations.
  2. Makes analyzing statistics for a week, month, year a lot faster since the table will have a summary of the events for every day. Therefore, you just retrieve the right amount of days and perform analysis on them.

@ErikBjare , @johan-bjareholt, what do you guys think? Are there any current initiatives like this already in the works? If not, I can start working on it

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
128
Forks
100
Merge medio
2 d 9 h
PR fusionados (30 d)
23

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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