Performance Issue: Inefficient Slicing of Connection Queries
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- graphql, python, sqlalchemy
- Domaine
- backend-api-design, database, performance
Piste de recherche
L’issue ne nomme aucun fichier, test ou point d’entrée. Commencez par retracer la manière dont les requêtes de connexion récupèrent les données et appliquent le slicing avec first/after, puis examinez le chemin de construction des requêtes SQLAlchemy. Le travail est considéré comme terminé lorsque les arguments de pagination sont appliqués au niveau de la base de données sans récupérer l’ensemble des données, et que le comportement en matière de performances est vérifié pour de grands ensembles de résultats.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Performance Issue: Inefficient Slicing of Connection Queries
Currently, when performing a connection query with arguments like first: 20, after: some_token, the system retrieves the entire dataset from the database and then applies slicing in-memory. This approach becomes increasingly inefficient as the size of the database grows.
It would be highly beneficial to support slicing directly at the database level to improve performance and reduce unnecessary data processing.
Suggested Improvement:
Implement database-level pagination to handle first, after, etc., during the query execution phase, rather than after data retrieval.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 984
- Forks
- 224
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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