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`clerk.users.count` with arguments can be very slow for large number of users

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia con la riproduzione Python fornita e l’entry point clerk.users.count, confrontando la chiamata senza filtri con l’argomento created_at_before. Traccia come viene gestita la richiesta di conteggio con argomento e considera il lavoro completato quando il tempo di risposta è sostanzialmente più breve per grandi insiemi di utenti, senza modificare il risultato del conteggio.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Repro

import time
import clerk_backend_api
from clerk_backend_api import Clerk

print(clerk_backend_api.__version__) # 3.1.11 (latest)

clerk_api_key = "xxxxx"
clerk = Clerk(bearer_auth=clerk_api_key)

start_all = time.perf_counter()
all_users = clerk.users.count().total_count
end_all = time.perf_counter()

print(f"{all_users = } (took {end_all - start_all:.3f} seconds)")
# all_users = 926354 (took 0.342 seconds)

created_before_ms = int(time.time() * 1000)

start_before = time.perf_counter()
users_before_ts = clerk.users.count(created_at_before=created_before_ms).total_count
end_before = time.perf_counter()

print(f"{users_before_ts = } (took {end_before - start_before:.3f} seconds)")
# users_before_ts = 926354 (took 436.951 seconds)

As you can see, adding a predicate to users.count changes the response time from sub 1 second to ~7 minutes.

I appreciate the "COUNT *" fast path, but 7 minutes feels very long in the other case.
Is it possible that performance can be improved here at all?

Lingua principale
Python
Stelle
186
Fork
47
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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