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Significant slowdown on large files

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
cpp
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Start by locating happly's list-property storage and getListProperty API, then profile parsing of the Lucy model from the Stanford repo to confirm the vector-allocation cost. Done means reducing large-file slowdown while preserving the existing list-property APIs and adding the proposed preallocated-list access without breaking backward compatibility.

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

Descrizione

enhancement

The current version of happly is quite slow for large files compared to an home-brewed solution I cooked up. The profiler suggest that the problem is allocating many small vectors in list properties. On the Lucy model from the Stanford repo, happly takes about 16 seconds of which 7 are just vector allocs. My home-brewed solution takes half that time.

I propose the following changes:

  1. change the storage of list props from vector<vector<T>> data to three vectors for start, count and data std::vector<size_t> start; std::vector<uint8_t> count; vector<T> data;, where data has the concatenated list of elements, start has the starting index for each list and count contains the lists sizes
  2. in a backward compatible manner, add getListProperty(vector<array<T, N>>& data, vector<uint8_t>& count) to read the data in preallocated lists; maintain previous versions for backward compatibility

If this sounds good, I may even take a crack at it, but only if this feels right.

Lingua principale
C++
Stelle
406
Fork
74
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

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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