Performance issues affecting wide table sources
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Start by tracing the table row serialization path to the ogr_feature.ExportToJson() method named in the issue, then run the reproduction with a synthetic GeoPackage containing 200 fields and fetch rows through pygeoapi. Compare response time with a narrower source to confirm the wide table performance problem; done means wide source rows are fetched without the reported significant lag.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Description
The method by which table rows and attributes are serialized to JSON, can lead to performance issues especially when using tables with many fields. We identified this when running pygeoapi in production on a 180+ column data source and experienced significant lag in JSON-serializing rows.
Steps to Reproduce
Steps to reproduce the behavior:
- Create a synthetic data source (we're working from geopackages) with 200 fields
- Populate with synthetic data
- Fetch rows from the data source with pygeoapi
Expected behavior
Despite having many fields, I'd like pygeoapi to remain performant on wide table sources.
Screenshots/Tracebacks
If applicable, add screenshots to help explain your problem.
Environment
- OS: any
- Python version: 3.13
- pygeoapi version: current
Additional context
Claude Opus 5.5 helped us identify the source of the problem, in the ogr_feature.ExportToJson() method, which performed a very slow loop over each row and each field.
- 主要言語
- Python
- スター
- 628
- フォーク
- 339
- 平均マージ
- 4日 3時間
- マージ済み PR（30日）
- 11
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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