Improve speed of converting SQLite to FHIR
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python, sqlite
- Lĩnh vực
- databases, performance
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách kiểm tra quy trình chuyển đổi semsql và kích thước của hpo.db so với hpo.owl sau khi tạo, như được mô tả trong báo cáo. Profile cả quá trình tạo SQLite và quá trình tải tiếp theo vào OAK để xác định liệu độ trễ có phải do kích thước tệp, cấu trúc cơ sở dữ liệu hay công việc parsing không cần thiết gây ra hay không; công việc được xem là hoàn tất khi đã xác định được thành phần chịu trách nhiệm và một hướng tối ưu hóa cụ thể.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Overview
I tried to convert HPO to FHIR using semsql as an intermediary. However, after about 40 minutes, I decided to give up and switch to Obographs for speed. I think it took about 10 minutes to convert to a .db, and the rest of the time in my process was just OAK trying to load the DB. Normally semsql is much faster to load than using rdflib, but not in this case. I looked and saw that my hpo.db was about 1GB, which is about 10x larger than my hpo.owl. I looked at some of my other conversions, and it looks like this 5-10x file size was normal.
If I'm correct that the issue is not so much OAK performance, but just the file size in general, is there anything we can do to reduce these file sizes? Or maybe it's not so much the size, but the structure that is taking OAK a long time to parse downstream? If this is more of an OAK issue (or both an OAK issue and a semsql issue), I can open up a ticket over there.
Potential causes
May be 1 or more of the following that's taking a lot of time.
a. Semsql: File size
b. Semsql: Non-optimal structures for downstream parsing
c. OAK: Not parsing optimally
d. OAK: Spending time doing things that are maybe not needed for my use case
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 70
- Fork
- 7
- Merge trung bình
- 4 giờ 18 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 1
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của INCATools/semantic-sql
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
INCATools/semantic-sql#124 ·
-
Migrate direct raw-S3 bbop-sqlite consumers to the semanticsql CDNCó thể làm lại được @caufieldjh đã nhận 90 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởhelp wanted
INCATools/semantic-sql#115 · 7 bình luận · 1 người được giao ·
-
[bot] Cut a semsql release including the semanticsql.berkeleybop.io defaultCó thể làm lại được @caufieldjh đã nhận 90 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởenhancement
INCATools/semantic-sql#114 · 2 bình luận · 1 reaction · 1 người được giao ·
-
enhancement
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
INCATools/semantic-sql#111 · 1 bình luận ·
-
Integrate ENERO Foundry ontologies into Semantic-SQLCó thể đã có người làm @cmungall đã nhận 196 ngày trước. Đang mởenhancement
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
INCATools/semantic-sql#107 ·
Tất cả issue của INCATools/semantic-sql
Issue tương tự
-
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 87/100
adri0/scadustats#128 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
`TIMESTAMP`, `TIMESTAMP_NTZ`, `TINYINT` and the other `TypeDecorator`s don't declare `python_type`Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
RPBCĐang mởawaiting policy acceptance precheck-passed
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Bioconductor/BiocContributions#240 · 1 bình luận ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
documentation good first issue launch
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
FlologixAI/etchwork#4 ·