oslcquery speed up large --percontribution querying by parallelising query with processing of results from previous query
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評估
研究方向
首先在這個 Python 用戶端中定位 oslcquery 的實作和 --percontribution 查詢路徑。使用提供的 large-project 命令作為效能基準，然後驗證結果處理與下一次查詢有所重疊，且在不變更匯出結果的情況下，測得的執行時間有所改善。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
One example doing counting of artifacts/module in a very large GC project with 1253 contributions containing 25886 modules and total of 6722401 bindings was spending about 50% of the time processing results, sequentially with the queries; if the processing can be done in parallel with the next query that's a significant speedup. Probably doesn't need anything more fancy/complicated than processing in parallel with the next query, but I suppose some more speedup might be possible with a controlled number of queries in parallel, at the cost of server load.
-q rdm_types:ArtifactFormat=jazz_rm:Module -s oslc_rm:uses,dcterms:title,dcterms:identifier
- 主要語言
- HTML
- 星號
- 50
- 分支
- 32
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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_load_projects does not take into account include_archived可能已有人在做 關聯的 PR 仍在進行中或已合併。 未關閉
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