oslcquery speed up large --percontribution querying by parallelising query with processing of results from previous query
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评估
调研方向
首先在这个 Python 客户端中定位 oslcquery 的实现和 --percontribution 查询路径。使用提供的 large-project 命令作为性能基线，然后验证结果处理与下一次查询存在重叠，并且在不更改导出结果的情况下，测得的运行时间有所改善。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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
- 主要语言
- HTML
- 星标
- 52
- 派生
- 32
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
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