INCATools / INCATools/semantic-sql
Improve speed of converting SQLite to FHIR
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 69
- Forks
- 7
- Ø Merge
- 8 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Beschreibung
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
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit, den semsql-Konvertierungspfad und die im Bericht beschriebenen Größen von hpo.db im Vergleich zu hpo.owl zu untersuchen. Profiliere sowohl die Erstellung der SQLite-Datenbank als auch das nachgelagerte Laden in OAK, um festzustellen, ob die Dateigröße, die Datenbankstruktur oder unnötige Parsing-Arbeit die Verzögerung verursacht; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die verantwortliche Komponente und ein konkreter Optimierungspfad identifiziert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python, sqlite
- Bereich
- databases, performance
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100