INCATools / INCATools/semantic-sql
Improve speed of converting SQLite to FHIR
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 69
- Fork
- 7
- Merge medio
- 8m
- PR unite (30g)
- 1
Descrizione
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
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il percorso di conversione semsql e le dimensioni risultanti di hpo.db rispetto a hpo.owl descritte nel report. Esegui il profiling sia della creazione di SQLite sia del caricamento a valle in OAK per determinare se il ritardo è causato dalle dimensioni del file, dalla struttura del database o da attività di parsing non necessarie; il lavoro è completato quando sono stati identificati il componente responsabile e un percorso di ottimizzazione concreto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python, sqlite
- Ambito
- databases, performance
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100