MagicStack / MagicStack/asyncpg
Regression in copy records performance between 0.30.0 and 0.31.0
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 8.1k
- Forks
- 468
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
When run on different versions (0.30.0 vs 0.31.0), the following script reproduces the issue and consistently shows a performance regression of approximately 22%:
```py
import asyncio
import asyncpg
import time
COUNT = 5_000
async def run():
conn = await asyncpg.connect("postgresql://user:password@localhost/postgres")
await conn.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id SERIAL PRIMARY KEY, username TEXT, email TEXT, age INT)")
RECORDS = [("John Doe", "john.doe@example.com", 42)] * 10_000
start = time.perf_counter()
for _ in range(COUNT):
await conn.copy_records_to_table("users", records=RECORDS, columns=["username", "email", "age"])
end = time.perf_counter()
await conn.close()
return end - start
if __name__ == "__main__":
total = asyncio.run(run())
print(f"Total time: {total:.5f} seconds")
print(f"Average time per loop: {total / COUNT:.8f} seconds")
```
```
(common) [e.lee@OC0000842]$ pip install asyncpg==0.30.0
(common) [e.lee@OC0000842]$ python -m example
Total time: 89.15468 seconds
Average time per loop: 0.01783094 seconds
(common) [e.lee@OC0000842]$ pip install asyncpg==0.31.0
(common) [e.lee@OC0000842]$ python -m example
Total time: 108.57080 seconds
Average time per loop: 0.02171416 seconds
```
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza ejecutando el script de asyncio proporcionado con asyncpg 0.30.0 y 0.31.0 contra PostgreSQL, confirmando la diferencia de tiempo reportada en copy_records_to_table. Sigue la ruta de copy_records_to_table para identificar qué cambió entre esas versiones; se considera terminado cuando la regresión esté explicada y el benchmark ya no muestre la ralentización reportada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- postgresql, python
- Área
- databases, performance
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 48/100