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SPARQLexplainNeptune에서의 호출 예제
이 섹션의 예제는 Amazon Neptune에서 쿼리 실행을 분석하는 SPARQL explain 기능을 호출하여 생성할 수 있는 다양한 종류의 출력을 보여줍니다.
주제
Explain 출력 이해
이 예제에서 Jane Doe는 John Doe와 Richard Roe라는 두 사람을 알고 있습니다.
@prefix ex: <http://example.com> . @prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> . ex:JaneDoe foaf:knows ex:JohnDoe . ex:JohnDoe foaf:firstName "John" . ex:JohnDoe foaf:lastName "Doe" . ex:JaneDoe foaf:knows ex:RichardRoe . ex:RichardRoe foaf:firstName "Richard" . ex:RichardRoe foaf:lastName "Roe" . .
Jane Doe가 알고 있는 모든 사람들의 성을 확인하기 위해 다음 쿼리를 작성할 수 있습니다.
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=PREFIX foaf: <https://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX ex: <https://www.example.com/> \ SELECT ?firstName WHERE { ex:JaneDoe foaf:knows ?person . ?person foaf:firstName ?firstName }" \ -H "Accept: text/csv"
이 간단한 쿼리는 다음을 반환합니다.
firstName John Richard
그런 다음 -d "explain=dynamic"을 추가하고 text/csv 대신 기본 출력 유형을 사용하여 explain을 호출하도록 curl 명령을 변경합니다.
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=PREFIX foaf: <https://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX ex: <https://www.example.com/> \ SELECT ?firstName WHERE { ex:JaneDoe foaf:knows ?person . ?person foaf:firstName ?firstName }" \ -d "explain=dynamic"
이제 쿼리는 기본 출력 유형인 예쁘게 인쇄된 ASCII 형식 (HTTP콘텐츠 유형text/plain) 으로 출력을 반환합니다.
╔════╤════════╤════════╤═══════════════════╤═══════════════════════════════════════════════════════╤══════════╤══════════╤═══════════╤═══════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════╪═══════════════════════════════════════════════════════╪══════════╪══════════╪═══════════╪═══════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ SolutionInjection │ solutions=[{}] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(ex:JaneDoe, foaf:knows, ?person) │ - │ 1 │ 2 │ 2.00 │ 1 ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(?person, foaf:firstName, ?firstName) │ - │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 1 ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person, ?firstName] │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ Projection │ vars=[?firstName] │ retain │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 0 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ TermResolution │ vars=[?firstName] │ id2value │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 1 ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════╧═══════════════════════════════════════════════════════╧══════════╧══════════╧═══════════╧═══════╧═══════════╝
Name 열의 작업과 해당 인수에 대한 자세한 내용은 EXPLAIN 연산자 단원을 참조하십시오.
다음은 각 행의 출력에 대한 설명입니다.
-
기본 쿼리의 첫 번째 단계에서는 항상
SolutionInjection연산자를 사용하여 솔루션을 삽입합니다. 그런 다음 이 솔루션이 평가 프로세스를 통해 최종 결과로 확장됩니다.이 예제의 경우 범용 솔루션이라는
{ }를 삽입합니다.VALUES절 또는BIND가 있는 경우 이 단계에서는 시작할 더 복잡한 변수 바인딩을 삽입할 수도 있습니다.Units Out열은 이 단일 솔루션이 연산자에서 유출됨을 나타냅니다.Out #1열은 이 연산자가 결과를 제공할 연산자를 지정합니다. 이 예제의 경우 모든 연산자가 테이블에 있는 연산자에 연결되어 있습니다. -
두 번째 단계는
PipelineJoin입니다. 이전 연산자로부터 생성된 단일 범용(완전히 제약되지 않음) 솔루션이 입력으로 제공됩니다(Units In := 1). 이 솔루션을pattern인수로 정의된 튜플 패턴에 조인합니다. 이는 패턴에 대한 간단한 조회에 해당합니다. 이 경우 트리플 패턴은 다음과 같이 정의됩니다.distinct( ex:JaneDoe, foaf:knows, ?person )joinType := join인수는 이 작업이 정상 조인임을 나타냅니다(다른 유형에는optional조인,existence check조인 등이 포함됨).distinct := true인수는 데이터베이스에서 완전히 구분되는 일치 항목만 추출하며(중복되지 않음), 구분되는 일치 항목을 중복되지 않은 변수joinProjectionVars := ?person에 바인딩함을 나타냅니다.Units Out열 값이 2이면 두 개의 솔루션이 유출됨을 나타냅니다. 특히?person변수에 대한 바인딩이며, Jane Doe가 알고 있음을 데이터가 보여주는 두 명의 사람들을 반영합니다.?person ------------- ex:JohnDoe ex:RichardRoe -
2단계의 두 솔루션은 입력(
Units In := 2)으로 두 번째PipelineJoin으로 이동합니다. 이 연산자는 이전의 두 솔루션을 다음 트리플 패턴에 조인합니다.distinct(?person, foaf:firstName, ?firstName)?person변수는 연산자의 수신 솔루션을 기준으로ex:JohnDoe또는ex:RichardRoe에 바인딩된다고 알려져 있습니다. 따라서,PipelineJoin은 이름인 John과 Richard를 추출합니다. 두 개의 발신 솔루션(Units Out := 2)은 다음과 같습니다.?person | ?firstName --------------------------- ex:JohnDoe | John ex:RichardRoe | Richard -
다음 프로젝션 연산자는 3단계에서 두 솔루션을 입력으로 가져와(
Units In := 2)?firstName변수에 프로젝션합니다. 이렇게 하면 매핑의 다른 모든 변수 바인딩이 제거되며, 두 바인딩에 전달됩니다(Units Out := 2).?firstName ---------- John Richard -
성능 향상을 위해 Neptune은 가능한 경우 문자열 자체가 아니라 문자열 리터럴과 URIs 같은 용어에 할당하는 내부 식별자를 대상으로 작동합니다. 최종 연산자
TermResolution은 이러한 내부 식별자의 매핑을 해당하는 조건 문자열로 다시 수행합니다.일반(비 Explain) 쿼리 평가의 경우 최종 연산자에 의해 계산된 결과는 요청된 직렬화 형식으로 직렬화되고 클라이언트로 스트리밍됩니다.
세부 모드 출력의 예제
참고
SPARQL세부 정보 설명 모드는 Neptune 엔진 릴리스 1.0.2.1부터 사용할 수 있습니다.
동적 모드 대신 세부 모드에서 이전 쿼리와 동일한 쿼리를 실행한다고 가정해 보겠습니다.
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=PREFIX foaf: <https://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX ex: <https://www.example.com/> \ SELECT ?firstName WHERE { ex:JaneDoe foaf:knows ?person . ?person foaf:firstName ?firstName }" \ -d "explain=details"
이 예에서 볼 수 있듯이 출력은 출력 맨 위의 쿼리 문자열 및 PipelineJoin 연산자의 patternEstimate 개수와 같은 몇 가지 추가 세부 정보와 동일합니다.
Query: PREFIX foaf: <https://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX ex: <https://www.example.com/> SELECT ?firstName WHERE { ex:JaneDoe foaf:knows ?person . ?person foaf:firstName ?firstName } ╔════╤════════╤════════╤═══════════════════╤═══════════════════════════════════════════════════════╤══════════╤══════════╤═══════════╤═══════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════╪═══════════════════════════════════════════════════════╪══════════╪══════════╪═══════════╪═══════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ SolutionInjection │ solutions=[{}] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(ex:JaneDoe, foaf:knows, ?person) │ - │ 1 │ 2 │ 2.00 │ 13 ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=2 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(?person, foaf:firstName, ?firstName) │ - │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 3 ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person, ?firstName] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ patternEstimate=2 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ Projection │ vars=[?firstName] │ retain │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 1 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 4 │ - │ - │ TermResolution │ vars=[?firstName] │ id2value │ 2 │ 2 │ 1.00 │ 7 ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════╧═══════════════════════════════════════════════════════╧══════════╧══════════╧═══════════╧═══════╧═══════════╝
정적 모드 출력의 예제
세부 모드 대신 정적 모드(기본값)에서 이전 쿼리와 동일한 쿼리를 실행한다고 가정해 보겠습니다.
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=PREFIX foaf: <https://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX ex: <https://www.example.com/> \ SELECT ?firstName WHERE { ex:JaneDoe foaf:knows ?person . ?person foaf:firstName ?firstName }" \ -d "explain=static"
이 예제에 표시된 대로 출력은 동일하지만, 마지막 3개의 열이 생략됩니다.
╔════╤════════╤════════╤═══════════════════╤═══════════════════════════════════════════════════════╤══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════╪═══════════════════════════════════════════════════════╪══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ SolutionInjection │ solutions=[{}] │ - ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(ex:JaneDoe, foaf:knows, ?person) │ - ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person] │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ PipelineJoin │ pattern=distinct(?person, foaf:firstName, ?firstName) │ - ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ ║ ║ │ │ │ │ joinProjectionVars=[?person, ?firstName] │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ Projection │ vars=[?firstName] │ retain ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────┼──────────╢ ║ 4 │ - │ - │ TermResolution │ vars=[?firstName] │ id2value ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════╧═══════════════════════════════════════════════════════╧══════════╝
다양한 파라미터 인코딩 방법
다음 예제 쿼리는 호출 시 파라미터를 인코딩하는 두 가지 방법을 보여줍니다. SPARQL explain
URL인코딩 사용 - 이 예제에서는 매개 변수의 URL 인코딩을 사용하고 동적 출력을 지정합니다.
curl -XGET "http(s)://your_server:your_port/sparql?query=SELECT%20*%20WHERE%20%7B%20%3Fs%20%3Fp%20%3Fo%20%7D%20LIMIT%20%31&explain=dynamic"
매개 변수 직접 지정 - 매개 변수를 POST 직접 전달한다는 점을 제외하면 이전 쿼리와 동일합니다.
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=SELECT * WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1" \ -d "explain=dynamic"
텍스트/일반 이외의 기타 출력 유형
위 예제에서는 기본 text/plain 출력 유형을 사용합니다. Neptune은 출력 SPARQL explain 형식을 두 가지 MIME 다른 -type 형식, 즉 및 로 지정할 수도 있습니다. text/csv text/html 다음과 같이 HTTP Accept 헤더를 설정하여 호출할 수 있으며, 에서 -H curl 플래그를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
-H "Accept:output type"
여기 몇 가지 예가 있습니다:
text/csv 출력
이 쿼리는 다음을 지정하여 CSV MIME -type 출력을 호출합니다. -H "Accept: text/csv"
curlhttp(s)://your_server:your_port/sparql \ -d "query=SELECT * WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 1" \ -d "explain=dynamic" \ -H "Accept: text/csv"
스프레드시트나 데이터베이스로 가져오는 데 유용한 이 CSV 형식은 다음과 같이 각 explain 행의 필드를 세미콜론 () 으로 구분합니다. ;
ID;Out #1;Out #2;Name;Arguments;Mode;Units In;Units Out;Ratio;Time (ms) 0;1;-;SolutionInjection;solutions=[{}];-;0;1;0.00;0 1;2;-;PipelineJoin;pattern=distinct(?s, ?p, ?o),joinType=join,joinProjectionVars=[?s, ?p, ?o];-;1;6;6.00;1 2;3;-;Projection;vars=[?s, ?p, ?o];retain;6;6;1.00;2 3;-;-;Slice;limit=1;-;1;1;1.00;1
text/html 출력
를 지정하면 테이블이 생성됩니다-H "Accept: text/html". explain HTML
<!DOCTYPE html> <html> <body> <table border="1px"> <thead> <tr> <th>ID</th> <th>Out #1</th> <th>Out #2</th> <th>Name</th> <th>Arguments</th> <th>Mode</th> <th>Units In</th> <th>Units Out</th> <th>Ratio</th> <th>Time (ms)</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>0</td> <td>1</td> <td>-</td> <td>SolutionInjection</td> <td>solutions=[{}]</td> <td>-</td> <td>0</td> <td>1</td> <td>0.00</td> <td>0</td> </tr> <tr> <td>1</td> <td>2</td> <td>-</td> <td>PipelineJoin</td> <td>pattern=distinct(?s, ?p, ?o)<br> joinType=join<br> joinProjectionVars=[?s, ?p, ?o]</td> <td>-</td> <td>1</td> <td>6</td> <td>6.00</td> <td>1</td> </tr> <tr> <td>2</td> <td>3</td> <td>-</td> <td>Projection</td> <td>vars=[?s, ?p, ?o]</td> <td>retain</td> <td>6</td> <td>6</td> <td>1.00</td> <td>2</td> </tr> <tr> <td>3</td> <td>-</td> <td>-</td> <td>Slice</td> <td>limit=1</td> <td>-</td> <td>1</td> <td>1</td> <td>1.00</td> <td>1</td> </tr> </tbody> </table> </body> </html>
브라우저에서의 HTML 렌더링은 다음과 같습니다.
DFE가 활성화된 경우의 SPARQL explain 출력 예
다음은 DFE Neptune 대체 쿼리 엔진이 활성화된 경우의 SPARQL explain 출력 예입니다.
╔════╤════════╤════════╤═══════════════════╤═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╤══════════╤══════════╤═══════════╤═══════╤═══════════╗ ║ ID │ Out #1 │ Out #2 │ Name │ Arguments │ Mode │ Units In │ Units Out │ Ratio │ Time (ms) ║ ╠════╪════════╪════════╪═══════════════════╪═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╪══════════╪══════════╪═══════════╪═══════╪═══════════╣ ║ 0 │ 1 │ - │ SolutionInjection │ solutions=[{}] │ - │ 0 │ 1 │ 0.00 │ 0 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 1 │ 2 │ - │ HashIndexBuild │ solutionSet=solutionSet1 │ - │ 1 │ 1 │ 1.00 │ 22 ║ ║ │ │ │ │ joinVars=[] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ sourceType=pipeline │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 2 │ 3 │ - │ DFENode │ DFE Stats= │ - │ 101 │ 100 │ 0.99 │ 32 ║ ║ │ │ │ │ ====> DFE execution time (measured by DFEQueryEngine) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ accepted [micros]=127 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ready [micros]=2 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ running [micros]=5627 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ finished [micros]=0 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ===> DFE execution time (measured in DFENode) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> setupTime [ms]=1 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> executionTime [ms]=14 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> resultReadTime [ms]=0 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ===> Static analysis statistics │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ --> 35907 micros spent in parser. │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ --> 7643 micros spent in range count estimation │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ --> 2895 micros spent in value resolution │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ --> 39974925 micros spent in optimizer loop │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ DFEJoinGroupNode[ children={ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ DFEPatternNode[(?1, TERM[117442062], ?2, ?3) . project DISTINCT[?1, ?2] {rangeCountEstimate=100}, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ OperatorInfoWithAlternative[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ rec=OperatorInfo[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ type=INCREMENTAL_PIPELINE_JOIN, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimates=OperatorCostEstimates[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimate=OperatorCostEstimate[in=1.0000,out=100.0000,io=0.0002,comp=0.0000,mem=0], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ worstCaseCostEstimate=OperatorCostEstimate[in=1.0000,out=100.0000,io=0.0002,comp=0.0000,mem=0]]], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ alt=OperatorInfo[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ type=INCREMENTAL_HASH_JOIN, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimates=OperatorCostEstimates[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimate=OperatorCostEstimate[in=1.0000,out=100.0000,io=0.0003,comp=0.0000,mem=3212], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ worstCaseCostEstimate=OperatorCostEstimate[in=1.0000,out=100.0000,io=0.0003,comp=0.0000,mem=3212]]]]], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ DFEPatternNode[(?1, TERM[150997262], ?4, ?5) . project DISTINCT[?1, ?4] {rangeCountEstimate=100}, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ OperatorInfoWithAlternative[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ rec=OperatorInfo[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ type=INCREMENTAL_HASH_JOIN, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimates=OperatorCostEstimates[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimate=OperatorCostEstimate[in=100.0000,out=100.0000,io=0.0003,comp=0.0000,mem=6400], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ worstCaseCostEstimate=OperatorCostEstimate[in=100.0000,out=100.0000,io=0.0003,comp=0.0000,mem=6400]]], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ alt=OperatorInfo[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ type=INCREMENTAL_PIPELINE_JOIN, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimates=OperatorCostEstimates[ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ costEstimate=OperatorCostEstimate[in=100.0000,out=100.0000,io=0.0010,comp=0.0000,mem=0], │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ worstCaseCostEstimate=OperatorCostEstimate[in=100.0000,out=100.0000,io=0.0010,comp=0.0000,mem=0]]]]] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ }, │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ] │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ===> DFE configuration: │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ solutionChunkSize=5000 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ouputQueueSize=20 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ numComputeCores=3 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ maxParallelIO=10 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ numInitialPermits=12 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ====> DFE configuration (reported back) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ numComputeCores=3 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ maxParallelIO=2 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ numInitialPermits=12 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ===> Statistics & operator histogram │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ==> Statistics │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 3741 / 3668 micros total elapsed (incl. wait / excl. wait) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 3741 / 3 millis total elapse (incl. wait / excl. wait) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 3741 / 0 secs total elapsed (incl. wait / excl. wait) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ==> Operator histogram │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 47.66% of total time (excl. wait): pipelineScan (2 instances) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 10.99% of total time (excl. wait): merge (1 instances) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 41.17% of total time (excl. wait): symmetricHashJoin (1 instances) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ -> 0.19% of total time (excl. wait): drain (1 instances) │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ nodeId | out0 | out1 | opName | args | rowsIn | rowsOut | chunksIn | chunksOut | elapsed* | outWait | outBlocked | ratio | rate* [M/s] | rate [M/s] | % │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ ------ | ------ | ---- | ----------------- | ------------------------------------------------ | ------ | ------- | -------- | --------- | -------- | ------- | ---------- | -------- | ----------- | ---------- | ----- │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ node_0 | node_2 | - | pipelineScan | (?1, TERM[117442062], ?2, ?3) DISTINCT [?1, ?2] | 0 | 100 | 0 | 1 | 874 | 0 | 0 | Infinity | 0.1144 | 0.1144 | 23.83 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ node_1 | node_2 | - | pipelineScan | (?1, TERM[150997262], ?4, ?5) DISTINCT [?1, ?4] | 0 | 100 | 0 | 1 | 874 | 0 | 0 | Infinity | 0.1144 | 0.1144 | 23.83 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ node_2 | node_4 | - | symmetricHashJoin | | 200 | 100 | 2 | 2 | 1510 | 73 | 0 | 0.50 | 0.0662 | 0.0632 | 41.17 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ node_3 | - | - | drain | | 100 | 0 | 1 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0.00 | 0.0000 | 0.0000 | 0.19 │ │ │ │ │ ║ ║ │ │ │ │ node_4 | node_3 | - | merge | | 100 | 100 | 2 | 1 | 403 | 0 | 0 | 1.00 | 0.2481 | 0.2481 | 10.99 │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 3 │ 4 │ - │ HashIndexJoin │ solutionSet=solutionSet1 │ - │ 100 │ 100 │ 1.00 │ 4 ║ ║ │ │ │ │ joinType=join │ │ │ │ │ ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 4 │ 5 │ - │ Distinct │ vars=[?s, ?o, ?o1] │ - │ 100 │ 100 │ 1.00 │ 9 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 5 │ 6 │ - │ Projection │ vars=[?s, ?o, ?o1] │ retain │ 100 │ 100 │ 1.00 │ 2 ║ ╟────┼────────┼────────┼───────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────────┼──────────┼───────────┼───────┼───────────╢ ║ 6 │ - │ - │ TermResolution │ vars=[?s, ?o, ?o1] │ id2value │ 100 │ 100 │ 1.00 │ 11 ║ ╚════╧════════╧════════╧═══════════════════╧═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╧══════════╧══════════╧═══════════╧═══════╧═══════════╝
