解析 VCF 文件并插入数据库的慢速 python 代码

Question

我编写了以下代码来解析 VCF（变体调用格式）文件：

Python代码：

import vcf
import psycopg2
datalist  = []
def create_snp_tables() :
    drop_table_query = 'DROP TABLE IF EXISTS sampletable;'
    cursor.execute(drop_table_query)
    create_value_table_query = '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS sampletable (as_ID INT, as_NM TEXT, as_DT_ID INT, as_DT_NM TEXT, VCF_ID TEXT, SAMPLE_ID TEXT, VARIANT_ID TEXT, as_DT_LINE_SEQ INT, DATE_START DATE, DATE_END DATE, as_DT_VAL_SEQ INT, as_DT_VA_NM TEXT, as_DT_VALUE TEXT); '''
    cursor.execute(create_value_table_query)
    conn.commit()
def createtupplelist(as_id, vcf_id,as_dt_nm, sample_id, as_dt_va_nm, as_dt_value, as_va_seq, as_dt_va_line_seq):
    variant_id= 'variant_id'
    as_nm = 'as_name'
    datalist.append("({0},'{1}','{2}','{3}','{4}','{5}','{6}','{7}','{8}','{9}','{10}')".format(as_id,str(as_nm),'1',as_dt_nm,vcf_id,sample_id,variant_id,as_dt_va_line_seq,as_va_seq,as_dt_va_nm,variable_value))
    if len(datalist)==20:
        insertdata()
def insertdata():
    global datalist 
    iter_datalist=iter(datalist) 
    args_str = ','.join(iter_datalist)
    cursor.execute("INSERT INTO sampletable(as_ID,as_NM,as_DT_ID,as_DT_NM,VCF_ID,SAMPLE_ID,Variant_ID,as_DT_LINE_SEQ,as_DT_VAL_SEQ,as_DT_VA_NM,as_DT_VALUE) VALUES "+args_str)
    print("inserted")
    conn.commit()
    datalist=[]
#read vcf file using pyvcf library
file_name  = 'sample.vcf'
vcf_reader = vcf.Reader(open(file_name, 'r'))
conn = psycopg2.connect(host="localhost",database="mydb", user="postgres", password="pgAdmin")
cursor = conn.cursor()
create_snp_tables()
line_index = 0
as_dt_variant = 'Variant'
index = 0
for record in vcf_reader :
    index=index+1
    line_index += 1
    sample_name = ''
    variable_value = record.CHROM
    variable_name = "CHROM"
    createtupplelist('1', file_name,  as_dt_variant, sample_name, variable_name, variable_value,  str(index), str(line_index))

这是我通过脚本传递的示例文件：

示例 VCF 文件：

    #CHROM  POS ID  REF ALT QUAL    FILTER  INFO    FORMAT  BA12878.40x.S7508
    chr1    10069   .   A   AC  136.17  RF  AC=1;AN=2;CRF=0.817;DP=7;GC=0.505;MQ=70.3709;MQ0=770;NS=7;QD=1.945;STR_LENGTH=90;STR_PERIOD=6   GT:GQ:DP:MQ:PS:PQ:AD:ADP:AF:ARF:BQ:FRF:MC:MF:SB:RFQUAL:FT   1|0:136:70:36:10069:99:309:944:0.327:0.046:.:0.97:164:0.165:0.000:2.45:RF
    chr1    10069   .   A   AC  136.17  RF  AC=1;AN=2;CRF=0.817;DP=7;GC=0.505;MQ=70.3709;MQ0=770;NS=7;QD=1.945;STR_LENGTH=90;STR_PERIOD=6   GT:GQ:DP:MQ:PS:PQ:AD:ADP:AF:ARF:BQ:FRF:MC:MF:SB:RFQUAL:FT   1|0:136:70:36:10069:99:309:944:0.327:0.046:.:0.97:164:0.165:0.000:2.45:RF
    chr1    10069   .   A   AC  136.17  RF  AC=1;AN=2;CRF=0.817;DP=7;GC=0.505;MQ=70.3709;MQ0=770;NS=7;QD=1.945;STR_LENGTH=90;STR_PERIOD=6   GT:GQ:DP:MQ:PS:PQ:AD:ADP:AF:ARF:BQ:FRF:MC:MF:SB:RFQUAL:FT   1|0:136:70:36:10069:99:309:944:0.327:0.046:.:0.97:164:0.165:0.000:2.45:RF
    chr1    10069   .   A   AC  136.17  RF  AC=1;AN=2;CRF=0.817;DP=7;GC=0.505;MQ=70.3709;MQ0=770;NS=7;QD=1.945;STR_LENGTH=90;STR_PERIOD=6   GT:GQ:DP:MQ:PS:PQ:AD:ADP:AF:ARF:BQ:FRF:MC:MF:SB:RFQUAL:FT   1|0:136:70:36:10069:99:309:944:0.327:0.046:.:0.97:164:0.165:0.000:2.45:RF
    chr1    10069   .   A   AC  136.17  RF  AC=1;AN=2;CRF=0.817;DP=7;GC=0.505;MQ=70.3709;MQ0=770;NS=7;QD=1.945;STR_LENGTH=90;STR_PERIOD=6   GT:GQ:DP:MQ:PS:PQ:AD:ADP:AF:ARF:BQ:FRF:MC:MF:SB:RFQUAL:FT   1|0:136:70:36:10069:99:309:944:0.327:0.046:.:0.97:164:0.165:0.000:2.45:RF

我的 Postgres 中的输出 table - sampletable

as_id   as_nm       as_dt_id    as_dt_nm    vcf_id      sample_id   variant_id  as_dt_line_seq  date_start  date_end    as_dt_val_seq   as_dt_va_nm     as_dt_value

1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               CHROM           chr1
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               POS             10069
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               ID              None
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               REF             A
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               ALT             AC
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               QUAL            136.17
1       as_name     2           Variant     sample.vcf  ""          variant_id  1               null        null        1               FILTER          RF

我的 Python 代码运行很慢。它在 5 分钟内插入了大约 1000 条记录。我有超过 500 万条记录。

我正在寻找一些帮助来优化 Python 代码以更快地插入它。请提出建议。

Answer 1

INSERT INTO XXX（列列表）VALUES（值列表）不是最优的我将其替换为语法 "INSERT INTO XXX VALUES"、格式化列表

显着提高性能 10 分钟 ==> 不到 15 秒

（我在 python 3.7.5 中做到了）

# list have to be a string
datalist.append("({0},'{1}',{2},'{3}','{4}','{5}','{6}',...)".format(...))

def insertdata():
    global datalist
    iter_datalist=iter(datalist)  

    args_str = ','.join(iter_datalist)
    cursor.execute("INSERT INTO sampletable VALUES "+args_str)
    conn.commit()
    datalist=[]

Answer 2

一些想法：

尝试使用事务来加速数据库操作。每个 UPDATE 语句必须扫描整个 table 以查找与名称匹配的任何行。名称列上的索引可以防止这种情况并使搜索更快。

避免不必要的循环： https://www.monitis.com/blog/7-ways-to-improve-your-python-performance/

尝试使用发电机。

在 Python 中优化了 I/O 操作：https://towardsdatascience.com/optimized-i-o-operations-in-python-194f856210e0

你可以使用 numpy 数组吗？ numpy + numba.

也许您可以使用 C/c++/rust 中编写的一小段代码并使用 cffi 导入它们。看看这里： https://medium.com/@JasonWyatt/squeezing-performance-from-sqlite-insertions-971aff98eef2

我不知道 sqlalchemy 是否会减慢操作速度，但我发现如果您也可以使用 pypy 或 nuitka，那么使用 database.Look 会很明智。

还有：http://alimanfoo.github.io/2017/06/14/read-vcf.html 我希望你会在那里找到一些有趣的东西。

解析 VCF 文件并插入数据库的慢速 python 代码

Slow python code to parse VCF file and insert in database

python

vcf-variant-call-format

vcftools