情境說明，自己玩的專案中需要建立NT資料庫
並且需要經過資料清洗，像是將資料庫分成human和non human的fasta
並將無taxon分類的sequences排除
可怕的是目前的NT的序列數已達到9400萬條
策略是先遊歷一遍整個檔案
並記錄每個sequence的taxid及file offset (f.tell())儲存到dictionary
透過記錄的offset，使用f.seek()快速到達指定的sequence位置，並依據taxid判斷是屬於human或non human的sequence分別寫入到兩個fasta
因此本篇測試有哪些key-value類型的資料結構可以快速索引fasta中seqid於檔案中位置
且符合時間成本、硬體資源等效益
測試1: dictionary
首先使用內建的dictionary資料結構
以seqid爲Key， value記錄其在fasta中的start offset, end offset, sequence length, taxid
acc2taxid_trie = Acc2Taxid(acc2taxid_marisa)
taxids = set()
c = 0
removed = []
positions = {}
last_pos = 0
with open_gz(fasta) as f:
while True:
line = f.readline()
if not line:
break
offset = f.tell()
line_len = offset - last_pos
if line[0] == ">":
seqid = line.strip(" >\n").split(".")[0]
taxid = acc2taxid_trie.search_taxid(seqid)
taxid = str(taxid) if taxid is not None else taxid
if taxid:
taxids.add(taxid)
else:
removed.append(seqid)
seqid = None
positions[seqid] = {
"header": {"fr": last_pos, "len": line_len},
"seq": {"fr": last_pos + line_len + 1, "len": 0, "seqlen": 0},
}
c += 1
if c % 1000000 == 0:
print(f"Processed {c} sequences")
else:
if seqid is None:
continue
seqid_end = (
positions[seqid]["header"]["fr"] + positions[seqid]["header"]["len"]
)
positions[seqid]["seq"]["len"] = offset - seqid_end
positions[seqid]["seq"]["seqlen"] += line_len - 1
last_pos = offset
可惜時間花費約1005m (~16hr)，並且佔據約86GB
雖然數據量這麼龐大，但dict搜尋速度也是順殺
不符合效益，且記憶體佔用這麼誇張大概沒多少家用主機可以承受…
測試2: marisa_trie
marisa_trie並非python內建套件
該資料結構是C++寫成
記憶體佔用減少很多，只佔約2G
但時間花費更久了，達到可怕的1850m (~30hr)
雖然在這個案例它不適合，但在其他需要大量且快速索引的情境下有他的優勢
- 佔用的記憶體很少，同樣數量，dictionary需要80G，marisa_trie只需要2G
- 可快速輸出成檔案，並反覆讀取，且不需要全部寫入記憶體才開始索引，跟HDF5和MySQL一樣
marisa_trie的範例
trie = marisa_trie.RecordTrie(fmt, zip(keys, values))從上面的程式碼可看出它需要一次建立完成，不能像dictionary分次逐一寫入
因此不可能事先將fasta全部寫入記憶體再存到marisa_trie，所以需要以generater的方式批次寫入
由於marisa_trie寫入的資料形態需要事先定義，而且只接受tupple
所以就只存放最重要的每個sequence的start offset, end offset, sequence length, taxid
format爲fmt="<QQLL"
format的字串代表資料形態，
- Q是unsigned long long，範圍爲0 到 18,446,744,073,709,551,615
L是 - L: unsigned long，範圍爲0 到 4,294,967,295
資料類型範圍
https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-strings
acc2taxid_trie = Acc2Taxid(acc2taxid_marisa)
def iter_fasta():
c = 0
taxids = set()
pos = {"seqid": None}
with open_gz(fasta) as f:
while True:
line_start = f.tell()
line = f.readline()
if not line:
break
offset = f.tell()
line_len = offset - line_start
if line[0] == ">":
seqid = line.strip(" >\n").split(".")[0]
if pos["seqid"] is not None:
yield pos["seqid"], (
pos["start"],
pos["end"],
pos["seqlen"],
taxid,
)
pos = {
"seqid": seqid,
"start": line_start,
"end": offset,
"seqlen": 0,
}
taxid = acc2taxid_trie.search_taxid(seqid)
taxid = taxid if taxid is not None else 0
if taxid:
taxids.add(taxid)
else:
pos["seqid"] = None
c += 1
if c % 50000 == 0:
print(f"Processed {c} sequences")
else:
if pos["seqid"] is None:
continue
pos["seqlen"] += line_len - 1
pos["end"] = offset
with open(out_dir/"taxids.txt", "w") as taxid_f:
taxid_f.write("\n".join(map(str, taxids)))
pos_trie = marisa_trie.RecordTrie("<QQLL", iter_fasta())結語
可惜經過以上測試，或許直接用500GB (file size) 9400萬條序列的FASTA來處理是不恰當的
明顯是受到I/O性能限制，題外話，執行的位置是M2 SSD，實際讀寫約3000MB/s
但這次測試隱約感覺到寫進dictionary或marisa_trie的key-value累加越多
所花費時間就越長，比如說第1M條10分鐘，但到第100M卻花200分鐘
時間不是以等差級數上去的
但我也沒有再進一步測試了，還要考量到每條序列的長度不同，每條序列的迴圈數是不一樣的等因素
最終使用的方案爲將blastdb格式的NT下載後使用blastdbcmd -taxids來篩選human和non human的序列並用awk濾除sequence length太短的序列
雖然整套流程下來的時間預計也需要8hr以上了
