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Remove vjoin

Author: mdonaka

demo/client_demo/integration_demo/execute_demo.py

@@ -73,14 +73,14 @@
             ]
         ),
         (qmpc.correl, [[2, 3, 4], [5]],
-         [0.995537307016568, -0.192854233809008, 0.0441893193071959]),
+         [[0.995537307016568, -0.192854233809008, 0.0441893193071959]]),
     ]
     for exe_func, inp, true_val in exe_set:
         logger.info(f"---- {exe_func.__name__} start ----")
         # TODO: Jobごとに使用するdata_idを選択できるようにする
-        exec_res = exe_func([data_ids, [0, 0]], inp) \
+        exec_res = exe_func(data_ids, inp, debug_mode=True) \
             if exe_func == qmpc.meshcode  \
-            else exe_func([data_ids[:2], [0]], inp)
+            else exe_func(data_ids[:2], inp, debug_mode=True)
 
         """ Step 4. 結果を取得 """
         job_uuid = exec_res["job_uuid"]

demo/client_demo/integration_demo/progress_demo.py

@@ -61,8 +61,7 @@ def get_data_id(size: int, data_num):
     data_id2 = get_data_id(size, data_num=2)
 
     """ Step 4. テーブル横結合をリクエスト"""
-    table = ([data_id1, data_id2], [2])
-    exec_res = qmpc.get_join_table(table)
+    exec_res = qmpc.get_join_table([data_id1, data_id2])
 
     job_uuid = exec_res["job_uuid"]
     logger.info(f"job_uuid: {job_uuid}")

demo/client_demo/unit_demo/execute_computation.py

@@ -15,14 +15,11 @@
 
     # data_idに対して計算のリクエストを行う
     data_ids = [
-        "a0a0732235fd7fa8bee0a0fb4ac1ec70593f0952759c434d4d897b545b045741",
-        "b20850c6678ce0aeb78cb35a94fd00f02dc9e925f839718099d267bc9f650040"
+        "cedf69accf961f4074bd684227e7b18dbae92c3b78ee67bd5d56c8c27241ffd1",
+        "36af53bfa7bd6a19ad3fcee8531353f365bd7462f0cc3bde6979710282bb469e"
     ]
     res = qmpc.correl(
-        (
-            data_ids,  # 結合するdata_ids
-            [2],  # 結合方向(0:横，1:縦，2:横(Share))
-        ),
+        data_ids,  # 結合するdata_ids
         (
             [2, 3],  # 指定する列1
             [4]  # 指定する列2(func(列1, 列2)のように計算される)

demo/client_demo/unit_demo/get_join_table.py

@@ -25,8 +25,7 @@ def send_share(filename: str):
     data_id1: str = send_share("../data/data1-1.csv")
     data_id2: str = send_share("../data/data1-2.csv")
 
-    join_order = ([data_id1, data_id2], [2])
-    res = qmpc.get_join_table(join_order)
+    res = qmpc.get_join_table([data_id1, data_id2])
 
     job_uuid: str = res["job_uuid"]
     for _ in range(100):

packages/client/libclient-py/quickmpc/README.md

@@ -39,13 +39,12 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.mean
 平均値を計算する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
 - src: `List[int]`
 	- 平均値を計算する列リスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`
@@ -56,13 +55,12 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.variance
 分散を計算する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
 - src: `List[int]`
 	- 分散を計算する列リスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`
@@ -73,13 +71,12 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.sum
 総和を計算する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
 - src: `List[int]`
 	- 総和を計算する列リスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`
@@ -90,14 +87,13 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.correl
 相関係数を計算する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
 - inp: `Tuple[List[int], List[int]]`
 	- inp[0]: 相関係数の左列リスト
 	- inp[1]: 相関係数の右列リスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`
@@ -108,13 +104,12 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.meshcode
 メッシュコードを計算する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
 - src: `List[int]`
 	- メッシュコードを計算する列リスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`
@@ -125,11 +120,10 @@ csvファイルからテーブルデータを読み込みShare化して送信す
 ## QMPC.get_join_table
 テーブルを結合する
 ### Parameters
-- join_order: `Tuple[List[str], List[int], List[int]]`
-	- join_order[0]: data_idのリスト
-	- join_order[1]: テーブルデータの結合方向(1:横(open)，2:縦(open)，3:横(share))
-	- join_order[2]: 結合に用いるIDの列リスト
-	- 例えば(["d1", "d2"], [1], [1, 2])であれば，data_idがd1のテーブルデータとd2のテーブルデータをd1の1列目とd2の2列目をopenした値で突合させて横結合する
+- data_ids: `List[str]`
+	- data_idのリスト
+- debug_mode: `bool`
+  - keyword引数．`True`の場合はdebug用の違法高速マッチングを行う
 ### Returns
 - res: `Dict`
 	- res["is_ok"]: `bool`

packages/client/libclient-py/quickmpc/proto/libc_to_manage_pb2.py

@@ -124,19 +124,18 @@ class JoinOrder(google.protobuf.message.Message):
 
     DESCRIPTOR: google.protobuf.descriptor.Descriptor
 
-    DATAIDS_FIELD_NUMBER: builtins.int
-    JOIN_FIELD_NUMBER: builtins.int
-    @property
-    def dataIds(self) -> google.protobuf.internal.containers.RepeatedScalarFieldContainer[builtins.str]: ...
+    DATA_IDS_FIELD_NUMBER: builtins.int
+    DEBUG_MODE_FIELD_NUMBER: builtins.int
     @property
-    def join(self) -> google.protobuf.internal.containers.RepeatedScalarFieldContainer[builtins.int]: ...
+    def data_ids(self) -> google.protobuf.internal.containers.RepeatedScalarFieldContainer[builtins.str]: ...
+    debug_mode: builtins.bool
     def __init__(
         self,
         *,
-        dataIds: collections.abc.Iterable[builtins.str] | None = ...,
-        join: collections.abc.Iterable[builtins.int] | None = ...,
+        data_ids: collections.abc.Iterable[builtins.str] | None = ...,
+        debug_mode: builtins.bool = ...,
     ) -> None: ...
-    def ClearField(self, field_name: typing_extensions.Literal["dataIds", b"dataIds", "join", b"join"]) -> None: ...
+    def ClearField(self, field_name: typing_extensions.Literal["data_ids", b"data_ids", "debug_mode", b"debug_mode"]) -> None: ...
 
 global___JoinOrder = JoinOrder