BigQuery সম্পর্কিত সাবকোয়ারি এবং UDF সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করা: একটি ব্যবহারিক নির্দেশিকা৷

BigQuery UDF এবং সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরি: চ্যালেঞ্জ কাটিয়ে ওঠা

আধুনিক ডেটা প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লোতে, Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের BigQuery প্রায়শই বড় ডেটাসেট পরিচালনা এবং জটিল গণনা সম্পাদনের জন্য ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDF) এবং সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরির মাধ্যমে নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক যুক্তি প্রয়োগ করার সময় ব্যবহারকারীরা প্রায়শই সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হন। এটি চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে, বিশেষ করে যখন কর্মীদের দ্বারা নিয়মিত আপডেট করা ডায়নামিক টেবিলগুলি উল্লেখ করা হয়, যেমন ছুটির পতাকা বা অন্যান্য সময়-সংবেদনশীল ডেটার ক্ষেত্রে৷

তারিখ-চালিত ব্যবসায়িক গণনার সাথে রিয়েল-টাইম টেবিল ডেটা সংহত করার চেষ্টা করার সময় UDF-তে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরির সমস্যাটি স্পষ্ট হয়ে ওঠে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, গণনা ব্যর্থ হতে পারে যখন একাধিক টেবিল এবং শর্তযুক্ত যুক্তি জড়িত থাকে। এটি বিশেষত সমস্যাযুক্ত যখন হার্ডকোড মান কাজ করে, কিন্তু এই সীমাবদ্ধতার কারণে গতিশীল ডেটা ব্যর্থ হয়।

এই নিবন্ধে, আমরা একটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট উদাহরণের মাধ্যমে চলব যেখানে UDF বলতে বোঝানো হয় দুটি তারিখের মধ্যে মোট বিলম্ব গণনা করা, ছুটির দিন এবং অ-কাজের দিনগুলিতে ফ্যাক্টর করা, কিন্তু সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরিতে BigQuery-এর সীমাবদ্ধতার কারণে ব্যর্থ হয়। আমরা এই সমস্যাটি সমাধানের জন্য সম্ভাব্য সমাধান এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিও অন্বেষণ করব।

আপনি যদি একই ধরনের চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হন, তাহলে এই নির্দেশিকাটি সহ-সম্পর্কিত সাবকোয়েরি ত্রুটিগুলি পরিচালনা করার এবং BigQuery-এ আপনার UDFগুলি অপ্টিমাইজ করার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। আসুন উদাহরণে ডুব দিই এবং এই সাধারণ রাস্তার বাধাগুলি কীভাবে কাটিয়ে উঠতে হয় তা অন্বেষণ করি।

BigQuery UDF এবং সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরি সমাধান বোঝা

উপরে দেওয়া স্ক্রিপ্টগুলির প্রাথমিক লক্ষ্য হল ছুটির দিন এবং সপ্তাহান্তের মতো ব্যবসা-নির্দিষ্ট উপাদানগুলিতে ফ্যাক্টর করার সময় দুটি টাইমস্ট্যাম্পের মধ্যে মোট কাজের ঘন্টা গণনা করা। এই গণনাটি রিপোর্টিং প্রক্রিয়াগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা কাজের সময়কাল পরিমাপ করে যখন অ-কাজের দিনগুলি বাদ দেয়৷ একটি ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDF) এখানে এই যুক্তিটিকে Google BigQuery-এ এনক্যাপসুলেট করতে ব্যবহার করা হয়েছে। মোকাবেলা করা প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল মোকাবেলা করা সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়ারি UDF-এর মধ্যে, যা বড় ডেটাসেটগুলি অনুসন্ধান করার সময় ত্রুটি এবং কর্মক্ষমতা সংক্রান্ত সমস্যা হতে পারে।

স্ক্রিপ্টের মূল উপাদানগুলির মধ্যে একটি হল এর ব্যবহার GENERATE_DATE_ARRAY ফাংশন এই ফাংশন দুটি প্রদত্ত টাইমস্ট্যাম্পের মধ্যে সমস্ত তারিখের একটি তালিকা তৈরি করে। একটি তারিখ পরিসর তৈরি করে, স্ক্রিপ্টটি সঠিকভাবে গণনা করতে পারে যে কাজের শুরু এবং শেষ সময়ের মধ্যে কতগুলি কার্যদিবস বিদ্যমান। এই তালিকা থেকে ছুটির দিন এবং সাপ্তাহিক ছুটির দিনগুলি ফিল্টার করতে, স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে ARRAY_AGG ছুটির তথ্য সংরক্ষণ করার ফাংশন এবং UNNEST সহজ তুলনার জন্য অ্যারেকে সারিগুলিতে রূপান্তর করার ফাংশন।

সমাধানের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল ছুটির ডেটা পরিচালনা করা। ছুটির টেবিল, যা নিয়মিতভাবে কর্মীদের দ্বারা আপডেট করা হয়, একটি অ্যারেতে সংরক্ষণ করা হয় এবং ছুটির দিন বা সাপ্তাহিক ছুটির দিনগুলির সাথে মিলে যায় এমন কোনও তারিখ ফিল্টার করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি সমন্বয় ব্যবহার করে অর্জন করা হয় বাম যোগদান এবং এক্সট্রাক্ট ফাংশন, যা তারিখের নির্দিষ্ট অংশকে আলাদা করে, যেমন সপ্তাহের দিন। সাপ্তাহিক ছুটির দিনগুলি (শনিবার এবং রবিবার) ফিল্টার করা নিশ্চিত করে যে শুধুমাত্র কার্যদিবসগুলি চূড়ান্ত বিলম্বের গণনায় অবদান রাখে।

অবশেষে, ইনপুট মানগুলি ব্যবহার করে সঠিক বিন্যাসে রয়েছে তা নিশ্চিত করতে UDF কিছু তারিখের বৈধতা সম্পাদন করে। SAFE_CAST ফাংশন এই ফাংশনটি UDF কে ব্যর্থ হতে বাধা দেয় যদি একটি অবৈধ তারিখ বিন্যাস প্রবেশ করানো হয়, নিরাপত্তার একটি অতিরিক্ত স্তর প্রদান করে। কার্যদিবসের সমষ্টি এবং আংশিক কার্যদিবসে শুরু ও শেষের সময় সামঞ্জস্য করে চূড়ান্ত ফলাফল গণনা করা হয়। এই পদ্ধতিটি UDF সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলার সময় BigQuery-এ বিলম্ব গণনা করার জটিল সমস্যার একটি নমনীয় এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য সমাধান প্রদান করে।

CREATE OR REPLACE FUNCTION my.gcp.optimized_function(ip_start_date TIMESTAMP, ip_end_date TIMESTAMP)
RETURNS NUMERIC AS ((
WITH temp_date AS (
  SELECT
    CASE
      WHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_end_date)
      ELSE DATE(ip_start_date)
    END AS ip_date_01,
    CASE
      WHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_start_date)
      ELSE DATE(ip_end_date)
    END AS ip_date_02
),
holiday_array AS (
  SELECT ARRAY_AGG(STRUCT(DATE(cal_date) AS cal_date, holiday_flag)) AS holidays
  FROM dataset.staff_time
),
working_days AS (
  SELECT
    CASE
      WHEN DATE(ip_start_date) <> DATE(ip_end_date) THEN
        SUM(CASE
          WHEN cal_date NOT IN (SELECT cal_date FROM UNNEST(holiday_array.holidays)) THEN 1
          ELSE 0
        END)
      ELSE 
    END AS working_day
  FROM UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(ip_start_date, ip_end_date, INTERVAL 1 DAY)) AS cal_date
  WHERE cal_date NOT IN (SELECT cal_date FROM UNNEST(holiday_array.holidays))
),
SELECT working_day
FROM working_days));

CREATE OR REPLACE FUNCTION my.gcp.function_v2(ip_start_date TIMESTAMP, ip_end_date TIMESTAMP)
RETURNS NUMERIC AS ((
WITH temp_date AS (
  SELECT
    CASE
      WHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_end_date)
      ELSE DATE(ip_start_date)
    END AS ip_date_01,
    CASE
      WHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_start_date)
      ELSE DATE(ip_end_date)
    END AS ip_date_02
),
holiday_array AS (
  SELECT ARRAY_AGG(STRUCT(DATE(cal_date) AS cal_date, holiday_flag)) AS holidays
  FROM dataset.staff_time
),
working_days AS (
  SELECT
    CASE
      WHEN DATE(ip_start_date) <> DATE(ip_end_date) THEN
        SUM(CASE
          WHEN ot.cal_date IS  AND EXTRACT(DAYOFWEEK FROM cal_date) NOT IN (1, 7) THEN 1
          ELSE 0
        END)
      ELSE 
    END AS working_day
  FROM UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(SAFE_CAST(ip_start_date AS DATE),
  DATE_SUB(SAFE_CAST(ip_end_date AS DATE), INTERVAL 1 DAY), INTERVAL 1 DAY)) AS cal_date
  LEFT JOIN holiday_array ot
  ON cal_date = ot.cal_date
  WHERE ot.cal_date IS 
    AND EXTRACT(DAYOFWEEK FROM cal_date) NOT IN (1, 7)
),
SELECT working_day
FROM working_days));

BigQuery UDF সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করা: ক্যোয়ারী পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করা

যেকোন বৃহৎ মাপের ডেটা অপারেশনে কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা অপরিহার্য। BigQuery-এ যে একটি বড় চ্যালেঞ্জ দেখা দেয় তা হল এর সীমিত ক্ষমতা ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন (UDFs) পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়ারিগুলিকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে, বিশেষ করে যখন UDF বাহ্যিক টেবিলের উল্লেখ করে বা একাধিক যোগদান করার প্রয়োজন হয়। এই সমস্যাগুলি প্রায়ই ধীর কর্মক্ষমতা বা এমনকি ত্রুটির ফলে। এটি বিশেষ করে এমন ক্ষেত্রে সমস্যাযুক্ত যেখানে লজিককে গতিশীলভাবে ডেটা টেনে আনতে হয় যা ঘন ঘন আপডেট হয়, যেমন ছুটির টেবিল। এটি কাটিয়ে উঠতে, এই সীমাবদ্ধতাগুলিকে বাইপাস করার জন্য আপনার প্রশ্নগুলি গঠন করার বিকল্প উপায়গুলি সন্ধান করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷

একটি পদ্ধতি হল মধ্যবর্তী গণনা বা সময়ের আগে ডেটা ক্যাশিং ব্যবহার করে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত সাবকোয়েরির উপর নির্ভরতা হ্রাস করা। উদাহরণস্বরূপ, আপনার ফাংশনে ছুটির টেবিলটি একাধিকবার উল্লেখ করার পরিবর্তে, একটি সমষ্টিগত অ্যারে বা অস্থায়ী টেবিলের মতো আরও অ্যাক্সেসযোগ্য বিন্যাসে ছুটির তথ্য সংরক্ষণ করার কথা বিবেচনা করুন৷ এটি আপনার UDF কার্যকর করার সময় রিয়েল-টাইম যোগদানের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। উপরন্তু, লিভারেজিং অ্যারে ফাংশন পছন্দ ARRAY_AGG() এবং UNNEST() নিশ্চিত করে যে আপনি পুনরাবৃত্তি সাবকোয়েরির সাথে যুক্ত কর্মক্ষমতা জরিমানা ছাড়াই জটিল ডেটা স্ট্রাকচার পরিচালনা করতে পারেন।

আরেকটি কৌশল BigQuery ব্যবহার করে SAFE_CAST() সম্ভাব্য বিন্যাস সংক্রান্ত সমস্যাগুলিকে সুন্দরভাবে পরিচালনা করার জন্য ফাংশন, কারণ এটি অপ্রয়োজনীয় ক্যোয়ারী ব্যর্থতা প্রতিরোধ করে। ইনপুট ডেটার দৃঢ়তা নিশ্চিত করে এবং অভ্যন্তরীণভাবে ত্রুটিগুলি পরিচালনা করে, আপনি রানটাইম সমস্যাগুলি প্রতিরোধ করতে পারেন যা অন্যথায় আপনার UDF ব্যর্থ হতে পারে৷ উপরন্তু, প্রক্রিয়াকরণকে স্ট্রীমলাইন করতে UDF এর বাইরে একটি নির্দিষ্ট গণনা সরলীকৃত বা অফলোড করা যায় কিনা তা সর্বদা বিবেচনা করুন। এই ধরনের পদ্ধতিগুলি নিশ্চিত করে যে আপনার UDFগুলি BigQuery-এর এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্টের সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলার সময় আরও দক্ষতার সাথে চলে।