Řešení poddotazů souvisejících s BigQuery a omezení UDF: Praktický průvodce

UDF BigQuery a související dílčí dotazy: Překonávání výzev

V moderních pracovních postupech zpracování dat se BigQuery Google Cloud Platform často používá ke zpracování velkých datových sad a provádění složitých výpočtů. Uživatelé se však často setkávají s omezeními při implementaci konkrétní obchodní logiky prostřednictvím uživatelských funkcí (UDF) a souvisejících poddotazů. To může způsobit problémy, zejména při odkazování na dynamické tabulky, které zaměstnanci pravidelně aktualizují, jako v případě svátků nebo jiných časově citlivých údajů.

Problém korelovaných poddotazů v UDF se stává zřejmým při pokusu o integraci tabulkových dat v reálném čase s obchodními výpočty řízenými datem. V takových scénářích mohou výpočty selhat, pokud se jedná o více tabulek a podmíněnou logiku. To je zvláště problematické, když pevně zakódované hodnoty fungují, ale dynamická data selžou kvůli těmto omezením.

V tomto článku si projdeme konkrétní příklad problému, kdy má UDF vypočítat celkovou prodlevu mezi dvěma daty s přihlédnutím ke svátkům a nepracovním dnům, ale selže kvůli omezením BigQuery na korelované dílčí dotazy. Prozkoumáme také možná řešení a osvědčené postupy pro řešení tohoto problému.

Pokud se potýkáte s podobnými problémy, tento průvodce vám poskytne informace o řešení korelovaných chyb dílčích dotazů a optimalizaci vašich uživatelských funkcí v BigQuery. Pojďme se ponořit do příkladu a prozkoumat, jak tyto běžné překážky překonat.

Příkaz	Příklad použití
GENERATE_DATE_ARRAY()	Tato funkce se používá k vytvoření pole dat mezi dvěma zadanými daty s definovaným intervalem. Je zásadní pro generování seznamu dnů mezi datem zahájení a ukončením úlohy pro výpočet pracovních dnů a dnů pracovního klidu.
UNNEST()	Zruší vnoření pole do sady řádků. Při práci s poli, jako jsou rozsahy dat nebo příznaky svátků, je nezbytné převádět tato pole na jednotlivé řádky pro další dotazování.
ARRAY_AGG()	Tato funkce agreguje více řádků do pole. V této souvislosti se používá ke shromažďování dat svátků a příznaků do pole pro snazší vyhledávání v rámci UDF k vyloučení svátků z pracovních dnů.
EXTRACT()	Extrahuje část data nebo časového razítka, například den v týdnu. To je důležité při odfiltrování víkendů (sobota a neděle) z pracovních dnů, což pomáhá vypočítat zpoždění pouze ve všední dny.
SAFE_CAST()	Převede hodnotu na zadaný datový typ a v případě selhání převodu vrátí hodnotu . Tento příkaz je užitečný pro řešení potenciálních problémů s formátem data v rámci vstupních dat a zajišťuje robustní zpracování chyb v operacích souvisejících s datem.
LEFT JOIN	Připojí dva stoly, ale uchová všechny záznamy z levého stolu, i když v pravé tabulce není žádná shoda. V této souvislosti se používá k zajištění toho, aby byla do výpočtu zahrnuta všechna data, i když v tabulce svátků nejsou žádná odpovídající data svátků.
STRUCT()	Vytváří strukturovaný datový typ, který se často používá ke spojení souvisejících hodnot. V poskytnutém skriptu se používá ke spojení data a příznaku svátku do jediné struktury pro snadnější zpracování v rámci UDF.
TIMESTAMP_DIFF()	Tato funkce vypočítá rozdíl mezi dvěma časovými razítky. Je to zvláště důležité pro určení časové prodlevy mezi začátkem a koncem úlohy, která se používá při výpočtu zpoždění v hodinách.
DATE_SUB()	Odečte zadaný interval od data. Zde se používá k úpravě koncového data ve výpočtech časového období, což zajišťuje přesná srovnání a zpracování intervalů dat.

Pochopení uživatelských funkcí BigQuery a souvisejících řešení poddotazů

Primárním cílem výše uvedených skriptů je vypočítat celkovou pracovní dobu mezi dvěma časovými razítky při zohlednění prvků specifických pro podnikání, jako jsou svátky a víkendy. Tento výpočet je kritický pro procesy vykazování, které měří trvání úloh a vylučují dny pracovního klidu. K zapouzdření této logiky v Google BigQuery se zde používá uživatelsky definovaná funkce (UDF). Jednou z hlavních výzev je řešení v rámci UDF, což může vést k chybám a problémům s výkonem při dotazování na velké datové sady.

Jednou z klíčových součástí skriptu je použití funkce. Tato funkce vytvoří seznam všech dat mezi dvěma danými časovými razítky. Generováním časového rozsahu může skript přesně vypočítat, kolik pracovních dní existuje mezi časem zahájení a ukončením úlohy. K odfiltrování svátků a víkendů z tohoto seznamu skript používá funkce pro ukládání údajů o dovolené a funkce pro převod polí na řádky pro snadnější porovnání.

Další zásadní součástí řešení je nakládání s daty o dovolené. Prázdninová tabulka, kterou zaměstnanci pravidelně aktualizují, je uložena v poli a slouží k odfiltrování dat, která se shodují se svátky nebo víkendy. Toho je dosaženo pomocí kombinace a funkce, která izoluje konkrétní části data, jako je den v týdnu. Filtrování víkendů (sobota a neděle) zajišťuje, že do konečného výpočtu zpoždění přispějí pouze pracovní dny.

Nakonec UDF provede určité ověření data, aby se zajistilo, že vstupní hodnoty jsou ve správném formátu pomocí funkce. Tato funkce zabraňuje selhání UDF, pokud je zadán neplatný formát data, což poskytuje další vrstvu zabezpečení. Konečný výsledek se vypočítá sečtením pracovních dnů a upravením o počáteční a koncové časy v dílčích pracovních dnech. Tento přístup nabízí flexibilní a opakovaně použitelné řešení složitého problému počítání zpoždění v BigQuery při dodržení omezení UDF.

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));

Překonání omezení BigQuery UDF: Optimalizace výkonu dotazů

V jakékoli rozsáhlé datové operaci je zásadní výkon a efektivita. Jedním z hlavních problémů, který v BigQuery vzniká, je omezená schopnost efektivně zpracovávat korelované poddotazy, zvláště když UDF odkazuje na externí tabulky nebo potřebuje provést více spojení. Tyto problémy často vedou ke snížení výkonu nebo dokonce k chybám. To je problematické zejména v případech, kdy logika potřebuje dynamicky stahovat data, která se často aktualizují, jako jsou tabulky svátků. Abyste tomu zabránili, je důležité najít alternativní způsoby, jak strukturovat vaše dotazy, abyste tato omezení obešli.

Jedním z přístupů je snížit závislost na korelovaných poddotazech pomocí přechodných výpočtů nebo ukládání dat do mezipaměti předem. Místo toho, abyste ve své funkci vícekrát odkazovali na tabulku svátků, zvažte například ukládání informací o svátcích v přístupnějším formátu, jako je agregované pole nebo dočasná tabulka. To minimalizuje potřebu spojení v reálném čase během provádění vašeho UDF. Dále pákový efekt jako a zajišťuje, že můžete zpracovávat složité datové struktury bez omezení výkonu spojených s opakovanými poddotazy.

Další strategie zahrnuje použití nástroje BigQuery funkce, která ladně řeší potenciální problémy s formátem, protože to zabraňuje zbytečným selháním dotazu. Zajištěním robustnosti vstupních dat a interním zpracováním chyb můžete předejít problémům za běhu, které by jinak způsobily selhání vašeho UDF. Kromě toho vždy zvažte, zda lze konkrétní výpočet zjednodušit nebo přesunout mimo UDF, aby se zefektivnilo zpracování. Tyto metody zajišťují, že vaše uživatelské funkce běží efektivněji a zároveň dodržují omezení spouštěcího prostředí BigQuery.

1. Jak se mohu vyhnout chybám souvisejících poddotazů v BigQuery?
2. Chcete-li se vyhnout chybám souvisejících poddotazů, zkuste restrukturalizovat své dotazy tak, aby je mohly používat a funkce nebo předem agregovat data, aby se snížila potřeba spojení uvnitř UDF.
3. Proč je můj BigQuery UDF pomalý při odkazování na externí tabulku?
4. UDF BigQuery se zpomalí, když opakovaně odkazují na externí tabulky, zejména v korelovaných poddotazech. Chcete-li tento problém vyřešit, uložte důležitá data do dočasných tabulek nebo použijte mechanismy ukládání do mezipaměti, abyste snížili režii dotazů.
5. Jaká je role v UDF BigQuery?
6. The Funkce zajišťuje, že neplatné formáty data nebo datové typy nezpůsobí selhání dotazu bezpečným převodem hodnot a vrácením hodnoty , pokud se převod nezdaří.
7. Jak mohu optimalizovat svůj UDF pro zpracování období a svátků?
8. Používejte funkce jako zpracovávat rozsahy dat a pro odfiltrování víkendů nebo svátků z výpočtů. Ty zajišťují přesné zpracování pracovních dnů ve vašem UDF.
9. Mohu používat UDF BigQuery pro velké soubory dat?
10. Ano, ale musíte pečlivě optimalizovat své dotazy. Minimalizujte počet odkazů na externí tabulky a používejte efektivní funkce pole, jako je např zvládnout složité datové struktury.

Korelované poddotazy jsou jedním z hlavních omezení při vývoji funkcí v BigQuery. Využitím alternativních metod, jako jsou předem agregovaná data, operace pole a inteligentní zpracování dat, lze tato omezení zmírnit a zlepšit výkon dotazů.

Optimalizace návrhu dotazu a minimalizace odkazů na externí tabulky v rámci UDF může výrazně snížit chyby a zpomalení. Vývojářům pracujícím s velkými datovými sadami povede použití těchto technik k efektivnějšímu vytváření přehledů a menšímu počtu problémů se spouštěním v BigQuery.