Løsning af BigQuery-korrelerede underforespørgsler og UDF-begrænsninger: En praktisk vejledning

BigQuery UDF'er og korrelerede underforespørgsler: Overvindelse af udfordringer

I moderne databehandlingsarbejdsgange bruges Google Cloud Platforms BigQuery ofte til at håndtere store datasæt og udføre komplekse beregninger. Brugere støder dog ofte på begrænsninger, når de implementerer specifik forretningslogik gennem User-Defined Functions (UDF'er) og korrelerede underforespørgsler. Dette kan skabe udfordringer, især når der henvises til dynamiske tabeller, der regelmæssigt opdateres af personalet, som i tilfælde af ferieflag eller andre tidsfølsomme data.

Problemet med korrelerede underforespørgsler i UDF'er bliver tydeligt, når man forsøger at integrere tabeldata i realtid med datodrevne forretningsberegninger. I sådanne scenarier kan beregninger mislykkes, når flere tabeller og betinget logik er involveret. Dette er især problematisk, når hårdkodede værdier fungerer, men dynamiske data fejler på grund af disse begrænsninger.

I denne artikel gennemgår vi et specifikt eksempel på et problem, hvor en UDF er beregnet til at beregne den samlede forsinkelse mellem to datoer, medregnet helligdage og ikke-arbejdsdage, men mislykkes på grund af BigQuerys begrænsninger for korrelerede underforespørgsler. Vi vil også undersøge potentielle løsninger og bedste praksis til at løse dette problem.

Hvis du oplever lignende udfordringer, vil denne vejledning give indsigt i håndtering af korrelerede underforespørgselsfejl og optimering af dine UDF'er i BigQuery. Lad os dykke ned i eksemplet og undersøge, hvordan man kan overvinde disse almindelige vejspærringer.

Forståelse af BigQuery UDF'er og korrelerede underforespørgselsløsninger

Det primære mål med ovenstående scripts er at beregne den samlede arbejdstid mellem to tidsstempler, mens der tages hensyn til forretningsspecifikke elementer som helligdage og weekender. Denne beregning er kritisk for rapporteringsprocesser, der måler jobvarigheder, mens de ekskluderer ikke-arbejdsdage. En brugerdefineret funktion (UDF) bruges her til at indkapsle denne logik i Google BigQuery. En af de vigtigste udfordringer, der tages op, er at håndtere korrelerede underforespørgsler inden for UDF'er, hvilket kan føre til fejl og ydeevneproblemer, når der forespørges på store datasæt.

En af nøglekomponenterne i scriptet er brugen af GENERATE_DATE_ARRAY fungere. Denne funktion opretter en liste over alle datoer mellem to givne tidsstempler. Ved at generere et datointerval kan scriptet nøjagtigt beregne, hvor mange arbejdsdage der er mellem jobbets start- og sluttidspunkt. For at bortfiltrere helligdage og weekender fra denne liste, bruger scriptet ARRAY_AGG funktion til at gemme feriedata og UNNEST funktion til at konvertere arrays til rækker for nemmere sammenligning.

En anden afgørende del af løsningen er håndteringen af ​​feriedata. Ferietabellen, som løbende opdateres af personalet, gemmes i et array og bruges til at bortfiltrere alle datoer, der falder sammen med helligdage eller weekender. Dette opnås ved hjælp af en kombination af VENSTRE JOIN og den UDTRÆK funktion, som isolerer bestemte dele af datoen, såsom ugedagen. Frafiltrering af weekender (lørdag og søndag) sikrer, at kun arbejdsdage bidrager til den endelige forsinkelsesberegning.

Endelig udfører UDF en vis datovalidering for at sikre, at inputværdierne er i det korrekte format ved hjælp af SAFE_CAST fungere. Denne funktion forhindrer UDF i at svigte, hvis der indtastes et ugyldigt datoformat, hvilket giver et ekstra lag af sikkerhed. Det endelige resultat beregnes ved at summere arbejdsdagene og justere for start- og sluttidspunkter på delarbejdsdage. Denne tilgang tilbyder en fleksibel og genanvendelig løsning på det komplekse problem med at beregne forsinkelser i BigQuery, mens man overholder UDF-begrænsninger.

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));

Overvindelse af BigQuery UDF-begrænsninger: Optimering af forespørgselsydeevne

I enhver dataoperation i stor skala er ydeevne og effektivitet afgørende. En stor udfordring, der opstår i BigQuery, er den begrænsede evne til Brugerdefinerede funktioner (UDF'er) at håndtere korrelerede underforespørgsler effektivt, især når UDF'en refererer til eksterne tabeller eller skal udføre flere joinforbindelser. Disse problemer resulterer ofte i langsommere ydeevne eller endda fejl. Dette er især problematisk i tilfælde, hvor logikken skal dynamisk trække data ind, der ofte opdateres, såsom ferietabeller. For at overvinde dette er det afgørende at finde alternative måder at strukturere dine forespørgsler på for at omgå disse begrænsninger.

En tilgang er at reducere afhængigheden af ​​korrelerede underforespørgsler ved at bruge mellemliggende beregninger eller cachedata før tid. For eksempel, i stedet for at henvise til ferietabellen flere gange i din funktion, kan du overveje at gemme ferieoplysninger i et mere tilgængeligt format, såsom en aggregeret matrix eller midlertidig tabel. Dette minimerer behovet for real-time joinforbindelser under udførelsen af ​​din UDF. Desuden udnyttelse array funktioner ligesom ARRAY_AGG() og UNNEST() sikrer, at du kan håndtere komplekse datastrukturer uden de præstationssanktioner, der er forbundet med gentagne underforespørgsler.

En anden strategi involverer at bruge BigQuery's SAFE_CAST() funktion til at håndtere potentielle formatproblemer elegant, da dette forhindrer unødvendige forespørgselsfejl. Ved at sikre robustheden af ​​inputdata og håndtering af fejl internt, kan du forhindre runtime-problemer, der ellers ville få din UDF til at fejle. Overvej desuden altid, om en bestemt beregning kan forenkles eller overføres uden for UDF'en for at strømline behandlingen. Sådanne metoder sikrer, at dine UDF'er kører mere effektivt, mens de overholder begrænsningerne i BigQuerys eksekveringsmiljø.