Auflösen von BigQuery-korrelierten Unterabfragen und UDF-Einschränkungen: Ein praktischer Leitfaden

BigQuery-UDFs und korrelierte Unterabfragen: Herausforderungen meistern

In modernen Datenverarbeitungsworkflows wird BigQuery der Google Cloud Platform häufig für die Verarbeitung großer Datensätze und die Durchführung komplexer Berechnungen verwendet. Bei der Implementierung spezifischer Geschäftslogik über benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und korrelierte Unterabfragen stoßen Benutzer jedoch häufig auf Einschränkungen. Dies kann zu Herausforderungen führen, insbesondere wenn auf dynamische Tabellen verwiesen wird, die regelmäßig von Mitarbeitern aktualisiert werden, beispielsweise im Fall von Feiertagsmarkierungen oder anderen zeitkritischen Daten.

Das Problem korrelierter Unterabfragen in UDFs wird deutlich, wenn versucht wird, Echtzeit-Tabellendaten in datumsgesteuerte Geschäftsberechnungen zu integrieren. In solchen Szenarios können Berechnungen fehlschlagen, wenn mehrere Tabellen und bedingte Logik beteiligt sind. Dies ist insbesondere dann problematisch, wenn hartcodierte Werte funktionieren, dynamische Daten jedoch aufgrund dieser Einschränkungen fehlschlagen.

In diesem Artikel gehen wir ein konkretes Beispiel für ein Problem durch, bei dem eine UDF die Gesamtverzögerung zwischen zwei Daten unter Berücksichtigung von Feiertagen und arbeitsfreien Tagen berechnen soll, aber aufgrund der Einschränkungen von BigQuery für korrelierte Unterabfragen fehlschlägt. Wir werden auch mögliche Lösungen und Best Practices zur Behebung dieses Problems untersuchen.

Wenn Sie mit ähnlichen Herausforderungen konfrontiert sind, bietet dieser Leitfaden Einblicke in den Umgang mit korrelierten Unterabfragefehlern und die Optimierung Ihrer UDFs in BigQuery. Lassen Sie uns in das Beispiel eintauchen und untersuchen, wie Sie diese häufigen Hindernisse überwinden können.

Grundlegendes zu BigQuery-UDFs und korrelierten Unterabfragelösungen

Das Hauptziel der oben bereitgestellten Skripte besteht darin, die Gesamtarbeitszeit zwischen zwei Zeitstempeln zu berechnen und dabei geschäftsspezifische Elemente wie Feiertage und Wochenenden zu berücksichtigen. Diese Berechnung ist von entscheidender Bedeutung für Berichtsprozesse, die die Auftragsdauer messen und arbeitsfreie Tage ausschließen. Hier wird eine benutzerdefinierte Funktion (UDF) verwendet, um diese Logik in Google BigQuery zu kapseln. Eine der größten Herausforderungen ist der Umgang mit korrelierte Unterabfragen innerhalb von UDFs, was bei der Abfrage großer Datensätze zu Fehlern und Leistungsproblemen führen kann.

Eine der Schlüsselkomponenten des Skripts ist die Verwendung von GENERATE_DATE_ARRAY Funktion. Diese Funktion erstellt eine Liste aller Daten zwischen zwei angegebenen Zeitstempeln. Durch die Generierung eines Datumsbereichs kann das Skript genau berechnen, wie viele Arbeitstage zwischen der Start- und Endzeit des Auftrags liegen. Um Feiertage und Wochenenden aus dieser Liste herauszufiltern, verwendet das Skript die ARRAY_AGG Funktion zum Speichern von Urlaubsdaten und der UNNEST Funktion zum Konvertieren von Arrays in Zeilen zum einfacheren Vergleich.

Ein weiterer wichtiger Teil der Lösung ist der Umgang mit Urlaubsdaten. Die vom Personal regelmäßig aktualisierte Feiertagstabelle wird in einem Array gespeichert und zum Herausfiltern von Daten verwendet, die mit Feiertagen oder Wochenenden zusammenfallen. Dies wird durch eine Kombination von erreicht LINKS BEITRETEN und die EXTRAKT Funktion, die bestimmte Teile des Datums isoliert, beispielsweise den Wochentag. Durch das Herausfiltern von Wochenenden (Samstag und Sonntag) wird sichergestellt, dass nur Werktage in die endgültige Verspätungsberechnung einfließen.

Abschließend führt die UDF eine Datumsüberprüfung durch, um sicherzustellen, dass die Eingabewerte im richtigen Format vorliegen SAFE_CAST Funktion. Diese Funktion verhindert, dass die UDF fehlschlägt, wenn ein ungültiges Datumsformat eingegeben wird, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene. Das Endergebnis wird durch Summierung der Arbeitstage und Anpassung der Start- und Endzeiten an Teilarbeitstagen berechnet. Dieser Ansatz bietet eine flexible und wiederverwendbare Lösung für das komplexe Problem der Berechnung von Verzögerungen in BigQuery unter Einhaltung der UDF-Einschränkungen.

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));

Überwindung der UDF-Einschränkungen von BigQuery: Optimierung der Abfrageleistung

Bei jedem großen Datenbetrieb sind Leistung und Effizienz von entscheidender Bedeutung. Eine große Herausforderung bei BigQuery ist die begrenzte Fähigkeit von Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) um korrelierte Unterabfragen effizient zu verarbeiten, insbesondere wenn die UDF auf externe Tabellen verweist oder mehrere Verknüpfungen durchführen muss. Diese Probleme führen häufig zu einer langsameren Leistung oder sogar zu Fehlern. Dies ist insbesondere in Fällen problematisch, in denen die Logik häufig aktualisierte Daten, wie z. B. Feiertagstabellen, dynamisch abrufen muss. Um dies zu überwinden, ist es wichtig, alternative Möglichkeiten zur Strukturierung Ihrer Abfragen zu finden, um diese Einschränkungen zu umgehen.

Ein Ansatz besteht darin, die Abhängigkeit von korrelierten Unterabfragen zu verringern, indem Zwischenberechnungen verwendet oder Daten im Voraus zwischengespeichert werden. Anstatt in Ihrer Funktion beispielsweise mehrmals auf die Feiertagstabelle zu verweisen, sollten Sie die Feiertagsinformationen in einem leichter zugänglichen Format speichern, etwa einem aggregierten Array oder einer temporären Tabelle. Dadurch wird die Notwendigkeit von Echtzeit-Joins während der Ausführung Ihrer UDF minimiert. Darüber hinaus Hebelwirkung Array-Funktionen wie ARRAY_AGG() Und UNNEST() stellt sicher, dass Sie komplexe Datenstrukturen ohne die mit wiederholten Unterabfragen verbundenen Leistungseinbußen verarbeiten können.

Eine andere Strategie beinhaltet die Verwendung von BigQuery SAFE_CAST() Funktion, um potenzielle Formatprobleme elegant zu behandeln, da dadurch unnötige Abfragefehler vermieden werden. Indem Sie die Robustheit der Eingabedaten sicherstellen und Fehler intern behandeln, können Sie Laufzeitprobleme verhindern, die andernfalls zum Ausfall Ihrer UDF führen würden. Überlegen Sie außerdem immer, ob eine bestimmte Berechnung vereinfacht oder außerhalb der UDF verlagert werden kann, um die Verarbeitung zu optimieren. Solche Methoden stellen sicher, dass Ihre UDFs effizienter laufen und gleichzeitig die Einschränkungen der Ausführungsumgebung von BigQuery einhalten.