Επίλυση συσχετιζόμενων υποερωτημάτων BigQuery και περιορισμών UDF: Ένας πρακτικός οδηγός

BigQuery UDF και συσχετιζόμενα δευτερεύοντα ερωτήματα: Ξεπερνώντας τις προκλήσεις

Στις σύγχρονες ροές εργασίας επεξεργασίας δεδομένων, το BigQuery της πλατφόρμας Google Cloud χρησιμοποιείται συχνά για το χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και την εκτέλεση πολύπλοκων υπολογισμών. Ωστόσο, οι χρήστες αντιμετωπίζουν συχνά περιορισμούς κατά την εφαρμογή συγκεκριμένης επιχειρηματικής λογικής μέσω των Λειτουργιών που καθορίζονται από τον χρήστη (UDF) και των συσχετισμένων υποερωτημάτων. Αυτό μπορεί να δημιουργήσει προκλήσεις, ειδικά όταν γίνεται αναφορά σε δυναμικούς πίνακες που ενημερώνονται τακτικά από το προσωπικό, όπως στην περίπτωση των εορταστικών σημαιών ή άλλων δεδομένων που είναι ευαίσθητα στον χρόνο.

Το ζήτημα των συσχετισμένων υποερωτημάτων στα UDF γίνεται εμφανές όταν επιχειρείται η ενσωμάτωση δεδομένων πίνακα πραγματικού χρόνου με επιχειρηματικούς υπολογισμούς βάσει ημερομηνίας. Σε τέτοια σενάρια, οι υπολογισμοί μπορεί να αποτύχουν όταν εμπλέκονται πολλοί πίνακες και λογική υπό όρους. Αυτό είναι ιδιαίτερα προβληματικό όταν λειτουργούν σκληρά κωδικοποιημένες τιμές, αλλά τα δυναμικά δεδομένα αποτυγχάνουν λόγω αυτών των περιορισμών.

Σε αυτό το άρθρο, θα δούμε ένα συγκεκριμένο παράδειγμα ενός προβλήματος όπου ένα UDF προορίζεται να υπολογίσει τη συνολική καθυστέρηση μεταξύ δύο ημερομηνιών, συνυπολογίζοντας τις αργίες και τις μη εργάσιμες ημέρες, αλλά αποτυγχάνει λόγω των περιορισμών του BigQuery στα συσχετισμένα δευτερεύοντα ερωτήματα. Θα διερευνήσουμε επίσης πιθανές λύσεις και βέλτιστες πρακτικές για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος.

Εάν αντιμετωπίζετε παρόμοιες προκλήσεις, αυτός ο οδηγός θα παρέχει πληροφορίες σχετικά με τον χειρισμό συσχετιζόμενων σφαλμάτων υποερωτημάτων και τη βελτιστοποίηση των UDF σας στο BigQuery. Ας βουτήξουμε στο παράδειγμα και ας εξερευνήσουμε πώς να ξεπεράσουμε αυτά τα κοινά εμπόδια.

Κατανόηση των UDF του BigQuery και των συσχετιζόμενων λύσεων υποερωτημάτων

Ο πρωταρχικός στόχος των σεναρίων που παρέχονται παραπάνω είναι ο υπολογισμός των συνολικών ωρών εργασίας μεταξύ δύο χρονικών σημάνσεων, ενώ παράλληλα λαμβάνονται υπόψη στοιχεία που αφορούν συγκεκριμένες επιχειρήσεις, όπως αργίες και Σαββατοκύριακα. Αυτός ο υπολογισμός είναι κρίσιμος για την αναφορά διαδικασιών που μετρούν τη διάρκεια των θέσεων εργασίας, ενώ εξαιρούνται οι μη εργάσιμες ημέρες. Εδώ χρησιμοποιείται μια συνάρτηση καθορισμένη από το χρήστη (UDF) για την ενσωμάτωση αυτής της λογικής στο Google BigQuery. Μία από τις κύριες προκλήσεις που αντιμετωπίζονται είναι η αντιμετώπιση συσχετιζόμενα υποερωτήματα μέσα σε UDF, κάτι που μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα και ζητήματα απόδοσης κατά την υποβολή ερωτημάτων για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Ένα από τα βασικά στοιχεία του σεναρίου είναι η χρήση του GENERATE_DATE_ARRAY λειτουργία. Αυτή η συνάρτηση δημιουργεί μια λίστα με όλες τις ημερομηνίες μεταξύ δύο δεδομένων χρονικών σφραγίδων. Δημιουργώντας ένα εύρος ημερομηνιών, το σενάριο μπορεί να υπολογίσει με ακρίβεια πόσες εργάσιμες ημέρες υπάρχουν μεταξύ της ώρας έναρξης και λήξης της εργασίας. Για να φιλτράρει τις αργίες και τα Σαββατοκύριακα από αυτήν τη λίστα, το σενάριο χρησιμοποιεί το ARRAY_AGG λειτουργία αποθήκευσης δεδομένων διακοπών και των ΑΝΥΝΕΣΤ λειτουργία μετατροπής πινάκων σε σειρές για ευκολότερη σύγκριση.

Ένα άλλο κρίσιμο μέρος της λύσης είναι ο χειρισμός των δεδομένων των διακοπών. Το εορταστικό τραπέζι, το οποίο ενημερώνεται τακτικά από το προσωπικό, αποθηκεύεται σε μια συστοιχία και χρησιμοποιείται για να φιλτράρει τυχόν ημερομηνίες που συμπίπτουν με αργίες ή Σαββατοκύριακα. Αυτό επιτυγχάνεται με συνδυασμό των ΑΡΙΣΤΕΡΑ ΣΥΜΜΕΤΟΧΗ και το ΕΚΧΥΛΙΣΜΑ συνάρτηση, η οποία απομονώνει συγκεκριμένα μέρη της ημερομηνίας, όπως την ημέρα της εβδομάδας. Το φιλτράρισμα των Σαββατοκύριακων (Σάββατο και Κυριακή) διασφαλίζει ότι μόνο οι εργάσιμες ημέρες συμβάλλουν στον τελικό υπολογισμό της καθυστέρησης.

Τέλος, το UDF εκτελεί κάποια επικύρωση ημερομηνίας για να διασφαλίσει ότι οι τιμές εισόδου είναι στη σωστή μορφή χρησιμοποιώντας το SAFE_CAST λειτουργία. Αυτή η λειτουργία αποτρέπει την αποτυχία του UDF εάν εισαχθεί μια μη έγκυρη μορφή ημερομηνίας, παρέχοντας ένα επιπλέον επίπεδο ασφάλειας. Το τελικό αποτέλεσμα υπολογίζεται αθροίζοντας τις εργάσιμες ημέρες και προσαρμόζοντας τις ώρες έναρξης και λήξης σε μερικές εργάσιμες ημέρες. Αυτή η προσέγγιση προσφέρει μια ευέλικτη και επαναχρησιμοποιήσιμη λύση στο σύνθετο πρόβλημα του υπολογισμού των καθυστερήσεων στο BigQuery, ενώ τηρούνται οι περιορισμοί του 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));

Ξεπερνώντας τους περιορισμούς του BigQuery UDF: Βελτιστοποίηση της απόδοσης ερωτημάτων

Σε κάθε λειτουργία δεδομένων μεγάλης κλίμακας, η απόδοση και η αποδοτικότητα είναι απαραίτητες. Μια σημαντική πρόκληση που προκύπτει στο BigQuery είναι η περιορισμένη ικανότητα του Λειτουργίες που καθορίζονται από το χρήστη (UDF) για τον αποτελεσματικό χειρισμό συσχετιζόμενων υποερωτημάτων, ειδικά όταν το UDF αναφέρεται σε εξωτερικούς πίνακες ή χρειάζεται να εκτελέσει πολλαπλές συνδέσεις. Αυτά τα ζητήματα συχνά οδηγούν σε πιο αργή απόδοση ή ακόμη και σε σφάλματα. Αυτό είναι ιδιαίτερα προβληματικό σε περιπτώσεις όπου η λογική πρέπει να αντλεί δυναμικά δεδομένα που ενημερώνονται συχνά, όπως πίνακες διακοπών. Για να το ξεπεράσετε, είναι σημαντικό να βρείτε εναλλακτικούς τρόπους δομής των ερωτήσεών σας για να παρακάμψετε αυτούς τους περιορισμούς.

Μια προσέγγιση είναι να μειωθεί η εξάρτηση από συσχετισμένα υποερωτήματα χρησιμοποιώντας ενδιάμεσους υπολογισμούς ή αποθήκευση δεδομένων στην κρυφή μνήμη εκ των προτέρων. Για παράδειγμα, αντί να αναφέρετε τον εορταστικό πίνακα πολλές φορές στη λειτουργία σας, σκεφτείτε να αποθηκεύσετε τις πληροφορίες για τις διακοπές σε μια πιο προσιτή μορφή, όπως ένας συγκεντρωτικός πίνακας ή ένας προσωρινός πίνακας. Αυτό ελαχιστοποιεί την ανάγκη για συνδέσεις σε πραγματικό χρόνο κατά την εκτέλεση του UDF σας. Επιπλέον, μόχλευση συναρτήσεις πίνακα σαν ARRAY_AGG() και UNNEST() διασφαλίζει ότι μπορείτε να χειρίζεστε πολύπλοκες δομές δεδομένων χωρίς τις ποινές απόδοσης που σχετίζονται με επαναλαμβανόμενα δευτερεύοντα ερωτήματα.

Μια άλλη στρατηγική περιλαμβάνει τη χρήση του BigQuery SAFE_CAST() λειτουργία για να χειρίζεται με χάρη πιθανά ζητήματα μορφής, καθώς αυτό αποτρέπει περιττές αποτυχίες ερωτημάτων. Εξασφαλίζοντας την ευρωστία των δεδομένων εισόδου και τον εσωτερικό χειρισμό σφαλμάτων, μπορείτε να αποτρέψετε ζητήματα χρόνου εκτέλεσης που διαφορετικά θα προκαλούσαν αποτυχία του UDF σας. Επιπλέον, να εξετάζετε πάντα εάν ένας συγκεκριμένος υπολογισμός μπορεί να απλοποιηθεί ή να εκφορτωθεί εκτός του UDF για να βελτιστοποιηθεί η επεξεργασία. Τέτοιες μέθοδοι διασφαλίζουν ότι τα UDF σας λειτουργούν πιο αποτελεσματικά, τηρώντας παράλληλα τους περιορισμούς του περιβάλλοντος εκτέλεσης του BigQuery.