Resolución de subconsultas correlacionadas de BigQuery y limitaciones de UDF: una guía práctica

UDF de BigQuery y subconsultas correlacionadas: superar desafíos

En los flujos de trabajo de procesamiento de datos modernos, BigQuery de Google Cloud Platform se utiliza a menudo para manejar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos complejos. Sin embargo, los usuarios frecuentemente encuentran limitaciones al implementar una lógica empresarial específica a través de funciones definidas por el usuario (UDF) y subconsultas correlacionadas. Esto puede crear desafíos, especialmente cuando se hace referencia a tablas dinámicas que el personal actualiza periódicamente, como en el caso de banderas festivas u otros datos urgentes.

El problema de las subconsultas correlacionadas en las UDF se vuelve evidente cuando se intenta integrar datos de tablas en tiempo real con cálculos comerciales basados ​​en fechas. En tales escenarios, los cálculos pueden fallar cuando intervienen varias tablas y lógica condicional. Esto es especialmente problemático cuando los valores codificados funcionan, pero los datos dinámicos fallan debido a estas limitaciones.

En este artículo, analizaremos un ejemplo específico de un problema en el que una UDF está destinada a calcular el retraso total entre dos fechas, teniendo en cuenta los días festivos y los días no laborables, pero falla debido a las limitaciones de BigQuery en las subconsultas correlacionadas. También exploraremos posibles soluciones y mejores prácticas para abordar este problema.

Si experimenta desafíos similares, esta guía le brindará información sobre cómo manejar errores de subconsultas correlacionados y optimizar sus UDF en BigQuery. Profundicemos en el ejemplo y exploremos cómo superar estos obstáculos comunes.

Comprender las UDF de BigQuery y las soluciones de subconsultas correlacionadas

El objetivo principal de los scripts proporcionados anteriormente es calcular el total de horas de trabajo entre dos marcas de tiempo teniendo en cuenta elementos específicos de la empresa, como días festivos y fines de semana. Este cálculo es fundamental para los procesos de informes que miden la duración del trabajo excluyendo los días no laborables. Aquí se utiliza una función definida por el usuario (UDF) para encapsular esta lógica en Google BigQuery. Uno de los principales retos abordados es abordar subconsultas correlacionadas dentro de las UDF, lo que puede provocar errores y problemas de rendimiento al consultar grandes conjuntos de datos.

Uno de los componentes clave del guión es el uso del GENERATE_DATE_ARRAY función. Esta función crea una lista de todas las fechas entre dos marcas de tiempo determinadas. Al generar un rango de fechas, el script puede calcular con precisión cuántos días hábiles existen entre las horas de inicio y finalización del trabajo. Para filtrar días festivos y fines de semana de esta lista, el script utiliza el ARRAY_AGG función para almacenar datos de vacaciones y UNNEST Función para convertir matrices en filas para facilitar la comparación.

Otra parte crucial de la solución es el manejo de los datos de vacaciones. La tabla de días festivos, que el personal actualiza periódicamente, se almacena en una matriz y se utiliza para filtrar las fechas que coinciden con días festivos o fines de semana. Esto se logra utilizando una combinación de UNIRSE A LA IZQUIERDA y el EXTRACTO función, que aísla partes específicas de la fecha, como el día de la semana. Filtrar los fines de semana (sábado y domingo) garantiza que solo los días laborables contribuyan al cálculo final del retraso.

Finalmente, la UDF realiza alguna validación de fecha para garantizar que los valores de entrada estén en el formato correcto utilizando el SAFE_CAST función. Esta función evita que la UDF falle si se ingresa un formato de fecha no válido, lo que proporciona una capa adicional de seguridad. El resultado final se calcula sumando los días laborables y ajustando las horas de inicio y finalización de los días laborables parciales. Este enfoque ofrece una solución flexible y reutilizable al complejo problema de calcular retrasos en BigQuery respetando las limitaciones de 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));

Superar las limitaciones de BigQuery UDF: optimizar el rendimiento de las consultas

En cualquier operación de datos a gran escala, el rendimiento y la eficiencia son esenciales. Un desafío importante que surge en BigQuery es la capacidad limitada de Funciones definidas por el usuario (UDF) para manejar subconsultas correlacionadas de manera eficiente, especialmente cuando la UDF hace referencia a tablas externas o necesita realizar múltiples uniones. Estos problemas suelen provocar un rendimiento más lento o incluso errores. Esto es particularmente problemático en los casos en los que la lógica necesita extraer dinámicamente datos que se actualizan con frecuencia, como tablas de días festivos. Para superar esto, es fundamental encontrar formas alternativas de estructurar sus consultas para evitar estas limitaciones.

Un enfoque es reducir la dependencia de subconsultas correlacionadas mediante el uso de cálculos intermedios o el almacenamiento en caché de datos con anticipación. Por ejemplo, en lugar de hacer referencia a la tabla de días festivos varias veces en su función, considere almacenar la información de los días festivos en un formato más accesible, como una matriz agregada o una tabla temporal. Esto minimiza la necesidad de uniones en tiempo real durante la ejecución de su UDF. Además, aprovechando funciones de matriz como ARRAY_AGG() y UNNEST() garantiza que pueda manejar estructuras de datos complejas sin las penalizaciones de rendimiento asociadas con subconsultas repetidas.

Otra estrategia implica el uso de BigQuery. SAFE_CAST() función para manejar posibles problemas de formato con elegancia, ya que esto evita errores de consulta innecesarios. Al garantizar la solidez de los datos de entrada y manejar los errores internamente, puede evitar problemas de tiempo de ejecución que, de otro modo, provocarían que su UDF fallara. Además, considere siempre si un cálculo en particular se puede simplificar o descargar fuera de la UDF para agilizar el procesamiento. Dichos métodos garantizan que sus UDF se ejecuten de manera más eficiente y, al mismo tiempo, cumplan con las limitaciones del entorno de ejecución de BigQuery.