BigQueryyn liittyvien alikyselyjen ja UDF-rajoitusten ratkaiseminen: Käytännön opas

BigQuery UDF:t ja niihin liittyvät alikyselyt: Haasteiden voittaminen

Nykyaikaisissa tietojenkäsittelytyönkuluissa Google Cloud Platformin BigQueryä käytetään usein suurten tietojoukkojen käsittelyyn ja monimutkaisten laskelmien suorittamiseen. Käyttäjät kohtaavat kuitenkin usein rajoituksia toteuttaessaan tiettyä liiketoimintalogiikkaa käyttäjän määrittämien funktioiden (UDF) ja vastaavien alikyselyjen kautta. Tämä voi aiheuttaa haasteita etenkin viitattaessa dynaamisiin taulukoihin, joita henkilökunta päivittää säännöllisesti, kuten lomalippujen tai muiden aikaherkkien tietojen tapauksessa.

UDF-tiedostojen korreloitujen alikyselyiden ongelma tulee ilmeiseksi, kun yritetään integroida reaaliaikaisia ​​taulukkotietoja päivämääräperusteisiin liiketoimintalaskelmiin. Tällaisissa skenaarioissa laskelmat voivat epäonnistua, jos mukana on useita taulukoita ja ehdollista logiikkaa. Tämä on erityisen ongelmallista, kun kovakoodatut arvot toimivat, mutta dynaaminen data epäonnistuu näiden rajoitusten vuoksi.

Tässä artikkelissa käymme läpi tietyn esimerkin ongelmasta, jossa UDF:n on tarkoitus laskea kahden päivämäärän välinen kokonaisviive, kun otetaan huomioon vapaapäivät ja vapaapäivät, mutta se epäonnistuu BigQueryn korreloitujen alikyselyjen rajoitusten vuoksi. Tutkimme myös mahdollisia ratkaisuja ja parhaita käytäntöjä tämän ongelman ratkaisemiseksi.

Jos kohtaat samanlaisia ​​haasteita, tämä opas antaa tietoja vastaavien alikyselyvirheiden käsittelystä ja UDF-tiedostojesi optimoinnista BigQueryssa. Sukellaanpa esimerkkiin ja tutkitaan, kuinka voit voittaa nämä yleiset tiesulut.

BigQuery UDF:iden ja niihin liittyvien alikyselyratkaisujen ymmärtäminen

Yllä olevien komentosarjojen ensisijainen tavoite on laskea kahden aikaleiman väliset kokonaistyötunnit ja ottaa huomioon yrityskohtaiset elementit, kuten lomat ja viikonloput. Tämä laskelma on kriittinen raportointiprosesseissa, jotka mittaavat työn kestoa, mutta eivät työpäiviä. User-Defined Function (UDF) -funktiota käytetään tässä kiteyttämään tämä logiikka Google BigQueryssa. Yksi tärkeimmistä haasteista on käsitellä vastaavat alikyselyt UDF-tiedostoissa, mikä voi johtaa virheisiin ja suorituskykyongelmiin suuria tietojoukkoja tehtäessä.

Yksi skriptin avainkomponenteista on GENERATE_DATE_ARRAY toiminto. Tämä toiminto luo luettelon kaikista päivämääristä kahden tietyn aikaleiman välillä. Luomalla ajanjakson skripti voi laskea tarkasti, kuinka monta työpäivää työn alkamis- ja päättymisajan välillä on. Suodattaaksesi lomat ja viikonloput tästä luettelosta, skripti käyttää ARRAY_AGG toiminto lomatietojen tallentamiseen ja UNEST toiminto muuntaa taulukot riveiksi vertailun helpottamiseksi.

Toinen ratkaiseva osa ratkaisua on lomatietojen käsittely. Lomataulukko, jota henkilökunta päivittää säännöllisesti, tallennetaan taulukkoon ja sitä käytetään suodattamaan pois kaikki päivämäärät, jotka osuvat lomiin tai viikonloppuihin. Tämä saavutetaan käyttämällä yhdistelmää LEFT LIITY ja OTE toiminto, joka eristää päivämäärän tietyt osat, kuten viikonpäivän. Viikonloppujen (lauantai ja sunnuntai) suodatus varmistaa, että vain työpäivät vaikuttavat lopulliseen viivästyslaskelmaan.

Lopuksi UDF suorittaa jonkin verran päivämäärätarkistusta varmistaakseen, että syöttöarvot ovat oikeassa muodossa SAFE_CAST toiminto. Tämä toiminto estää UDF:n epäonnistumisen, jos syötetään virheellinen päivämäärämuoto, mikä tarjoaa lisäsuojaustasoa. Lopputulos lasketaan laskemalla yhteen työpäivät ja oikaistuna osatyöpäivien alkamis- ja päättymisaikoihin. Tämä lähestymistapa tarjoaa joustavan ja uudelleen käytettävän ratkaisun monimutkaiseen ongelmaan, joka liittyy BigQueryn viiveiden laskemiseen UDF-rajoituksia noudattaen.

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));

BigQuery UDF -rajoitusten voittaminen: kyselyn suorituskyvyn optimointi

Kaikissa suuren mittakaavan dataoperaatioissa suorituskyky ja tehokkuus ovat tärkeitä. Yksi BigQueryn suuri haaste on sen rajallinen kyky Käyttäjän määrittämät funktiot (UDF) käsittelemään korreloituja alikyselyjä tehokkaasti, varsinkin kun UDF viittaa ulkoisiin taulukoihin tai sen on suoritettava useita liitoksia. Nämä ongelmat johtavat usein hitaampaan suorituskykyyn tai jopa virheisiin. Tämä on erityisen ongelmallista tapauksissa, joissa logiikan on haettava dynaamisesti tietoja, jotka päivittyvät usein, kuten lomataulukot. Tämän voittamiseksi on ratkaisevan tärkeää löytää vaihtoehtoisia tapoja jäsentää kyselyt näiden rajoitusten ohittamiseksi.

Yksi tapa on vähentää riippuvuutta korreloituihin alikyselyihin käyttämällä välilaskutoimituksia tai tallentamalla tiedot välimuistiin etukäteen. Sen sijaan, että viittaisit lomataulukkoon useita kertoja funktiossasi, harkitse juhlapäivätietojen tallentamista helpommin saavutettavissa olevaan muotoon, kuten koostettuun taulukkoon tai väliaikaiseen taulukkoon. Tämä minimoi reaaliaikaisten liitosten tarpeen UDF:n suorittamisen aikana. Lisäksi vipuvaikutus taulukkofunktiot pitää ARRAY_AGG() ja UNNEST() varmistaa, että voit käsitellä monimutkaisia ​​tietorakenteita ilman toistuviin alikyselyihin liittyviä suorituskykyrajoituksia.

Toinen strategia sisältää BigQueryn käytön SAFE_CAST() toiminto käsittelee mahdollisia muotoongelmia sulavasti, koska tämä estää tarpeettomat kyselyvirheet. Varmistamalla syöttötietojen kestävyyden ja käsittelemällä virheitä sisäisesti, voit estää ajonaikaiset ongelmat, jotka muutoin aiheuttaisivat UDF:n epäonnistumisen. Lisäksi harkitse aina, voidaanko tietty laskelma yksinkertaistaa tai siirtää UDF:n ulkopuolelle käsittelyn tehostamiseksi. Tällaiset menetelmät varmistavat, että UDF-tiedostosi toimivat tehokkaammin samalla, kun ne noudattavat BigQueryn suoritusympäristön rajoituksia.