BigQuery સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ અને UDF મર્યાદાઓનું નિરાકરણ: ​​એક વ્યવહારુ માર્ગદર્શિકા

BigQuery UDF અને સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ: પડકારો દૂર કરવા

આધુનિક ડેટા પ્રોસેસિંગ વર્કફ્લોમાં, Google Cloud Platform ની BigQuery નો ઉપયોગ મોટાભાગે મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવા અને જટિલ ગણતરીઓ કરવા માટે થાય છે. જો કે, યુઝર-ડિફાઈન્ડ ફંક્શન્સ (UDF) અને સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ દ્વારા ચોક્કસ બિઝનેસ લોજિકનો અમલ કરતી વખતે વપરાશકર્તાઓ વારંવાર મર્યાદાઓનો સામનો કરે છે. આનાથી પડકારો સર્જાઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે સ્ટાફ દ્વારા નિયમિતપણે અપડેટ કરવામાં આવતા ગતિશીલ કોષ્ટકોનો સંદર્ભ આપવામાં આવે છે, જેમ કે રજાના ધ્વજ અથવા અન્ય સમય-સંવેદનશીલ ડેટાના કિસ્સામાં.

UDF માં સહસંબંધિત સબક્વેરીઝનો મુદ્દો સ્પષ્ટ થાય છે જ્યારે તારીખ-આધારિત વ્યવસાય ગણતરીઓ સાથે રીઅલ-ટાઇમ ટેબલ ડેટાને એકીકૃત કરવાનો પ્રયાસ કરવામાં આવે છે. આવા સંજોગોમાં, જ્યારે બહુવિધ કોષ્ટકો અને શરતી તર્ક સામેલ હોય ત્યારે ગણતરીઓ નિષ્ફળ થઈ શકે છે. જ્યારે હાર્ડકોડ મૂલ્યો કામ કરે છે ત્યારે આ ખાસ કરીને સમસ્યારૂપ છે, પરંતુ આ મર્યાદાઓને કારણે ગતિશીલ ડેટા નિષ્ફળ જાય છે.

આ લેખમાં, અમે એક સમસ્યાના ચોક્કસ ઉદાહરણ પર જઈશું જ્યાં UDF નો અર્થ બે તારીખો વચ્ચેના કુલ વિલંબની ગણતરી કરવા માટે છે, રજાઓ અને બિન-કાર્યકારી દિવસોને ધ્યાનમાં રાખીને, પરંતુ સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ પર BigQueryની મર્યાદાઓને કારણે નિષ્ફળ જાય છે. અમે આ સમસ્યાના નિરાકરણ માટે સંભવિત ઉકેલો અને શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો પણ શોધીશું.

જો તમે સમાન પડકારોનો અનુભવ કરી રહ્યાં હોવ, તો આ માર્ગદર્શિકા સહસંબંધિત સબક્વેરી ભૂલોને નિયંત્રિત કરવા અને BigQuery માં તમારા UDF ને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરશે. ચાલો ઉદાહરણમાં ડૂબકી લગાવીએ અને આ સામાન્ય અવરોધોને કેવી રીતે દૂર કરવા તે શોધીએ.

BigQuery UDF અને સહસંબંધિત સબક્વેરી સોલ્યુશન્સ સમજવું

ઉપર આપવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટ્સનો પ્રાથમિક ધ્યેય રજાઓ અને સપ્તાહાંત જેવા વ્યવસાય-વિશિષ્ટ ઘટકોમાં ફેક્ટરિંગ કરતી વખતે બે ટાઇમસ્ટેમ્પ વચ્ચેના કુલ કામના કલાકોની ગણતરી કરવાનો છે. આ ગણતરી રિપોર્ટિંગ પ્રક્રિયાઓ માટે મહત્વપૂર્ણ છે જે નોકરીના સમયગાળાને માપે છે જ્યારે બિન-કાર્યકારી દિવસોને બાદ કરતાં. Google BigQuery માં આ તર્કને સમાવિષ્ટ કરવા માટે અહીં વપરાશકર્તા-નિર્ધારિત કાર્ય (UDF) નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સંબોધવામાં આવેલ મુખ્ય પડકારો પૈકી એક છે જેનો સામનો કરવો સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ UDF ની અંદર, જે મોટા ડેટાસેટ્સની ક્વેરી કરતી વખતે ભૂલો અને પ્રદર્શન સમસ્યાઓ તરફ દોરી શકે છે.

સ્ક્રિપ્ટના મુખ્ય ઘટકોમાંનો એક એનો ઉપયોગ છે GENERATE_DATE_ARRAY કાર્ય આ ફંક્શન આપેલ બે ટાઇમસ્ટેમ્પ વચ્ચેની તમામ તારીખોની યાદી બનાવે છે. તારીખ શ્રેણી જનરેટ કરીને, સ્ક્રિપ્ટ ચોક્કસ રીતે ગણતરી કરી શકે છે કે નોકરીની શરૂઆત અને સમાપ્તિ સમય વચ્ચે કેટલા કામકાજના દિવસો અસ્તિત્વમાં છે. આ સૂચિમાંથી રજાઓ અને સપ્તાહાંતને ફિલ્ટર કરવા માટે, સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરે છે ARRAY_AGG રજાના ડેટા સ્ટોર કરવા માટેનું કાર્ય અને UNNEST સરળ સરખામણી માટે એરેને પંક્તિઓમાં કન્વર્ટ કરવા માટેનું કાર્ય.

ઉકેલનો બીજો નિર્ણાયક ભાગ રજાના ડેટાનું સંચાલન છે. રજા કોષ્ટક, જે નિયમિતપણે સ્ટાફ દ્વારા અપડેટ કરવામાં આવે છે, તેને એરેમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે અને રજાઓ અથવા સપ્તાહાંત સાથે મેળ ખાતી કોઈપણ તારીખોને ફિલ્ટર કરવા માટે વપરાય છે. ના સંયોજનનો ઉપયોગ કરીને આ પ્રાપ્ત થાય છે ડાબે જોડાઓ અને અર્ક કાર્ય, જે તારીખના ચોક્કસ ભાગોને અલગ કરે છે, જેમ કે અઠવાડિયાનો દિવસ. સપ્તાહાંત (શનિવાર અને રવિવાર) ફિલ્ટર કરવું એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે અંતિમ વિલંબની ગણતરીમાં માત્ર કામકાજના દિવસો જ યોગદાન આપે છે.

છેલ્લે, યુડીએફ અમુક તારીખની માન્યતા કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે ઇનપુટ મૂલ્યો યોગ્ય ફોર્મેટમાં છે SAFE_CAST કાર્ય જો અમાન્ય તારીખ ફોર્મેટ દાખલ કરવામાં આવે તો આ કાર્ય UDF ને નિષ્ફળ થવાથી અટકાવે છે, જે સુરક્ષાનું વધારાનું સ્તર પ્રદાન કરે છે. અંતિમ પરિણામની ગણતરી કામકાજના દિવસોનો સરવાળો કરીને અને આંશિક કામકાજના દિવસો પર પ્રારંભ અને સમાપ્તિ સમયને સમાયોજિત કરીને કરવામાં આવે છે. આ અભિગમ UDF મર્યાદાઓનું પાલન કરતી વખતે BigQuery માં વિલંબની ગણતરીની જટિલ સમસ્યા માટે લવચીક અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવું ઉકેલ પ્રદાન કરે છે.

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 મર્યાદાઓને દૂર કરવી: ક્વેરી પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

કોઈપણ મોટા પાયે ડેટા ઓપરેશનમાં, કામગીરી અને કાર્યક્ષમતા આવશ્યક છે. BigQuery માં ઉદ્ભવતો એક મોટો પડકાર ની મર્યાદિત ક્ષમતા છે વપરાશકર્તા-વ્યાખ્યાયિત કાર્યો (UDF) સહસંબંધિત સબક્વેરીઝને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરવા માટે, ખાસ કરીને જ્યારે UDF બાહ્ય કોષ્ટકોનો સંદર્ભ આપે છે અથવા બહુવિધ જોડાવાની જરૂર છે. આ સમસ્યાઓ ઘણીવાર ધીમી કામગીરી અથવા તો ભૂલોમાં પરિણમે છે. આ ખાસ કરીને એવા કિસ્સાઓમાં સમસ્યારૂપ છે જ્યાં તર્કને ગતિશીલ રીતે ડેટાને ખેંચવાની જરૂર છે જે વારંવાર અપડેટ થાય છે, જેમ કે રજાના કોષ્ટકો. આને દૂર કરવા માટે, આ મર્યાદાઓને બાયપાસ કરવા માટે તમારી ક્વેરીઝને સંરચિત કરવા માટે વૈકલ્પિક માર્ગો શોધવાનું નિર્ણાયક છે.

એક અભિગમ મધ્યવર્તી ગણતરીઓનો ઉપયોગ કરીને અથવા સમય પહેલાં ડેટા કેશ કરીને સહસંબંધિત સબક્વેરીઝ પર નિર્ભરતા ઘટાડવાનો છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમારા ફંક્શનમાં હોલિડે ટેબલને ઘણી વખત સંદર્ભિત કરવાને બદલે, રજાની માહિતીને વધુ સુલભ ફોર્મેટમાં સંગ્રહિત કરવાનું વિચારો, જેમ કે એકીકૃત એરે અથવા અસ્થાયી કોષ્ટક. આ તમારા UDF ના અમલ દરમિયાન રીઅલ-ટાઇમ જોડાવાની જરૂરિયાતને ઘટાડે છે. વધુમાં, લાભ એરે કાર્યો જેમ ARRAY_AGG() અને UNNEST() ખાતરી કરે છે કે તમે પુનરાવર્તિત સબક્વેરીઝ સાથે સંકળાયેલ પ્રદર્શન દંડ વિના જટિલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સને હેન્ડલ કરી શકો છો.

બીજી વ્યૂહરચનામાં BigQuery નો ઉપયોગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે SAFE_CAST() સંભવિત ફોર્મેટ મુદ્દાઓને આકર્ષક રીતે હેન્ડલ કરવા માટેનું કાર્ય, કારણ કે આ બિનજરૂરી ક્વેરી નિષ્ફળતાને અટકાવે છે. ઇનપુટ ડેટાની મજબૂતતાની ખાતરી કરીને અને આંતરિક રીતે ભૂલોનું સંચાલન કરીને, તમે રનટાઇમ સમસ્યાઓને અટકાવી શકો છો જે અન્યથા તમારા UDFને નિષ્ફળ થવાનું કારણ બનશે. વધુમાં, હંમેશા ધ્યાનમાં રાખો કે પ્રક્રિયાને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે UDF ની બહાર કોઈ ચોક્કસ ગણતરીને સરળ બનાવી શકાય છે અથવા ઑફલોડ કરી શકાય છે. આવી પદ્ધતિઓ સુનિશ્ચિત કરે છે કે BigQuery ના અમલીકરણ પર્યાવરણની મર્યાદાઓનું પાલન કરતી વખતે તમારા UDF વધુ કાર્યક્ષમ રીતે ચાલે છે.