BigQuery सहसंबद्ध उपश्रेणियों और UDF सीमाओं का समाधान: एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

BigQuery UDFs और सहसंबंधित सबक्वेरीज़: चुनौतियों पर काबू पाना

आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो में, Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के BigQuery का उपयोग अक्सर बड़े डेटासेट को संभालने और जटिल गणना करने के लिए किया जाता है। हालाँकि, उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शंस (यूडीएफ) और सहसंबद्ध उपश्रेणियों के माध्यम से विशिष्ट व्यावसायिक तर्क लागू करते समय उपयोगकर्ताओं को अक्सर सीमाओं का सामना करना पड़ता है। यह चुनौतियाँ पैदा कर सकता है, खासकर जब गतिशील तालिकाओं का संदर्भ दिया जाता है जो कर्मचारियों द्वारा नियमित रूप से अपडेट की जाती हैं, जैसे कि छुट्टियों के झंडे या अन्य समय-संवेदनशील डेटा के मामले में।

यूडीएफ में सहसंबद्ध उपश्रेणियों का मुद्दा तब स्पष्ट हो जाता है जब वास्तविक समय सारणी डेटा को दिनांक-संचालित व्यावसायिक गणनाओं के साथ एकीकृत करने का प्रयास किया जाता है। ऐसे परिदृश्यों में, जब एकाधिक तालिकाएँ और सशर्त तर्क शामिल होते हैं तो गणना विफल हो सकती है। यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त है जब हार्डकोडेड मान काम करते हैं, लेकिन इन सीमाओं के कारण गतिशील डेटा विफल हो जाता है।

इस लेख में, हम एक समस्या के विशिष्ट उदाहरण पर चलेंगे जहां यूडीएफ का उद्देश्य छुट्टियों और गैर-कार्य दिवसों को ध्यान में रखते हुए दो तिथियों के बीच कुल देरी की गणना करना है, लेकिन सहसंबद्ध उपश्रेणियों पर बिगक्वेरी की सीमाओं के कारण विफल हो जाता है। हम इस मुद्दे के समाधान के लिए संभावित समाधान और सर्वोत्तम प्रथाओं का भी पता लगाएंगे।

यदि आप समान चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, तो यह मार्गदर्शिका सहसंबद्ध सबक्वेरी त्रुटियों से निपटने और BigQuery में आपके यूडीएफ को अनुकूलित करने में अंतर्दृष्टि प्रदान करेगी। आइए उदाहरण पर गौर करें और जानें कि इन सामान्य बाधाओं को कैसे दूर किया जाए।

BigQuery UDFs और सहसंबद्ध सबक्वेरी समाधानों को समझना

ऊपर प्रदान की गई स्क्रिप्ट का प्राथमिक लक्ष्य छुट्टियों और सप्ताहांत जैसे व्यवसाय-विशिष्ट तत्वों को ध्यान में रखते हुए दो टाइमस्टैम्प के बीच कुल कार्य घंटों की गणना करना है। यह गणना उन रिपोर्टिंग प्रक्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण है जो गैर-कार्य दिवसों को छोड़कर कार्य अवधि को मापती हैं। Google BigQuery में इस तर्क को समाहित करने के लिए यहां एक उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन (UDF) का उपयोग किया जाता है। संबोधित मुख्य चुनौतियों में से एक है निपटना सहसंबंधित उपश्रेणियाँ यूडीएफ के भीतर, जो बड़े डेटासेट की क्वेरी करते समय त्रुटियों और प्रदर्शन संबंधी समस्याओं को जन्म दे सकता है।

स्क्रिप्ट के प्रमुख घटकों में से एक का उपयोग है GENERATE_DATE_ARRAY समारोह। यह फ़ंक्शन दो दिए गए टाइमस्टैम्प के बीच सभी तिथियों की एक सूची बनाता है। दिनांक सीमा उत्पन्न करके, स्क्रिप्ट सटीक रूप से गणना कर सकती है कि कार्य के प्रारंभ और समाप्ति समय के बीच कितने कार्य दिवस मौजूद हैं। इस सूची से छुट्टियों और सप्ताहांतों को फ़िल्टर करने के लिए, स्क्रिप्ट इसका उपयोग करती है ARRAY_AGG अवकाश डेटा संग्रहीत करने का कार्य और UNNEST आसान तुलना के लिए सरणियों को पंक्तियों में बदलने का कार्य।

समाधान का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा अवकाश डेटा का प्रबंधन है। अवकाश तालिका, जिसे कर्मचारियों द्वारा नियमित रूप से अद्यतन किया जाता है, को एक सरणी में संग्रहीत किया जाता है और छुट्टियों या सप्ताहांत के साथ मेल खाने वाली किसी भी तारीख को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है। के संयोजन का उपयोग करके इसे प्राप्त किया जाता है बाँया जोड़ और यह निकालना फ़ंक्शन, जो दिनांक के विशिष्ट भागों को अलग करता है, जैसे कि सप्ताह का दिन। सप्ताहांत (शनिवार और रविवार) को फ़िल्टर करने से यह सुनिश्चित होता है कि केवल कार्य दिवस ही अंतिम विलंब गणना में योगदान करते हैं।

अंत में, यूडीएफ यह सुनिश्चित करने के लिए कुछ दिनांक सत्यापन करता है कि इनपुट मान सही प्रारूप में हैं SAFE_CAST समारोह। यदि कोई अमान्य दिनांक प्रारूप दर्ज किया गया है तो यह फ़ंक्शन यूडीएफ को विफल होने से रोकता है, सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है। अंतिम परिणाम की गणना कार्य दिवसों को जोड़कर और आंशिक कार्य दिवसों पर प्रारंभ और समाप्ति समय को समायोजित करके की जाती है। यह दृष्टिकोण UDF सीमाओं का पालन करते हुए BigQuery में देरी की गणना करने की जटिल समस्या का एक लचीला और पुन: प्रयोज्य समाधान प्रदान करता है।

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 सीमाओं पर काबू पाना: क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करना

किसी भी बड़े पैमाने के डेटा ऑपरेशन में, प्रदर्शन और दक्षता आवश्यक है। BigQuery में उत्पन्न होने वाली एक बड़ी चुनौती इसकी सीमित क्षमता है उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन (यूडीएफ) सहसंबद्ध उपश्रेणियों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए, खासकर जब यूडीएफ बाहरी तालिकाओं को संदर्भित करता है या एकाधिक जुड़ाव करने की आवश्यकता होती है। इन समस्याओं के परिणामस्वरूप अक्सर धीमा प्रदर्शन या त्रुटियाँ भी होती हैं। यह उन मामलों में विशेष रूप से समस्याग्रस्त है जहां तर्क को डेटा को गतिशील रूप से खींचने की आवश्यकता होती है जो बार-बार अपडेट होता है, जैसे अवकाश तालिकाएं। इस पर काबू पाने के लिए, इन सीमाओं को दरकिनार करने के लिए अपने प्रश्नों की संरचना करने के वैकल्पिक तरीके खोजना महत्वपूर्ण है।

एक तरीका यह है कि मध्यवर्ती गणनाओं का उपयोग करके या समय से पहले डेटा को कैशिंग करके सहसंबद्ध उपश्रेणियों पर निर्भरता को कम किया जाए। उदाहरण के लिए, अपने फ़ंक्शन में अवकाश तालिका को कई बार संदर्भित करने के बजाय, छुट्टियों की जानकारी को अधिक सुलभ प्रारूप में संग्रहीत करने पर विचार करें, जैसे एकत्रित सरणी या अस्थायी तालिका। यह आपके यूडीएफ के निष्पादन के दौरान वास्तविक समय में जुड़ने की आवश्यकता को कम करता है। इसके अलावा, लाभ उठाना सरणी कार्य पसंद ARRAY_AGG() और UNNEST() यह सुनिश्चित करता है कि आप बार-बार उप-क्वेरी से जुड़े प्रदर्शन दंड के बिना जटिल डेटा संरचनाओं को संभाल सकते हैं।

एक अन्य रणनीति में BigQuery का उपयोग करना शामिल है SAFE_CAST() संभावित प्रारूप संबंधी समस्याओं को शालीनता से संभालने का कार्य करता है, क्योंकि यह अनावश्यक क्वेरी विफलताओं को रोकता है। इनपुट डेटा की मजबूती सुनिश्चित करके और आंतरिक रूप से त्रुटियों को संभालकर, आप रनटाइम समस्याओं को रोक सकते हैं जो अन्यथा आपके यूडीएफ को विफल कर देंगे। इसके अतिरिक्त, हमेशा इस बात पर विचार करें कि प्रसंस्करण को सुव्यवस्थित करने के लिए किसी विशेष गणना को सरल बनाया जा सकता है या यूडीएफ के बाहर ऑफलोड किया जा सकता है। ऐसी विधियाँ यह सुनिश्चित करती हैं कि BigQuery के निष्पादन परिवेश की सीमाओं का पालन करते हुए आपके UDF अधिक कुशलता से चलें।