Rješavanje BigQuery koreliranih podupita i ograničenja UDF-a: Praktični vodič

BigQuery UDF-ovi i korelirani podupiti: Prevladavanje izazova

U modernim tijekovima obrade podataka, BigQuery Google Cloud Platforme često se koristi za rukovanje velikim skupovima podataka i izvođenje složenih izračuna. Međutim, korisnici se često susreću s ograničenjima pri implementaciji određene poslovne logike putem korisnički definiranih funkcija (UDF-ova) i koreliranih podupita. To može stvoriti izazove, posebno kada se poziva na dinamičke tablice koje osoblje redovito ažurira, kao u slučaju blagdanskih oznaka ili drugih vremenski osjetljivih podataka.

Problem koreliranih podupita u UDF-ovima postaje očigledan kada se pokuša integrirati tablični podatak u stvarnom vremenu s poslovnim izračunima vođenim datumima. U takvim scenarijima izračuni mogu propasti ako je uključeno više tablica i uvjetna logika. To je posebno problematično kada tvrdo kodirane vrijednosti rade, ali dinamički podaci ne uspijevaju zbog ovih ograničenja.

U ovom ćemo članku proći kroz konkretan primjer problema u kojem UDF treba izračunati ukupno kašnjenje između dva datuma, uzimajući u obzir praznike i neradne dane, ali ne uspijeva zbog ograničenja BigQueryja na korelirane podupite. Također ćemo istražiti moguća rješenja i najbolje prakse za rješavanje ovog problema.

Ako se susrećete sa sličnim izazovima, ovaj vodič pružit će vam uvid u rukovanje koreliranim pogreškama podupita i optimizaciju vaših UDF-ova u BigQueryju. Uronimo u primjer i istražimo kako prevladati te uobičajene prepreke.

Razumijevanje BigQuery UDF-ova i koreliranih rješenja podupita

Primarni cilj gore navedenih skripti je izračunati ukupno radno vrijeme između dvije vremenske oznake uz uzimanje u obzir elemenata specifičnih za posao kao što su praznici i vikendi. Ovaj izračun je kritičan za procese izvješćivanja koji mjere trajanje poslova isključujući neradne dane. Korisnički definirana funkcija (UDF) ovdje se koristi za kapsuliranje ove logike u Google BigQuery. Jedan od glavnih izazova koji se rješava je rješavanje korelirani podupiti unutar UDF-ova, što može dovesti do pogrešaka i problema s izvedbom prilikom postavljanja upita velikim skupovima podataka.

Jedna od ključnih komponenti skripte je korištenje GENERATE_DATE_ARRAY funkcija. Ova funkcija stvara popis svih datuma između dvije zadane vremenske oznake. Generiranjem datumskog raspona, skripta može točno izračunati koliko radnih dana postoji između vremena početka i završetka posla. Za filtriranje praznika i vikenda s ovog popisa, skripta koristi ARRAY_AGG funkcija za pohranu podataka o odmoru i NEZNANO funkcija za pretvaranje nizova u retke radi lakše usporedbe.

Drugi ključni dio rješenja je rukovanje podacima o praznicima. Blagdanski stol, koji osoblje redovito ažurira, pohranjuje se u nizu i koristi za filtriranje svih datuma koji se podudaraju s praznicima ili vikendima. To se postiže kombinacijom LIJEVO PRIDRUŽI i EKSTRAKT funkcija, koja izolira određene dijelove datuma, kao što je dan u tjednu. Filtriranje vikenda (subota i nedjelja) osigurava da samo radni dani doprinose konačnom izračunu kašnjenja.

Konačno, UDF izvodi neku provjeru valjanosti datuma kako bi osigurao da su ulazne vrijednosti u ispravnom formatu pomoću SAFE_CAST funkcija. Ova funkcija sprječava kvar UDF-a ako se unese nevažeći format datuma, pružajući dodatnu razinu sigurnosti. Konačni rezultat izračunava se zbrajanjem radnih dana i prilagođavanjem vremena početka i završetka za djelomične radne dane. Ovaj pristup nudi fleksibilno i višekratno rješenje za složeni problem izračuna kašnjenja u BigQueryju uz pridržavanje UDF ograničenja.

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));

Prevladavanje BigQuery UDF ograničenja: Optimiziranje izvedbe upita

U svakoj velikoj operaciji podataka, izvedba i učinkovitost su bitni. Jedan veliki izazov koji se javlja u BigQueryju je ograničena mogućnost Korisnički definirane funkcije (UDF-ovi) za učinkovito rukovanje koreliranim podupitima, posebno kada UDF upućuje na vanjske tablice ili treba izvršiti višestruka spajanja. Ovi problemi često rezultiraju sporijom izvedbom ili čak pogreškama. To je osobito problematično u slučajevima kada logika treba dinamički povlačiti podatke koji se često ažuriraju, poput blagdanskih tablica. Da biste to prevladali, ključno je pronaći alternativne načine za strukturiranje vaših upita kako biste zaobišli ta ograničenja.

Jedan pristup je smanjiti oslanjanje na korelirane podupite korištenjem srednjih izračuna ili predmemoriranja podataka unaprijed. Na primjer, umjesto referenciranja blagdanske tablice više puta u vašoj funkciji, razmislite o pohranjivanju informacija o blagdanima u pristupačnijem formatu, poput agregiranog polja ili privremene tablice. To minimizira potrebu za spajanjima u stvarnom vremenu tijekom izvođenja vašeg UDF-a. Nadalje, utjecaj funkcije polja kao ARRAY_AGG() i UNNEST() osigurava da možete rukovati složenim strukturama podataka bez smanjenja performansi povezanih s ponovljenim podupitima.

Druga strategija uključuje korištenje BigQueryja SAFE_CAST() funkciju za elegantno rješavanje potencijalnih problema s formatom, jer to sprječava nepotrebne neuspjehe upita. Osiguravanjem robusnosti ulaznih podataka i internog rukovanja pogreškama, možete spriječiti probleme s vremenom izvođenja koji bi inače uzrokovali neuspjeh vašeg UDF-a. Osim toga, uvijek razmotrite može li se određeni izračun pojednostaviti ili prenijeti izvan UDF-a kako bi se pojednostavnila obrada. Takve metode osiguravaju da vaši UDF-ovi rade učinkovitije dok se pridržavaju ograničenja okoline izvršavanja BigQueryja.