Menyelesaikan Subkueri Berkorelasi BigQuery dan Batasan UDF: Panduan Praktis

UDF BigQuery dan Subkueri Terkait: Mengatasi Tantangan

Dalam alur kerja pemrosesan data modern, BigQuery Google Cloud Platform sering digunakan untuk menangani kumpulan data besar dan melakukan penghitungan kompleks. Namun, pengguna sering kali mengalami keterbatasan saat menerapkan logika bisnis tertentu melalui Fungsi Buatan Pengguna (UDF) dan subkueri yang berkorelasi. Hal ini dapat menimbulkan tantangan, terutama ketika merujuk pada tabel dinamis yang diperbarui secara rutin oleh staf, seperti dalam kasus hari libur atau data sensitif waktu lainnya.

Masalah subkueri yang berkorelasi dalam UDF menjadi jelas ketika mencoba mengintegrasikan data tabel real-time dengan penghitungan bisnis berdasarkan tanggal. Dalam skenario seperti itu, penghitungan bisa gagal jika melibatkan beberapa tabel dan logika kondisional. Hal ini terutama menjadi masalah ketika nilai hardcode berfungsi, namun data dinamis gagal karena keterbatasan ini.

Dalam artikel ini, kita akan membahas contoh spesifik masalah ketika UDF dimaksudkan untuk menghitung total penundaan antara dua tanggal, dengan memperhitungkan hari libur dan hari non-kerja, namun gagal karena keterbatasan BigQuery pada subkueri yang berkorelasi. Kami juga akan mengeksplorasi solusi potensial dan praktik terbaik untuk mengatasi masalah ini.

Jika Anda mengalami tantangan serupa, panduan ini akan memberikan wawasan tentang penanganan error subkueri yang berkorelasi dan mengoptimalkan UDF Anda di BigQuery. Mari selami contoh ini dan jelajahi cara mengatasi hambatan umum ini.

Memahami UDF BigQuery dan Solusi Subkueri Terkait

Tujuan utama skrip yang disediakan di atas adalah menghitung total jam kerja antara dua stempel waktu sambil memperhitungkan elemen spesifik bisnis seperti hari libur dan akhir pekan. Perhitungan ini sangat penting untuk proses pelaporan yang mengukur durasi pekerjaan dan tidak termasuk hari non-kerja. Fungsi Buatan Pengguna (UDF) digunakan di sini untuk merangkum logika ini di Google BigQuery. Salah satu tantangan utama yang diatasi adalah penanganan subkueri yang berkorelasi dalam UDF, yang dapat menyebabkan kesalahan dan masalah kinerja saat membuat kueri kumpulan data besar.

Salah satu komponen kunci dari skrip adalah penggunaan GENERATE_DATE_ARRAY fungsi. Fungsi ini membuat daftar semua tanggal antara dua cap waktu tertentu. Dengan menghasilkan rentang tanggal, skrip dapat secara akurat menghitung berapa hari kerja antara waktu mulai dan berakhirnya pekerjaan. Untuk menyaring hari libur dan akhir pekan dari daftar ini, skrip menggunakan ARRAY_AGG berfungsi untuk menyimpan data hari libur dan TIDAK ADA berfungsi untuk mengubah array menjadi baris agar lebih mudah dibandingkan.

Bagian penting lainnya dari solusi ini adalah penanganan data hari libur. Tabel hari libur, yang diperbarui secara berkala oleh staf, disimpan dalam array dan digunakan untuk menyaring tanggal apa pun yang bertepatan dengan hari libur atau akhir pekan. Hal ini dicapai dengan menggunakan kombinasi KIRI GABUNG dan itu EKSTRAK fungsi, yang mengisolasi bagian tertentu dari tanggal, seperti hari dalam seminggu. Memfilter akhir pekan (Sabtu dan Minggu) memastikan bahwa hanya hari kerja yang berkontribusi pada penghitungan penundaan akhir.

Terakhir, UDF melakukan beberapa validasi tanggal untuk memastikan nilai input berada dalam format yang benar menggunakan AMAN_CAST fungsi. Fungsi ini mencegah UDF gagal jika format tanggal yang dimasukkan tidak valid, sehingga memberikan lapisan keamanan tambahan. Hasil akhir dihitung dengan menjumlahkan hari kerja dan menyesuaikan waktu mulai dan berakhir pada sebagian hari kerja. Pendekatan ini menawarkan solusi yang fleksibel dan dapat digunakan kembali untuk masalah kompleks dalam menghitung penundaan di BigQuery sambil tetap mematuhi batasan 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));

Mengatasi Keterbatasan UDF BigQuery: Mengoptimalkan Performa Kueri

Dalam operasi data berskala besar, kinerja dan efisiensi sangatlah penting. Salah satu tantangan besar yang muncul di BigQuery adalah terbatasnya kemampuan Fungsi Buatan Pengguna (UDF) untuk menangani subkueri yang berkorelasi secara efisien, terutama ketika UDF mereferensikan tabel eksternal atau perlu melakukan beberapa penggabungan. Masalah ini sering kali mengakibatkan kinerja lebih lambat atau bahkan kesalahan. Hal ini khususnya menjadi masalah jika logika perlu menarik data yang sering diperbarui secara dinamis, seperti tabel hari libur. Untuk mengatasi hal ini, penting untuk menemukan cara alternatif untuk menyusun kueri Anda guna melewati batasan ini.

Salah satu pendekatannya adalah mengurangi ketergantungan pada subkueri yang berkorelasi dengan menggunakan penghitungan perantara atau data cache sebelumnya. Misalnya, daripada mereferensikan tabel hari libur beberapa kali dalam fungsi Anda, pertimbangkan untuk menyimpan informasi hari libur dalam format yang lebih mudah diakses, seperti array gabungan atau tabel sementara. Hal ini meminimalkan kebutuhan penggabungan waktu nyata selama eksekusi UDF Anda. Selanjutnya memanfaatkan fungsi susunan menyukai ARRAY_AGG() Dan UNNEST() memastikan bahwa Anda dapat menangani struktur data yang kompleks tanpa penalti kinerja yang terkait dengan subkueri berulang.

Strategi lain melibatkan penggunaan BigQuery SAFE_CAST() berfungsi untuk menangani potensi masalah format dengan baik, karena hal ini mencegah kegagalan kueri yang tidak perlu. Dengan memastikan kekuatan data masukan dan menangani kesalahan secara internal, Anda dapat mencegah masalah waktu proses yang dapat menyebabkan kegagalan UDF Anda. Selain itu, selalu pertimbangkan apakah penghitungan tertentu dapat disederhanakan atau dipindahkan ke luar UDF untuk menyederhanakan pemrosesan. Metode tersebut memastikan UDF Anda berjalan lebih efisien sekaligus mematuhi batasan lingkungan eksekusi BigQuery.