Risoluzione delle sottoquery correlate a BigQuery e delle limitazioni dell'UDF: una guida pratica

UDF BigQuery e sottoquery correlate: superare le sfide

Nei moderni flussi di lavoro di elaborazione dati, BigQuery di Google Cloud Platform viene spesso utilizzato per gestire set di dati di grandi dimensioni ed eseguire calcoli complessi. Tuttavia, gli utenti riscontrano spesso limitazioni durante l'implementazione di una logica aziendale specifica tramite le funzioni definite dall'utente (UDF) e le sottoquery correlate. Ciò può creare difficoltà, soprattutto quando si fa riferimento a tabelle dinamiche che vengono regolarmente aggiornate dal personale, come nel caso dei flag di festività o di altri dati sensibili al fattore tempo.

Il problema delle sottoquery correlate nelle UDF diventa evidente quando si tenta di integrare i dati delle tabelle in tempo reale con calcoli aziendali basati sulla data. In tali scenari, i calcoli possono non riuscire quando sono coinvolte più tabelle e logica condizionale. Ciò è particolarmente problematico quando i valori codificati funzionano, ma i dati dinamici falliscono a causa di queste limitazioni.

In questo articolo, esamineremo un esempio specifico di un problema in cui una UDF è destinata a calcolare il ritardo totale tra due date, tenendo conto dei giorni festivi e non lavorativi, ma non riesce a causa delle limitazioni di BigQuery sulle sottoquery correlate. Esploreremo anche potenziali soluzioni e best practice per affrontare questo problema.

Se stai riscontrando problemi simili, questa guida fornirà approfondimenti sulla gestione degli errori di sottoquery correlati e sull'ottimizzazione delle UDF in BigQuery. Immergiamoci nell'esempio ed esploriamo come superare questi ostacoli comuni.

Comprensione delle UDF BigQuery e delle soluzioni di sottoquery correlate

L'obiettivo principale degli script forniti sopra è calcolare le ore lavorative totali tra due timestamp tenendo conto di elementi specifici dell'azienda come festività e fine settimana. Questo calcolo è fondamentale per i processi di reporting che misurano la durata del lavoro escludendo i giorni non lavorativi. Qui viene utilizzata una funzione definita dall'utente (UDF) per incapsulare questa logica in Google BigQuery. Una delle principali sfide affrontate è la gestione sottoquery correlate all'interno delle UDF, il che può portare a errori e problemi di prestazioni durante l'esecuzione di query su set di dati di grandi dimensioni.

Uno dei componenti chiave dello script è l'uso del file GENERATE_DATE_ARRAY funzione. Questa funzione crea un elenco di tutte le date comprese tra due timestamp specificati. Generando un intervallo di date, lo script può calcolare con precisione quanti giorni lavorativi esistono tra l'ora di inizio e quella di fine del lavoro. Per filtrare le festività e i fine settimana da questo elenco, lo script utilizza il file ARRAY_AGG funzione per memorizzare i dati delle vacanze e il UNNEST funzione per convertire gli array in righe per un confronto più semplice.

Un'altra parte cruciale della soluzione è la gestione dei dati relativi alle vacanze. La tabella delle festività, che viene regolarmente aggiornata dallo staff, viene archiviata in un array e utilizzata per filtrare eventuali date che coincidono con festività o fine settimana. Ciò si ottiene utilizzando una combinazione di SINISTRA UNISCITI e il ESTRARRE funzione, che isola parti specifiche della data, come il giorno della settimana. Escludendo i fine settimana (sabato e domenica) si garantisce che solo i giorni lavorativi contribuiscano al calcolo finale del ritardo.

Infine, l'UDF esegue una convalida della data per garantire che i valori di input siano nel formato corretto utilizzando il file SAFE_CAST funzione. Questa funzione impedisce che l'UDF fallisca se viene inserito un formato data non valido, fornendo un ulteriore livello di sicurezza. Il risultato finale viene calcolato sommando i giorni lavorativi e adeguando gli orari di inizio e fine nei giorni lavorativi parziali. Questo approccio offre una soluzione flessibile e riutilizzabile al complesso problema del calcolo dei ritardi in BigQuery rispettando le limitazioni dell'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));

Superare le limitazioni dell'UDF di BigQuery: ottimizzazione delle prestazioni delle query

In qualsiasi operazione di dati su larga scala, prestazioni ed efficienza sono essenziali. Una delle principali sfide che si presentano in BigQuery è la capacità limitata di Funzioni definite dall'utente (UDF) per gestire in modo efficiente le sottoquery correlate, soprattutto quando l'UDF fa riferimento a tabelle esterne o deve eseguire più join. Questi problemi spesso comportano un rallentamento delle prestazioni o addirittura errori. Ciò è particolarmente problematico nei casi in cui la logica deve inserire dinamicamente dati che si aggiornano frequentemente, come le tabelle delle festività. Per superare questo problema, è fondamentale trovare modi alternativi per strutturare le query per aggirare queste limitazioni.

Un approccio consiste nel ridurre la dipendenza dalle sottoquery correlate utilizzando calcoli intermedi o memorizzando i dati nella cache in anticipo. Ad esempio, anziché fare riferimento più volte alla tabella delle festività nella funzione, valuta la possibilità di archiviare le informazioni sulle festività in un formato più accessibile, come un array aggregato o una tabella temporanea. Ciò riduce al minimo la necessità di join in tempo reale durante l'esecuzione della UDF. Inoltre, sfruttando funzioni di matrice Piace ARRAY_AGG() E UNNEST() garantisce la possibilità di gestire strutture dati complesse senza penalizzare le prestazioni associate a sottoquery ripetute.

Un’altra strategia prevede l’utilizzo di BigQuery SAFE_CAST() per gestire con garbo potenziali problemi di formato, in quanto ciò impedisce errori di query non necessari. Garantendo la robustezza dei dati di input e gestendo gli errori internamente, puoi prevenire problemi di runtime che altrimenti causerebbero il fallimento della tua UDF. Inoltre, considerare sempre se un particolare calcolo può essere semplificato o scaricato all'esterno dell'UDF per semplificare l'elaborazione. Tali metodi garantiscono che le tue UDF vengano eseguite in modo più efficiente rispettando al tempo stesso le limitazioni dell'ambiente di esecuzione di BigQuery.