BigQuery の相関サブクエリと UDF の制限を解決する: 実践ガイド

BigQuery UDF の最適化: 相関サブクエリの問題の解決

BigQuery UDF 用に最適化された配列処理を備えた標準 SQL を使用するソリューション

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));

サブクエリ結合による BigQuery UDF 相関エラーの処理

LEFT JOIN を使用し、配列データを処理してサブクエリの問題を最小限に抑えるソリューション

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 と相関サブクエリに関するよくある質問

1. BigQuery で相関サブクエリ エラーを回避するにはどうすればよいですか?
2. 相関サブクエリのエラーを回避するには、使用するクエリを再構築してみてください。 ARRAY_AGG() そして UNNEST() 関数を使用したり、データを事前に集計したりして、UDF 内の結合の必要性を減らします。
3. 外部テーブルを参照すると BigQuery UDF が遅くなるのはなぜですか?
4. BigQuery UDF は、特に相関サブクエリで外部テーブルを繰り返し参照すると遅くなります。これを修正するには、重要なデータを一時テーブルに保存するか、キャッシュ メカニズムを使用してクエリのオーバーヘッドを削減します。
5. の役割は何ですか SAFE_CAST() BigQuery UDF で?
6. の SAFE_CAST() この関数は、値を安全に変換し、変換が失敗した場合は を返すことで、無効な日付形式やデータ型がクエリの失敗を引き起こさないようにします。
7. 日付範囲と休日を処理するために UDF を最適化するにはどうすればよいですか?
8. 次のような関数を使用します GENERATE_DATE_ARRAY() 日付範囲を処理するため、および EXTRACT() 週末や休日を計算から除外します。これらにより、UDF での営業日の正確な処理が保証されます。
9. 大規模なデータセットに BigQuery UDF を使用できますか?
10. はい、ただしクエリを慎重に最適化する必要があります。外部テーブルが参照される回数を最小限に抑え、次のような効率的な配列関数を使用します。 ARRAY_AGG() 複雑なデータ構造を処理します。

BigQuery UDF の最適化に関する最終的な考え

相関サブクエリは、BigQuery で関数を開発する際の主な制限の 1 つです。事前に集計されたデータ、配列操作、インテリジェントな日付処理などの代替方法を活用することで、これらの制限を軽減し、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

クエリ設計を最適化し、UDF 内の外部テーブルへの参照を最小限に抑えると、エラーと速度の低下を大幅に軽減できます。大規模なデータセットを扱う開発者にとって、これらの手法を適用すると、レポートの効率が向上し、BigQuery での実行の問題が減少します。