BigQuery ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು UDF ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

BigQuery UDF ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದು

ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Google ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ BigQuery ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು (UDF ಗಳು) ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಜಾದಿನದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಮಯ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದಂತಹ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯಿಂದ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವಾಗ.

ದಿನಾಂಕ-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಹಾರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಟೇಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ UDF ಗಳಲ್ಲಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಬಹು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ತರ್ಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಈ ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, UDF ಯು ಎರಡು ದಿನಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ಒಟ್ಟು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಡೆಯುತ್ತೇವೆ, ರಜಾದಿನಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ದಿನಗಳ ಅಪವರ್ತನ, ಆದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲಿನ BigQuery ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಹ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ನೀವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಬ್‌ಕ್ವೆರಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು BigQuery ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ UDF ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಧುಮುಕೋಣ ಮತ್ತು ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಸ್ತೆ ತಡೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಜಯಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

BigQuery UDF ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಬ್‌ಕ್ವೆರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ರಜಾದಿನಗಳು ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಪವರ್ತಿಸುವಾಗ ಎರಡು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಒಟ್ಟು ಕೆಲಸದ ಸಮಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ದಿನಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಕೆಲಸದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. Google BigQuery ನಲ್ಲಿ ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ಎನ್ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲೇಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು (UDF) ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳು UDF ಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಾಗ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ GENERATE_DATE_ARRAY ಕಾರ್ಯ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಎರಡು ನೀಡಲಾದ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ದಿನಾಂಕಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕೆಲಸದ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸಮಯದ ನಡುವೆ ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸದ ದಿನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ರಜಾದಿನಗಳು ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ ARRAY_AGG ರಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು UNNEST ಸುಲಭವಾದ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅರೇಗಳನ್ನು ಸಾಲುಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಾರ್ಯ.

ಪರಿಹಾರದ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವೆಂದರೆ ರಜೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಸಿಬ್ಬಂದಿಯಿಂದ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವ ಹಾಲಿಡೇ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಜಾದಿನಗಳು ಅಥವಾ ವಾರಾಂತ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಯಾವುದೇ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಡಕ್ಕೆ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ದಿ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಕಾರ್ಯ, ಇದು ವಾರದ ದಿನದಂತಹ ದಿನಾಂಕದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ವಾರಾಂತ್ಯಗಳನ್ನು (ಶನಿವಾರ ಮತ್ತು ಭಾನುವಾರ) ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಕೆಲಸದ ದಿನಗಳು ಮಾತ್ರ ಅಂತಿಮ ವಿಳಂಬ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, UDF ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಲವು ದಿನಾಂಕದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ SAFE_CAST ಕಾರ್ಯ. ಅಮಾನ್ಯವಾದ ದಿನಾಂಕ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿದರೆ UDF ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಈ ಕಾರ್ಯವು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭದ್ರತೆಯ ಪದರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕೆಲಸದ ದಿನಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಕೆಲಸದ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು UDF ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವಾಗ BigQuery ನಲ್ಲಿ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

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 ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದು: ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ಯಾವುದೇ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. BigQuery ನಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಸೀಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು (UDFs) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ UDF ಬಾಹ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಬಹು ಸೇರ್ಪಡೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದಾಗ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ರಜಾದಿನದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಂತಹ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಎಳೆಯಲು ತರ್ಕವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಮಧ್ಯಂತರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಥವಾ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಹಾಲಿಡೇ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ರಚನೆ ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕೋಷ್ಟಕದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ರಜಾದಿನದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ UDF ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹತೋಟಿ ರಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಇಷ್ಟ ARRAY_AGG() ಮತ್ತು UNNEST() ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಉಪಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪೆನಾಲ್ಟಿಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದು ತಂತ್ರವು BigQuery ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ SAFE_CAST() ಸಂಭಾವ್ಯ ಸ್ವರೂಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕಾರ್ಯ, ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ UDF ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೀವು ತಡೆಯಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಲೈನ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಯುಡಿಎಫ್‌ನ ಹೊರಗೆ ಸರಳೀಕರಿಸಬಹುದೇ ಅಥವಾ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದೇ ಎಂದು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಗಣಿಸಿ. BigQuery ನ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪರಿಸರದ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವಾಗ ನಿಮ್ಮ UDF ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.