BigQuery saistīto apakšvaicājumu un UDF ierobežojumu atrisināšana: praktiska rokasgrāmata

BigQuery UDF un saistītie apakšvaicājumi: izaicinājumu pārvarēšana

Mūsdienu datu apstrādes darbplūsmās Google Cloud Platform BigQuery bieži tiek izmantots lielu datu kopu apstrādei un sarežģītu aprēķinu veikšanai. Tomēr lietotāji bieži saskaras ar ierobežojumiem, ieviešot noteiktu biznesa loģiku, izmantojot lietotāja definētās funkcijas (UDF) un saistītos apakšvaicājumus. Tas var radīt problēmas, jo īpaši atsaucoties uz dinamiskām tabulām, kuras darbinieki regulāri atjaunina, piemēram, svētku karodziņu vai citu laika ziņā jutīgu datu gadījumā.

Korelēto apakšvaicājumu problēma UDF kļūst acīmredzama, mēģinot integrēt reāllaika tabulas datus ar datumu vadītiem biznesa aprēķiniem. Šādos scenārijos aprēķini var neizdoties, ja ir iesaistītas vairākas tabulas un nosacījuma loģika. Tas ir īpaši problemātiski, ja darbojas cietā koda vērtības, bet dinamiskie dati neizdodas šo ierobežojumu dēļ.

Šajā rakstā mēs apskatīsim konkrētu problēmas piemēru, kad UDF ir paredzēts, lai aprēķinātu kopējo aizkavi starp diviem datumiem, ņemot vērā brīvdienas un brīvdienas, taču tas neizdodas, jo BigQuery ierobežojumi attiecībā uz saistītiem apakšvaicājumiem. Mēs arī izpētīsim iespējamos risinājumus un labāko praksi šīs problēmas risināšanai.

Ja jums ir līdzīgas problēmas, šī rokasgrāmata sniegs ieskatu saistīto apakšvaicājumu kļūdu apstrādē un UDF optimizēšanā BigQuery. Iedziļināsimies piemērā un izpētīsim, kā pārvarēt šos bieži sastopamos šķēršļus.

Komanda	Lietošanas piemērs
GENERATE_DATE_ARRAY()	Šo funkciju izmanto, lai izveidotu datumu masīvu starp diviem noteiktiem datumiem ar noteiktu intervālu. Ir ļoti svarīgi izveidot dienu sarakstu starp darba sākuma un beigu datumiem, lai aprēķinātu darba dienas un brīvdienas.
UNNEST()	Atvieno masīvu rindu kopā. Strādājot ar masīviem, piemēram, datumu diapazoniem vai brīvdienu karodziņiem, ir svarīgi pārveidot šos masīvus atsevišķās rindās turpmākai vaicāšanai.
ARRAY_AGG()	Šī funkcija apkopo vairākas rindas masīvā. Šajā kontekstā to izmanto, lai apkopotu svētku datumus un karogus masīvā, lai atvieglotu meklēšanu UDF, lai izslēgtu brīvdienas no darba dienām.
EXTRACT()	Izvelk daļu no datuma vai laikspiedola, piemēram, nedēļas dienu. Tas ir svarīgi, filtrējot nedēļas nogales (sestdienas un svētdienas) no darba dienām, palīdzot aprēķināt kavējumus tikai darba dienās.
SAFE_CAST()	Pārvērš vērtību uz noteiktu datu tipu, atgriežot , ja konvertēšana neizdodas. Šī komanda ir noderīga, lai apstrādātu iespējamās datuma formāta problēmas ievades datumos un nodrošinātu spēcīgu kļūdu apstrādi ar datumu saistītās darbībās.
LEFT JOIN	Savieno divas tabulas, bet saglabā visus ierakstus no kreisās tabulas, pat ja labajā tabulā nav sakritības. Šajā kontekstā to izmanto, lai nodrošinātu, ka aprēķinā tiek iekļauti visi datumi, pat ja svētku tabulā nav atbilstošu svētku datumu.
STRUCT()	Izveido strukturētu datu tipu, ko bieži izmanto, lai apvienotu saistītās vērtības. Norādītajā skriptā tas tiek izmantots, lai apvienotu datuma un svētku karogu vienā struktūrā, lai atvieglotu apstrādi UDF.
TIMESTAMP_DIFF()	Šī funkcija aprēķina starpību starp diviem laikspiedoliem. Tas ir īpaši svarīgi, lai noteiktu laika aizkavi starp darba sākuma un beigu laiku, ko izmanto, aprēķinot kavēšanos stundās.
DATE_SUB()	No datuma atņem noteiktu intervālu. Šeit to izmanto, lai pielāgotu beigu datumu datumu diapazona aprēķinos, nodrošinot precīzus salīdzinājumus un datumu intervālu apstrādi.

BigQuery UDF un saistīto apakšvaicājumu risinājumu izpratne

Iepriekš sniegto skriptu galvenais mērķis ir aprēķināt kopējo darba stundu skaitu starp diviem laikspiedoliem, vienlaikus ņemot vērā uzņēmumam specifiskus elementus, piemēram, brīvdienas un nedēļas nogales. Šis aprēķins ir būtisks ziņošanas procesos, kas mēra darba ilgumu, vienlaikus izslēdzot brīvdienas. Šeit tiek izmantota lietotāja definēta funkcija (UDF), lai ietvertu šo loģiku pakalpojumā Google BigQuery. Viens no galvenajiem risinātajiem izaicinājumiem ir tikt galā ar UDF, kas var izraisīt kļūdas un veiktspējas problēmas, veicot vaicājumus lielām datu kopām.

Viena no galvenajām skripta sastāvdaļām ir funkciju. Šī funkcija izveido visu datumu sarakstu starp diviem norādītajiem laikspiedoliem. Ģenerējot datumu diapazonu, skripts var precīzi aprēķināt, cik darba dienu ir starp darba sākuma un beigu laiku. Lai no šī saraksta filtrētu brīvdienas un nedēļas nogales, skripts izmanto funkcija brīvdienu datu saglabāšanai un funkcija, lai masīvus pārvērstu rindās vieglākai salīdzināšanai.

Vēl viena būtiska risinājuma daļa ir brīvdienu datu apstrāde. Svētku tabula, ko darbinieki regulāri atjaunina, tiek glabāta masīvā un tiek izmantota, lai filtrētu visus datumus, kas sakrīt ar brīvdienām vai nedēļas nogalēm. Tas tiek panākts, izmantojot kombināciju un funkcija, kas izolē noteiktas datuma daļas, piemēram, nedēļas dienu. Nedēļas nogales (sestdienas un svētdienas) filtrēšana nodrošina, ka tikai darba dienas tiek ņemtas vērā pēdējā kavējuma aprēķinā.

Visbeidzot, UDF veic noteiktu datuma validāciju, lai nodrošinātu, ka ievades vērtības ir pareizajā formātā, izmantojot funkciju. Šī funkcija novērš UDF kļūmi, ja tiek ievadīts nederīgs datuma formāts, nodrošinot papildu drošības līmeni. Gala rezultāts tiek aprēķināts, summējot darba dienas un koriģējot sākuma un beigu laiku nepilnās darba dienās. Šī pieeja piedāvā elastīgu un atkārtoti lietojamu risinājumu sarežģītajai problēmai, kas saistīta ar BigQuery aizkaves aprēķināšanu, vienlaikus ievērojot UDF ierobežojumus.

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 ierobežojumu pārvarēšana: vaicājuma veiktspējas optimizēšana

Jebkurā liela mēroga datu operācijā veiktspēja un efektivitāte ir būtiska. Viena no galvenajām problēmām, kas rodas BigQuery, ir ierobežotās iespējas lai efektīvi apstrādātu korelētos apakšvaicājumus, it īpaši, ja UDF atsaucas uz ārējām tabulām vai ir jāveic vairāki savienojumi. Šīs problēmas bieži izraisa lēnāku veiktspēju vai pat kļūdas. Tas ir īpaši problemātiski gadījumos, kad loģikai ir dinamiski jāiegūst dati, kas bieži tiek atjaunināti, piemēram, svētku tabulas. Lai to novērstu, ir ļoti svarīgi atrast alternatīvus veidus, kā strukturēt vaicājumus, lai apietu šos ierobežojumus.

Viena pieeja ir samazināt paļaušanos uz korelētiem apakšvaicājumiem, izmantojot starpposma aprēķinus vai datu saglabāšanu kešatmiņā pirms laika. Piemēram, tā vietā, lai savā funkcijā vairākas reizes atsauktos uz svētku tabulu, apsveriet iespēju saglabāt brīvdienu informāciju pieejamākā formātā, piemēram, apkopotā masīvā vai pagaidu tabulā. Tas samazina vajadzību pēc reāllaika pievienošanās UDF izpildes laikā. Turklāt sviras izmantošana patīk un nodrošina, ka varat apstrādāt sarežģītas datu struktūras bez veiktspējas sodiem, kas saistīti ar atkārtotiem apakšvaicājumiem.

Vēl viena stratēģija ietver BigQuery izmantošanu funkcija, lai graciozi risinātu iespējamās formāta problēmas, jo tādējādi tiek novērstas nevajadzīgas vaicājumu kļūmes. Nodrošinot ievades datu noturību un apstrādājot kļūdas iekšēji, varat novērst izpildlaika problēmas, kas pretējā gadījumā izraisītu UDF kļūmi. Turklāt vienmēr apsveriet, vai konkrētu aprēķinu var vienkāršot vai izkraut ārpus UDF, lai racionalizētu apstrādi. Šādas metodes nodrošina, ka jūsu UDF darbojas efektīvāk, vienlaikus ievērojot BigQuery izpildes vides ierobežojumus.

1. Kā var izvairīties no saistītām apakšvaicājumu kļūdām programmā BigQuery?
2. Lai izvairītos no saistītām apakšvaicājumu kļūdām, mēģiniet pārstrukturēt vaicājumus, lai tos izmantotu un funkcijas vai iepriekš apkopotus datus, lai samazinātu vajadzību pēc savienojumiem UDF.
3. Kāpēc mans BigQuery UDF ir lēns, atsaucoties uz ārēju tabulu?
4. BigQuery UDF kļūst lēni, ja tie atkārtoti atsaucas uz ārējām tabulām, īpaši korelētos apakšvaicājumos. Lai to labotu, glabājiet kritiskos datus pagaidu tabulās vai izmantojiet kešatmiņas mehānismus, lai samazinātu vaicājuma izmaksas.
5. Kāda ir loma BigQuery UDF?
6. The funkcija nodrošina, ka nederīgi datuma formāti vai datu tipi neizraisa vaicājuma kļūmi, droši konvertējot vērtības un atgriežot , ja konvertēšana neizdodas.
7. Kā es varu optimizēt savu UDF datu diapazonu un brīvdienu apstrādei?
8. Izmantojiet tādas funkcijas kā lai apstrādātu datumu diapazonus un lai no aprēķiniem filtrētu nedēļas nogales vai svētku dienas. Tie nodrošina precīzu darba dienu apstrādi jūsu UDF.
9. Vai varu izmantot BigQuery UDF lielām datu kopām?
10. Jā, taču jums rūpīgi jāoptimizē vaicājumi. Samaziniet to reižu skaitu, kad tiek izmantotas atsauces uz ārējām tabulām, un izmantojiet tādas efektīvas masīva funkcijas kā lai apstrādātu sarežģītas datu struktūras.

Saistītie apakšvaicājumi ir viens no galvenajiem ierobežojumiem, izstrādājot BigQuery funkcijas. Izmantojot alternatīvas metodes, piemēram, iepriekš apkopotus datus, masīvu darbības un viedo datumu apstrādi, šos ierobežojumus var mazināt, uzlabojot vaicājumu veiktspēju.

Optimizējot vaicājumu dizainu un samazinot atsauces uz ārējām tabulām UDF, var ievērojami samazināt kļūdas un palēninājumus. Izstrādātājiem, kuri strādā ar lielām datu kopām, šo metožu izmantošana nodrošinās efektīvāku pārskatu sniegšanu un mazāku izpildes problēmu skaitu programmā BigQuery.