ശരിയായ സാഹചര്യത്തിൽ പേരുകൾ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് Google BigQuery-ൽ SQL എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

Google BigQuery-ൽ പേര് സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പരിഹരിക്കുന്നു: ഒരു പ്രായോഗിക ഗൈഡ്

എല്ലായിടത്തും പേരുകൾ ഉള്ള ഒരു റിപ്പോർട്ട് ലഭിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക-ചിലത് എല്ലാ ക്യാപ്‌സിലും, മറ്റുള്ളവ ശരിയായ സാഹചര്യത്തിലും, ചിലത് തികച്ചും പൊരുത്തമില്ലാത്തതുമാണ്. ഇത് കേവലം ഒരു സൗന്ദര്യപ്രശ്നമല്ല; ശുദ്ധമായ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റ് നിർണായകമാണ്. 🧐

ഡയറക്ടറുടെയോ സെയിൽസ്‌പേഴ്‌സൻ്റെയോ പേരുകൾ സംഭരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ് നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ ഈ സാഹചര്യം പരിചിതമായി തോന്നിയേക്കാം. "STEVE MARK", "ANDRY WIU" തുടങ്ങിയ പേരുകൾ "ജൊനാഥൻ ലു" പോലെ ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്‌ത എൻട്രികളുമായി കൂടിക്കലരുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ജോലി അനാവശ്യമായി വെല്ലുവിളിയാകുന്നു. 🙈

നന്ദി, Google BigQuery-ലെ SQL ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ശക്തമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ REGEX-ൻ്റെ ആരാധകനല്ലെങ്കിലോ അതിൻ്റെ സങ്കീർണതകളെക്കുറിച്ച് ഉറപ്പില്ലെങ്കിലും, ഈ പേരുകൾ ശരിയായ കേസിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പരിഹാരമുണ്ട് (ഓരോ വാക്കിൻ്റെയും ആദ്യ അക്ഷരം വലിയക്ഷരമാണ്). ഫലം? വൃത്തിയുള്ള, പ്രൊഫഷണൽ ഡാറ്റാസെറ്റ്!

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ലളിതമായ SQL ടെക്‌നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് BigQuery-യിലെ മുഴുവൻ പേരുകളും എങ്ങനെ കാര്യക്ഷമമായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. അവസാനം, "സ്റ്റീവ് മാർക്ക്", "സാലി ചൗ" എന്നിവ പോലെയുള്ള ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലിസ്റ്റ് അവരുടെ നിലവിലെ അരാജകത്വത്തിന് പകരം നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. നമുക്ക് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കി അത് തിളങ്ങാം! ✨

പേരുകൾ ശരിയായ കേസിലേക്ക് മാറ്റുന്നു: ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിശദീകരണം

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ Google BigQuery-യിലെ നിലവാരമില്ലാത്ത നെയിം ഫോർമാറ്റിംഗിൻ്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ആദ്യ രീതി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു INITCAP ഫംഗ്‌ഷൻ, ഇത് BigQuery-യിലെ ഒരു ബിൽറ്റ്-ഇൻ SQL സവിശേഷതയാണ്. ഈ കമാൻഡ് നേരായതും കാര്യക്ഷമവുമാണ്, ഏത് സ്ട്രിംഗിനെയും ശരിയായ കേസ് ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ വാക്കിൻ്റെയും ആദ്യ അക്ഷരം വലിയക്ഷരമാക്കി ബാക്കിയുള്ളത് ചെറിയക്ഷരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഇത് "STEVE MARK" എന്നതിനെ "Steve Mark" ആക്കി മാറ്റുന്നു. പൊരുത്തക്കേടുകൾ റിപ്പോർട്ടിംഗിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. കുറഞ്ഞ പ്രയത്നത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അവതരണം തയ്യാറാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാന്ത്രിക വടിയായി ഇതിനെ കരുതുക. 🪄

രണ്ടാമത്തെ രീതി അവതരിപ്പിക്കുന്നു REGEXP_REPLACE, റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനുകൾ (REGEX) ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ സമീപനം. ഈ സാങ്കേതികത ടെക്സ്റ്റ് പരിവർത്തന പ്രക്രിയയിൽ കൃത്യമായ നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു. ആദ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ താഴെ എല്ലാ പ്രതീകങ്ങളും ചെറിയക്ഷരമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനം, REGEXP_REPLACE തുടർന്ന് ഓരോ വാക്കിൻ്റെയും ആദ്യ അക്ഷരം വലിയക്ഷരമാക്കാൻ ഒരു പാറ്റേൺ പ്രയോഗിക്കുന്നു. അപ്രതീക്ഷിത ക്യാപിറ്റലൈസേഷൻ പാറ്റേണുകളോ പ്രത്യേക പ്രതീകങ്ങളോ ഉള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ പോലെയുള്ള നിലവാരമില്ലാത്ത ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതി അനുയോജ്യമാണ്. ഒരു വിവാഹത്തിനായി ഒരു അരാജകമായ അതിഥി പട്ടിക സംഘടിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ചിത്രം; ഈ സമീപനം എല്ലാ പേരുകളും മനോഹരമായും സ്ഥിരമായും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 💍

എ ഉപയോഗിക്കുന്ന മൂന്നാമത്തെ രീതി താൽക്കാലിക ഉപയോക്തൃ-നിർവചിച്ച പ്രവർത്തനം (യുഡിഎഫ്), അതുല്യമായ ഫോർമാറ്റിംഗ് ആവശ്യകതകളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്. BigQuery-യിൽ JavaScript ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഫംഗ്‌ഷൻ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ രീതി ഓരോ പേരും കൂടുതൽ ചലനാത്മകമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് പേരുകളെ അറേകളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഓരോ ഘടകത്തിനും ഫോർമാറ്റിംഗ് ലോജിക് പ്രയോഗിക്കുന്നു, അവ ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത സ്ട്രിംഗിലേക്ക് തിരികെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ഘടനകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള ടീമുകൾക്ക് ഈ മോഡുലാർ സമീപനം മികച്ചതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റാബേസ് അധിക മെറ്റാഡാറ്റയോ മിക്സഡ് ഡിലിമിറ്ററുകളോ ഉപയോഗിച്ച് പേരുകൾ സംഭരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, UDF ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയും കസ്റ്റമൈസേഷൻ ഓപ്ഷനുകളും നൽകുന്നു.

ഓരോ രീതിയും ലാളിത്യം, കൃത്യത, പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയ്‌ക്കിടയിൽ ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ദി INITCAP ശുദ്ധമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് ഈ രീതി വേഗമേറിയതും ഫലപ്രദവുമാണ്, അതേസമയം REGEX സമീപനം അൽപ്പം കുഴപ്പമുള്ള ഡാറ്റയ്ക്ക് വൈവിധ്യം നൽകുന്നു. മറുവശത്ത്, ഉയർന്ന വേരിയബിൾ ഇൻപുട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ UDF രീതി തിളങ്ങുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ അവസ്ഥ എന്തുതന്നെയായാലും, നിങ്ങൾക്ക് പേരുകൾ ഫലപ്രദമായി സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യാനും പ്രൊഫഷണൽ, പോളിഷ് ചെയ്ത ഔട്ട്പുട്ട് നിലനിർത്താനും കഴിയുമെന്ന് ഈ ടെക്നിക്കുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇതുപോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വൃത്തിയാക്കുന്നത് മേലിൽ ഒരു കയറ്റം പോലെയല്ല, മറിച്ച് നേടാവുന്നതും തൃപ്തികരവുമായ ഒരു ജോലിയാണ്! 🌟

-- Approach 1: Using BigQuery's INITCAP function (Optimized for simplicity)
-- This approach converts names to Proper Case using INITCAP, handling capitalization directly.
SELECT
  INITCAP(Director) AS StandardizedDirector,
  INITCAP(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- The INITCAP function automatically handles capitalizing the first letter of each word.
-- Ensure you replace 'your_dataset.your_table' with your actual table reference.

-- Approach 2: Applying REGEX to ensure each word's first letter is capitalized
SELECT
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Director), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedDirector,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This method first converts all text to lowercase using LOWER,
-- and then capitalizes the first letter of each word using REGEXP_REPLACE.
-- Replace 'your_dataset.your_table' with your actual table name.

-- Approach 3: Defining a UDF for custom name formatting
CREATE TEMP FUNCTION ProperCase(input STRING) AS (
  (ARRAY_TO_STRING(
    ARRAY(SELECT INITCAP(word)
          FROM UNNEST(SPLIT(input, ' ')) AS word), ' '))
);
-- Applying the UDF to standardize columns
SELECT
  ProperCase(Director) AS StandardizedDirector,
  ProperCase(Salesperson) AS StandardizedSalesperson
FROM
  your_dataset.your_table;
-- This UDF splits the text into words, applies INITCAP to each, and then joins them back.

-- Test Script: Validate output consistency
WITH test_data AS (
  SELECT 'JONATHAN LU' AS Director, 'STEVE MARK' AS Salesperson
  UNION ALL
  SELECT 'LIAM LEE', 'WINDY WU'
  UNION ALL
  SELECT 'ANDRY WIU', 'SALLY CHOW'
)
SELECT
  INITCAP(Director) AS TestDirector1,
  REGEXP_REPLACE(LOWER(Salesperson), r'(\b\w)', UPPER('\\1')) AS TestSalesperson2
FROM
  test_data;
-- Replace the test_data CTE with your actual dataset to test in production.

വിപുലമായ SQL ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് സ്ട്രീംലൈനിംഗ്

പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ Google BigQuery, ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയ്ക്കും ഉപയോഗക്ഷമതയ്ക്കും ഫീൽഡുകളിലുടനീളം സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. പൊരുത്തമില്ലാത്ത മൂലധനവൽക്കരണം വിശകലനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന പേരുകൾ പോലെയുള്ള ടെക്സ്റ്റ്-ഹെവി കോളങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി ഉയർന്നുവരുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് കേസ് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾക്കപ്പുറം, അധിക ലോജിക് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് സമ്പുഷ്ടമാക്കാനുള്ള അവസരങ്ങൾ BigQuery നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ചില പദങ്ങൾക്ക് ("മക്ഡൊണാൾഡ്" അല്ലെങ്കിൽ "ഒ'കോണർ" പോലുള്ളവ) പ്രത്യേക ഫോർമാറ്റിംഗ് നിയമങ്ങൾ ആവശ്യമായി വരുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ നിങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിച്ചേക്കാം. INITCAP ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കില്ല. SQL-നെ സോപാധിക ലോജിക്കുകളുമായോ ബാഹ്യ UDF-കളുമായോ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, അത്തരം ഒഴിവാക്കലുകൾ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് പരിവർത്തനങ്ങൾ മികച്ചതാക്കാൻ കഴിയും. 🚀

മറ്റൊരു ഉപയോഗപ്രദമായ ആംഗിൾ ഈ പരിവർത്തനങ്ങളെ വലിയ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പേരുകൾ വൃത്തിയാക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ അവ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ലിസ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് സാധൂകരിക്കേണ്ടതുണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ അപാകതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. കേസ് കൺവേർഷൻ ലോജിക് കോമൺ ടേബിൾ എക്സ്‌പ്രഷനുകളിലേക്ക് (സിടിഇ) ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഡീബഗ്ഗിംഗ് ലളിതമാക്കുകയും പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന മോഡുലാർ അന്വേഷണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു പൈപ്പ് ലൈനിനുള്ളിൽ ഫോർമാറ്റിംഗും മൂല്യനിർണ്ണയവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഈ ലേയേർഡ് സമീപനം നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, സമയവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ പ്രൊഫൈലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ മാർക്കറ്റിംഗ് അനലിറ്റിക്സ് പോലുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഇത്തരം പ്രക്രിയകൾ പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്.

അവസാനമായി, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ BigQuery-ൻ്റെ സ്കേലബിളിറ്റി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചറാണ്. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരി ഉപഭോക്തൃ പേരുകളോ പ്രാദേശിക ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകളോ ആകട്ടെ, UDF-കളും REGEX-യും പോലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത SQL ടെക്നിക്കുകൾ പ്രകടനം കാര്യക്ഷമമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇൻഡെക്‌സിംഗ്, പാർട്ടീഷനിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളുമായി ഈ ടൂളുകൾ യോജിപ്പിക്കുന്നത്, ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങൾ പോലും അതിവേഗം പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. സമഗ്രമായ ഒരു സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ ഉടനടി ഫോർമാറ്റിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക മാത്രമല്ല, വൃത്തിയുള്ളതും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസിന് അടിത്തറയിടുകയും ചെയ്യുന്നു. 🌟