BigQuery सहसंबंधित सबक्वेरीज आणि UDF मर्यादांचे निराकरण करणे: एक व्यावहारिक मार्गदर्शक

BigQuery UDF आणि सहसंबंधित सबक्वेरी: आव्हानांवर मात करणे

आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ्लोमध्ये, Google Cloud Platform च्या BigQuery चा वापर मोठ्या डेटासेट हाताळण्यासाठी आणि जटिल गणना करण्यासाठी केला जातो. तथापि, वापरकर्ता-परिभाषित कार्ये (UDFs) आणि सहसंबंधित सबक्वेरीद्वारे विशिष्ट व्यवसाय तर्क लागू करताना वापरकर्त्यांना वारंवार मर्यादा येतात. यामुळे आव्हाने निर्माण होऊ शकतात, विशेषत: कर्मचाऱ्यांद्वारे नियमितपणे अपडेट केलेल्या डायनॅमिक टेबल्सचा संदर्भ देताना, जसे की सुट्टीचे ध्वज किंवा इतर वेळ-संवेदनशील डेटाच्या बाबतीत.

तारीख-चालित व्यवसाय गणनेसह रिअल-टाइम टेबल डेटा समाकलित करण्याचा प्रयत्न करताना UDF मध्ये सहसंबंधित सबक्वेरीजची समस्या स्पष्ट होते. अशा परिस्थितींमध्ये, जेव्हा एकाधिक सारण्या आणि सशर्त तर्क गुंतलेले असतात तेव्हा गणना अयशस्वी होऊ शकते. जेव्हा हार्डकोड मूल्ये कार्य करतात तेव्हा हे विशेषतः समस्याप्रधान आहे, परंतु या मर्यादांमुळे डायनॅमिक डेटा अयशस्वी होतो.

या लेखात, आम्ही अशा समस्येचे विशिष्ट उदाहरण पाहू जेथे UDF म्हणजे दोन तारखांमधील एकूण विलंब, सुट्ट्या आणि काम नसलेल्या दिवसांमध्ये फॅक्टरिंग करणे, परंतु सहसंबंधित सबक्वेरींवर BigQuery च्या मर्यादांमुळे अपयशी ठरते. आम्ही या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी संभाव्य उपाय आणि सर्वोत्तम पद्धती देखील शोधू.

तुम्हाला अशीच आव्हाने येत असल्यास, हे मार्गदर्शक सहसंबंधित सबक्वेरी त्रुटी हाताळण्यासाठी आणि BigQuery मध्ये तुमचे UDF ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी अंतर्दृष्टी प्रदान करेल. चला उदाहरणामध्ये डुबकी मारू आणि या सामान्य अडथळ्यांवर मात कशी करायची ते शोधू.

BigQuery UDF आणि सहसंबंधित सबक्वेरी सोल्यूशन्स समजून घेणे

वर प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्सचे प्राथमिक उद्दिष्ट हे आहे की सुट्ट्या आणि शनिवार व रविवार सारख्या व्यवसाय-विशिष्ट घटकांमध्ये घटक करताना दोन टाइमस्टॅम्पमधील एकूण कामकाजाच्या तासांची गणना करणे. ही गणना नॉन-वर्किंग डे वगळून कामाचा कालावधी मोजणाऱ्या अहवाल प्रक्रियेसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. Google BigQuery मध्ये हे तर्क अंतर्भूत करण्यासाठी येथे वापरकर्ता-परिभाषित कार्य (UDF) वापरले जाते. संबोधित केलेल्या मुख्य आव्हानांपैकी एक म्हणजे हाताळणे सहसंबंधित सबक्वेरी UDF मध्ये, ज्यामुळे मोठ्या डेटासेटची क्वेरी करताना त्रुटी आणि कार्यप्रदर्शन समस्या उद्भवू शकतात.

स्क्रिप्टच्या मुख्य घटकांपैकी एक म्हणजे वापरणे GENERATE_DATE_ARRAY कार्य हे फंक्शन दोन दिलेल्या टाइमस्टॅम्पमधील सर्व तारखांची सूची तयार करते. तारीख श्रेणी व्युत्पन्न करून, स्क्रिप्ट नोकरी सुरू होण्याच्या आणि समाप्तीच्या वेळेदरम्यान किती कामाचे दिवस अस्तित्वात आहेत याची अचूक गणना करू शकते. या सूचीमधून सुट्ट्या आणि शनिवार व रविवार फिल्टर करण्यासाठी, स्क्रिप्ट वापरते ARRAY_AGG सुट्टीचा डेटा संग्रहित करण्यासाठी कार्य आणि UNNEST सोप्या तुलनेसाठी ॲरेला पंक्तींमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी फंक्शन.

समाधानाचा आणखी एक महत्त्वाचा भाग म्हणजे सुट्टीचा डेटा हाताळणे. कर्मचाऱ्यांद्वारे नियमितपणे अद्यतनित केले जाणारे सुट्टीचे टेबल ॲरेमध्ये संग्रहित केले जाते आणि सुट्टी किंवा शनिवार व रविवार यांच्याशी जुळणाऱ्या कोणत्याही तारखांना फिल्टर करण्यासाठी वापरले जाते. च्या संयोजनाचा वापर करून हे साध्य केले जाते डावीकडे सामील व्हा आणि अर्क कार्य, जे तारखेचे विशिष्ट भाग वेगळे करते, जसे की आठवड्याचा दिवस. आठवड्याचे शेवटचे दिवस (शनिवार आणि रविवार) फिल्टर करणे हे सुनिश्चित करते की केवळ कामकाजाचे दिवस अंतिम विलंब गणनामध्ये योगदान देतात.

शेवटी, UDF वापरून इनपुट मूल्ये योग्य स्वरूपात असल्याची खात्री करण्यासाठी काही तारीख प्रमाणीकरण करते. SAFE_CAST कार्य हे फंक्शन UDF ला अयशस्वी होण्यापासून प्रतिबंधित करते जर अवैध तारीख फॉरमॅट एंटर केला असेल, सुरक्षाचा अतिरिक्त स्तर प्रदान करेल. कामाच्या दिवसांची बेरीज करून आणि अर्धवट कामाच्या दिवसांच्या प्रारंभ आणि समाप्तीच्या वेळा समायोजित करून अंतिम परिणामाची गणना केली जाते. हा दृष्टीकोन UDF मर्यादांचे पालन करताना BigQuery मधील विलंबांची गणना करण्याच्या जटिल समस्येवर लवचिक आणि पुन्हा वापरता येण्याजोगा उपाय ऑफर करतो.

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));

१

BigQuery UDF मर्यादांवर मात करणे: क्वेरी कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करणे

कोणत्याही मोठ्या प्रमाणात डेटा ऑपरेशनमध्ये, कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमता आवश्यक आहे. BigQuery मध्ये निर्माण होणारे एक मोठे आव्हान म्हणजे ची मर्यादित क्षमता वापरकर्ता-परिभाषित कार्ये (UDF) सहसंबंधित सबक्वेरी कार्यक्षमतेने हाताळण्यासाठी, विशेषत: जेव्हा UDF बाह्य सारण्यांचा संदर्भ देते किंवा एकाधिक जोडणे आवश्यक असते. या समस्यांमुळे बऱ्याचदा धीमे कार्यप्रदर्शन किंवा त्रुटी देखील येतात. हे विशेषतः अशा प्रकरणांमध्ये समस्याप्रधान आहे जेथे लॉजिकला वारंवार अद्यतनित होणारा डेटा डायनॅमिकपणे खेचणे आवश्यक आहे, जसे की हॉलिडे टेबल. यावर मात करण्यासाठी, या मर्यादांना मागे टाकण्यासाठी तुमच्या प्रश्नांची रचना करण्यासाठी पर्यायी मार्ग शोधणे महत्त्वाचे आहे.

इंटरमीडिएट कॅल्क्युलेशन वापरून किंवा वेळेआधी डेटा कॅश करून सहसंबंधित सबक्वेरीवरील अवलंबन कमी करणे हा एक दृष्टीकोन आहे. उदाहरणार्थ, तुमच्या फंक्शनमध्ये हॉलिडे टेबलचा अनेक वेळा संदर्भ घेण्याऐवजी, एकत्रित ॲरे किंवा तात्पुरती सारणी यासारख्या अधिक प्रवेशयोग्य स्वरूपात सुट्टीची माहिती संग्रहित करण्याचा विचार करा. हे तुमच्या UDF च्या अंमलबजावणीदरम्यान रिअल-टाइम सामील होण्याची गरज कमी करते. शिवाय, फायदा ॲरे फंक्शन्स जसे ARRAY_AGG() आणि १ पुनरावृत्ती सबक्वेरीशी संबंधित कामगिरी दंडाशिवाय तुम्ही जटिल डेटा संरचना हाताळू शकता याची खात्री करते.

दुसऱ्या धोरणामध्ये BigQuery चा वापर करणे समाविष्ट आहे SAFE_CAST() फंक्शन संभाव्य स्वरूप समस्या कृपापूर्वक हाताळण्यासाठी, कारण हे अनावश्यक क्वेरी अपयशांना प्रतिबंधित करते. इनपुट डेटाची मजबूतता सुनिश्चित करून आणि अंतर्गत त्रुटी हाताळून, तुम्ही रनटाइम समस्या टाळू शकता ज्यामुळे अन्यथा तुमचा UDF अयशस्वी होईल. याव्यतिरिक्त, प्रक्रिया सुव्यवस्थित करण्यासाठी विशिष्ट गणना UDF च्या बाहेर सरलीकृत किंवा ऑफलोड केली जाऊ शकते का याचा नेहमी विचार करा. BigQuery च्या अंमलबजावणी वातावरणाच्या मर्यादांचे पालन करताना अशा पद्धती तुमचे UDF अधिक कार्यक्षमतेने चालतील याची खात्री करतात.