Menyelesaikan Subkueri Berkaitan BigQuery dan Had UDF: Panduan Praktikal

UDF BigQuery dan Subquery Berkaitan: Mengatasi Cabaran

Dalam aliran kerja pemprosesan data moden, BigQuery Google Cloud Platform sering digunakan untuk mengendalikan set data yang besar dan melakukan pengiraan yang kompleks. Walau bagaimanapun, pengguna sering menghadapi had apabila melaksanakan logik perniagaan tertentu melalui Fungsi Ditentukan Pengguna (UDF) dan subquery yang berkaitan. Ini boleh mewujudkan cabaran, terutamanya apabila merujuk jadual dinamik yang sentiasa dikemas kini oleh kakitangan, seperti dalam kes bendera hari cuti atau data sensitif masa yang lain.

Isu subkueri berkorelasi dalam UDF menjadi jelas apabila cuba menyepadukan data jadual masa nyata dengan pengiraan perniagaan dipacu tarikh. Dalam senario sedemikian, pengiraan boleh gagal apabila berbilang jadual dan logik bersyarat terlibat. Ini amat bermasalah apabila nilai berkod keras berfungsi, tetapi data dinamik gagal disebabkan oleh pengehadan ini.

Dalam artikel ini, kami akan menelusuri contoh khusus masalah di mana UDF bertujuan untuk mengira jumlah kelewatan antara dua tarikh, mengambil kira hari cuti dan hari tidak bekerja, tetapi gagal disebabkan oleh pengehadan BigQuery pada subkueri berkorelasi. Kami juga akan meneroka kemungkinan penyelesaian dan amalan terbaik untuk menangani isu ini.

Jika anda mengalami cabaran yang serupa, panduan ini akan memberikan cerapan tentang pengendalian ralat subkueri yang berkaitan dan mengoptimumkan UDF anda dalam BigQuery. Mari kita menyelami contoh dan terokai cara untuk mengatasi sekatan jalan biasa ini.

Memahami UDF BigQuery dan Penyelesaian Subkueri Berkaitan

Matlamat utama skrip yang disediakan di atas adalah untuk mengira jumlah waktu bekerja antara dua cap waktu sambil memfaktorkan elemen khusus perniagaan seperti cuti dan hujung minggu. Pengiraan ini penting untuk melaporkan proses yang mengukur tempoh kerja sambil tidak termasuk hari tidak bekerja. Fungsi Ditakrifkan Pengguna (UDF) digunakan di sini untuk merangkum logik ini dalam Google BigQuery. Salah satu cabaran utama yang ditangani ialah menangani subkueri berkorelasi dalam UDF, yang boleh membawa kepada ralat dan isu prestasi apabila menanyakan set data yang besar.

Salah satu komponen utama skrip ialah penggunaan GENERATE_DATE_ARRAY fungsi. Fungsi ini mencipta senarai semua tarikh antara dua cap masa yang diberikan. Dengan menjana julat tarikh, skrip boleh mengira dengan tepat berapa banyak hari bekerja wujud antara masa mula dan tamat kerja. Untuk menapis cuti dan hujung minggu daripada senarai ini, skrip menggunakan ARRAY_AGG berfungsi untuk menyimpan data percutian dan UNNEST berfungsi untuk menukar tatasusunan kepada baris untuk perbandingan yang lebih mudah.

Satu lagi bahagian penting penyelesaian ialah pengendalian data percutian. Jadual percutian, yang sentiasa dikemas kini oleh kakitangan, disimpan dalam tatasusunan dan digunakan untuk menapis sebarang tarikh yang bertepatan dengan cuti atau hujung minggu. Ini dicapai menggunakan gabungan KIRI SERTAI dan EKSTRAK fungsi, yang mengasingkan bahagian tertentu tarikh, seperti hari dalam seminggu. Menapis hujung minggu (Sabtu dan Ahad) memastikan bahawa hanya hari bekerja menyumbang kepada pengiraan kelewatan akhir.

Akhir sekali, UDF melakukan beberapa pengesahan tarikh untuk memastikan nilai input berada dalam format yang betul menggunakan SAFE_CAST fungsi. Fungsi ini menghalang UDF daripada gagal jika format tarikh yang tidak sah dimasukkan, memberikan lapisan keselamatan tambahan. Keputusan akhir dikira dengan merumuskan hari bekerja dan melaraskan masa mula dan tamat pada hari kerja separa. Pendekatan ini menawarkan penyelesaian yang fleksibel dan boleh diguna semula kepada masalah kompleks pengiraan kelewatan dalam BigQuery sambil mematuhi had UDF.

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));

Mengatasi Had UDF BigQuery: Mengoptimumkan Prestasi Pertanyaan

Dalam mana-mana operasi data berskala besar, prestasi dan kecekapan adalah penting. Satu cabaran utama yang timbul dalam BigQuery ialah keupayaan terhad Fungsi Ditentukan Pengguna (UDF) untuk mengendalikan subkueri berkorelasi dengan cekap, terutamanya apabila UDF merujuk jadual luaran atau perlu melakukan berbilang cantuman. Isu ini selalunya mengakibatkan prestasi yang lebih perlahan atau malah ralat. Ini amat bermasalah dalam kes di mana logiknya perlu menarik masuk data secara dinamik yang kerap dikemas kini, seperti jadual cuti. Untuk mengatasinya, adalah penting untuk mencari cara alternatif untuk menyusun pertanyaan anda untuk memintas pengehadan ini.

Satu pendekatan adalah untuk mengurangkan pergantungan pada subkueri berkorelasi dengan menggunakan pengiraan perantaraan atau caching data lebih awal daripada masa. Sebagai contoh, daripada merujuk jadual percutian beberapa kali dalam fungsi anda, pertimbangkan untuk menyimpan maklumat percutian dalam format yang lebih mudah diakses, seperti tatasusunan agregat atau jadual sementara. Ini meminimumkan keperluan untuk gabungan masa nyata semasa pelaksanaan UDF anda. Tambahan pula, memanfaatkan fungsi tatasusunan suka ARRAY_AGG() dan UNNEST() memastikan bahawa anda boleh mengendalikan struktur data yang kompleks tanpa penalti prestasi yang dikaitkan dengan subkueri berulang.

Strategi lain melibatkan penggunaan BigQuery SAFE_CAST() berfungsi untuk mengendalikan isu format yang berpotensi dengan anggun, kerana ini menghalang kegagalan pertanyaan yang tidak perlu. Dengan memastikan keteguhan data input dan pengendalian ralat secara dalaman, anda boleh menghalang isu masa jalan yang sebaliknya akan menyebabkan UDF anda gagal. Selain itu, sentiasa pertimbangkan sama ada pengiraan tertentu boleh dipermudahkan atau dimuat turun di luar UDF untuk menyelaraskan pemprosesan. Kaedah sedemikian memastikan UDF anda berjalan dengan lebih cekap sambil mematuhi had persekitaran pelaksanaan BigQuery.