Het oplossen van BigQuery-gecorreleerde subquery's en UDF-beperkingen: een praktische gids

BigQuery UDF's en gecorreleerde subquery's: uitdagingen overwinnen

In moderne workflows voor gegevensverwerking wordt BigQuery van Google Cloud Platform vaak gebruikt voor het verwerken van grote datasets en het uitvoeren van complexe berekeningen. Gebruikers stuiten echter vaak op beperkingen bij het implementeren van specifieke bedrijfslogica via door de gebruiker gedefinieerde functies (UDF's) en gecorreleerde subquery's. Dit kan voor uitdagingen zorgen, vooral bij het verwijzen naar dynamische tabellen die regelmatig door het personeel worden bijgewerkt, zoals in het geval van vakantievlaggen of andere tijdgevoelige gegevens.

Het probleem van gecorreleerde subquery's in UDF's wordt duidelijk wanneer wordt geprobeerd realtime tabelgegevens te integreren met datumgestuurde bedrijfsberekeningen. In dergelijke scenario's kunnen berekeningen mislukken als er meerdere tabellen en voorwaardelijke logica bij betrokken zijn. Dit is vooral problematisch wanneer hardgecodeerde waarden werken, maar dynamische gegevens mislukken vanwege deze beperkingen.

In dit artikel bespreken we een specifiek voorbeeld van een probleem waarbij een UDF bedoeld is om de totale vertraging tussen twee datums te berekenen, waarbij rekening wordt gehouden met feestdagen en niet-werkdagen, maar dit mislukt vanwege de beperkingen van BigQuery op gecorreleerde subquery's. We zullen ook mogelijke oplossingen en best practices onderzoeken om dit probleem aan te pakken.

Als u soortgelijke problemen ondervindt, biedt deze handleiding inzicht in het omgaan met gecorreleerde subqueryfouten en het optimaliseren van uw UDF's in BigQuery. Laten we eens in het voorbeeld duiken en onderzoeken hoe we deze veelvoorkomende wegversperringen kunnen overwinnen.

Inzicht in BigQuery UDF's en gecorreleerde subquery-oplossingen

Het primaire doel van de hierboven gegeven scripts is het berekenen van de totale werkuren tussen twee tijdstempels, waarbij rekening wordt gehouden met bedrijfsspecifieke elementen zoals feestdagen en weekends. Deze berekening is van cruciaal belang voor rapportageprocessen die de taakduur meten, maar niet-werkdagen uitsluiten. Hier wordt een door de gebruiker gedefinieerde functie (UDF) gebruikt om deze logica in Google BigQuery in te kapselen. Een van de belangrijkste uitdagingen die wordt aangepakt, is het omgaan met gecorreleerde subquery's binnen UDF's, wat kan leiden tot fouten en prestatieproblemen bij het opvragen van grote datasets.

Een van de belangrijkste componenten van het script is het gebruik van de GENERATE_DATE_ARRAY functie. Deze functie creëert een lijst met alle datums tussen twee gegeven tijdstempels. Door een datumbereik te genereren, kan het script nauwkeurig berekenen hoeveel werkdagen er tussen de begin- en eindtijd van de taak zitten. Om vakanties en weekends uit deze lijst te filteren, gebruikt het script de ARRAY_AGG functie voor het opslaan van vakantiegegevens en de ONNEST functie om arrays in rijen om te zetten voor eenvoudiger vergelijking.

Een ander cruciaal onderdeel van de oplossing is de verwerking van vakantiegegevens. De vakantietabel, die regelmatig door het personeel wordt bijgewerkt, wordt in een array opgeslagen en gebruikt om datums uit te filteren die samenvallen met vakanties of weekends. Dit wordt bereikt door een combinatie van LINKS AANMELDEN en de EXTRACT functie, die specifieke delen van de datum isoleert, zoals de dag van de week. Door weekenden (zaterdag en zondag) eruit te filteren, zorgen we ervoor dat alleen werkdagen bijdragen aan de uiteindelijke vertragingsberekening.

Ten slotte voert de UDF een datumvalidatie uit om ervoor te zorgen dat de invoerwaarden het juiste formaat hebben met behulp van de SAFE_CAST functie. Deze functie voorkomt dat de UDF mislukt als er een ongeldig datumformaat wordt ingevoerd, wat een extra beveiligingslaag oplevert. Het eindresultaat wordt berekend door de werkdagen bij elkaar op te tellen en op deeldagen de begin- en eindtijden aan te passen. Deze aanpak biedt een flexibele en herbruikbare oplossing voor het complexe probleem van het berekenen van vertragingen in BigQuery met inachtneming van de UDF-beperkingen.

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-beperkingen overwinnen: queryprestaties optimaliseren

Bij elke grootschalige dataoperatie zijn prestaties en efficiëntie essentieel. Een grote uitdaging bij BigQuery is de beperkte mogelijkheid om Door de gebruiker gedefinieerde functies (UDF's) om gecorreleerde subquery's efficiënt af te handelen, vooral wanneer de UDF naar externe tabellen verwijst of meerdere joins moet uitvoeren. Deze problemen resulteren vaak in tragere prestaties of zelfs fouten. Dit is met name problematisch in gevallen waarin de logica dynamisch gegevens moet binnenhalen die regelmatig worden bijgewerkt, zoals vakantietabellen. Om dit te ondervangen, is het van cruciaal belang om alternatieve manieren te vinden om uw zoekopdrachten zo te structureren dat deze beperkingen worden omzeild.

Eén benadering is om de afhankelijkheid van gecorreleerde subquery's te verminderen door tussentijdse berekeningen te gebruiken of gegevens vooraf in de cache op te slaan. In plaats van bijvoorbeeld meerdere keren naar de vakantietabel te verwijzen in uw functie, kunt u overwegen vakantie-informatie op te slaan in een toegankelijker formaat, zoals een geaggregeerde array of tijdelijke tabel. Dit minimaliseert de noodzaak van real-time joins tijdens de uitvoering van uw UDF. Bovendien, hefboomeffect array-functies leuk vinden ARRAY_AGG() En UNNEST() zorgt ervoor dat u complexe datastructuren kunt verwerken zonder de prestatieboetes die gepaard gaan met herhaalde subquery's.

Een andere strategie is het gebruik van BigQuery's SAFE_CAST() functie om potentiële formaatproblemen netjes af te handelen, omdat dit onnodige queryfouten voorkomt. Door de robuustheid van invoergegevens te waarborgen en fouten intern af te handelen, kunt u runtime-problemen voorkomen die er anders toe zouden leiden dat uw UDF mislukt. Bedenk bovendien altijd of een bepaalde berekening kan worden vereenvoudigd of buiten de UDF kan worden geplaatst om de verwerking te stroomlijnen. Dergelijke methoden zorgen ervoor dat uw UDF's efficiënter werken en tegelijkertijd voldoen aan de beperkingen van de uitvoeringsomgeving van BigQuery.