Løse BigQuery-korrelerte underspørringer og UDF-begrensninger: En praktisk veiledning

BigQuery UDFer og korrelerte underspørringer: Overvinne utfordringer

I moderne databehandlingsarbeidsflyter brukes Google Cloud Platforms BigQuery ofte til å håndtere store datasett og utføre komplekse beregninger. Imidlertid møter brukere ofte begrensninger når de implementerer spesifikk forretningslogikk gjennom brukerdefinerte funksjoner (UDF) og korrelerte underspørringer. Dette kan skape utfordringer, spesielt når man refererer til dynamiske tabeller som jevnlig oppdateres av personalet, som i tilfelle av ferieflagg eller andre tidssensitive data.

Problemet med korrelerte underspørringer i UDF-er blir tydelig når man forsøker å integrere sanntidstabelldata med datodrevne forretningsberegninger. I slike scenarier kan beregninger mislykkes når flere tabeller og betinget logikk er involvert. Dette er spesielt problematisk når hardkodede verdier fungerer, men dynamiske data mislykkes på grunn av disse begrensningene.

I denne artikkelen skal vi gå gjennom et spesifikt eksempel på et problem der en UDF er ment å beregne den totale forsinkelsen mellom to datoer, inkludert helligdager og ikke-arbeidsdager, men mislykkes på grunn av BigQuerys begrensninger på korrelerte underspørringer. Vi vil også utforske potensielle løsninger og beste praksis for å løse dette problemet.

Hvis du opplever lignende utfordringer, vil denne veiledningen gi innsikt i håndtering av korrelerte underspørringsfeil og optimalisering av UDF-ene dine i BigQuery. La oss dykke ned i eksemplet og utforske hvordan vi kan overvinne disse vanlige veisperringene.

Forstå BigQuery UDF-er og korrelerte subquery-løsninger

Det primære målet med skriptene ovenfor er å beregne den totale arbeidstiden mellom to tidsstempler mens man tar hensyn til forretningsspesifikke elementer som helligdager og helger. Denne beregningen er kritisk for rapporteringsprosesser som måler jobbens varighet og ekskluderer ikke-arbeidsdager. En brukerdefinert funksjon (UDF) brukes her for å innkapsle denne logikken i Google BigQuery. En av hovedutfordringene som tas opp er å håndtere korrelerte underspørringer innenfor UDF-er, noe som kan føre til feil og ytelsesproblemer når du spør etter store datasett.

En av nøkkelkomponentene i skriptet er bruken av GENERATE_DATE_ARRAY funksjon. Denne funksjonen lager en liste over alle datoer mellom to gitte tidsstempler. Ved å generere en datoperiode kan skriptet beregne nøyaktig hvor mange arbeidsdager som er mellom jobbens start- og sluttid. For å filtrere ut helligdager og helger fra denne listen, bruker skriptet ARRAY_AGG funksjon for å lagre feriedata og UNNEST funksjon for å konvertere matriser til rader for enklere sammenligning.

En annen avgjørende del av løsningen er håndteringen av feriedata. Ferietabellen, som oppdateres jevnlig av personalet, lagres i en matrise og brukes til å filtrere ut eventuelle datoer som sammenfaller med helligdager eller helger. Dette oppnås ved å bruke en kombinasjon av VENSTRE BLI MED og den UTTREKK funksjon, som isolerer bestemte deler av datoen, for eksempel ukedagen. Utfiltrering av helger (lørdag og søndag) sikrer at kun arbeidsdager bidrar til den endelige forsinkelsesberegningen.

Til slutt utfører UDF en viss datovalidering for å sikre at inngangsverdiene er i riktig format ved å bruke SAFE_CAST funksjon. Denne funksjonen forhindrer UDF fra å mislykkes hvis et ugyldig datoformat angis, og gir et ekstra lag med sikkerhet. Sluttresultatet beregnes ved å summere arbeidsdagene og justere for start- og sluttider på deldager. Denne tilnærmingen tilbyr en fleksibel og gjenbrukbar løsning på det komplekse problemet med å beregne forsinkelser i BigQuery mens man overholder UDF-begrensninger.

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));

Overvinne BigQuery UDF-begrensninger: Optimalisering av søkeytelse

I enhver storskala dataoperasjon er ytelse og effektivitet avgjørende. En stor utfordring som oppstår i BigQuery er den begrensede muligheten til Brukerdefinerte funksjoner (UDFs) for å håndtere korrelerte underspørringer effektivt, spesielt når UDF refererer til eksterne tabeller eller trenger å utføre flere sammenføyninger. Disse problemene resulterer ofte i tregere ytelse eller til og med feil. Dette er spesielt problematisk i tilfeller der logikken må dynamisk trekke inn data som oppdateres ofte, som ferietabeller. For å overvinne dette er det avgjørende å finne alternative måter å strukturere søkene dine på for å omgå disse begrensningene.

En tilnærming er å redusere avhengigheten av korrelerte underspørringer ved å bruke mellomliggende beregninger eller bufre data på forhånd. For eksempel, i stedet for å referere til ferietabellen flere ganger i funksjonen din, bør du vurdere å lagre ferieinformasjon i et mer tilgjengelig format, som en aggregert matrise eller midlertidig tabell. Dette minimerer behovet for sammenføyninger i sanntid under utførelsen av din UDF. Videre utnytte array funksjoner like ARRAY_AGG() og UNNEST() sikrer at du kan håndtere komplekse datastrukturer uten ytelsesstraff knyttet til gjentatte underspørringer.

En annen strategi innebærer bruk av BigQuery SAFE_CAST() funksjon for å håndtere potensielle formatproblemer elegant, da dette forhindrer unødvendige spørringsfeil. Ved å sikre robustheten til inngangsdata og håndtere feil internt, kan du forhindre kjøretidsproblemer som ellers ville føre til at UDF-en din mislykkes. Vurder i tillegg alltid om en bestemt beregning kan forenkles eller lastes av utenfor UDF for å effektivisere behandlingen. Slike metoder sikrer at UDF-ene dine kjører mer effektivt mens de overholder begrensningene i BigQuerys utførelsesmiljø.