BigQuery ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ ਅਤੇ UDF ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗਾਈਡ

BigQuery UDF ਅਤੇ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਜ਼: ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ

ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ, Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ BigQuery ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ (UDFs) ਅਤੇ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਖਾਸ ਵਪਾਰਕ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਸਟਾਫ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਝੰਡੇ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ।

UDF ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਉਦੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਿਤੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਪਾਰਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਟੇਬਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਣਨਾ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਈ ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਾਰਡਕੋਡ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਨ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗੇ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ UDF ਦਾ ਮਤਲਬ ਦੋ ਤਾਰੀਖਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁੱਲ ਦੇਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਛੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ 'ਤੇ BigQuery ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਵੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਬਿਗਕੁਆਰੀ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ UDF ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ। ਆਓ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਆਮ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

BigQuery UDF ਅਤੇ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਉੱਪਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੀਚਾ ਛੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ਨੀਵਾਰਾਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰੋਬਾਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੋ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁੱਲ ਕੰਮਕਾਜੀ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਣਨਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ (UDF) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਥੇ Google BigQuery ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਬੋਧਿਤ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ ਸਬੰਧਿਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ UDFs ਦੇ ਅੰਦਰ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ GENERATE_DATE_ARRAY ਫੰਕਸ਼ਨ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੋ ਦਿੱਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਰੀਆਂ ਮਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਤੀ ਰੇਂਜ ਬਣਾ ਕੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿੰਨੇ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਛੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ ਵੀਕਐਂਡ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ARRAY_AGG ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨਨੈਸਟ ਆਸਾਨ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ।

ਹੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ। ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਸਾਰਣੀ, ਜੋ ਸਟਾਫ਼ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਜਾਂ ਵੀਕਐਂਡ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਖੱਬਾ ਜੁੜੋ ਅਤੇ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟ ਕਰੋ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੋ ਮਿਤੀ ਦੇ ਖਾਸ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਦਿਨ। ਵੀਕਐਂਡ (ਸ਼ਨੀਵਾਰ ਅਤੇ ਐਤਵਾਰ) ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਦੇਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨ ਹੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਯੂਡੀਐਫ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਮਿਤੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਮੁੱਲ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹਨ SAFE_CAST ਫੰਕਸ਼ਨ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ UDF ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਅਵੈਧ ਮਿਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨਾਂ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਪਤੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਮਾਯੋਜਨ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ UDF ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ BigQuery ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

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 ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। BigQuery ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦੀ ਸੀਮਤ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ (UDFs) ਸੰਬੰਧਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ UDF ਬਾਹਰੀ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਲਟੀਪਲ ਜੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਅਕਸਰ ਹੌਲੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਟੇਬਲ। ਇਸ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਗਣਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਕੈਚਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਬੰਧਤ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਕਈ ਵਾਰ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਐਰੇ ਜਾਂ ਅਸਥਾਈ ਸਾਰਣੀ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ UDF ਦੇ ਅਮਲ ਦੌਰਾਨ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਐਰੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪਸੰਦ ARRAY_AGG() ਅਤੇ UNNEST() ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਬਕਵੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ BigQuery ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ SAFE_CAST() ਸੰਭਾਵੀ ਫਾਰਮੈਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬੇਲੋੜੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੁਆਰਾ, ਤੁਸੀਂ ਰਨਟਾਈਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ UDF ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗਣਨਾ ਨੂੰ UDF ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਰਲ ਜਾਂ ਆਫਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ UDFs BigQuery ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ।