Rozwiązywanie skorelowanych podzapytań BigQuery i ograniczeń UDF: praktyczny przewodnik

UDF BigQuery i skorelowane podzapytania: pokonywanie wyzwań

W nowoczesnych procesach przetwarzania danych funkcja BigQuery platformy Google Cloud jest często używana do obsługi dużych zbiorów danych i wykonywania skomplikowanych obliczeń. Jednak użytkownicy często napotykają ograniczenia podczas wdrażania określonej logiki biznesowej za pomocą funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF) i skorelowanych podzapytań. Może to stwarzać wyzwania, szczególnie w przypadku odwoływania się do tabel dynamicznych, które są regularnie aktualizowane przez pracowników, jak w przypadku flag świątecznych lub innych danych wrażliwych na czas.

Problem skorelowanych podzapytań w UDF staje się oczywisty przy próbie integracji danych tabelarycznych czasu rzeczywistego z obliczeniami biznesowymi opartymi na datach. W takich scenariuszach obliczenia mogą zakończyć się niepowodzeniem, jeśli w grę wchodzi wiele tabel i logika warunkowa. Jest to szczególnie problematyczne, gdy działają wartości zakodowane na stałe, ale dane dynamiczne nie działają z powodu tych ograniczeń.

W tym artykule omówimy konkretny przykład problemu, w którym funkcja UDF ma obliczyć całkowite opóźnienie między dwiema datami, biorąc pod uwagę święta i dni wolne od pracy, ale kończy się to niepowodzeniem ze względu na ograniczenia BigQuery dotyczące skorelowanych podzapytań. Przeanalizujemy także potencjalne rozwiązania i najlepsze praktyki rozwiązania tego problemu.

Jeśli napotykasz podobne wyzwania, w tym przewodniku znajdziesz wskazówki, jak radzić sobie ze skorelowanymi błędami podzapytań i optymalizować UDF w BigQuery. Zagłębmy się w przykład i sprawdźmy, jak pokonać te typowe przeszkody.

Zrozumienie UDF BigQuery i skorelowanych rozwiązań podzapytań

Podstawowym celem przedstawionych powyżej skryptów jest obliczenie całkowitego czasu pracy pomiędzy dwoma znacznikami czasu przy uwzględnieniu elementów specyficznych dla firmy, takich jak święta i weekendy. Obliczenie to ma kluczowe znaczenie w przypadku procesów raportowania, które mierzą czas trwania pracy, wykluczając dni wolne od pracy. Funkcja zdefiniowana przez użytkownika (UDF) służy tutaj do hermetyzacji tej logiki w Google BigQuery. Jednym z głównych wyzwań, z którymi się mierzymy, jest radzenie sobie z nimi skorelowane podzapytania w ramach UDF, co może prowadzić do błędów i problemów z wydajnością podczas wykonywania zapytań dotyczących dużych zbiorów danych.

Jednym z kluczowych elementów skryptu jest użycie GENERATE_DATE_ARRAY funkcjonować. Ta funkcja tworzy listę wszystkich dat pomiędzy dwoma podanymi znacznikami czasu. Generując zakres dat, skrypt może dokładnie obliczyć, ile dni roboczych upływa pomiędzy godziną rozpoczęcia i zakończenia zadania. Aby odfiltrować święta i weekendy z tej listy, skrypt wykorzystuje metodę ARRAY_AGG funkcja przechowywania danych urlopowych i ODŁĄCZ funkcja konwertująca tablice na wiersze w celu łatwiejszego porównania.

Kolejną istotną częścią rozwiązania jest obsługa danych urlopowych. Regularnie aktualizowana przez personel tabela świąt jest przechowywana w tablicy i służy do odfiltrowywania dat pokrywających się ze świętami lub weekendami. Osiąga się to za pomocą kombinacji LEWO DOŁĄCZ i EKSTRAKT funkcja, która wyodrębnia określone części daty, takie jak dzień tygodnia. Odfiltrowanie weekendów (sobota i niedziela) gwarantuje, że do ostatecznego obliczenia opóźnienia wliczane będą tylko dni robocze.

Na koniec funkcja UDF przeprowadza weryfikację daty, aby upewnić się, że wartości wejściowe mają prawidłowy format, korzystając z metody SAFE_CAST funkcjonować. Ta funkcja zapobiega awariom UDF w przypadku wprowadzenia nieprawidłowego formatu daty, zapewniając dodatkową warstwę bezpieczeństwa. Wynik końcowy oblicza się poprzez zsumowanie dni roboczych i dostosowanie godzin rozpoczęcia i zakończenia w niepełnych dniach roboczych. Takie podejście oferuje elastyczne i nadające się do ponownego użycia rozwiązanie złożonego problemu obliczania opóźnień w BigQuery przy jednoczesnym przestrzeganiu ograniczeń 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));

Pokonywanie ograniczeń UDF BigQuery: optymalizacja wydajności zapytań

W przypadku wszelkich operacji na danych na dużą skalę wydajność i efektywność są niezbędne. Jednym z głównych wyzwań pojawiających się w BigQuery są ograniczone możliwości Funkcje zdefiniowane przez użytkownika (UDF) aby efektywnie obsługiwać skorelowane podzapytania, szczególnie gdy UDF odwołuje się do tabel zewnętrznych lub musi wykonać wiele złączeń. Problemy te często powodują wolniejsze działanie lub nawet błędy. Jest to szczególnie problematyczne w przypadkach, gdy logika musi dynamicznie pobierać dane, które często się aktualizują, np. tabele świąt. Aby temu zaradzić, ważne jest znalezienie alternatywnych sposobów ustrukturyzowania zapytań w celu ominięcia tych ograniczeń.

Jednym z podejść jest ograniczenie zależności od skorelowanych podzapytań poprzez zastosowanie obliczeń pośrednich lub buforowanie danych z wyprzedzeniem. Na przykład zamiast wielokrotnie odwoływać się do tabeli dni świątecznych w swojej funkcji, rozważ przechowywanie informacji o świętach w bardziej przystępnym formacie, takim jak tablica zagregowana lub tabela tymczasowa. Minimalizuje to potrzebę łączenia w czasie rzeczywistym podczas wykonywania UDF. Co więcej, lewarowanie funkcje tablicowe tak jak ARRAY_AGG() I UNNEST() gwarantuje, że możesz obsługiwać złożone struktury danych bez spadków wydajności związanych z powtarzającymi się podzapytaniami.

Inna strategia polega na wykorzystaniu BigQuery SAFE_CAST() funkcję, która pozwala sprawnie obsługiwać potencjalne problemy z formatem, ponieważ zapobiega to niepotrzebnym błędom zapytań. Zapewniając niezawodność danych wejściowych i wewnętrznie obsługując błędy, możesz zapobiec problemom w czasie wykonywania, które w przeciwnym razie spowodowałyby awarię UDF. Ponadto zawsze należy rozważyć, czy dane obliczenie można uprościć lub wyładować poza UDF, aby usprawnić przetwarzanie. Takie metody zapewniają wydajniejsze działanie UDF przy jednoczesnym przestrzeganiu ograniczeń środowiska wykonawczego BigQuery.