Rezolvarea subinterogărilor corelate BigQuery și a limitărilor UDF: un ghid practic

UDF-uri BigQuery și subinterogări corelate: depășirea provocărilor

În fluxurile de lucru moderne de procesare a datelor, BigQuery de la Google Cloud Platform este adesea folosit pentru a gestiona seturi mari de date și pentru a efectua calcule complexe. Cu toate acestea, utilizatorii întâmpină frecvent limitări atunci când implementează o logică specifică de afaceri prin funcții definite de utilizator (UDF) și subinterogări corelate. Acest lucru poate crea provocări, mai ales atunci când faceți referire la tabele dinamice care sunt actualizate în mod regulat de către personal, cum ar fi în cazul steaguri de vacanță sau alte date sensibile la timp.

Problema subinterogărilor corelate în UDF-uri devine evidentă atunci când se încearcă integrarea datelor din tabel în timp real cu calcule de afaceri bazate pe dată. În astfel de scenarii, calculele pot eșua atunci când sunt implicate mai multe tabele și logica condiționată. Acest lucru este mai ales problematic atunci când valorile codificate funcționează, dar datele dinamice eșuează din cauza acestor limitări.

În acest articol, vom parcurge un exemplu specific de problemă în care un UDF este menit să calculeze întârzierea totală dintre două date, luând în considerare sărbătorile și zilele nelucrătoare, dar eșuează din cauza limitărilor BigQuery privind subinterogările corelate. De asemenea, vom explora potențiale soluții și cele mai bune practici pentru a rezolva această problemă.

Dacă vă confruntați cu provocări similare, acest ghid vă va oferi informații despre gestionarea erorilor de subinterogare corelate și despre optimizarea UDF-urilor dvs. în BigQuery. Să ne aprofundăm în exemplu și să explorăm cum să depășim aceste obstacole comune.

Înțelegerea UDF-urilor BigQuery și a soluțiilor de subinterogare corelate

Scopul principal al scripturilor furnizate mai sus este de a calcula orele totale de lucru între două marcaje temporale, luând în considerare elemente specifice afacerii, cum ar fi sărbătorile și weekendurile. Acest calcul este esențial pentru procesele de raportare care măsoară duratele locurilor de muncă, excluzând zilele nelucrătoare. O funcție definită de utilizator (UDF) este utilizată aici pentru a încapsula această logică în Google BigQuery. Una dintre principalele provocări abordate este abordarea subinterogări corelate în UDF-uri, ceea ce poate duce la erori și probleme de performanță atunci când interogând seturi de date mari.

Una dintre componentele cheie ale scriptului este utilizarea GENERATE_DATE_ARRAY funcţie. Această funcție creează o listă cu toate datele între două marcaje temporale date. Prin generarea unui interval de date, scriptul poate calcula cu exactitate câte zile lucrătoare există între orele de începere și de sfârșit ale jobului. Pentru a filtra sărbătorile și weekendurile din această listă, scriptul utilizează ARRAY_AGG funcția de stocare a datelor de vacanță și NESIMUL funcția de a converti matrice în rânduri pentru o comparație mai ușoară.

O altă parte crucială a soluției este gestionarea datelor de vacanță. Tabelul de sărbători, care este actualizat în mod regulat de către personal, este stocat într-o matrice și folosit pentru a filtra orice date care coincid cu sărbătorile sau weekendurile. Acest lucru se realizează folosind o combinație de LEFT JOIN iar cel EXTRAGE funcție, care izolează anumite părți ale datei, cum ar fi ziua săptămânii. Filtrarea weekendurilor (sâmbătă și duminică) asigură că numai zilele lucrătoare contribuie la calculul final al întârzierii.

În cele din urmă, UDF efectuează o anumită validare a datei pentru a se asigura că valorile de intrare sunt în formatul corect folosind SAFE_CAST funcţie. Această funcție previne eșuarea UDF-ului dacă este introdus un format de dată invalid, oferind un nivel suplimentar de securitate. Rezultatul final se calculează prin însumarea zilelor lucrătoare și ajustarea orelor de începere și de sfârșit în zilele lucrătoare parțiale. Această abordare oferă o soluție flexibilă și reutilizabilă la problema complexă a calculării întârzierilor în BigQuery, respectând în același timp limitările 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));

Depășirea limitărilor BigQuery UDF: optimizarea performanței interogărilor

În orice operațiune de date la scară largă, performanța și eficiența sunt esențiale. O provocare majoră care apare în BigQuery este capacitatea limitată de Funcții definite de utilizator (UDF) pentru a gestiona eficient subinterogările corelate, mai ales atunci când UDF face referire la tabele externe sau trebuie să efectueze mai multe îmbinări. Aceste probleme duc adesea la o performanță mai lentă sau chiar la erori. Acest lucru este deosebit de problematic în cazurile în care logica trebuie să atragă în mod dinamic date care se actualizează frecvent, cum ar fi tabelele de vacanță. Pentru a depăși acest lucru, este esențial să găsiți modalități alternative de a vă structura interogările pentru a ocoli aceste limitări.

O abordare este reducerea dependenței de subinterogări corelate folosind calcule intermediare sau stocarea în cache a datelor în avans. De exemplu, în loc să faceți referire la tabelul de vacanță de mai multe ori în funcția dvs., luați în considerare stocarea informațiilor de sărbători într-un format mai accesibil, cum ar fi o matrice agregată sau un tabel temporar. Acest lucru minimizează nevoia de asocieri în timp real în timpul execuției UDF-ului dumneavoastră. În plus, efectul de pârghie funcții matrice ca ARRAY_AGG() şi UNNEST() vă asigură că puteți gestiona structuri complexe de date fără penalizările de performanță asociate subinterogărilor repetate.

O altă strategie implică utilizarea BigQuery SAFE_CAST() funcția de a gestiona potențialele probleme de format cu grație, deoarece acest lucru previne eșecurile inutile de interogare. Asigurând robustețea datelor de intrare și gestionând erorile la nivel intern, puteți preveni problemele de rulare care altfel ar duce la eșecul UDF-ului. În plus, luați în considerare întotdeauna dacă un anumit calcul poate fi simplificat sau descărcat în afara UDF pentru a eficientiza procesarea. Astfel de metode asigură că UDF-urile dvs. rulează mai eficient, respectând în același timp limitările mediului de execuție BigQuery.