Разрешение связанных подзапросов BigQuery и ограничений UDF: практическое руководство

Пользовательские функции BigQuery и коррелированные подзапросы: преодоление проблем

В современных рабочих процессах обработки данных BigQuery Google Cloud Platform часто используется для обработки больших наборов данных и выполнения сложных вычислений. Однако пользователи часто сталкиваются с ограничениями при реализации конкретной бизнес-логики с помощью пользовательских функций (UDF) и коррелирующих подзапросов. Это может создавать проблемы, особенно при обращении к динамическим таблицам, которые регулярно обновляются сотрудниками, например, в случае с флагами праздников или другими данными, зависящими от времени.

Проблема коррелированных подзапросов в UDF становится очевидной при попытке интегрировать табличные данные в реальном времени с бизнес-вычислениями на основе дат. В таких сценариях вычисления могут завершиться неудачей, если задействованы несколько таблиц и условная логика. Это особенно проблематично, когда жестко закодированные значения работают, но динамические данные не работают из-за этих ограничений.

В этой статье мы рассмотрим конкретный пример проблемы, когда пользовательская функция предназначена для расчета общей задержки между двумя датами с учетом праздников и нерабочих дней, но это не удается из-за ограничений BigQuery на коррелирующие подзапросы. Мы также рассмотрим потенциальные решения и лучшие практики решения этой проблемы.

Если вы столкнулись с аналогичными проблемами, в этом руководстве вы найдете информацию о том, как обрабатывать коррелированные ошибки подзапросов и оптимизировать пользовательские функции в BigQuery. Давайте углубимся в пример и выясним, как преодолеть эти распространенные препятствия.

Общие сведения о пользовательских функциях BigQuery и решениях для связанных подзапросов

Основная цель приведенных выше сценариев — вычислить общее количество рабочих часов между двумя временными метками с учетом специфичных для бизнеса элементов, таких как праздники и выходные дни. Этот расчет имеет решающее значение для процессов отчетности, которые измеряют продолжительность заданий, исключая нерабочие дни. Пользовательская функция (UDF) используется здесь для инкапсуляции этой логики в Google BigQuery. Одной из основных решаемых задач является борьба с коррелированные подзапросы внутри UDF, что может привести к ошибкам и проблемам с производительностью при запросе больших наборов данных.

Одним из ключевых компонентов сценария является использование GENERATE_DATE_ARRAY функция. Эта функция создает список всех дат между двумя заданными временными метками. Создавая диапазон дат, скрипт может точно рассчитать, сколько рабочих дней проходит между временем начала и окончания задания. Чтобы отфильтровать праздничные и выходные дни из этого списка, скрипт использует параметр МАССИВ_AGG функция для хранения данных о праздниках и УННЕСТ функция для преобразования массивов в строки для упрощения сравнения.

Другая важная часть решения — обработка данных о праздниках. Таблица праздников, которая регулярно обновляется сотрудниками, хранится в массиве и используется для фильтрации дат, совпадающих с праздниками или выходными. Это достигается за счет сочетания ЛЕВОЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ и ИЗВЛЕКАТЬ функция, которая изолирует определенные части даты, например день недели. Фильтрация выходных (суббота и воскресенье) гарантирует, что в окончательный расчет задержки будут включены только рабочие дни.

Наконец, пользовательская функция выполняет некоторую проверку даты, чтобы убедиться, что входные значения находятся в правильном формате, используя метод SAFE_CAST функция. Эта функция предотвращает сбой UDF в случае ввода неверного формата даты, обеспечивая дополнительный уровень безопасности. Окончательный результат рассчитывается путем суммирования рабочих дней и корректировки времени начала и окончания неполных рабочих дней. Этот подход предлагает гибкое и многократно используемое решение сложной проблемы расчета задержек в BigQuery с соблюдением ограничений 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));

Преодоление ограничений BigQuery UDF: оптимизация производительности запросов

В любой крупномасштабной операции с данными важны производительность и эффективность. Одна из основных проблем, возникающих в BigQuery, — это ограниченные возможности Пользовательские функции (UDF) для эффективной обработки коррелированных подзапросов, особенно когда пользовательская функция ссылается на внешние таблицы или необходимо выполнить несколько соединений. Эти проблемы часто приводят к снижению производительности или даже ошибкам. Это особенно проблематично в тех случаях, когда логике необходимо динамически извлекать данные, которые часто обновляются, например таблицы праздничных дней. Чтобы преодолеть это, крайне важно найти альтернативные способы структурирования запросов, позволяющие обойти эти ограничения.

Один из подходов — снизить зависимость от коррелирующих подзапросов за счет использования промежуточных вычислений или предварительного кэширования данных. Например, вместо многократного обращения к таблице праздников в вашей функции рассмотрите возможность хранения информации о праздниках в более доступном формате, например в агрегированном массиве или временной таблице. Это сводит к минимуму необходимость в соединениях в реальном времени во время выполнения пользовательской функции. Кроме того, используя функции массива нравиться ARRAY_AGG() и UNNEST() гарантирует, что вы сможете обрабатывать сложные структуры данных без снижения производительности, связанного с повторяющимися подзапросами.

Другая стратегия предполагает использование BigQuery. SAFE_CAST() функция для корректной обработки потенциальных проблем с форматом, поскольку это предотвращает ненужные сбои запросов. Обеспечивая надежность входных данных и внутреннюю обработку ошибок, вы можете предотвратить проблемы во время выполнения, которые в противном случае могли бы привести к сбою вашей пользовательской функции. Кроме того, всегда учитывайте, можно ли упростить конкретное вычисление или вынести его за пределы пользовательской функции для оптимизации обработки. Такие методы гарантируют, что ваши пользовательские функции будут работать более эффективно, сохраняя при этом ограничения среды выполнения BigQuery.