Razreševanje koreliranih podpoizvedb BigQuery in omejitev UDF: Praktični vodnik

BigQuery UDF in korelirane podpoizvedbe: premagovanje izzivov

V sodobnih potekih obdelave podatkov se BigQuery platforme Google Cloud pogosto uporablja za obdelavo velikih naborov podatkov in izvajanje zapletenih izračunov. Vendar pa uporabniki pogosto naletijo na omejitve pri izvajanju specifične poslovne logike prek uporabniško definiranih funkcij (UDF) in koreliranih podpoizvedb. To lahko povzroči izzive, zlasti pri sklicevanju na dinamične tabele, ki jih osebje redno posodablja, na primer v primeru prazničnih zastavic ali drugih časovno občutljivih podatkov.

Težava koreliranih podpoizvedb v UDF-jih postane očitna pri poskusu integracije podatkov tabele v realnem času s poslovnimi izračuni na podlagi datuma. V takšnih scenarijih lahko izračuni ne uspejo, če je vključenih več tabel in pogojna logika. To je še posebej problematično, ko trdo kodirane vrednosti delujejo, dinamični podatki pa zaradi teh omejitev ne delujejo.

V tem članku se bomo sprehodili skozi poseben primer težave, pri kateri naj bi UDF izračunal skupno zakasnitev med dvema datumoma, pri čemer je upošteval praznike in dela proste dni, vendar ne uspe zaradi omejitev BigQueryja glede koreliranih podpoizvedb. Raziskali bomo tudi možne rešitve in najboljše prakse za reševanje te težave.

Če se srečujete s podobnimi izzivi, bo ta vodnik ponudil vpogled v obravnavanje koreliranih napak podpoizvedbe in optimizacijo vaših UDF-jev v BigQueryju. Poglobimo se v primer in raziščimo, kako premagati te običajne ovire.

Razumevanje UDF-jev BigQuery in povezanih rešitev podpoizvedbe

Primarni cilj zgornjih skriptov je izračunati skupne delovne ure med dvema časovnima žigoma, pri tem pa upoštevati poslovne elemente, kot so prazniki in vikendi. Ta izračun je ključnega pomena za postopke poročanja, ki merijo trajanje delovnih mest in izključujejo dela proste dni. Uporabniško definirana funkcija (UDF) se tukaj uporablja za enkapsulacijo te logike v Google BigQuery. Eden glavnih obravnavanih izzivov je obravnavanje povezane podpoizvedbe znotraj UDF-jev, kar lahko povzroči napake in težave z zmogljivostjo pri poizvedovanju po velikih nizih podatkov.

Ena ključnih komponent skripta je uporaba GENERATE_DATE_ARRAY funkcijo. Ta funkcija ustvari seznam vseh datumov med dvema danima časovnima žigoma. Z generiranjem časovnega obsega lahko skript natančno izračuna, koliko delovnih dni je med začetnim in končnim časom opravila. Za filtriranje praznikov in vikendov s tega seznama skript uporablja ARRAY_AGG funkcijo za shranjevanje podatkov o počitnicah in NEREST funkcijo za pretvorbo nizov v vrstice za lažjo primerjavo.

Drugi ključni del rešitve je obdelava podatkov o dopustu. Praznična miza, ki jo osebje redno posodablja, je shranjena v nizu in se uporablja za filtriranje vseh datumov, ki sovpadajo s prazniki ali vikendi. To se doseže s kombinacijo LEVO PRIDRUŽI SE in IZVLEČEK funkcijo, ki izolira določene dele datuma, kot je dan v tednu. Filtriranje vikendov (sobota in nedelja) zagotavlja, da samo delovni dnevi prispevajo k končnemu izračunu zamude.

Končno UDF izvede nekaj preverjanja datuma, da zagotovi, da so vhodne vrednosti v pravilni obliki z uporabo SAFE_CAST funkcijo. Ta funkcija preprečuje, da bi UDF odpovedal, če je vnešen neveljaven format datuma, kar zagotavlja dodatno raven varnosti. Končni rezultat se izračuna tako, da seštejejo delovni dnevi in ​​prilagodijo začetni in končni čas ob delnih delovnih dneh. Ta pristop ponuja prilagodljivo in ponovno uporabno rešitev za zapleteno težavo izračunavanja zakasnitev v BigQuery ob upoštevanju omejitev 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));

Premagovanje omejitev BigQuery UDF: Optimizacija zmogljivosti poizvedbe

Pri vsaki obsežni podatkovni operaciji sta zmogljivost in učinkovitost bistvenega pomena. Eden glavnih izzivov, ki se pojavlja pri BigQuery, je omejena zmožnost Uporabniško definirane funkcije (UDF) za učinkovito obravnavanje koreliranih podpoizvedb, zlasti kadar se UDF sklicuje na zunanje tabele ali mora izvesti več združevanj. Te težave pogosto povzročijo počasnejše delovanje ali celo napake. To je še posebej problematično v primerih, ko mora logika dinamično vleči podatke, ki se pogosto posodabljajo, kot so praznične tabele. Da bi to premagali, je ključnega pomena, da poiščete alternativne načine za strukturiranje svojih poizvedb, da zaobidete te omejitve.

Eden od pristopov je zmanjšanje odvisnosti od koreliranih podpoizvedb z uporabo vmesnih izračunov ali predpomnjenja podatkov pred časom. Na primer, namesto večkratnega sklicevanja na praznično tabelo v vaši funkciji razmislite o shranjevanju informacij o praznikih v bolj dostopni obliki, kot je združena matrika ali začasna tabela. To zmanjša potrebo po združitvah v realnem času med izvajanjem vašega UDF. Poleg tega vzvod funkcije polja kot ARRAY_AGG() in UNNEST() zagotavlja, da lahko obravnavate zapletene podatkovne strukture brez zmanjšanja zmogljivosti, povezanega s ponavljajočimi se podpoizvedbami.

Druga strategija vključuje uporabo BigQueryja SAFE_CAST() funkcijo za elegantno obravnavo morebitnih težav s formatom, saj to preprečuje nepotrebne napake pri poizvedbah. Z zagotavljanjem robustnosti vhodnih podatkov in notranjim obravnavanjem napak lahko preprečite težave s časom izvajanja, ki bi sicer povzročile odpoved vašega UDF. Poleg tega vedno razmislite, ali je mogoče določen izračun poenostaviti ali razbremeniti zunaj UDF, da poenostavite obdelavo. Takšne metode zagotavljajo, da se vaši UDF-ji izvajajo učinkoviteje, hkrati pa upoštevajo omejitve izvajalnega okolja BigQuery.