Lösa BigQuery-korrelerade delfrågor och UDF-begränsningar: En praktisk guide

BigQuery UDF:er och korrelerade delfrågor: Att övervinna utmaningar

I moderna arbetsflöden för databearbetning används Google Cloud Platforms BigQuery ofta för att hantera stora datamängder och utföra komplexa beräkningar. Användare stöter dock ofta på begränsningar när de implementerar specifik affärslogik genom användardefinierade funktioner (UDF) och korrelerade underfrågor. Detta kan skapa utmaningar, särskilt när man refererar till dynamiska tabeller som regelbundet uppdateras av personalen, som i fallet med semesterflaggor eller annan tidskänslig data.

Problemet med korrelerade underfrågor i UDF:er blir uppenbart när man försöker integrera realtidstabelldata med datumdrivna affärsberäkningar. I sådana scenarier kan beräkningar misslyckas när flera tabeller och villkorlig logik är inblandade. Detta är särskilt problematiskt när hårdkodade värden fungerar, men dynamisk data misslyckas på grund av dessa begränsningar.

I den här artikeln går vi igenom ett specifikt exempel på ett problem där en UDF är avsedd att beräkna den totala fördröjningen mellan två datum, med hänsyn tagen till helgdagar och icke-arbetsdagar, men misslyckas på grund av BigQuerys begränsningar för korrelerade delfrågor. Vi kommer också att utforska potentiella lösningar och bästa praxis för att ta itu med det här problemet.

Om du upplever liknande utmaningar kommer den här guiden att ge insikter i hur du hanterar korrelerade underfrågefel och optimerar dina UDF:er i BigQuery. Låt oss dyka in i exemplet och utforska hur man kan övervinna dessa vanliga vägspärrar.

Förstå BigQuery UDF:er och Correlated Subquery Solutions

Det primära målet med skripten ovan är att beräkna den totala arbetstiden mellan två tidsstämplar samtidigt som man tar hänsyn till affärsspecifika element som helgdagar och helger. Den här beräkningen är kritisk för rapporteringsprocesser som mäter arbetslängden samtidigt som arbetsfria dagar utesluts. En användardefinierad funktion (UDF) används här för att kapsla in denna logik i Google BigQuery. En av de viktigaste utmaningarna är att hantera korrelerade underfrågor inom UDF:er, vilket kan leda till fel och prestandaproblem vid sökning av stora datamängder.

En av nyckelkomponenterna i skriptet är användningen av GENERATE_DATE_ARRAY fungera. Denna funktion skapar en lista över alla datum mellan två givna tidsstämplar. Genom att generera ett datumintervall kan skriptet exakt beräkna hur många arbetsdagar som finns mellan jobbets start- och sluttider. För att filtrera bort helgdagar och helger från den här listan använder skriptet ARRAY_AGG funktion för att lagra semesterdata och UNNEST funktion för att konvertera arrayer till rader för enklare jämförelse.

En annan avgörande del av lösningen är hanteringen av semesterdata. Semestertabellen, som regelbundet uppdateras av personalen, lagras i en array och används för att filtrera bort alla datum som sammanfaller med helgdagar eller helger. Detta uppnås med en kombination av VÄNSTER GÅ MED och den EXTRAHERA funktion, som isolerar specifika delar av datumet, till exempel veckodagen. Att filtrera bort helger (lördag och söndag) säkerställer att endast arbetsdagar bidrar till den slutliga förseningsberäkningen.

Slutligen utför UDF viss datumvalidering för att säkerställa att indatavärdena är i rätt format med hjälp av SAFE_CAST fungera. Den här funktionen förhindrar att UDF misslyckas om ett ogiltigt datumformat anges, vilket ger ett extra lager av säkerhet. Slutresultatet beräknas genom att summera arbetsdagarna och justera för start- och sluttider på delarbetsdagar. Detta tillvägagångssätt erbjuder en flexibel och återanvändbar lösning på det komplexa problemet med att beräkna fördröjningar i BigQuery samtidigt som man följer UDF-begränsningar.

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));

Övervinna BigQuery UDF-begränsningar: Optimera frågeprestanda

I all storskalig dataoperation är prestanda och effektivitet avgörande. En stor utmaning som uppstår i BigQuery är den begränsade förmågan hos Användardefinierade funktioner (UDF) för att hantera korrelerade underfrågor effektivt, särskilt när UDF refererar till externa tabeller eller behöver utföra flera kopplingar. Dessa problem leder ofta till långsammare prestanda eller till och med fel. Detta är särskilt problematiskt i de fall där logiken behöver dynamiskt dra in data som uppdateras ofta, som semestertabeller. För att övervinna detta är det avgörande att hitta alternativa sätt att strukturera dina frågor för att kringgå dessa begränsningar.

Ett tillvägagångssätt är att minska beroendet av korrelerade delfrågor genom att använda mellanliggande beräkningar eller cachelagring av data i förväg. Till exempel, istället för att referera till semestertabellen flera gånger i din funktion, överväg att lagra semesterinformation i ett mer tillgängligt format, som en aggregerad array eller tillfällig tabell. Detta minimerar behovet av anslutningar i realtid under körningen av din UDF. Dessutom utnyttjande arrayfunktioner som ARRAY_AGG() och UNNEST() säkerställer att du kan hantera komplexa datastrukturer utan prestationspåföljder som är förknippade med upprepade underfrågor.

En annan strategi innebär att använda BigQuerys SAFE_CAST() funktion för att hantera potentiella formatproblem elegant, eftersom detta förhindrar onödiga frågefel. Genom att säkerställa robustheten hos indata och hantera fel internt kan du förhindra körtidsproblem som annars skulle få din UDF att misslyckas. Överväg dessutom alltid om en viss beräkning kan förenklas eller laddas bort utanför UDF för att effektivisera bearbetningen. Sådana metoder säkerställer att dina UDF:er körs mer effektivt samtidigt som de följer begränsningarna i BigQuerys exekveringsmiljö.