BigQuery தொடர்புடைய துணை வினவல்கள் மற்றும் UDF வரம்புகளைத் தீர்ப்பது: ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி

BigQuery UDFகள் மற்றும் தொடர்புடைய துணை வினவல்கள்: சவால்களை சமாளித்தல்

நவீன தரவு செயலாக்க பணிப்பாய்வுகளில், Google Cloud Platform இன் BigQuery பெரும்பாலும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளவும் சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்யவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இருப்பினும், பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் (UDFகள்) மற்றும் தொடர்புடைய துணை வினவல்கள் மூலம் குறிப்பிட்ட வணிக தர்க்கத்தை செயல்படுத்தும்போது பயனர்கள் அடிக்கடி வரம்புகளை எதிர்கொள்கின்றனர். இது சவால்களை உருவாக்கலாம், குறிப்பாக விடுமுறைக் கொடிகள் அல்லது பிற நேர-உணர்திறன் தரவு போன்றவற்றில் பணியாளர்களால் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்படும் டைனமிக் அட்டவணைகளைக் குறிப்பிடும்போது.

தேதி சார்ந்த வணிகக் கணக்கீடுகளுடன் நிகழ்நேர அட்டவணைத் தரவை ஒருங்கிணைக்க முயற்சிக்கும் போது UDFகளில் உள்ள தொடர்புள்ள துணை வினவல்களின் சிக்கல் தெளிவாகிறது. இத்தகைய சூழ்நிலைகளில், பல அட்டவணைகள் மற்றும் நிபந்தனை தர்க்கம் சம்பந்தப்பட்ட போது கணக்கீடுகள் தோல்வியடையும். ஹார்ட்கோட் செய்யப்பட்ட மதிப்புகள் வேலை செய்யும் போது இது மிகவும் சிக்கலானது, ஆனால் இந்த வரம்புகள் காரணமாக டைனமிக் தரவு தோல்வியடைகிறது.

இந்தக் கட்டுரையில், UDF ஆனது இரண்டு தேதிகளுக்கு இடையேயான மொத்த தாமதத்தைக் கணக்கிடும், விடுமுறை நாட்கள் மற்றும் வேலை செய்யாத நாட்களைக் கணக்கிடுவது, ஆனால் தொடர்புடைய துணை வினவல்களில் BigQuery இன் வரம்புகள் காரணமாக தோல்வியடையும் ஒரு சிக்கலின் குறிப்பிட்ட உதாரணத்தை நாங்கள் படிப்போம். இந்தச் சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கான சாத்தியமான தீர்வுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளையும் நாங்கள் ஆராய்வோம்.

நீங்கள் இதே போன்ற சவால்களை எதிர்கொண்டால், இந்த வழிகாட்டி தொடர்புடைய துணை வினவல் பிழைகளைக் கையாள்வது மற்றும் BigQuery இல் உங்கள் UDFகளை மேம்படுத்துவது பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்கும். உதாரணத்திற்கு முழுக்கு போட்டு, இந்த பொதுவான சாலைத் தடைகளை எவ்வாறு சமாளிப்பது என்பதை ஆராய்வோம்.

BigQuery UDFகள் மற்றும் தொடர்புடைய துணை வினவல் தீர்வுகளைப் புரிந்துகொள்வது

மேலே வழங்கப்பட்டுள்ள ஸ்கிரிப்ட்களின் முதன்மைக் குறிக்கோள், விடுமுறை நாட்கள் மற்றும் வார இறுதி நாட்கள் போன்ற வணிக-குறிப்பிட்ட கூறுகளை காரணியாக்கும்போது இரண்டு நேர முத்திரைகளுக்கு இடையே உள்ள மொத்த வேலை நேரத்தைக் கணக்கிடுவதாகும். வேலை செய்யாத நாட்களைத் தவிர்த்து, வேலை கால அளவை அளவிடும் செயல்முறைகளைப் புகாரளிப்பதற்கு இந்தக் கணக்கீடு முக்கியமானது. Google BigQuery இல் இந்த தர்க்கத்தை இணைக்க பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடு (UDF) இங்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. எதிர்கொள்ளப்பட்ட முக்கிய சவால்களில் ஒன்று சமாளிப்பது தொடர்புடைய துணை வினவல்கள் UDFகளுக்குள், இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை வினவும்போது பிழைகள் மற்றும் செயல்திறன் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.

ஸ்கிரிப்ட்டின் முக்கிய கூறுகளில் ஒன்று அதன் பயன்பாடு ஆகும் GENERATE_DATE_ARRAY செயல்பாடு. கொடுக்கப்பட்ட இரண்டு நேர முத்திரைகளுக்கு இடையே உள்ள அனைத்து தேதிகளின் பட்டியலை இந்த செயல்பாடு உருவாக்குகிறது. தேதி வரம்பை உருவாக்குவதன் மூலம், வேலையின் தொடக்க மற்றும் இறுதி நேரங்களுக்கு இடையில் எத்தனை வேலை நாட்கள் உள்ளன என்பதை ஸ்கிரிப்ட் துல்லியமாகக் கணக்கிட முடியும். இந்தப் பட்டியலில் இருந்து விடுமுறை நாட்களையும் வார இறுதி நாட்களையும் வடிகட்ட, ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்துகிறது ARRAY_AGG விடுமுறை தரவுகளை சேமிப்பதற்கான செயல்பாடு மற்றும் UNNEST எளிதாக ஒப்பிடுவதற்கு வரிசைகளை வரிசைகளாக மாற்றும் செயல்பாடு.

தீர்வின் மற்றொரு முக்கியமான பகுதி விடுமுறை தரவைக் கையாள்வது. ஊழியர்களால் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்படும் விடுமுறை அட்டவணை, ஒரு வரிசையில் சேமிக்கப்பட்டு, விடுமுறை நாட்கள் அல்லது வார இறுதிகளுடன் ஒத்துப்போகும் தேதிகளை வடிகட்ட பயன்படுகிறது. கலவையைப் பயன்படுத்தி இது அடையப்படுகிறது இடதுபுறம் சேரவும் மற்றும் தி பிரித்தெடுத்தல் செயல்பாடு, இது வாரத்தின் நாள் போன்ற தேதியின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளை தனிமைப்படுத்துகிறது. வார இறுதி நாட்களை (சனி மற்றும் ஞாயிறு) வடிகட்டுவது, வேலை நாட்கள் மட்டுமே இறுதி தாமதக் கணக்கீட்டிற்கு பங்களிப்பதை உறுதி செய்கிறது.

இறுதியாக, UDF ஆனது உள்ளீட்டு மதிப்புகள் சரியான வடிவத்தில் இருப்பதை உறுதிப்படுத்த சில தேதி சரிபார்ப்பைச் செய்கிறது SAFE_CAST செயல்பாடு. தவறான தேதி வடிவம் உள்ளிடப்பட்டால், UDF தோல்வியடைவதை இந்தச் செயல்பாடு தடுக்கிறது, இது கூடுதல் பாதுகாப்பை வழங்குகிறது. வேலை நாட்களை சுருக்கி, பகுதி வேலை நாட்களில் தொடக்க மற்றும் இறுதி நேரங்களை சரிசெய்வதன் மூலம் இறுதி முடிவு கணக்கிடப்படுகிறது. UDF வரம்புகளுக்கு இணங்க, BigQuery இல் தாமதங்களைக் கணக்கிடுவதில் உள்ள சிக்கலான சிக்கலுக்கு இந்த அணுகுமுறை நெகிழ்வான மற்றும் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தீர்வை வழங்குகிறது.

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));

BigQuery UDF வரம்புகளை மீறுதல்: வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்துதல்

எந்த பெரிய அளவிலான தரவு செயல்பாட்டிலும், செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறன் அவசியம். BigQuery இல் எழும் ஒரு பெரிய சவாலானது, இன் வரையறுக்கப்பட்ட திறன் ஆகும் பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் (UDFs) தொடர்புள்ள துணை வினவல்களைத் திறமையாகக் கையாள, குறிப்பாக UDF வெளிப்புற அட்டவணைகளைக் குறிப்பிடும்போது அல்லது பல இணைப்புகளைச் செய்ய வேண்டும். இந்த சிக்கல்கள் பெரும்பாலும் மெதுவான செயல்திறன் அல்லது பிழைகளை ஏற்படுத்துகின்றன. விடுமுறை அட்டவணைகள் போன்ற அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்படும் தரவை லாஜிக் மாறும் வகையில் இழுக்க வேண்டிய சந்தர்ப்பங்களில் இது மிகவும் சிக்கலானது. இதைப் போக்க, இந்த வரம்புகளைத் தவிர்ப்பதற்கு உங்கள் வினவல்களைக் கட்டமைக்க மாற்று வழிகளைக் கண்டறிவது முக்கியம்.

ஒரு அணுகுமுறை இடைநிலை கணக்கீடுகள் அல்லது நேரத்திற்கு முன்பே தரவை கேச்சிங் செய்வதன் மூலம் தொடர்புள்ள துணை வினவல்களை நம்பியிருப்பதைக் குறைப்பதாகும். எடுத்துக்காட்டாக, உங்கள் செயல்பாட்டில் விடுமுறை அட்டவணையைப் பலமுறை குறிப்பிடுவதற்குப் பதிலாக, ஒருங்கிணைந்த வரிசை அல்லது தற்காலிக அட்டவணை போன்ற அணுகக்கூடிய வடிவத்தில் விடுமுறைத் தகவலைச் சேமிப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இது உங்களின் UDF செயல்பாட்டின் போது நிகழ்நேர இணைப்புகளின் தேவையைக் குறைக்கிறது. மேலும், அந்நியப்படுத்துதல் வரிசை செயல்பாடுகள் போன்ற ARRAY_AGG() மற்றும் UNNEST() தொடர்ச்சியான துணை வினவல்களுடன் தொடர்புடைய செயல்திறன் அபராதங்கள் இல்லாமல் சிக்கலான தரவு கட்டமைப்புகளை நீங்கள் கையாள முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

மற்றொரு உத்தி BigQuery ஐப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது SAFE_CAST() தேவையற்ற வினவல் தோல்விகளைத் தடுக்கும் என்பதால், சாத்தியமான வடிவச் சிக்கல்களைக் கையாளும் செயல்பாடு. உள்ளீட்டுத் தரவின் உறுதித்தன்மையை உறுதிசெய்து, உள்நாட்டில் உள்ள பிழைகளைக் கையாள்வதன் மூலம், உங்கள் UDF தோல்வியடையும் இயக்க நேரச் சிக்கல்களைத் தடுக்கலாம். கூடுதலாக, ஒரு குறிப்பிட்ட கணக்கீட்டை எளிதாக்க முடியுமா அல்லது UDFக்கு வெளியே செயலாக்கத்தை சீராக்க முடியுமா என்பதை எப்போதும் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். BigQuery செயல்படுத்தும் சூழலின் வரம்புகளை கடைபிடிக்கும் போது உங்கள் UDFகள் மிகவும் திறமையாக இயங்குவதை இத்தகைய முறைகள் உறுதி செய்கின்றன.