BigQuery సహసంబంధ సబ్‌క్వెరీలు మరియు UDF పరిమితులను పరిష్కరించడం: ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్

BigQuery UDFలు మరియు పరస్పర సంబంధిత సబ్‌క్వెరీలు: సవాళ్లను అధిగమించడం

ఆధునిక డేటా ప్రాసెసింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలలో, Google Cloud Platform యొక్క BigQuery తరచుగా పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి మరియు సంక్లిష్ట గణనలను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. అయినప్పటికీ, వినియోగదారు-నిర్వచించిన విధులు (UDFలు) మరియు సహసంబంధ సబ్‌క్వెరీల ద్వారా నిర్దిష్ట వ్యాపార తర్కాన్ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు వినియోగదారులు తరచుగా పరిమితులను ఎదుర్కొంటారు. ఇది సవాళ్లను సృష్టించగలదు, ప్రత్యేకించి హాలిడే ఫ్లాగ్‌లు లేదా ఇతర సమయ-సెన్సిటివ్ డేటా విషయంలో సిబ్బందిచే క్రమం తప్పకుండా నవీకరించబడే డైనమిక్ టేబుల్‌లను సూచించేటప్పుడు.

తేదీ-ఆధారిత వ్యాపార గణనలతో నిజ-సమయ పట్టిక డేటాను ఏకీకృతం చేయడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు UDFలలో పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్‌క్వెరీల సమస్య స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. అటువంటి సందర్భాలలో, బహుళ పట్టికలు మరియు షరతులతో కూడిన తర్కం చేరి ఉన్నప్పుడు లెక్కలు విఫలమవుతాయి. హార్డ్‌కోడ్ చేయబడిన విలువలు పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా సమస్యాత్మకమైనది, అయితే ఈ పరిమితుల కారణంగా డైనమిక్ డేటా విఫలమవుతుంది.

ఈ కథనంలో, UDF అనేది రెండు తేదీల మధ్య మొత్తం ఆలస్యాన్ని లెక్కించడానికి ఉద్దేశించిన సమస్య యొక్క నిర్దిష్ట ఉదాహరణను పరిశీలిస్తాము, సెలవులు మరియు పని చేయని రోజులలో కారకం, కానీ పరస్పర సంబంధిత సబ్‌క్వెరీలపై BigQuery పరిమితుల కారణంగా విఫలమవుతుంది. మేము ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి సంభావ్య పరిష్కారాలను మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను కూడా అన్వేషిస్తాము.

మీరు ఇలాంటి సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంటే, ఈ గైడ్ సహసంబంధ సబ్‌క్వెరీ లోపాలను నిర్వహించడానికి మరియు BigQueryలో మీ UDFలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఉదాహరణలోకి ప్రవేశిద్దాం మరియు ఈ సాధారణ రోడ్‌బ్లాక్‌లను ఎలా అధిగమించాలో అన్వేషిద్దాం.

BigQuery UDFలు మరియు సహసంబంధ సబ్‌క్వెరీ సొల్యూషన్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌ల యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం సెలవులు మరియు వారాంతాల్లో వంటి వ్యాపార-నిర్దిష్ట అంశాలలో కారకం చేస్తున్నప్పుడు రెండు టైమ్‌స్టాంప్‌ల మధ్య మొత్తం పని గంటలను లెక్కించడం. పని చేయని రోజులను మినహాయించి ఉద్యోగ వ్యవధిని కొలిచే ప్రక్రియలను నివేదించడానికి ఈ గణన కీలకం. Google BigQueryలో ఈ లాజిక్‌ను సంగ్రహించడానికి వినియోగదారు-నిర్వచించిన ఫంక్షన్ (UDF) ఇక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది. పరిష్కరించబడిన ప్రధాన సవాళ్లలో ఒకటి వ్యవహరించడం సహసంబంధ ఉపప్రశ్నలు UDFలలో, పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రశ్నించేటప్పుడు లోపాలు మరియు పనితీరు సమస్యలకు దారితీయవచ్చు.

స్క్రిప్ట్ యొక్క ముఖ్య భాగాలలో ఒకటి యొక్క ఉపయోగం GENERATE_DATE_ARRAY ఫంక్షన్. ఈ ఫంక్షన్ ఇచ్చిన రెండు టైమ్‌స్టాంప్‌ల మధ్య అన్ని తేదీల జాబితాను సృష్టిస్తుంది. తేదీ పరిధిని రూపొందించడం ద్వారా, ఉద్యోగం ప్రారంభ మరియు ముగింపు సమయాల మధ్య ఎన్ని పని దినాలు ఉన్నాయో స్క్రిప్ట్ ఖచ్చితంగా లెక్కించగలదు. ఈ జాబితా నుండి సెలవులు మరియు వారాంతాలను ఫిల్టర్ చేయడానికి, స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించుకుంటుంది ARRAY_AGG సెలవు డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఫంక్షన్ మరియు UNNEST సులభంగా పోలిక కోసం శ్రేణులను అడ్డు వరుసలుగా మార్చడానికి ఫంక్షన్.

పరిష్కారం యొక్క మరొక కీలకమైన భాగం సెలవు డేటాను నిర్వహించడం. సిబ్బందిచే క్రమం తప్పకుండా అప్‌డేట్ చేయబడే హాలిడే టేబుల్, శ్రేణిలో నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు సెలవులు లేదా వారాంతాల్లో వచ్చే తేదీలను ఫిల్టర్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. కలయికను ఉపయోగించి ఇది సాధించబడుతుంది ఎడమ చేరండి మరియు ది సంగ్రహించండి ఫంక్షన్, ఇది వారంలోని రోజు వంటి తేదీలోని నిర్దిష్ట భాగాలను వేరు చేస్తుంది. వారాంతాల్లో (శనివారం మరియు ఆదివారం) ఫిల్టర్ చేయడం వలన పనిదినాలు మాత్రమే చివరి ఆలస్య గణనకు దోహదం చేస్తాయి.

చివరగా, ఇన్‌పుట్ విలువలు సరైన ఆకృతిలో ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి UDF కొంత తేదీ ధ్రువీకరణను నిర్వహిస్తుంది SAFE_CAST ఫంక్షన్. ఈ ఫంక్షన్ చెల్లని తేదీ ఆకృతిని నమోదు చేసినట్లయితే UDF విఫలం కాకుండా నిరోధిస్తుంది, ఇది అదనపు భద్రతను అందిస్తుంది. పని దినాలను సంగ్రహించడం మరియు పాక్షిక పనిదినాల్లో ప్రారంభ మరియు ముగింపు సమయాల కోసం సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా తుది ఫలితం లెక్కించబడుతుంది. ఈ విధానం UDF పరిమితులకు కట్టుబడి బిగ్ క్వెరీలో జాప్యాలను లెక్కించే సంక్లిష్ట సమస్యకు అనువైన మరియు పునర్వినియోగ పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.

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 పరిమితులను అధిగమించడం: ప్రశ్న పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడం

ఏదైనా పెద్ద-స్థాయి డేటా ఆపరేషన్‌లో, పనితీరు మరియు సామర్థ్యం అవసరం. BigQueryలో ఉత్పన్నమయ్యే ఒక ప్రధాన సవాలు పరిమిత సామర్థ్యం వినియోగదారు నిర్వచించిన విధులు (UDFలు) పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్‌క్వెరీలను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి, ప్రత్యేకించి UDF బాహ్య పట్టికలను సూచించినప్పుడు లేదా బహుళ చేరికలను నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పుడు. ఈ సమస్యలు తరచుగా నెమ్మదిగా పనితీరు లేదా లోపాలను కలిగిస్తాయి. హాలిడే టేబుల్‌ల వంటి తరచుగా అప్‌డేట్ అయ్యే డేటాను లాజిక్ డైనమిక్‌గా లాగాల్సిన సందర్భాల్లో ఇది చాలా సమస్యాత్మకం. దీన్ని అధిగమించడానికి, ఈ పరిమితులను దాటవేయడానికి మీ ప్రశ్నలను రూపొందించడానికి ప్రత్యామ్నాయ మార్గాలను కనుగొనడం చాలా కీలకం.

ఇంటర్మీడియట్ గణనలను ఉపయోగించడం లేదా సమయానికి ముందే డేటాను కాషింగ్ చేయడం ద్వారా సహసంబంధ సబ్‌క్వెరీలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడం ఒక విధానం. ఉదాహరణకు, మీ ఫంక్షన్‌లో హాలిడే టేబుల్‌ని అనేకసార్లు ప్రస్తావించడం కంటే, సమగ్ర శ్రేణి లేదా తాత్కాలిక పట్టిక వంటి మరింత ప్రాప్యత ఫార్మాట్‌లో సెలవు సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడాన్ని పరిగణించండి. ఇది మీ UDF అమలు సమయంలో నిజ-సమయ చేరికల అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇంకా, పరపతి శ్రేణి విధులు ఇష్టం ARRAY_AGG() మరియు UNNEST() పునరావృత సబ్‌క్వెరీలతో అనుబంధించబడిన పనితీరు పెనాల్టీలు లేకుండా మీరు సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాలను నిర్వహించగలరని నిర్ధారిస్తుంది.

మరొక వ్యూహం BigQueryని ఉపయోగించడం SAFE_CAST() సంభావ్య ఫార్మాట్ సమస్యలను సునాయాసంగా నిర్వహించడానికి పని చేస్తుంది, ఇది అనవసరమైన ప్రశ్న వైఫల్యాలను నివారిస్తుంది. ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క పటిష్టతను నిర్ధారించడం మరియు అంతర్గతంగా లోపాలను నిర్వహించడం ద్వారా, మీ UDF విఫలమయ్యేలా చేసే రన్‌టైమ్ సమస్యలను మీరు నిరోధించవచ్చు. అదనంగా, ప్రాసెసింగ్‌ను క్రమబద్ధీకరించడానికి UDF వెలుపల నిర్దిష్ట గణనను సరళీకృతం చేయవచ్చా లేదా ఆఫ్‌లోడ్ చేయవచ్చో ఎల్లప్పుడూ పరిగణించండి. BigQuery యొక్క ఎగ్జిక్యూషన్ ఎన్విరాన్మెంట్ యొక్క పరిమితులకు కట్టుబడి ఉన్నప్పుడు మీ UDFలు మరింత సమర్ధవంతంగా అమలు అయ్యేలా ఇటువంటి పద్ధతులు నిర్ధారిస్తాయి.