BigQuery ile İlişkili Alt Sorguları ve UDF Sınırlamalarını Çözme: Pratik Bir Kılavuz

BigQuery UDF'leri ve İlişkili Alt Sorgular: Zorlukların Üstesinden Gelmek

Modern veri işleme iş akışlarında Google Cloud Platform'un BigQuery'si genellikle büyük veri kümelerini işlemek ve karmaşık hesaplamalar gerçekleştirmek için kullanılır. Ancak kullanıcılar, Kullanıcı Tanımlı İşlevler (UDF'ler) ve ilişkili alt sorgular aracılığıyla belirli iş mantığını uygularken sıklıkla sınırlamalarla karşılaşırlar. Bu, özellikle tatil bayrakları veya diğer zamana duyarlı veriler gibi personel tarafından düzenli olarak güncellenen dinamik tablolara referans verirken zorluklar yaratabilir.

UDF'lerdeki ilişkili alt sorgular sorunu, gerçek zamanlı tablo verilerini tarihe dayalı iş hesaplamalarıyla entegre etmeye çalışırken ortaya çıkıyor. Bu tür senaryolarda, birden fazla tablo ve koşullu mantık söz konusu olduğunda hesaplamalar başarısız olabilir. Bu özellikle sabit kodlanmış değerler çalıştığında sorunludur, ancak dinamik veriler bu sınırlamalar nedeniyle başarısız olur.

Bu makalede, bir UDF'nin, tatilleri ve çalışma dışı günleri de hesaba katarak iki tarih arasındaki toplam gecikmeyi hesaplaması gereken ancak BigQuery'nin ilişkili alt sorgulara ilişkin sınırlamaları nedeniyle başarısız olduğu bir sorunun belirli bir örneğini ele alacağız. Ayrıca bu sorunu çözmeye yönelik potansiyel çözümleri ve en iyi uygulamaları da inceleyeceğiz.

Benzer zorluklarla karşılaşıyorsanız bu kılavuz, ilişkili alt sorgu hatalarını ele alma ve BigQuery'de UDF'lerinizi optimize etme konusunda bilgiler sağlayacaktır. Örneğe dalalım ve bu yaygın engellerin nasıl aşılacağını keşfedelim.

BigQuery UDF'lerini ve İlişkili Alt Sorgu Çözümlerini Anlama

Yukarıda verilen komut dosyalarının temel amacı, tatiller ve hafta sonları gibi işletmeye özgü unsurları hesaba katarak iki zaman damgası arasındaki toplam çalışma saatlerini hesaplamaktır. Bu hesaplama, iş dışı günleri hariç tutarak iş sürelerini ölçen raporlama süreçleri için kritik öneme sahiptir. Bu mantığı Google BigQuery'de kapsüllemek için burada Kullanıcı Tanımlı İşlev (UDF) kullanılır. Ele alınan temel zorluklardan biri, ilişkili alt sorgular UDF'ler içinde bu durum büyük veri kümelerini sorgularken hatalara ve performans sorunlarına yol açabilir.

Komut dosyasının temel bileşenlerinden biri, GENERATE_DATE_ARRAY işlev. Bu işlev, verilen iki zaman damgası arasındaki tüm tarihlerin bir listesini oluşturur. Komut dosyası, bir tarih aralığı oluşturarak işin başlangıç ​​ve bitiş saatleri arasında kaç iş günü bulunduğunu doğru bir şekilde hesaplayabilir. Bu listeden tatilleri ve hafta sonlarını filtrelemek için komut dosyası şunu kullanır: ARRAY_AGG tatil verilerini saklama işlevi ve YURTDIŞI Daha kolay karşılaştırma için dizileri satırlara dönüştürme işlevi.

Çözümün bir diğer önemli kısmı da tatil verilerinin işlenmesidir. Personel tarafından düzenli olarak güncellenen tatil tablosu bir dizide saklanır ve tatil veya hafta sonlarına denk gelen tarihlerin filtrelenmesi için kullanılır. Bu, aşağıdakilerin bir kombinasyonu kullanılarak elde edilir: SOL KATIL ve ÇIKARMAK Haftanın günü gibi tarihin belirli bölümlerini izole eden işlev. Hafta sonlarının (Cumartesi ve Pazar) filtrelenmesi, nihai gecikme hesaplamasına yalnızca iş günlerinin katkıda bulunmasını sağlar.

Son olarak UDF, giriş değerlerinin doğru formatta olduğundan emin olmak için bir tarih doğrulaması gerçekleştirir. SAFE_CAST işlev. Bu işlev, geçersiz bir tarih formatı girildiğinde UDF'nin başarısız olmasını önleyerek ek bir güvenlik katmanı sağlar. Nihai sonuç, iş günlerinin toplanması ve kısmi iş günlerinin başlangıç ​​ve bitiş zamanlarının ayarlanmasıyla hesaplanır. Bu yaklaşım, UDF sınırlamalarına bağlı kalarak BigQuery'deki gecikmeleri hesaplamaya ilişkin karmaşık soruna esnek ve yeniden kullanılabilir bir çözüm sunar.

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 Sınırlamalarının Aşılması: Sorgu Performansını Optimize Etme

Büyük ölçekli veri operasyonlarında performans ve verimlilik çok önemlidir. BigQuery'de ortaya çıkan en büyük zorluklardan biri, sınırlı yetenektir. Kullanıcı Tanımlı İşlevler (UDF'ler) özellikle UDF'nin harici tablolara referans vermesi veya birden fazla birleştirme gerçekleştirmesi gerektiğinde ilişkili alt sorguları verimli bir şekilde işlemek için. Bu sorunlar genellikle performansın yavaşlamasına ve hatta hatalara neden olur. Bu özellikle tatil tabloları gibi mantığın sık sık güncellenen verileri dinamik olarak çekmesi gereken durumlarda sorunludur. Bunun üstesinden gelmek için sorgularınızı bu sınırlamaları aşacak şekilde yapılandırmanın alternatif yollarını bulmak çok önemlidir.

Yaklaşımlardan biri, ara hesaplamalar kullanarak veya verileri önceden önbelleğe alarak ilişkili alt sorgulara olan bağımlılığı azaltmaktır. Örneğin, işlevinizde tatil tablosuna birden çok kez başvurmak yerine, tatil bilgilerini toplu bir dizi veya geçici tablo gibi daha erişilebilir bir biçimde saklamayı düşünün. Bu, UDF'nizin yürütülmesi sırasında gerçek zamanlı birleştirme ihtiyacını en aza indirir. Ayrıca, yararlanarak dizi işlevleri beğenmek ARRAY_AGG() Ve UNNEST() tekrarlanan alt sorgulardan kaynaklanan performans kayıpları olmadan karmaşık veri yapılarını yönetebilmenizi sağlar.

Başka bir strateji BigQuery'nin kullanılmasını içerir SAFE_CAST() Gereksiz sorgu hatalarını önlediği için olası format sorunlarını incelikli bir şekilde ele alan işlev. Giriş verilerinin sağlamlığını sağlayarak ve hataları dahili olarak ele alarak, UDF'nizin başarısız olmasına neden olacak çalışma zamanı sorunlarını önleyebilirsiniz. Ayrıca, işlemeyi kolaylaştırmak için her zaman belirli bir hesaplamanın basitleştirilip basitleştirilemeyeceğini veya UDF dışına aktarılıp aktarılamayacağını göz önünde bulundurun. Bu tür yöntemler, BigQuery'nin yürütme ortamının sınırlamalarına bağlı kalarak UDF'lerinizin daha verimli çalışmasını sağlar.