Вирішення корельованих підзапитів BigQuery та обмежень UDF: практичний посібник

UDF BigQuery та корельовані підзапити: подолання викликів

У сучасних процесах обробки даних BigQuery від Google Cloud Platform часто використовується для обробки великих наборів даних і виконання складних обчислень. Однак користувачі часто стикаються з обмеженнями під час реалізації конкретної бізнес-логіки за допомогою визначених користувачем функцій (UDF) і корельованих підзапитів. Це може створити труднощі, особливо під час посилань на динамічні таблиці, які регулярно оновлюються персоналом, як-от у випадку святкових прапорців або інших чутливих до часу даних.

Проблема корельованих підзапитів у UDF стає очевидною під час спроби інтегрувати дані таблиці в реальному часі з бізнес-розрахунками, керованими датою. У таких сценаріях обчислення можуть бути невдалими, якщо задіяно кілька таблиць і умовної логіки. Це особливо проблематично, коли жорстко закодовані значення працюють, але динамічні дані не працюють через ці обмеження.

У цій статті ми розглянемо конкретний приклад проблеми, коли UDF має обчислити загальну затримку між двома датами, враховуючи святкові та неробочі дні, але не вдається через обмеження BigQuery щодо корельованих підзапитів. Ми також вивчимо можливі рішення та найкращі методи вирішення цієї проблеми.

Якщо ви зіткнулися з подібними труднощами, цей посібник надасть інформацію про обробку корельованих помилок підзапитів і оптимізацію ваших UDF у BigQuery. Давайте зануримося в приклад і дослідимо, як подолати ці типові перешкоди.

Розуміння UDF BigQuery та корельованих підзапитів

Основна мета сценаріїв, наданих вище, полягає в тому, щоб обчислити загальну тривалість робочого часу між двома мітками часу з урахуванням специфічних для бізнесу елементів, таких як свята та вихідні. Цей розрахунок має вирішальне значення для процесів звітності, які вимірюють тривалість роботи без урахування неробочих днів. Визначена користувачем функція (UDF) використовується тут для інкапсуляції цієї логіки в Google BigQuery. Однією з головних проблем, які вирішуються, є вирішення корельовані підзапити в UDF, що може призвести до помилок і проблем із продуктивністю під час запиту великих наборів даних.

Одним із ключових компонентів сценарію є використання GENERATE_DATE_ARRAY функція. Ця функція створює список усіх дат між двома даними часовими мітками. Згенерувавши діапазон дат, сценарій може точно обчислити, скільки робочих днів пройшло між часом початку та завершення роботи. Щоб відфільтрувати свята та вихідні з цього списку, сценарій використовує ARRAY_AGG функція зберігання даних про відпустку та UNNEST функція для перетворення масивів у рядки для полегшення порівняння.

Іншою важливою частиною рішення є обробка даних про відпустку. Святковий стіл, який регулярно оновлюється персоналом, зберігається в масиві та використовується для фільтрації будь-яких дат, які збігаються зі святами чи вихідними. Це досягається за допомогою комбінації ЛІВОГО ПРИЄДНАННЯ і ЕКСТРАКТ функція, яка ізолює певні частини дати, наприклад день тижня. Відфільтрування вихідних (субота та неділя) гарантує, що лише робочі дні враховуються в остаточному розрахунку затримки.

Нарешті, UDF виконує певну перевірку дати, щоб переконатися, що вхідні значення мають правильний формат за допомогою SAFE_CAST функція. Ця функція запобігає збою UDF, якщо введено недійсний формат дати, забезпечуючи додатковий рівень безпеки. Кінцевий результат розраховується шляхом підсумовування робочих днів і коригування часу початку та закінчення неповних робочих днів. Цей підхід пропонує гнучке та багаторазове рішення складної проблеми обчислення затримок у BigQuery з дотриманням обмежень 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));

Подолання обмежень BigQuery UDF: оптимізація продуктивності запитів

У будь-якій великомасштабній операції з даними важливі продуктивність і ефективність. Однією з головних проблем, яка виникає в BigQuery, є обмежені можливості Визначені користувачем функції (UDF) для ефективної обробки корельованих підзапитів, особливо коли UDF посилається на зовнішні таблиці або потрібно виконувати кілька об’єднань. Ці проблеми часто призводять до зниження продуктивності або навіть до помилок. Це особливо проблематично у випадках, коли логіці потрібно динамічно отримувати дані, які часто оновлюються, як-от святкові таблиці. Щоб подолати це, надзвичайно важливо знайти альтернативні способи структурування ваших запитів, щоб обійти ці обмеження.

Одним із підходів є зменшення залежності від корельованих підзапитів за допомогою проміжних обчислень або кешування даних завчасно. Наприклад, замість того, щоб посилатися на святкову таблицю кілька разів у вашій функції, подумайте про збереження інформації про свята в більш доступному форматі, як-от зведений масив або тимчасова таблиця. Це мінімізує потребу в об’єднаннях у реальному часі під час виконання вашої UDF. Крім того, леверидж функції масиву подобається ARRAY_AGG() і UNNEST() гарантує, що ви можете обробляти складні структури даних без погіршення продуктивності, пов’язаного з повторюваними підзапитами.

Інша стратегія передбачає використання BigQuery SAFE_CAST() для ефективної обробки потенційних проблем формату, оскільки це запобігає непотрібним помилкам запитів. Забезпечивши надійність вхідних даних і внутрішню обробку помилок, ви можете запобігти проблемам під час виконання, які інакше призвели б до збою вашої UDF. Крім того, завжди розглядайте, чи можна певний обчислення спростити або винести за межі UDF, щоб оптимізувати обробку. Такі методи забезпечують більш ефективну роботу ваших UDF, дотримуючись обмежень середовища виконання BigQuery.