BigQuery سے متعلقہ ذیلی سوالات اور UDF حدود کو حل کرنا: ایک عملی رہنما

BigQuery UDFs اور متعلقہ ذیلی سوالات: چیلنجز پر قابو پانا

جدید ڈیٹا پروسیسنگ ورک فلو میں، Google Cloud Platform کی BigQuery اکثر بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے اور پیچیدہ حسابات کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ تاہم، یوزر ڈیفائنڈ فنکشنز (UDFs) اور متعلقہ ذیلی سوالات کے ذریعے مخصوص کاروباری منطق کو لاگو کرتے وقت صارفین کو اکثر حدود کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ اس سے چیلنجز پیدا ہو سکتے ہیں، خاص طور پر جب ڈائنامک ٹیبلز کا حوالہ دیتے ہوئے جنہیں عملے کے ذریعے باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، جیسے چھٹی والے جھنڈوں یا دیگر وقت کے حساس ڈیٹا کے معاملے میں۔

UDFs میں متعلقہ ذیلی سوالات کا مسئلہ اس وقت واضح ہو جاتا ہے جب ریئل ٹائم ٹیبل ڈیٹا کو تاریخ سے چلنے والے کاروباری حسابات کے ساتھ مربوط کرنے کی کوشش کی جاتی ہے۔ ایسے حالات میں، حساب ناکام ہو سکتا ہے جب متعدد جدولیں اور مشروط منطق شامل ہوں۔ یہ خاص طور پر مشکل ہوتا ہے جب ہارڈ کوڈ شدہ اقدار کام کرتی ہیں، لیکن ان حدود کی وجہ سے متحرک ڈیٹا ناکام ہو جاتا ہے۔

اس مضمون میں، ہم اس مسئلے کی ایک مخصوص مثال کے بارے میں بات کریں گے جہاں UDF کا مقصد دو تاریخوں کے درمیان کل تاخیر کا حساب لگانا ہے، تعطیلات اور غیر کام کے دنوں میں فیکٹرنگ، لیکن متعلقہ ذیلی سوالات پر BigQuery کی حدود کی وجہ سے ناکام ہو جاتا ہے۔ ہم اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے ممکنہ حل اور بہترین طریقہ کار بھی تلاش کریں گے۔

اگر آپ اسی طرح کے چیلنجز کا سامنا کر رہے ہیں، تو یہ گائیڈ متعلقہ ذیلی استفسار کی غلطیوں سے نمٹنے اور BigQuery میں آپ کے UDFs کو بہتر بنانے کے بارے میں بصیرت فراہم کرے گی۔ آئیے مثال میں غوطہ لگائیں اور دریافت کریں کہ ان عام رکاوٹوں کو کیسے دور کیا جائے۔

BigQuery UDFs اور متعلقہ ذیلی سوالات کے حل کو سمجھنا

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹس کا بنیادی مقصد دو ٹائم اسٹیمپ کے درمیان کام کے کل اوقات کا حساب لگانا ہے جبکہ کاروباری مخصوص عناصر جیسے تعطیلات اور اختتام ہفتہ میں فیکٹرنگ کرنا ہے۔ یہ حساب ان رپورٹنگ کے عمل کے لیے اہم ہے جو کام کے دورانیے کی پیمائش کرتے ہیں جبکہ غیر کام کے دنوں کو چھوڑ کر۔ Google BigQuery میں اس منطق کو سمیٹنے کے لیے یہاں ایک User-defined Function (UDF) استعمال کیا جاتا ہے۔ اہم چیلنجوں میں سے ایک جس سے نمٹنا ہے۔ متعلقہ ذیلی سوالات UDFs کے اندر، جو بڑے ڈیٹا سیٹس سے استفسار کرتے وقت خرابیوں اور کارکردگی کے مسائل کا باعث بن سکتا ہے۔

اسکرپٹ کے اہم اجزاء میں سے ایک کا استعمال ہے۔ GENERATE_DATE_ARRAY فنکشن یہ فنکشن دو دیے گئے ٹائم اسٹیمپ کے درمیان تمام تاریخوں کی فہرست بناتا ہے۔ تاریخ کی حد بنا کر، اسکرپٹ درست طریقے سے حساب لگا سکتا ہے کہ کام کے آغاز اور اختتامی اوقات کے درمیان کتنے کام کے دن موجود ہیں۔ اس فہرست سے تعطیلات اور اختتام ہفتہ کو فلٹر کرنے کے لیے، اسکرپٹ کا استعمال کرتا ہے۔ ARRAY_AGG چھٹیوں کا ڈیٹا ذخیرہ کرنے کا فنکشن اور UNNEST آسان موازنہ کے لیے صفوں کو قطاروں میں تبدیل کرنے کا فنکشن۔

حل کا ایک اور اہم حصہ چھٹیوں کے ڈیٹا کو ہینڈل کرنا ہے۔ چھٹیوں کی میز، جسے عملے کے ذریعے باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، ایک صف میں محفوظ کیا جاتا ہے اور چھٹیوں یا اختتام ہفتہ سے ملنے والی کسی بھی تاریخ کو فلٹر کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ایک مجموعہ کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جاتا ہے بائیں شمولیت اور اقتباس فنکشن، جو تاریخ کے مخصوص حصوں کو الگ کرتا ہے، جیسے ہفتے کا دن۔ اختتام ہفتہ (ہفتہ اور اتوار) کو فلٹر کرنا اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صرف کام کے دن حتمی تاخیر کے حساب کتاب میں حصہ ڈالیں۔

آخر میں، UDF کچھ تاریخ کی توثیق کرتا ہے اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ان پٹ کی قدریں درست فارمیٹ میں ہیں SAFE_CAST فنکشن یہ فنکشن UDF کو ناکام ہونے سے روکتا ہے اگر تاریخ کا غلط فارمیٹ درج کیا جاتا ہے، سیکورٹی کی ایک اضافی پرت فراہم کرتا ہے۔ حتمی نتیجہ کام کے دنوں کا خلاصہ کرکے اور جزوی کام کے دنوں میں شروع اور اختتامی اوقات کو ایڈجسٹ کرکے شمار کیا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر UDF کی حدود کی پابندی کرتے ہوئے BigQuery میں تاخیر کا حساب لگانے کے پیچیدہ مسئلے کا ایک لچکدار اور دوبارہ قابل استعمال حل پیش کرتا ہے۔

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 کی حدود پر قابو پانا: استفسار کی کارکردگی کو بہتر بنانا

کسی بھی بڑے پیمانے پر ڈیٹا آپریشن میں، کارکردگی اور کارکردگی ضروری ہے۔ BigQuery میں پیدا ہونے والا ایک بڑا چیلنج کی محدود صلاحیت ہے۔ یوزر ڈیفائنڈ فنکشنز (UDFs) متعلقہ ذیلی سوالات کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنے کے لیے، خاص طور پر جب UDF بیرونی جدولوں کا حوالہ دے یا اسے متعدد جوائن کرنے کی ضرورت ہو۔ یہ مسائل اکثر سست کارکردگی یا غلطیوں کے نتیجے میں ہوتے ہیں۔ یہ خاص طور پر ایسے معاملات میں پریشانی کا باعث ہے جہاں منطق کو متحرک طور پر ڈیٹا کو کھینچنے کی ضرورت ہوتی ہے جو اکثر اپ ڈیٹ ہوتے رہتے ہیں، جیسے کہ چھٹیوں کی میزیں۔ اس پر قابو پانے کے لیے، ان حدود کو نظرانداز کرنے کے لیے اپنے سوالات کی تشکیل کے لیے متبادل طریقے تلاش کرنا بہت ضروری ہے۔

ایک نقطہ نظر یہ ہے کہ انٹرمیڈیٹ حسابات کا استعمال کرکے یا وقت سے پہلے ڈیٹا کیشنگ کرکے متعلقہ ذیلی سوالات پر انحصار کو کم کیا جائے۔ مثال کے طور پر، اپنے فنکشن میں چھٹیوں کے جدول کا متعدد بار حوالہ دینے کے بجائے، چھٹی کی معلومات کو زیادہ قابل رسائی فارمیٹ میں ذخیرہ کرنے پر غور کریں، جیسے کہ ایک مجموعی صف یا عارضی جدول۔ یہ آپ کے UDF کے عمل کے دوران حقیقی وقت میں شمولیت کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔ مزید برآں، فائدہ اٹھانا صف کے افعال پسند ARRAY_AGG() اور UNNEST() اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ پیچیدہ ڈیٹا ڈھانچے کو بار بار سبکوریز سے وابستہ کارکردگی کے جرمانے کے بغیر ہینڈل کر سکتے ہیں۔

ایک اور حکمت عملی میں BigQuery کا استعمال شامل ہے۔ SAFE_CAST() ممکنہ فارمیٹ کے مسائل کو احسن طریقے سے ہینڈل کرنے کے لیے فنکشن، کیونکہ یہ غیر ضروری استفسار کی ناکامیوں کو روکتا ہے۔ ان پٹ ڈیٹا کی مضبوطی کو یقینی بنا کر اور اندرونی طور پر غلطیوں کو سنبھال کر، آپ رن ٹائم کے مسائل کو روک سکتے ہیں جو بصورت دیگر آپ کا UDF ناکام ہو جائے گا۔ مزید برآں، ہمیشہ اس بات پر غور کریں کہ آیا پروسیسنگ کو ہموار کرنے کے لیے کسی خاص حساب کو UDF کے باہر آسان یا آف لوڈ کیا جا سکتا ہے۔ اس طرح کے طریقے یقینی بناتے ہیں کہ آپ کے UDFs BigQuery کے ایگزیکیوشن ماحول کی حدود کی پابندی کرتے ہوئے زیادہ موثر طریقے سے چلتے ہیں۔