$lang['tuto'] = "ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ"; ?>$lang['tuto'] = "ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ"; ?>$lang['tuto'] = "ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ"; ?> BigQuery പരസ്പര ബന്ധമുള്ള

BigQuery പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികളും UDF പരിമിതികളും പരിഹരിക്കുന്നു: ഒരു പ്രായോഗിക ഗൈഡ്

BigQuery പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികളും UDF പരിമിതികളും പരിഹരിക്കുന്നു: ഒരു പ്രായോഗിക ഗൈഡ്
BigQuery പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികളും UDF പരിമിതികളും പരിഹരിക്കുന്നു: ഒരു പ്രായോഗിക ഗൈഡ്
Daniel Marino
2024, ഒക്‌ടോബർ 24, വ്യാഴാഴ്‌ച 5:47:49 PM

BigQuery UDF-കളും പരസ്പരബന്ധിതമായ ഉപചോദ്യങ്ങളും: വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കുന്നു

ആധുനിക ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതിനും Google ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൻ്റെ BigQuery ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, യൂസർ-ഡിഫൈൻഡ് ഫംഗ്‌ഷനുകളിലൂടെയും (യുഡിഎഫ്) പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്‌ക്വറികളിലൂടെയും നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ്സ് ലോജിക് നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പലപ്പോഴും പരിമിതികൾ നേരിടേണ്ടിവരും. ഇത് വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്ടിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും അവധിക്കാല ഫ്ലാഗുകളുടെ കാര്യത്തിലോ മറ്റ് സമയ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പോലെയോ ജീവനക്കാർ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡൈനാമിക് ടേബിളുകൾ പരാമർശിക്കുമ്പോൾ.

തീയതി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബിസിനസ് കണക്കുകൂട്ടലുകളുമായി തത്സമയ പട്ടിക ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ UDF-കളിലെ പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറികളുടെ പ്രശ്നം വ്യക്തമാകും. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, ഒന്നിലധികം പട്ടികകളും സോപാധിക യുക്തിയും ഉൾപ്പെടുമ്പോൾ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പരാജയപ്പെടാം. ഹാർഡ്‌കോഡ് ചെയ്‌ത മൂല്യങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രശ്‌നകരമാണ്, എന്നാൽ ഈ പരിമിതികൾ കാരണം ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ പരാജയപ്പെടുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, രണ്ട് തീയതികൾക്കിടയിലുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള കാലതാമസം കണക്കാക്കാൻ UDF ഉദ്ദേശിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രത്യേക ഉദാഹരണത്തിലൂടെ ഞങ്ങൾ കടന്നുപോകും, ​​അവധി ദിവസങ്ങളിലും ജോലി ചെയ്യാത്ത ദിവസങ്ങളിലും കണക്കാക്കുന്നു, എന്നാൽ പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറികളിലെ BigQuery യുടെ പരിമിതികൾ കാരണം പരാജയപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യമായ പരിഹാരങ്ങളും മികച്ച രീതികളും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

നിങ്ങൾ സമാനമായ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ ഗൈഡ് പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറി പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും BigQuery-ൽ നിങ്ങളുടെ UDF-കൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകും. നമുക്ക് ഉദാഹരണത്തിലേക്ക് ഊളിയിട്ട് ഈ സാധാരണ തടസ്സങ്ങളെ എങ്ങനെ മറികടക്കാമെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

കമാൻഡ് ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
GENERATE_DATE_ARRAY() നിർവ്വചിച്ച ഇടവേളയിൽ രണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട തീയതികൾക്കിടയിലുള്ള തീയതികളുടെ ഒരു നിര സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങളും ജോലി ചെയ്യാത്ത ദിവസങ്ങളും കണക്കാക്കാൻ ജോലി ആരംഭിക്കുന്നതിനും അവസാനിക്കുന്ന തീയതികൾക്കും ഇടയിലുള്ള ദിവസങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.
UNNEST() ഒരു കൂട്ടം വരികളിലേക്ക് ഒരു അറേ അൺനെസ് ചെയ്യുന്നു. തീയതി ശ്രേണികളോ അവധിക്കാല ഫ്ലാഗുകളോ പോലുള്ള അറേകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, കൂടുതൽ അന്വേഷണത്തിനായി ഈ അറേകളെ വ്യക്തിഗത വരികളാക്കി മാറ്റുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ARRAY_AGG() ഈ ഫംഗ്‌ഷൻ ഒന്നിലധികം വരികളെ ഒരു അറേയിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അവധി ദിവസങ്ങൾ പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കുന്നതിന് യു ഡി എഫിനുള്ളിൽ എളുപ്പത്തിൽ തിരയുന്നതിനായി അവധി ദിവസങ്ങളും പതാകകളും ഒരു നിരയിലേക്ക് ശേഖരിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
EXTRACT() ആഴ്‌ചയിലെ ദിവസം പോലുള്ള ഒരു തീയതിയുടെയോ ടൈംസ്റ്റാമ്പിൻ്റെയോ ഒരു ഭാഗം എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുന്നു. പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങളിൽ നിന്ന് വാരാന്ത്യങ്ങൾ (ശനി, ഞായർ) ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രധാനമാണ്, ഇത് പ്രവൃത്തിദിവസങ്ങളിൽ മാത്രം കാലതാമസം കണക്കാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
SAFE_CAST() ഒരു മൂല്യത്തെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ തരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, പരിവർത്തനം പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ നൽകുന്നു. ഇൻപുട്ട് തീയതികൾക്കുള്ളിൽ സാധ്യതയുള്ള തീയതി ഫോർമാറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും തീയതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഈ കമാൻഡ് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
LEFT JOIN രണ്ട് ടേബിളുകളിൽ ചേരുന്നു, എന്നാൽ വലത് ടേബിളിൽ പൊരുത്തമില്ലെങ്കിലും, ഇടത് ടേബിളിൽ നിന്ന് എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും സൂക്ഷിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അവധിക്കാല പട്ടികയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന അവധിക്കാല തീയതികൾ ഇല്ലെങ്കിലും, എല്ലാ തീയതികളും കണക്കുകൂട്ടലിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
STRUCT() ഒരു ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ തരം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ബന്ധപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, UDF-നുള്ളിൽ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് തീയതിയും അവധിക്കാല ഫ്ലാഗും ഒരു ഘടനയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
TIMESTAMP_DIFF() ഈ ഫംഗ്‌ഷൻ രണ്ട് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കണക്കാക്കുന്നു. മണിക്കൂറുകളിലെ കാലതാമസം കണക്കാക്കുമ്പോൾ ജോലി ആരംഭിക്കുന്നതിനും അവസാനിക്കുന്ന സമയത്തിനും ഇടയിലുള്ള സമയ കാലതാമസം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
DATE_SUB() ഒരു തീയതിയിൽ നിന്ന് ഒരു നിശ്ചിത ഇടവേള കുറയ്ക്കുന്നു. തീയതി ശ്രേണി കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ അവസാന തീയതി ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും കൃത്യമായ താരതമ്യങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും തീയതി ഇടവേളകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

BigQuery UDF-കളും പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറി സൊല്യൂഷനുകളും മനസ്സിലാക്കുന്നു

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം, അവധിദിനങ്ങളും വാരാന്ത്യങ്ങളും പോലുള്ള ബിസിനസ്സ്-നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങളിൽ ഫാക്‌ടറിംഗ് സമയത്ത് രണ്ട് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾക്കിടയിലുള്ള മൊത്തം പ്രവർത്തന സമയം കണക്കാക്കുക എന്നതാണ്. ജോലി ചെയ്യാത്ത ദിവസങ്ങൾ ഒഴികെയുള്ള ജോലിയുടെ ദൈർഘ്യം അളക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുന്നതിന് ഈ കണക്കുകൂട്ടൽ നിർണായകമാണ്. ഗൂഗിൾ ബിഗ്ക്വറിയിൽ ഈ ലോജിക് ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഇവിടെ ഒരു യൂസർ-ഡിഫൈൻഡ് ഫംഗ്ഷൻ (യുഡിഎഫ്) ഉപയോഗിക്കുന്നു. അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന പ്രധാന വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന് കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് പരസ്പരബന്ധിതമായ ഉപചോദ്യങ്ങൾ UDF-കൾക്കുള്ളിൽ, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അന്വേഷിക്കുമ്പോൾ പിശകുകൾക്കും പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾക്കും ഇടയാക്കും.

സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളിലൊന്ന് അതിൻ്റെ ഉപയോഗമാണ് GENERATE_DATE_ARRAY പ്രവർത്തനം. നൽകിയിരിക്കുന്ന രണ്ട് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾക്കിടയിലുള്ള എല്ലാ തീയതികളുടെയും ഒരു ലിസ്റ്റ് ഈ ഫംഗ്ഷൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു തീയതി ശ്രേണി സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെ, ജോലിയുടെ ആരംഭ സമയത്തിനും അവസാനിക്കുന്ന സമയത്തിനും ഇടയിൽ എത്ര പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് സ്ക്രിപ്റ്റിന് കൃത്യമായി കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. ഈ ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് അവധിദിനങ്ങളും വാരാന്ത്യങ്ങളും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു ARRAY_AGG അവധിക്കാല ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനവും UNNEST എളുപ്പത്തിൽ താരതമ്യത്തിനായി അറേകളെ വരികളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനം.

അവധിക്കാല ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതാണ് പരിഹാരത്തിൻ്റെ മറ്റൊരു നിർണായക ഭാഗം. ജീവനക്കാർ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഹോളിഡേ ടേബിൾ ഒരു അറേയിൽ സംഭരിക്കുകയും അവധിദിനങ്ങളോ വാരാന്ത്യങ്ങളോടോ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഏതെങ്കിലും തീയതികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സംയോജനം ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് നേടുന്നത് ഇടത് ചേരുക കൂടാതെ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ഫംഗ്‌ഷൻ, ആഴ്ചയിലെ ദിവസം പോലുള്ള തീയതിയുടെ പ്രത്യേക ഭാഗങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. വാരാന്ത്യങ്ങൾ (ശനി, ഞായർ) ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നത് പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങൾ മാത്രമേ അന്തിമ കാലതാമസ കണക്കുകൂട്ടലിന് കാരണമാകൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ ശരിയായ ഫോർമാറ്റിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ UDF ചില തീയതി മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നു SAFE_CAST പ്രവർത്തനം. ഒരു അസാധുവായ തീയതി ഫോർമാറ്റ് നൽകിയാൽ യു.ഡി.എഫിനെ പരാജയപ്പെടുന്നതിൽ നിന്ന് ഈ ഫംഗ്ഷൻ തടയുന്നു, ഇത് ഒരു അധിക സുരക്ഷാ പാളി നൽകുന്നു. പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങൾ സംഗ്രഹിച്ചും ഭാഗിക പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങളിൽ ആരംഭ, അവസാന സമയങ്ങൾ ക്രമീകരിച്ചും അന്തിമ ഫലം കണക്കാക്കുന്നു. UDF പരിമിതികൾ പാലിച്ചുകൊണ്ട് BigQuery-യിലെ കാലതാമസം കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്‌നത്തിന് ഈ സമീപനം വഴക്കമുള്ളതും പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

BigQuery UDF ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

BigQuery UDF-കൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌ത അറേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് SQL ഉപയോഗിച്ചുള്ള പരിഹാരം

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));

സബ്‌ക്വറി ജോയിനുകൾക്കൊപ്പം BigQuery UDF കോറിലേഷൻ പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

സബ്‌ക്വറി പ്രശ്‌നങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ലെഫ്റ്റ് ജോയിൻ ഉപയോഗിച്ചുള്ള പരിഹാരം, അറേ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുക

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 പരിമിതികൾ മറികടക്കുന്നു: ചോദ്യ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഏതൊരു വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രവർത്തനത്തിലും, പ്രകടനവും കാര്യക്ഷമതയും അത്യാവശ്യമാണ്. BigQuery-ൽ ഉയർന്നുവരുന്ന ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി പരിമിതമായ കഴിവാണ് ഉപയോക്തൃ-നിർവചിക്കപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾ (യുഡിഎഫ്) പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, പ്രത്യേകിച്ച് UDF ബാഹ്യ പട്ടികകൾ പരാമർശിക്കുമ്പോഴോ ഒന്നിലധികം ജോയിംഗുകൾ നടത്തേണ്ടിവരുമ്പോഴോ. ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പലപ്പോഴും മന്ദഗതിയിലുള്ള പ്രകടനത്തിനോ പിശകുകളിലേക്കോ കാരണമാകുന്നു. ഹോളിഡേ ടേബിളുകൾ പോലെ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയിൽ യുക്തിക്ക് ചലനാത്മകമായി വലിച്ചിടേണ്ടി വരുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രശ്‌നകരമാണ്. ഇത് മറികടക്കാൻ, ഈ പരിമിതികൾ മറികടക്കാൻ നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഇതര മാർഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ സമയത്തിന് മുമ്പായി ഡാറ്റ കാഷെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയോ പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികളുടെ ആശ്രയം കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് ഒരു സമീപനം. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ഫംഗ്‌ഷനിൽ ഒന്നിലധികം തവണ ഹോളിഡേ ടേബിൾ പരാമർശിക്കുന്നതിനുപകരം, സമാഹരിച്ച അറേ അല്ലെങ്കിൽ താൽക്കാലിക പട്ടിക പോലെ, കൂടുതൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഫോർമാറ്റിൽ അവധിക്കാല വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ യു ഡി എഫിൻ്റെ നിർവ്വഹണ വേളയിൽ തത്സമയ ചേരലുകളുടെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു. കൂടാതെ, ലിവറേജിംഗ് അറേ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പോലെ ARRAY_AGG() ഒപ്പം UNNEST() ആവർത്തിച്ചുള്ള സബ്ക്വറികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പെർഫോമൻസ് പെനാൽറ്റികളില്ലാതെ നിങ്ങൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

BigQuery's ഉപയോഗിക്കുന്നത് മറ്റൊരു തന്ത്രത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു SAFE_CAST() സാധ്യതയുള്ള ഫോർമാറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനം, ഇത് അനാവശ്യമായ അന്വേഷണ പരാജയങ്ങളെ തടയുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ദൃഢത ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിലൂടെയും ആന്തരികമായി പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും, നിങ്ങളുടെ UDF പരാജയപ്പെടാൻ ഇടയാക്കുന്ന റൺടൈം പ്രശ്നങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് തടയാനാകും. കൂടാതെ, പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് യു ഡി എഫിന് പുറത്ത് ഒരു പ്രത്യേക കണക്കുകൂട്ടൽ ലളിതമാക്കാനോ ഓഫ്ലോഡ് ചെയ്യാനോ കഴിയുമോ എന്ന് എപ്പോഴും പരിഗണിക്കുക. BigQuery-യുടെ എക്‌സിക്യൂഷൻ എൻവയോൺമെൻ്റിൻ്റെ പരിമിതികൾ പാലിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ UDF-കൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് അത്തരം രീതികൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

BigQuery UDF-കളിലും പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്‌ക്വറികളിലും പൊതുവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

  1. BigQuery-യിലെ പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറി പിശകുകൾ എനിക്ക് എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാനാകും?
  2. പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറി പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ, ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണങ്ങൾ പുനഃക്രമീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക ARRAY_AGG() ഒപ്പം UNNEST() UDF-കൾക്കുള്ളിൽ ചേരുന്നതിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഫംഗ്‌ഷനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രീ-അഗ്രഗേറ്റ് ഡാറ്റ.
  3. ഒരു ബാഹ്യ പട്ടിക പരാമർശിക്കുമ്പോൾ എൻ്റെ BigQuery UDF മന്ദഗതിയിലാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
  4. BigQuery UDF-കൾ ബാഹ്യ ടേബിളുകൾ ആവർത്തിച്ച് പരാമർശിക്കുമ്പോൾ മന്ദഗതിയിലാകുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് പരസ്പരബന്ധിതമായ സബ്ക്വറികളിൽ. ഇത് പരിഹരിക്കാൻ, നിർണായക ഡാറ്റ താൽക്കാലിക പട്ടികകളിൽ സംഭരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ചോദ്യം ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് കാഷിംഗ് മെക്കാനിസങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.
  5. എന്താണ് പങ്ക് SAFE_CAST() BigQuery UDF-കളിൽ?
  6. ദി SAFE_CAST() മൂല്യങ്ങൾ സുരക്ഷിതമായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പരിവർത്തനം പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ തിരികെ നൽകുന്നതിലൂടെയും അസാധുവായ തീയതി ഫോർമാറ്റുകളോ ഡാറ്റ തരങ്ങളോ അന്വേഷണ പരാജയത്തിന് കാരണമാകില്ലെന്ന് ഫംഗ്ഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  7. തീയതി ശ്രേണികളും അവധി ദിനങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി എനിക്ക് എങ്ങനെ എൻ്റെ UDF ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം?
  8. പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക GENERATE_DATE_ARRAY() തീയതി ശ്രേണികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഒപ്പം EXTRACT() കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ നിന്ന് വാരാന്ത്യങ്ങളോ അവധി ദിവസങ്ങളോ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ. നിങ്ങളുടെ യു.ഡി.എഫിൽ പ്രവൃത്തിദിനങ്ങൾ കൃത്യമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഇവ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  9. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി എനിക്ക് BigQuery UDF-കൾ ഉപയോഗിക്കാമോ?
  10. അതെ, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. എക്‌സ്‌റ്റേണൽ ടേബിളുകൾ റഫറൻസ് ചെയ്‌തതിൻ്റെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുകയും കാര്യക്ഷമമായ അറേ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക ARRAY_AGG() സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ.

BigQuery UDF-കൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അന്തിമ ചിന്തകൾ

BigQuery-ൽ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോഴുള്ള പ്രധാന പരിമിതികളിലൊന്നാണ് പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്‌ക്വറികൾ. പ്രീ-അഗ്രഗേറ്റഡ് ഡാറ്റ, അറേ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഇൻ്റലിജൻ്റ് തീയതി കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ പോലുള്ള ഇതര രീതികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഈ പരിമിതികൾ ലഘൂകരിക്കാനും അന്വേഷണ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

ക്വറി ഡിസൈൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും യു ഡി എഫിനുള്ളിലെ ബാഹ്യ ടേബിളുകളിലേക്കുള്ള റഫറൻസുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെയും പിശകുകളും മാന്ദ്യങ്ങളും ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനാകും. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക്, ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നത്, BigQuery-ൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ റിപ്പോർട്ടിംഗിലേക്കും കുറച്ച് എക്‌സിക്യൂഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്കും നയിക്കും.

ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും
  1. BigQuery UDF പരിമിതികളെയും മികച്ച രീതികളെയും കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഇവിടെ കാണാം Google BigQuery ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
  2. പരസ്പര ബന്ധമുള്ള സബ്ക്വറികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചും BigQuery പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചും കൂടുതൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കായി, സന്ദർശിക്കുക ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് - BigQuery പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു .
  3. പൊതുവായ BigQuery പിശകുകളും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് രീതികളും ഇവിടെ വിശദമായി മനസ്സിലാക്കുന്നു BigQuery ചോദ്യ വാക്യഘടനയും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗും .