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.
| ఆదేశం | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| GENERATE_DATE_ARRAY() | ఈ ఫంక్షన్ నిర్వచించిన విరామంతో రెండు పేర్కొన్న తేదీల మధ్య తేదీల శ్రేణిని సృష్టించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. పని దినాలు మరియు పని చేయని రోజులను లెక్కించడానికి ఉద్యోగం ప్రారంభ మరియు ముగింపు తేదీల మధ్య రోజుల జాబితాను రూపొందించడానికి ఇది కీలకం. |
| UNNEST() | వరుసల సెట్లో శ్రేణిని అన్నెస్ట్ చేస్తుంది. తేదీ పరిధులు లేదా సెలవు ఫ్లాగ్లు వంటి శ్రేణులతో పని చేస్తున్నప్పుడు, తదుపరి ప్రశ్న కోసం ఈ శ్రేణులను వ్యక్తిగత వరుసలుగా మార్చడం చాలా అవసరం. |
| ARRAY_AGG() | ఈ ఫంక్షన్ బహుళ అడ్డు వరుసలను శ్రేణిలో కలుపుతుంది. ఈ సందర్భంలో, పని దినాల నుండి సెలవులను మినహాయించడానికి UDFలో సులభంగా వెతకడానికి సెలవు తేదీలు మరియు జెండాలను ఒక శ్రేణిలో సేకరించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| EXTRACT() | వారంలోని రోజు వంటి తేదీ లేదా టైమ్స్టాంప్లో కొంత భాగాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. పని దినాల నుండి వారాంతాలను (శనివారం మరియు ఆదివారం) ఫిల్టర్ చేస్తున్నప్పుడు ఇది ముఖ్యమైనది, ఇది వారం రోజులలో మాత్రమే ఆలస్యాన్ని లెక్కించడంలో సహాయపడుతుంది. |
| SAFE_CAST() | విలువను పేర్కొన్న డేటా రకానికి మారుస్తుంది, మార్పిడి విఫలమైతే ని అందిస్తుంది. ఈ ఆదేశం ఇన్పుట్ తేదీలలో సంభావ్య తేదీ ఫార్మాట్ సమస్యలను నిర్వహించడానికి మరియు తేదీ-సంబంధిత ఆపరేషన్లలో బలమైన దోష నిర్వహణను నిర్ధారించడానికి ఉపయోగపడుతుంది. |
| LEFT JOIN | రెండు పట్టికలను కలుపుతుంది, కానీ కుడి పట్టికలో సరిపోలిక లేనప్పటికీ, ఎడమ పట్టిక నుండి అన్ని రికార్డులను ఉంచుతుంది. ఈ సందర్భంలో, సెలవు పట్టికలో సరిపోలే సెలవు తేదీలు లేనప్పటికీ, అన్ని తేదీలు గణనలో చేర్చబడ్డాయని నిర్ధారించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| STRUCT() | నిర్మాణాత్మక డేటా రకాన్ని సృష్టిస్తుంది, తరచుగా సంబంధిత విలువలను కలిపి బండిల్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. అందించిన స్క్రిప్ట్లో, UDFలో సులభంగా ప్రాసెస్ చేయడం కోసం తేదీ మరియు సెలవు ఫ్లాగ్ను ఒకే నిర్మాణంలో కలపడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| TIMESTAMP_DIFF() | ఈ ఫంక్షన్ రెండు టైమ్స్టాంప్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గణిస్తుంది. పని ప్రారంభ మరియు ముగింపు సమయాల మధ్య సమయం ఆలస్యాన్ని నిర్ణయించడానికి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది, ఇది గంటలలో ఆలస్యాన్ని లెక్కించేటప్పుడు ఉపయోగించబడుతుంది. |
| DATE_SUB() | తేదీ నుండి పేర్కొన్న విరామాన్ని తీసివేస్తుంది. ఇది తేదీ పరిధి గణనలలో ముగింపు తేదీని సర్దుబాటు చేయడానికి, ఖచ్చితమైన పోలికలను మరియు తేదీ విరామాలను నిర్వహించడానికి ఇక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది. |
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 UDFలలో, పెద్ద డేటాసెట్లను ప్రశ్నించేటప్పుడు లోపాలు మరియు పనితీరు సమస్యలకు దారితీయవచ్చు.
స్క్రిప్ట్ యొక్క ముఖ్య భాగాలలో ఒకటి యొక్క ఉపయోగం 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 సెలవు డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఫంక్షన్ మరియు 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 మరియు ది 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 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.
BigQuery UDF ఆప్టిమైజేషన్: పరస్పర సంబంధిత సబ్క్వెరీ సమస్యలను పరిష్కరించడం
BigQuery UDFల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన అర్రే హ్యాండ్లింగ్తో ప్రామాణిక SQLని ఉపయోగించి పరిష్కారం
CREATE OR REPLACE FUNCTION my.gcp.optimized_function(ip_start_date TIMESTAMP, ip_end_date TIMESTAMP)RETURNS NUMERIC AS ((WITH temp_date AS (SELECTCASEWHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_end_date)ELSE DATE(ip_start_date)END AS ip_date_01,CASEWHEN 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 holidaysFROM dataset.staff_time),working_days AS (SELECTCASEWHEN DATE(ip_start_date) <> DATE(ip_end_date) THENSUM(CASEWHEN cal_date NOT IN (SELECT cal_date FROM UNNEST(holiday_array.holidays)) THEN 1ELSE 0END)ELSEEND AS working_dayFROM UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY(ip_start_date, ip_end_date, INTERVAL 1 DAY)) AS cal_dateWHERE cal_date NOT IN (SELECT cal_date FROM UNNEST(holiday_array.holidays))),SELECT working_dayFROM working_days));
సబ్క్వెరీ జాయిన్లతో బిగ్క్వెరీ యుడిఎఫ్ సహసంబంధ లోపాలను నిర్వహించడం
సబ్క్వెరీ సమస్యలను తగ్గించడానికి ఎడమ చేరడం మరియు శ్రేణి డేటాను నిర్వహించడం ద్వారా పరిష్కారం
CREATE OR REPLACE FUNCTION my.gcp.function_v2(ip_start_date TIMESTAMP, ip_end_date TIMESTAMP)RETURNS NUMERIC AS ((WITH temp_date AS (SELECTCASEWHEN ip_start_date > ip_end_date THEN DATE(ip_end_date)ELSE DATE(ip_start_date)END AS ip_date_01,CASEWHEN 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 holidaysFROM dataset.staff_time),working_days AS (SELECTCASEWHEN DATE(ip_start_date) <> DATE(ip_end_date) THENSUM(CASEWHEN ot.cal_date IS AND EXTRACT(DAYOFWEEK FROM cal_date) NOT IN (1, 7) THEN 1ELSE 0END)ELSEEND AS working_dayFROM 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_dateLEFT JOIN holiday_array otON cal_date = ot.cal_dateWHERE ot.cal_date ISAND EXTRACT(DAYOFWEEK FROM cal_date) NOT IN (1, 7)),SELECT working_dayFROM 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 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 ఇష్టం మరియు పునరావృత సబ్క్వెరీలతో అనుబంధించబడిన పనితీరు పెనాల్టీలు లేకుండా మీరు సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాలను నిర్వహించగలరని నిర్ధారిస్తుంది.
మరొక వ్యూహం BigQueryని ఉపయోగించడం 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.
- BigQueryలో పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్క్వెరీ ఎర్రర్లను నేను ఎలా నివారించగలను?
- పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్క్వెరీ లోపాలను నివారించడానికి, ఉపయోగించడానికి మీ ప్రశ్నలను పునర్నిర్మించడానికి ప్రయత్నించండి మరియు UDFల లోపల చేరాల్సిన అవసరాన్ని తగ్గించడానికి ఫంక్షన్లు లేదా ప్రీ-అగ్రిగేట్ డేటా.
- బాహ్య పట్టికను సూచించేటప్పుడు నా BigQuery UDF ఎందుకు నెమ్మదిగా ఉంటుంది?
- BigQuery UDFలు బాహ్య పట్టికలను పదేపదే సూచిస్తున్నప్పుడు నెమ్మదిగా మారతాయి, ప్రత్యేకించి పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్క్వెరీలలో. దీన్ని పరిష్కరించడానికి, క్లిష్టమైన డేటాను తాత్కాలిక పట్టికలలో నిల్వ చేయండి లేదా ప్రశ్న ఓవర్హెడ్ను తగ్గించడానికి కాషింగ్ మెకానిజమ్లను ఉపయోగించండి.
- పాత్ర ఏమిటి BigQuery UDFలలో?
- ది విలువలను సురక్షితంగా మార్చడం ద్వారా మరియు మార్పిడి విఫలమైతే ని తిరిగి ఇవ్వడం ద్వారా చెల్లని తేదీ ఫార్మాట్లు లేదా డేటా రకాలు ప్రశ్న వైఫల్యానికి కారణం కాదని ఫంక్షన్ నిర్ధారిస్తుంది.
- తేదీ పరిధులు మరియు సెలవులను నిర్వహించడానికి నేను నా UDFని ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలను?
- వంటి ఫంక్షన్లను ఉపయోగించండి తేదీ పరిధులను నిర్వహించడానికి మరియు లెక్కల నుండి వారాంతాలను లేదా సెలవులను ఫిల్టర్ చేయడానికి. ఇవి మీ UDFలో పని దినాల ఖచ్చితమైన నిర్వహణను నిర్ధారిస్తాయి.
- నేను పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం BigQuery UDFలను ఉపయోగించవచ్చా?
- అవును, కానీ మీరు మీ ప్రశ్నలను జాగ్రత్తగా ఆప్టిమైజ్ చేయాలి. బాహ్య పట్టికలు ఎన్నిసార్లు సూచించబడతాయో కనిష్టీకరించండి మరియు సమర్థవంతమైన శ్రేణి ఫంక్షన్లను ఉపయోగించండి సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాలను నిర్వహించడానికి.
BigQueryలో ఫంక్షన్లను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్క్వెరీలు ప్రధాన పరిమితుల్లో ఒకటి. ప్రీ-అగ్రిగేటెడ్ డేటా, అర్రే ఆపరేషన్లు మరియు ఇంటెలిజెంట్ డేట్ హ్యాండ్లింగ్ వంటి ప్రత్యామ్నాయ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ పరిమితులను తగ్గించవచ్చు, ప్రశ్న పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
UDF లోపల క్వెరీ డిజైన్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు బాహ్య పట్టికలకు సూచనలను తగ్గించడం వలన లోపాలు మరియు మందగింపులను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేసే డెవలపర్ల కోసం, ఈ పద్ధతులను వర్తింపజేయడం వలన BigQueryలో మరింత సమర్థవంతమైన రిపోర్టింగ్ మరియు తక్కువ అమలు సమస్యలకు దారి తీస్తుంది.
- BigQuery UDF పరిమితులు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాల వివరాలను ఇక్కడ చూడవచ్చు Google BigQuery డాక్యుమెంటేషన్ .
- పరస్పర సంబంధం ఉన్న సబ్క్వెరీలను నిర్వహించడం మరియు BigQuery పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై మరిన్ని అంతర్దృష్టుల కోసం, సందర్శించండి డేటా సైన్స్ వైపు - BigQuery పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడం .
- సాధారణ BigQuery ఎర్రర్లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ట్రబుల్షూటింగ్ పద్ధతులు ఇక్కడ వివరించబడ్డాయి BigQuery ప్రశ్న సింటాక్స్ మరియు ట్రబుల్షూటింగ్ .