Вопрос или проблема
Мы использовали артефакты DBT в нашем проекте для сбора статистики, и статистика автоматически загружается в таблицу BQ с помощью следующего кода
on-run-end:
- "{{ dbt_artifacts.upload_results(results) }}"
Вывод выглядит нормально и работал совершенно без ошибок в течение 10-15 дней. Однако он начал выдавать ошибку при выполнении “загрузки моделей”, что “Запрос слишком большой. Максимальная длина стандартного SQL-запроса составляет 1024,00K символов.”
При анализе, похоже, что каждый раз он вставляет статистику всех моделей в таблицу models, независимо от того, выполняется ли модель или нет. Из-за этого запрос, который вставляет данные в эту таблицу, увеличивается каждый раз, когда вводится новая модель, и через некоторое время он начинает выдавать ошибки.
Есть ли какие-либо мысли о том, как ограничить многократные записи, даже когда модель не выполняется или изменяется?
Ответ или решение
Проблема с артефактами DBT при загрузке моделей
В рамках вашего проекта вы используете артефакты DBT для сбора статистических данных. Ваша текущая настройка позволяет автоматически загружать результаты в таблицу BigQuery (BQ) после завершения процесса выполнения моделей с помощью следующего скрипта:
on-run-end:
- "{{ dbt_artifacts.upload_results(results) }}"Проблема: Ограничение на размер SQL-запроса
В течение 10-15 дней все работало без сбоев, но затем начались проблемы с сообщением об ошибке: "Запрос слишком велик. Максимальная длина стандартного SQL-запроса составляет 1024,00K символов." Причина, как вы уже выяснили, заключается в том, что при каждом запуске загружается статистика всех моделей, независимо от того, были ли они выполнены или изменены. Это приводит к постоянному увеличению длины SQL-запроса, который используется для вставки данных в таблицу models, и, в конечном итоге, к превышению лимита в 1024К символов.
Решение: Оптимизация загрузки статистики
Для решения данной проблемы можно предпринять следующие шаги:
-
Фильтрация статистики по выполненным моделям:
Обновите ваш процесс загрузки, чтобы он фиксировал статистику только для успешно выполненных моделей. Это можно сделать, объединяя результаты с помощью конструкции, предоставляемой DBT, чтобы загружать только информацию о тех моделях, которые действительно были обработаны во время выполнения.Примерно это может выглядеть так:
on-run-end: - "{% if results['success'] %}" - "{{ dbt_artifacts.upload_results(results) }}" {% endif %} -
Промежуточное хранилище статистики:
Рассмотрите возможность использования промежуточной таблицы для кэширования результатов выполнения. Это позволит вам сократить запросы к основной таблице и избежать повторных вставок одних и тех же данных. -
Версионирование моделей:
Имейте в виду возможность создания системы учета версий для ваших моделей. Это может помочь уменьшить избыточность данных, хранящуюся в таблице статистики, и одновременно повысить ее читаемость и поддержку. -
Периодическая очистка:
Реализуйте задачу, которая будет периодически очищать или архивировать старые записи с данными, которые больше не актуальны. Это освободит пространство и уменьшит размер запросов. -
Анализ нагрузки и оптимизация запросов:
Проведите анализ текущих запросов и нагрузки на таблицы. Возможно, есть возможность оптимизации SQL-запросов, чтобы минимизировать их длину. -
Настройка масштабируемого хранилища:
Если ваше решение продолжает превышать лимиты, рассмотрите возможность перехода на более производительное хранилище данных или использование дополнительных инструментов ETL, которые могут справляться с большим объемом данных более эффективно.
Заключение
Решить проблему с превышением лимита длины SQL-запроса при использовании DBT артефактов можно путем фильтрации загружаемой статистики, использования промежуточных хранилищ, оптимизации запросов и управления старой информацией. Эти меры помогут сохранить стабильность работы вашего проекта и предотвратить повторение возникшей проблемы в будущем. Специалисты по данным всегда должны помнить о масштабируемости своей архитектуры, чтобы обеспечить надежную работу систем, особенно по мере увеличения объема обрабатываемых данных.