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GlueジョブでPostgreSQLのNumericの精度調整をした話

2023/04/20に公開

AWS

PostgreSQL

Glue

tech

概要

PostgreSQL to PostgreSQLのAWS GlueジョブでデータソースのNumericの精度調整に失敗して最終的にPostgreSQLのtrim_scale関数で対応した。
※ trim_scale関数はPostreSQL13からの機能なので、それ以前のPostgreSQLではできません。

事象

データソース・データディスティネーションともにPostgreSQLのGlue ETLジョブを作成したところ小数点の精度が変わってしまった。
Glueが型がNumericであると、自動で精度を設定してくれる様子。

データソースの値

my_value(Numeric)	your_value(Numeric)
1234	2022
1111.11	2023

データディスティネーションの値

my_value(Numeric)	your_value(Numeric)
1234.000000000000000000	2022.000000000000000000
1111.110000000000000000	2023.000000000000000000

検討内容

Glueが原因なのでGlue側で何とかしようと検討を実施。

検討内容１（PythonのDecimal型操作）

まずは0を除去することを検討した。PostgreSQLのNumeric型はGlue上ではDecimal型として扱われるので、PythonのDecimal型で0を除去できる方法を調査。
以下のサイトからPython公式のページに削除する方法が記載されていることを発見。対象のコードをGlue側に記載

def remove_exponent(rec):
    def _remove_exponent(d):
        return d.quantize(Decimal(1)) if d == d.to_integral() else d.normalize()

    rec['my_value'] = _remove_exponent(rec['my_value'])
    rec['your_value'] = _remove_exponent(rec['your_value'])

datasink1_mapped = datasink1.map(f = remove_exponent)

1234の値をそのまま反映してほしかったのだが、1111.11の値に引きずられて1234.00と小数点第2位まで精度が設定されてしまった。すべてが整数のyour_valueは小数点第2位までとならなかったことからGlue側で何か制御をしておりうまく対応できなかった。

対応後の値

my_value(Numeric)	your_value(Numeric)
1234.00	2022
1111.11	2023

検討内容２（DataFrameの操作）

Decimal型ではうまくいかなかったのでGlueで操作するDataFrameで対応できないか検討した。
DataFrameの編集では以下のサイトを参考にした。

この方法ではDataFrameの型で精度を設定することができるのだが、小数点の精度を設定するscaleをすべて一緒にしないといけないので上記と同じ結果となってしまった。

解決方法

上記の通りGlueというかSparkでは解決する方法が見つからなかったので、PostgreSQLで解決する方法がないか探したところ、trim_scale関数を発見し対処ができた。

以下がドキュメントの記述だが引数がnumericとなっていることから安心して使用できる。

trim_scale ( numeric ) → numeric
後方のゼロを削除することにより値の桁数（小数点以下の10進桁数）を減じる
trim_scale(8.4100) → 8.41

UPDATE my_table SET my_value = trim_scale(my_value);
UPDATE my_table SET your_value = trim_scale(your_value);