Administra las recomendaciones de particiones y clústeres

En este documento, se describe cómo funciona el recomendador de particiones y clústeres, cómo ver las recomendaciones y estadísticas, y cómo aplicar las recomendaciones de particiones y clústeres.

Cómo funciona el recomendador

El recomendador de particiones y agrupamiento en clústeres de BigQuery genera recomendaciones de particiones o clústeres para optimizar tus tablas de BigQuery. El recomendador analiza los flujos de trabajo en tus tablas de BigQuery y ofrece recomendaciones para optimizar mejor tus flujos de trabajo y costos de consultas mediante la partición o el agrupamiento en clústeres de las tablas.

Para obtener más información sobre el servicio del recomendador, consulta la descripción general del recomendador.

El recomendador de partición y agrupamiento en clústeres usa los datos de ejecución de la carga de trabajo de tu organización de hasta 30 días anteriores para analizar cada tabla de BigQuery y detectar parámetros de configuración de partición y agrupamiento en clústeres no óptimos. Además, este servicio usa el aprendizaje automático para predecir cuánto se podría optimizar la ejecución de la carga de trabajo con diferentes parámetros de configuración de partición o agrupamiento en clústeres. Si el recomendador descubre que la partición o el agrupamiento en clústeres de una tabla produce ahorros significativos, genera una recomendación. El recomendador de partición y agrupamiento en clústeres genera los siguientes tipos de recomendaciones:

Tipo de tabla existente Subtipo de recomendación Ejemplo de recomendación
Sin particiones ni agrupamiento Partición “Ahorra alrededor de 64 horas de ranuras por mes con la partición en column_C by DAY”
Sin particiones ni agrupamiento Clúster “Ahorra alrededor de 64 horas de ranuras por mes mediante el agrupamiento en clústeres en column_C”
Con partición, sin agrupamiento Clúster “Ahorra alrededor de 64 horas de ranuras por mes mediante el agrupamiento en clústeres en column_C”

Cada recomendación consta de tres partes:

  • Orientación para particionar o agrupar en clústeres una tabla específica
  • La columna específica de una tabla para particionar o agrupar en clústeres
  • Ahorros mensuales estimados por aplicar la recomendación

Para calcular los posibles ahorros de cargas de trabajo, el recomendador supone que los datos históricos de carga de trabajo de ejecución de los últimos 30 días representan la carga de trabajo futura.

La API del recomendador también muestra información de las cargas de trabajo de la tabla en forma de estadísticas. Las estadísticas son hallazgos que te ayudan a comprender la carga de trabajo de tu proyecto y proporcionan más contexto sobre cómo una recomendación de particiones o clústeres podría mejorar los costos de carga de trabajo.

Limitaciones

  • El recomendador de partición y agrupamiento en clústeres no admite tablas de BigQuery con SQL heredado. Cuando se genera una recomendación, el recomendador excluye cualquier consulta de SQL heredado en su análisis. Además, la aplicación de recomendaciones de partición en tablas de BigQuery con SQL heredado interrumpe los flujos de trabajo de SQL heredado en esa tabla.

    Antes de aplicar las recomendaciones de partición, migra tus flujos de trabajo de SQL heredado a GoogleSQL.

  • BigQuery no admite el cambio del esquema de partición de una tabla en su lugar. Solo puedes cambiar la partición de una tabla en una copia de la tabla. Para obtener más información, consulta Aplica recomendaciones de particiones.

  • El recomendador de partición y agrupamiento en clústeres se ejecuta a diario. Sin embargo, si la ejecución tarda más de 24 horas en completarse, se omite la ejecución del día siguiente.

Ubicaciones

El recomendador de particiones y agrupamiento en clústeres está disponible en las siguientes ubicaciones de procesamiento:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
Asia-Pacífico
Delhi asia-south2
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Osaka asia-northeast2
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Berlín europe-west10
UE multirregión eu
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
América
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Las Vegas us-west4
Los Ángeles us-west2
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
Virginia del Norte us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Salt Lake City us-west3
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Toronto northamerica-northeast2 ícono de hoja CO2 bajo
EE.UU. multirregión us

Antes de comenzar

Permisos necesarios

Para obtener los permisos que necesitas para acceder a las recomendaciones de particiones y clústeres, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de visualizador del recomendador de agrupamiento en clústeres por particiones de BigQuery (roles/recommender.bigqueryPartitionClusterViewer). Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para acceder a las recomendaciones de particiones y clústeres. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para acceder a las recomendaciones de particiones y clústeres:

  • recommender.bigqueryPartitionClusterRecommendations.get
  • recommender.bigqueryPartitionClusterRecommendations.list

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Para obtener más información sobre los roles y permisos de IAM en BigQuery, consulta Introducción a IAM.

Ver recomendaciones

En esta sección, se describe cómo ver recomendaciones y estadísticas de particiones y clústeres con la Google Cloud consola, Google Cloud CLI o la API del Recomendador.

Selecciona una de las opciones siguientes:

Console

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

    Ir a BigQuery

  2. En el menú de navegación, haz clic en Recomendaciones.

    En la pestaña de recomendaciones, se muestran todas las recomendaciones disponibles para tu proyecto.

  3. En el panel Optimizar el costo de la carga de trabajo de BigQuery, haz clic en Ver todo.

    En la tabla de recomendaciones de costos, se muestran todas las recomendaciones generadas para el proyecto actual. Por ejemplo, en la siguiente captura de pantalla, se muestra que el recomendador analizó la tabla example_table y, luego, recomendó el agrupamiento en clústeres de la columna example_column para ahorrar una cantidad aproximada de bytes y ranuras.

    Tabla de recomendaciones con recomendaciones de partición y agrupamiento en clústeres.

  4. Para ver más información sobre las estadísticas y recomendaciones de la tabla, haz clic en una recomendación.

gcloud

Para ver las recomendaciones de particiones o clústeres de un proyecto específico, usa el comando gcloud recommender recommendations list:

gcloud recommender recommendations list \
    --project=PROJECT_NAME \
    --location=REGION_NAME \
    --recommender=google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender \
    --format=FORMAT_TYPE \

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_NAME: es el nombre del proyecto que contiene tu tabla de BigQuery
  • REGION_NAME: es la región en la que se encuentra tu proyecto
  • FORMAT_TYPE: un formato de salida de CLI de gcloud compatible; por ejemplo, JSON
En la siguiente tabla, se describen los campos importantes de la respuesta de la API del recomendador:

Propiedad Relevante para el subtipo Descripción
recommenderSubtype Partición o clúster Indica el tipo de recomendación.
content.overview.partitionColumn Partición Nombre de columna de partición recomendada.
content.overview.partitionTimeUnit Partición Unidad de tiempo de partición recomendada. Por ejemplo, DAY significa que la recomendación es tener particiones diarias en la columna recomendada.
content.overview.clusterColumns Clúster Nombres de columnas de agrupamiento en clústeres recomendados.

Para ver las estadísticas de tablas mediante la CLI de gcloud, usa el comando gcloud recommender insights list:

gcloud recommender insights list \
    --project=PROJECT_NAME \
    --location=REGION_NAME \
    --insight-type=google.bigquery.table.StatsInsight \
    --format=FORMAT_TYPE \

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_NAME: es el nombre del proyecto que contiene tu tabla de BigQuery
  • REGION_NAME: es la región en la que se encuentra tu proyecto
  • FORMAT_TYPE: un formato de salida de CLI de gcloud compatible; por ejemplo, JSON
En la siguiente tabla, se describen los campos importantes de la respuesta de la API de estadísticas:

Propiedad Relevante para el subtipo Descripción
content.existingPartitionColumn Clúster Columna de partición existente, si existe
content.tableSizeTb Todos Tamaño de la tabla en terabytes
content.bytesReadMonthly Todos Bytes mensuales leídos de la tabla
content.slotMsConsumedMonthly Todos Milisegundos de ranura mensuales que consume la carga de trabajo que se ejecuta en la tabla
content.queryJobsCountMonthly Todos Recuento mensual de trabajos que se ejecutan en la tabla

API de REST

Para ver las recomendaciones de particiones o clústeres de un proyecto específico, usa la API de REST. Con cada comando, debes proporcionar un token de autenticación, que puedes obtener mediante la CLI de gcloud. Si deseas obtener más información sobre cómo obtener un token de autenticación, consulta Métodos para obtener un token de ID.

Puedes usar la solicitud curl list para ver todas las recomendaciones de un proyecto específico:

curl
    -H "Authorization: Bearer $GCLOUD_AUTH_TOKEN"
    -H "x-goog-user-project: PROJECT_NAME" https://recommender.googleapis.com/v1/projects/my-project/locations/us/recommenders/google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender/recommendations

Reemplaza lo siguiente:

  • GCLOUD_AUTH_TOKEN: el nombre de un token de acceso a gcloud CLI válido
  • PROJECT_NAME: el nombre del proyecto que contiene tu tabla de BigQuery
En la siguiente tabla, se describen los campos importantes de la respuesta de la API del recomendador:

Propiedad Relevante para el subtipo Descripción
recommenderSubtype Partición o clúster Indica el tipo de recomendación.
content.overview.partitionColumn Partición Nombre de columna de partición recomendada.
content.overview.partitionTimeUnit Partición Unidad de tiempo de partición recomendada. Por ejemplo, DAY significa que la recomendación es tener particiones diarias en la columna recomendada.
content.overview.clusterColumns Clúster Nombres de columnas de agrupamiento en clústeres recomendados.

Para ver las estadísticas de las tablas mediante la API de REST, ejecuta el siguiente comando:

curl
-H "Authorization: Bearer $GCLOUD_AUTH_TOKEN"
-H "x-goog-user-project: PROJECT_NAME" https://recommender.googleapis.com/v1/projects/my-project/locations/us/insightTypes/google.bigquery.table.StatsInsight/insights

Reemplaza lo siguiente:

  • GCLOUD_AUTH_TOKEN: el nombre de un token de acceso a gcloud CLI válido
  • PROJECT_NAME: el nombre del proyecto que contiene tu tabla de BigQuery
En la siguiente tabla, se describen los campos importantes de la respuesta de la API de estadísticas:

Propiedad Relevante para el subtipo Descripción
content.existingPartitionColumn Clúster Columna de partición existente, si existe
content.tableSizeTb Todos Tamaño de la tabla en terabytes
content.bytesReadMonthly Todos Bytes mensuales leídos de la tabla
content.slotMsConsumedMonthly Todos Milisegundos de ranura mensuales que consume la carga de trabajo que se ejecuta en la tabla
content.queryJobsCountMonthly Todos Recuento mensual de trabajos que se ejecutan en la tabla

Visualiza recomendaciones con INFORMATION_SCHEMA

También puedes ver tus recomendaciones y estadísticas con las vistas de INFORMATION_SCHEMA. Por ejemplo, puedes usar la vista INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS para ver tus tres recomendaciones principales en función de los ahorros en los espacios, como se muestra en el siguiente ejemplo:

SELECT
   recommender,
   target_resources,
   LAX_INT64(additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
   LAX_INT64(additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
  last_updated_time
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
WHERE
   primary_impact.category = 'COST'
AND
   state = 'ACTIVE'
ORDER by
   slot_hours_saved_monthly DESC
LIMIT 3;

El resultado es similar al siguiente:

+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                    recommender                    |   target_resources      | est_gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly |  last_updated_time
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
| google.bigquery.materializedview.Recommender      | ["project_resource"]    | 140805.38289248943   |        9613.139166666666 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_1"]    | 4393.7416711859405   |        56.61476777777777 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_2"]    |   3934.07264107652   |       10.499466666666667 |  2024-07-01 13:00:00
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+

Para obtener más información, consulta los siguientes recursos:

Aplica recomendaciones de clústeres

Para aplicar las recomendaciones de clústeres, haz una de las siguientes acciones:

Aplicar clústeres directamente a la tabla original

Puedes aplicar recomendaciones de clústeres directamente a una tabla de BigQuery existente. Este método es más rápido que aplicar las recomendaciones a una tabla copiada, pero no conserva una tabla de copia de seguridad.

Sigue estos pasos para aplicar una especificación de agrupamiento en clústeres nueva a tablas no particionadas o particionadas.

  1. En la herramienta de bq, actualiza la especificación de agrupamiento en clústeres de tu tabla para que coincida con el agrupamiento en clústeres nuevo:

     bq update --clustering_fields=CLUSTER_COLUMN DATASET.ORIGINAL_TABLE

    Reemplaza lo siguiente:

    • CLUSTER_COLUMN: la columna en la que se agrupa en clústeres, por ejemplo, mycolumn
    • DATASET: el nombre del conjunto de datos que contiene la tabla; por ejemplo, mydataset
    • ORIGINAL_TABLE: el nombre de tu tabla original; por ejemplo, mytable

    También puedes llamar al método tables.update o tables.patch de la API para modificar la especificación del agrupamiento en clústeres.

  2. Para agrupar todas las filas según la especificación de agrupamiento en clústeres nueva, ejecuta la siguiente declaración UPDATE:

    UPDATE DATASET.ORIGINAL_TABLE SET CLUSTER_COLUMN=CLUSTER_COLUMN WHERE true

Aplica clústeres a una tabla copiada

Cuando aplicas recomendaciones de clústeres a una tabla de BigQuery, primero puedes copiar la tabla original y, luego, aplicar la recomendación a la tabla copiada. Este método garantiza que se conserven los datos originales si necesitas revertir el cambio a la configuración de agrupamiento en clústeres.

Puedes usar este método para aplicar recomendaciones de clústeres a tablas no particionadas y particionadas.

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

    Ir a BigQuery

  2. En el editor de consultas, crea una tabla vacía con los mismos metadatos (incluidas las especificaciones de agrupamiento en clústeres) de la tabla original mediante el operador LIKE:

    CREATE TABLE DATASET.COPIED_TABLE
LIKE DATASET.ORIGINAL_TABLE

    Reemplaza lo siguiente:

    • DATASET: el nombre del conjunto de datos que contiene la tabla; por ejemplo, mydataset
    • COPIED_TABLE: un nombre para tu tabla copiada; por ejemplo, copy_mytable
    • ORIGINAL_TABLE: el nombre de tu tabla original; por ejemplo, mytable

  3. En la consola de Google Cloud , abre el editor de Cloud Shell.

    Activa Cloud Shell

  4. En el editor de Cloud Shell, actualiza la especificación de agrupamiento en clústeres de la tabla copiada para que coincida con el agrupamiento en clústeres recomendado mediante el comando bq update:

     bq update --clustering_fields=CLUSTER_COLUMN DATASET.COPIED_TABLE

    Reemplaza CLUSTER_COLUMN por la columna en la que se agrupa en clústeres, por ejemplo, mycolumn.

    También puedes llamar al método tables.update o tables.patch de la API para modificar la especificación del agrupamiento en clústeres.

  5. En el editor de consultas, recupera el esquema de la tabla con la configuración de partición y agrupamiento en clústeres de la tabla original, si existe. Puedes recuperar el esquema visualizando la vista INFORMATION_SCHEMA.TABLES de la tabla original:

    SELECT
  ddl
FROM
  DATASET.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
  table_name = 'DATASET.ORIGINAL_TABLE;'

    El resultado es la declaración completa del lenguaje de definición de datos (DDL) de ORIGINAL_TABLE, incluida la cláusula PARTITION BY. Para obtener más información sobre los argumentos en tu resultado de DDL, consulta declaración CREATE TABLE.

    El resultado de DDL indica el tipo de partición en la tabla original:

    Tipo de partición Ejemplo de resultado
    Sin particionar La cláusula PARTITION BY está ausente.
    Particionado por columna de tabla PARTITION BY c0
    PARTITION BY DATE(c0)
    PARTITION BY DATETIME_TRUNC(c0, MONTH)
    Particionado por tiempo de transferencia PARTITION BY _PARTITIONDATE
    PARTITION BY DATETIME_TRUNC(_PARTITIONTIME, MONTH)

  6. Transfiere datos a la tabla copiada. El proceso que uses se basa en el tipo de partición.

    • Si la tabla original no está particionada o está particionada por una columna de tabla, transfiere los datos de la tabla original a la tabla copiada: 
      INSERT INTO DATASET.COPIED_TABLE
SELECT * FROM DATASET.ORIGINAL_TABLE

    • Si la tabla original se particiona por tiempo de transferencia, sigue estos pasos:

      1. Recupera la lista de columnas para formar la expresión de transferencia de datos mediante la vista INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS: 

        SELECT
ARRAY_TO_STRING((
SELECT
  ARRAY(
  SELECT
    column_name
  FROM
    DATASET.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
  WHERE
    table_name = 'ORIGINAL_TABLE')), ", ")

        El resultado es una lista separada por comas de los nombres de las columnas.

      2. Transfiere los datos de la tabla original a la tabla copiada: 

        INSERT DATASET.COPIED_TABLE (COLUMN_NAMES, _PARTITIONTIME)
SELECT *, _PARTITIONTIME FROM DATASET.ORIGINAL_TABLE

        Reemplaza COLUMN_NAMES por la lista de columnas que eran el resultado en el paso anterior, separadas por comas, por ejemplo, col1, col2, col3.

    Ahora tienes una tabla copiada agrupada con los mismos datos que la tabla original. En los siguientes pasos, reemplazarás la tabla original por una tabla recién agrupada.

  7. Cambia el nombre de la tabla original al de una tabla de copia de seguridad:

    ALTER TABLE DATASET.ORIGINAL_TABLE
RENAME TO DATASET.BACKUP_TABLE

    Reemplaza BACKUP_TABLE por un nombre para la tabla de copia de seguridad, por ejemplo, backup_mytable.

  8. Cambia el nombre de la tabla copiada a la tabla original: 

    ALTER TABLE DATASET.COPIED_TABLE
RENAME TO DATASET.ORIGINAL_TABLE

    Ahora, tu tabla original se agrupa en clústeres según la recomendación de clústeres.

Te recomendamos que revises la tabla agrupada en clústeres para asegurarte de que todas las funciones de la tabla funcionen según lo previsto. Es probable que muchas funciones de tabla estén vinculadas al ID de la tabla y no a su nombre, por lo que es mejor revisar las siguientes funciones de la tabla antes de continuar:

Si surge algún problema, debes migrar de forma manual los artefactos afectados a la tabla nueva.

Después de revisar la tabla agrupada, puedes borrar la tabla de copia de seguridad con el siguiente comando: 
    DROP TABLE DATASET.BACKUP_TABLE

Aplica clústeres en una vista materializada

Puedes crear una vista materializada de la tabla para almacenar datos de la tabla original con la recomendación aplicada. El uso de vistas materializadas para aplicar recomendaciones garantiza que los datos agrupados en clústeres se mantengan actualizados mediante actualizaciones automáticas. Existen consideraciones de precios para las consultas, el mantenimiento y el almacenamiento de vistas materializadas. Para aprender a crear una vista materializada en clústeres, consulta Vistas materializadas agrupadas en clústeres.

Aplica recomendaciones de partición

Para aplicar recomendaciones de partición, debes hacerlo a una copia de la tabla original. BigQuery no admite el cambio del esquema de partición de una tabla in situ, como cambiar una tabla no particionada a una tabla particionada, cambiar el esquema de partición de una tabla o crear una vista materializada con un esquema de partición diferente del de la tabla base. Solo puedes cambiar la partición de una tabla en una copia de la tabla.

Aplica recomendaciones de partición a una tabla copiada

Cuando aplicas recomendaciones de partición a una tabla de BigQuery, primero debes copiar la tabla original y, luego, aplicar la recomendación a la tabla copiada. Este enfoque garantiza que se conserven los datos originales si necesitas revertir una partición.

En el siguiente procedimiento, se usa una recomendación de ejemplo para particionar una tabla por la unidad de tiempo de partición DAY.

  1. Crea una tabla copiada con las recomendaciones de partición: 

    CREATE TABLE DATASET.COPIED_TABLE
PARTITION BY DATE_TRUNC(PARTITION_COLUMN, DAY)
AS SELECT * FROM DATASET.ORIGINAL_TABLE

    Reemplaza lo siguiente:

    • DATASET: el nombre del conjunto de datos que contiene la tabla; por ejemplo, mydataset
    • COPIED_TABLE: un nombre para tu tabla copiada; por ejemplo, copy_mytable
    • PARTITION_COLUMN: la columna a la que realizas la partición; por ejemplo, mycolumn

    Para obtener más información sobre cómo crear tablas particionadas, consulta Crea tablas particionadas.

  2. Cambia el nombre de la tabla original al de una tabla de copia de seguridad: 

    ALTER TABLE DATASET.ORIGINAL_TABLE
RENAME TO DATASET.BACKUP_TABLE

    Reemplaza BACKUP_TABLE por un nombre para la tabla de copia de seguridad, por ejemplo, backup_mytable.

  3. Cambia el nombre de la tabla copiada a la tabla original: 

    ALTER TABLE DATASET.COPIED_TABLE
RENAME TO DATASET.ORIGINAL_TABLE

    La tabla original ahora está particionada según la recomendación de partición.

Te recomendamos que revises la tabla particionada para asegurarte de que todas las funciones de la tabla funcionan según lo previsto. Es probable que muchas funciones de tabla estén vinculadas al ID de la tabla y no a su nombre, por lo que es mejor revisar las siguientes funciones de la tabla antes de continuar:

Si surge algún problema, debes migrar de forma manual los artefactos afectados a la tabla nueva.

Después de revisar la tabla particionada, puedes borrar la tabla de copia de seguridad con el siguiente comando: 
    DROP TABLE DATASET.BACKUP_TABLE

Sobreestimación de los ahorros

En algunos casos, el recomendador de agrupamiento en clústeres de BigQuery puede proporcionar ahorros estimados que parecen desproporcionadamente grandes, por ejemplo, que superan los bytes facturados mensuales totales para esa tabla específica. Por lo general, esto se debe a un patrón conocido como subquery summation.

Qué activa esta sobreestimación

La sobreestimación es más común en las cargas de trabajo que involucran consultas complejas de GoogleSQL que hacen referencia a la misma tabla varias veces. Algunos ejemplos son los siguientes:

  • Consultas con muchas uniones de tablas consigo mismas en una sola tabla grande
  • Consultas con varias expresiones de tabla comunes o subconsultas que analizan la misma tabla subyacente.

Por qué se produce la sobreestimación

Los planes de ejecución de BigQuery suelen dividir las consultas complejas en varias etapas distintas. El recomendador de agrupamiento calcula y suma los posibles ahorros para cada etapa individual de forma independiente.

Si un solo trabajo consta de muchas etapas que leen de la misma tabla, es posible que el recomendador cuente los posibles ahorros para cada etapa de ese trabajo, en lugar de eliminar los duplicados de los ahorros a nivel del trabajo. Esto puede generar recomendaciones sobreestimadas para tablas con patrones de consultas complejos.

Verifica si tu carga de trabajo se ve afectada

Si tienes una recomendación de agrupamiento específica que deseas verificar, puedes ejecutar la siguiente consulta en la consola de Google Cloud para identificar los trabajos que podrían estar activando esta sobreestimación.

Esta consulta busca en tu historial de trabajos las instancias en las que un solo trabajo analiza la misma tabla en más de 10 etapas de ejecución distintas.

SELECT
  job_id,
  project_id,
  user_email,
  table_name,
  scan_count,
  total_billed_gb,
  creation_time
FROM (
  SELECT
    job_id,
    project_id,
    user_email,
    creation_time,
    total_bytes_billed / (1024*1024*1024) as total_billed_gb,
    -- Extract the table name from the 'READ' substeps
    REGEXP_EXTRACT(substep, r'FROM ([^ ]+)') as table_name,
    COUNT(DISTINCT stage.id) as scan_count
  FROM `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS,
  UNNEST(job_stages) as stage,
  UNNEST(stage.steps) as step,
  UNNEST(step.substeps) as substep
  WHERE creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 14 DAY)
    AND step.kind = 'READ'
    AND substep LIKE 'FROM %'
    -- Exclude internal intermediate stages
    AND NOT REGEXP_CONTAINS(substep, r'FROM __stage')
  GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5, 6
)
WHERE scan_count > 10 -- Adjust this threshold to find more complex query patterns
ORDER BY scan_count DESC
LIMIT 100;

Reemplaza REGION_NAME por la región en la que se encuentra tu proyecto.

Si encuentras trabajos con un valor de scan_count alto (por ejemplo, superior a 20) para la tabla en tu recomendación, es probable que los ahorros estimados para esa tabla estén inflados. Si bien el agrupamiento en clústeres aún puede proporcionar un beneficio de rendimiento, los ahorros reales no alcanzarán el nivel sugerido por la recomendación.

Precios

Cuando aplicas una recomendación a una tabla, puedes generar los siguientes costos:

  • Costos de procesamiento. Cuando aplicas una recomendación, ejecutas una consulta de lenguaje de definición de datos (DDL) o de lenguaje de manipulación de datos (DML) en tu proyecto de BigQuery.
  • Costos de almacenamiento. Si usas el método de copia de una tabla, usas almacenamiento adicional para la tabla copiada (o la copia de seguridad).

Se aplican cargos de procesamiento y almacenamiento estándar según la cuenta de facturación asociada con el proyecto. Si deseas obtener más información, consulta los Precios de BigQuery.

Soluciona problemas

Problema: No aparecen recomendaciones para una tabla específica.

Es posible que no aparezcan recomendaciones de particiones para las tablas que cumplan con los siguientes criterios:

  • El tamaño de la tabla es inferior a 100 GB.
  • La tabla ya está particionada o agrupada en clústeres.

Es posible que no aparezcan recomendaciones de clústeres para las tablas que cumplan con los siguientes criterios:

  • El tamaño de la tabla es inferior a 10 GB.
  • La tabla ya está agrupada en clústeres.

Es posible que se supriman las recomendaciones de partición y agrupamiento en clústeres en los siguientes casos:

Problema: Los ahorros estimados parecen desproporcionadamente grandes.

Los ahorros mensuales estimados pueden sobreestimarse si tu carga de trabajo incluye consultas complejas que hacen referencia a la misma tabla varias veces en muchas etapas de ejecución distintas. Para obtener más información, consulta Sobreestimación de ahorros.