JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER 檢視畫面

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER 檢視畫面包含目前專案上層資料夾中，所有已提交工作 (包括子資料夾中的工作) 的近乎即時 BigQuery 中繼資料 (以時間切片為單位)。這個檢視畫面會顯示正在執行和已完成的工作。

所需權限

如要查詢 INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER 檢視畫面，您需要父項資料夾的 bigquery.jobs.listAll Identity and Access Management (IAM) 權限。下列每個預先定義的 IAM 角色都包含必要權限：

• 資料夾管理員
• BigQuery 管理員

如要進一步瞭解 BigQuery 權限，請參閱「使用 IAM 控管存取權」。

結構定義

查詢 INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* 檢視表時，查詢結果會針對每項 BigQuery 工作執行期間的每秒，各列出一個相對應的資料列。每個週期都從整秒間隔開始，且持續時間正好為一秒。

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* 檢視表具有下列結構定義：

注意： 基礎資料會依 job_creation_time 資料欄分區，並依 project_id 和 user_email 分群。

資料欄名稱	資料類型	值
period_start	TIMESTAMP	這個期間的開始時間。
period_slot_ms	INTEGER	這段期間消耗的運算單元時間 (毫秒)。
project_id	STRING	(叢集資料欄) 專案 ID。
project_number	INTEGER	專案編號。
folder_numbers	REPEATED INTEGER	含有專案的資料夾 ID 號碼，從直接含有專案的資料夾開始，接著是含有子資料夾的資料夾，依此類推。舉例來說，如果 `folder_numbers` 是 `[1, 2, 3]`，則資料夾 `1` 會立即包含專案，資料夾 `2` 包含 `1`，資料夾 `3` 包含 `2`。
user_email	STRING	(叢集資料欄) 執行工作的使用者電子郵件地址或服務帳戶。
job_id	STRING	工作 ID。例如 bquxjob_1234。
job_type	STRING	工作類型。可能的值為 QUERY、LOAD、EXTRACT、COPY 或 null。工作類型 null 表示內部工作，例如指令碼工作陳述式評估或具體化檢視畫面重新整理。
statement_type	STRING	查詢陳述式類型 (如有效)。例如：SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE。
priority	STRING	這項工作的優先順序。有效值包括 INTERACTIVE 和 BATCH。
parent_job_id	STRING	父項工作的 ID (如有)。
job_creation_time	TIMESTAMP	(分區資料欄) 這項工作的建立時間。分區作業會根據這個時間戳記的世界標準時間進行。
job_start_time	TIMESTAMP	這項工作的開始時間。
job_end_time	TIMESTAMP	這項工作的結束時間。
state	STRING	這段期間結束時，工作的執行狀態。有效狀態包括 PENDING、RUNNING 和 DONE。
reservation_id	STRING	如果適用，這個期間結束時指派給這項工作的主要預留項目名稱。
edition	STRING	與指派給這項工作的預留項目相關聯的版本。如要進一步瞭解版本，請參閱「BigQuery 版本簡介」。
total_bytes_billed	INTEGER	如果專案設定為使用依用量計價，這個欄位會顯示作業的總計費位元組數。如果專案已設為使用固定費率定價，系統就不會針對位元組收費，這個欄位僅供參考。
total_bytes_processed	INTEGER	工作處理的位元組總數。
error_result	RECORD	錯誤詳細資料 (如有)，格式為 ErrorProto.
cache_hit	BOOLEAN	這項工作的查詢結果是否來自快取。
period_shuffle_ram_usage_ratio	FLOAT	所選時間範圍內的重組用量比率。如果作業是透過使用自動調度的預留資源執行，且基準配額為零，則值為 0.0。
period_estimated_runnable_units	INTEGER	這段期間可立即排定的工作單元。如果預訂中的其他查詢不需要額外運算單元，這些作業單元的額外運算單元就能加快查詢速度。
transaction_id	STRING	這項工作執行的交易 ID (如有)。(預覽)

資料保留

這個檢視畫面會顯示目前執行的工作，以及過去 180 天的工作記錄。

範圍和語法

對這個檢視表執行的查詢必須包含區域限定詞。如未指定區域限定符，系統會從所有區域擷取中繼資料。下表說明這個檢視畫面的區域範圍：

檢視表名稱	資源範圍	區域範圍
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER	專案層級	REGION

取代下列項目：

• 選用：PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。如未指定，系統會使用預設專案。
• REGION：任何資料集區域名稱。 例如：`region-us`。
  注意：您必須使用區域限定詞查詢 INFORMATION_SCHEMA 檢視畫面。查詢執行位置必須與 INFORMATION_SCHEMA 檢視區塊的區域相符。

範例

下列範例說明如何查詢 INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER 檢視區塊。

取得不重複職缺數量

下列查詢會顯示指定專案資料夾中，每分鐘執行的不重複工作數量：

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(period_start, MINUTE) AS per_start,
  COUNT(DISTINCT job_id) AS unique_jobs
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER,
  UNNEST(folder_numbers) f
WHERE
  my_folder_number = f
GROUP BY
  per_start
ORDER BY
  per_start DESC;

注意： INFORMATION_SCHEMA 檢視表名稱會區分大小寫。

結果大致如下：

+---------------------------+---------------------------------+
|  per_start                |  unique_jobs                    |
+---------------------------+---------------------------------+
|  2019-10-10 00:04:00 UTC  |  5                              |
|  2019-10-10 00:03:00 UTC  |  2                              |
|  2019-10-10 00:02:00 UTC  |  3                              |
|  2019-10-10 00:01:00 UTC  |  4                              |
|  2019-10-10 00:00:00 UTC  |  4                              |
+---------------------------+---------------------------------+

計算運算單元時間

以下查詢會顯示指定專案資料夾每分鐘使用的時段時間：

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(period_start, MINUTE) AS per_start,
  SUM(period_slot_ms) AS slot_ms
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER,
  UNNEST(folder_numbers) f
WHERE
  my_folder_number = f
  AND reservation_id = "my reservation id"
  AND statement_type != "SCRIPT"
GROUP BY
  per_start
ORDER BY
  per_start DESC;

注意： INFORMATION_SCHEMA 檢視表名稱會區分大小寫。

注意：單一資料夾中的專案可指派給多個預訂。JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER 可提供多個預訂項目的資料。加總 period_slot_ms 時，請務必篩選個別預訂。

結果大致如下：

+---------------------------+---------------------------------+
|  per_start                |  slot_ms                        |
+---------------------------+---------------------------------+
|  2019-10-10 00:04:00 UTC  |  500                            |
|  2019-10-10 00:03:00 UTC  |  1000                           |
|  2019-10-10 00:02:00 UTC  |  3000                           |
|  2019-10-10 00:01:00 UTC  |  4000                           |
|  2019-10-10 00:00:00 UTC  |  4000                           |
+---------------------------+---------------------------------+