Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS

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Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS enthält Daten zu allen BigQuery-Empfehlungen im aktuellen Projekt. BigQuery ruft Empfehlungen für alle BigQuery-Recommender von Active Assist ab und präsentiert sie in dieser Ansicht.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS unterstützt die folgenden Empfehlungen:

In der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS werden nur BigQuery-bezogene Empfehlungen angezeigt. Sie können Google Cloud Empfehlungen in Active Assist ansehen.

Erforderliche Berechtigung

Wenn Sie Empfehlungen mit der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS aufrufen möchten, benötigen Sie die erforderlichen Berechtigungen für den entsprechenden Recommender. Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS gibt nur Empfehlungen zurück, für die Sie die Berechtigung zum Aufrufen haben.

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen Zugriff zum Aufrufen der Empfehlungen zu gewähren. Informationen zu den erforderlichen Berechtigungen für die einzelnen Recommender finden Sie unter:

Schema

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS hat das folgende Schema:

Spaltenname Datentyp Wert
recommendation_id STRING Base64-codierte ID, die die RecommendationID und den Recommender enthält.
recommender STRING Der Empfehlungstyp. Beispiel: google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender für Partitionierungs- und Clusterempfehlungen.
subtype STRING Der Untertyp der Empfehlung.
project_id STRING Die ID des Projekts.
project_number STRING Die Nummer des Projekts.
description STRING Die Beschreibung der Empfehlung.
last_updated_time TIMESTAMP Dieses Feld gibt den Zeitpunkt an, zu dem die Empfehlung zuletzt erstellt wurde.
target_resources STRING Vollständig qualifizierte Ressourcennamen, auf die sich diese Empfehlung bezieht.
state STRING Der Status der Empfehlung. Eine Liste der möglichen Werte finden Sie unter Status.
primary_impact RECORD Die Auswirkungen dieser Empfehlung auf die Optimierung der primären Kategorie. Enthält die folgenden Felder:
  • category: Die Kategorie, die mit dieser Empfehlung optimiert werden soll. Eine Liste der möglichen Werte finden Sie unter Kategorie.
  • cost_projection: Dieser Wert wird möglicherweise ausgefüllt, wenn die Empfehlung die Kosteneinsparungen durch diese Empfehlung prognostizieren kann. Nur vorhanden, wenn die Kategorie COST ist.
  • security_projection: Möglicherweise vorhanden, wenn die Kategorie SECURITY ist.
priority STRING Die Priorität der Empfehlung. Eine Liste der möglichen Werte finden Sie unter Priorität.
associated_insight_ids STRING Vollständige Insight-Namen, die mit der Empfehlung verknüpft sind.Der Insight-Name ist die Base64-codierte Darstellung des Insight-Typnamens und der Insight-ID. Damit können Sie die Ansicht „Insights“ abfragen.
additional_details RECORD Zusätzliche Details zur Empfehlung.
  • overview: Übersicht über die Empfehlung im JSON-Format. Der Inhalt dieses Felds kann je nach Recommender variieren.
  • state_metadata: Metadaten zum Status der Empfehlung in Schlüssel/Wert-Paaren.
  • operations: Liste der Vorgänge, die der Nutzer für die Zielressourcen ausführen kann. Enthält die folgenden Felder:
    • action: Die Art der Aktion, die der Nutzer ausführen muss. Dies kann ein Freitext sein, der vom System beim Generieren der Empfehlung festgelegt wird. Wird immer ausgefüllt.
    • resource_type: Der Cloud-Ressourcentyp.
    • resource: Vollständig qualifizierter Ressourcenname.
    • path: Pfad des Zielfelds relativ zur Ressource.
    • value: Wert des Pfadfelds.

Aus Stabilitätsgründen empfehlen wir, die Spalten in Ihren Information Schema-Abfragen explizit aufzulisten, anstatt einen Platzhalter (SELECT *) zu verwenden. Wenn Sie die Spalten explizit auflisten, wird verhindert, dass Abfragen fehlschlagen, wenn sich das zugrunde liegende Schema ändert.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Regions-Qualifier verwendet werden. Die Projekt-ID ist optional. Wenn keine Projekt-ID angegeben ist, wird das Projekt verwendet, in dem die Abfrage ausgeführt wird.

Ansichtsname Ressourcenbereich Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS[_BY_PROJECT] Projektebene REGION
Ersetzen Sie Folgendes:
  • Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
  • REGION: ist ein beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: `region-us`.

Beispiel

Wenn Sie die Abfrage für ein anderes Projekt als Ihr Standardprojekt ausführen möchten, fügen Sie die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: 

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
 Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Projekts.
  • REGION_NAME: Region für Ihr Projekt

Beispiel: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS.

Top-Empfehlungen zur Kostenersparnis ansehen

Im folgenden Beispiel werden die drei besten Empfehlungen der Kategorie COST auf Grundlage der prognostizierten slot_hours_saved_monthly zurückgegeben:

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_BY_PROJECT
WHERE
   primary_impact.category = 'COST'
AND
   state = 'ACTIVE'
ORDER by
   slot_hours_saved_monthly DESC
LIMIT 3;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                    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
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+