‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

התצוגה WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER

התצוגה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER מכילה נתונים סטטיסטיים מצטברים של הטמעת נתונים ב-BigQuery Storage Write API ‏ (gRPC) לפי דקה, עבור תיקיית האב של הפרויקט הנוכחי, כולל תיקיות המשנה שלו.

אתם יכולים להריץ שאילתות על INFORMATION_SCHEMA תצוגות של Write API כדי לאחזר מידע היסטורי ומידע בזמן אמת על הטמעת נתונים ב-BigQuery באמצעות BigQuery Storage Write API ‏ (gRPC). מידע נוסף זמין במאמר BigQuery Storage Write API (gRPC).

ההרשאה הנדרשת

כדי לשלוח שאילתה לתצוגה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER, צריך את ההרשאה bigquery.tables.list לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) בתיקיית האב של הפרויקט.

כל אחד מהתפקידים הבאים שמוגדרים מראש ב-IAM כולל את ההרשאה שצוינה למעלה:

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.user
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.resourceAdmin

מידע נוסף על הרשאות ב-BigQuery זמין במאמר בקרת גישה באמצעות IAM.

סכימה

כשמריצים שאילתות על התצוגות של INFORMATION_SCHEMA BigQuery Storage Write API (gRPC), תוצאות השאילתה מכילות מידע היסטורי ומידע בזמן אמת על הטמעת נתונים ב-BigQuery באמצעות BigQuery Storage Write API (gRPC). כל שורה בתצוגות הבאות מייצגת נתונים סטטיסטיים של הטמעה בטבלה ספציפית, שנאספו במרווח של דקה אחת החל מ-start_timestamp. הנתונים הסטטיסטיים מקובצים לפי סוג הסטרימינג וקוד השגיאה, כך שתהיה שורה אחת לכל סוג סטרימינג ולכל קוד שגיאה שנתקל בו במהלך מרווח של דקה אחת לכל חותמת זמן ושילוב טבלה. אם הבקשה מצליחה, קוד השגיאה מוגדר ל-OK. אם לא בוצעה קליטה של נתונים לטבלה במהלך תקופה מסוימת, לא יוצגו שורות עבור חותמות הזמן התואמות של הטבלה הזו.

לתצוגה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER יש את הסכימה הבאה:

שם עמודה	סוג נתונים	ערך
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	(עמודת חלוקה) חותמת הזמן של תחילת מרווח הזמן של דקה אחת לסטטיסטיקה המצטברת.
`folder_numbers`	`REPEATED INTEGER`	מזהי המספרים של התיקיות שמכילות את הפרויקט, החל מהתיקייה שמכילה ישירות את הפרויקט, ואחריה התיקייה שמכילה את תיקיית הצאצא, וכן הלאה. לדוגמה, אם `folder_numbers` הוא `[1, 2, 3]`, אז התיקייה `1` מכילה מיד את הפרויקט, התיקייה `2` מכילה את `1` והתיקייה `3` מכילה את `2`. העמודה הזו מאוכלסת רק ב-`WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER`.
`project_id`	`STRING`	‫(Clustering column) מזהה הפרויקט.
`project_number`	`INTEGER`	מספר הפרויקט.
`dataset_id`	`STRING`	(עמודת אשכולות) מזהה מערך הנתונים.
`table_id`	`STRING`	(Clustering column) מזהה הטבלה.
`stream_type`	`STRING`	סוג הסטרימינג שמשמש להטמעת הנתונים באמצעות BigQuery Storage Write API‏ (gRPC). הערך אמור להיות אחד מהערכים הבאים: DEFAULT,‏ COMMITTED,‏ BUFFERED או PENDING.
`error_code`	`STRING`	קוד השגיאה שהוחזר לבקשות שצוינו בשורה הזו. ‫OK לבקשות מוצלחות.
`total_requests`	`INTEGER`	המספר הכולל של הבקשות במרווח של דקה.
`total_rows`	`INTEGER`	המספר הכולל של שורות מכל הבקשות במרווח של דקה אחת.
`total_input_bytes`	`INTEGER`	המספר הכולל של בייטים מכל השורות במרווח של דקה אחת.

כדי לשמור על יציבות, מומלץ לציין במפורש את העמודות בשאילתות של סכימת המידע, במקום להשתמש בתו כל כללי (SELECT *). ציון מפורש של העמודות מונע את השבירה של השאילתות אם הסכימה הבסיסית משתנה.

שמירת נתונים

התצוגה הזו מכילה את היסטוריית ההטמעה של BigQuery Storage Write API ‏ (gRPC) מ-180 הימים האחרונים.

היקף ותחביר

שאילתות שמופעלות על התצוגה הזו חייבות לכלול מסנן אזור. אם לא מציינים מסנן אזורי, המטא-נתונים מאוחזרים מכל האזורים. בטבלה הבאה מוסבר מהו היקף האזור בתצוגה הזו:

שם התצוגה	היקף המשאבים	היקף האזור
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER	התיקייה שמכילה את הפרויקט שצוין	`REGION`

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

אופציונלי: PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud . אם לא מציינים פרויקט, המערכת משתמשת בפרויקט שמוגדר כברירת מחדל.
‫REGION: כל שם של אזור במערך נתונים. לדוגמה, `region-us`.

הערה: כדי לשלוח שאילתה לגבי נתוני הצפיות ב-INFORMATION_SCHEMA, צריך להשתמש במסנן אזור. המיקום של ביצוע השאילתה צריך להיות זהה לאזור של התצוגה INFORMATION_SCHEMA.

דוגמה

כדי להריץ שאילתות על נתונים באזור רב-אזורי בארה"ב, משתמשים ב-region-us.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
כדי להריץ שאילתות על נתונים באזור הגיאוגרפי של האיחוד האירופי, צריך להשתמש ב-region-eu.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
כדי להריץ שאילתות על נתונים באזור asia-northeast1, משתמשים בכתובת region-asia-northeast1.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER

רשימת האזורים הזמינים מופיעה במאמר מיקומי מערכי נתונים.

דוגמאות

דוגמה 1: כשלים בהטמעה של BigQuery Storage Write API (gRPC) מהזמן האחרון

בדוגמה הבאה מחושב פירוט לפי דקה של המספר הכולל של בקשות שנכשלו לכל הטבלאות בתיקיית הפרויקט ב-30 הדקות האחרונות, עם פיצול לפי סוג הזרם וקוד השגיאה:

SELECT
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
WHERE
  error_code != 'OK'
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

התוצאה אמורה להיראות כך:

+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   | stream_type |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
| 2023-02-24 00:25:00 | PENDING     | NOT_FOUND        |                   5 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   4 |
| 2023-02-24 00:24:00 | PENDING     | INTERNAL         |                   3 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   2 |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+

דוגמה 2: פירוט לפי דקה של כל הבקשות עם קודי שגיאה

בדוגמה הבאה מחושב פירוט לפי דקה של בקשות מוצלחות ושל בקשות שכשלו להוספת נתונים בתיקייה של הפרויקט, עם חלוקה לקטגוריות של קודי שגיאה. אפשר להשתמש בשאילתה הזו כדי לאכלס לוח בקרה.

SELECT
  start_timestamp,
  SUM(total_requests) AS total_requests,
  SUM(total_rows) AS total_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS total_input_bytes,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'INVALID_ARGUMENT', 'NOT_FOUND', 'CANCELLED', 'RESOURCE_EXHAUSTED',
        'ALREADY_EXISTS', 'PERMISSION_DENIED', 'UNAUTHENTICATED',
        'FAILED_PRECONDITION', 'OUT_OF_RANGE'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'DEADLINE_EXCEEDED','ABORTED', 'INTERNAL', 'UNAVAILABLE',
        'DATA_LOSS', 'UNKNOWN'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code = 'OK', 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

התוצאה אמורה להיראות כך:

+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+
|   start_timestamp   | total_requests | total_rows | total_input_bytes | user_error | server_error | total_error |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+
| 2020-04-15 22:00:00 |         441854 |     441854 |       23784853118 |          0 |           17 |          17 |
| 2020-04-15 21:59:00 |         355627 |     355627 |       26101982742 |          8 |            0 |          13 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |          2 |            0 |           2 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+

דוגמה 3: טבלאות עם התנועה הנכנסת הגבוהה ביותר

בדוגמה הבאה מוצגות סטטיסטיקות של קליטת נתונים ב-BigQuery Storage Write API ‏ (gRPC) עבור 10 הטבלאות בתיקייה של הפרויקט עם הכי הרבה תנועה נכנסת:

SELECT
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  SUM(total_rows) AS num_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS num_bytes,
  SUM(total_requests) AS num_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

התוצאה אמורה להיראות כך:

+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
|      project_id      | dataset_id |           table_id            |  num_rows  |   num_bytes    | num_requests |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
| my-project1          | dataset1   | table1                        | 8016725532 | 73787301876979 |   8016725532 |
| my-project2          | dataset1   | table2                        |   26319580 | 34199853725409 |     26319580 |
| my-project1          | dataset2   | table1                        |   38355294 | 22879180658120 |     38355294 |
| my-project3          | dataset1   | table3                        |  270126906 | 17594235226765 |    270126906 |
| my-project2          | dataset2   | table2                        |   95511309 | 17376036299631 |     95511309 |
| my-project2          | dataset2   | table3                        |   46500443 | 12834920497777 |     46500443 |
| my-project3          | dataset2   | table4                        |   25846270 |  7487917957360 |     25846270 |
| my-project4          | dataset1   | table4                        |   18318404 |  5665113765882 |     18318404 |
| my-project4          | dataset1   | table5                        |   42829431 |  5343969665771 |     42829431 |
| my-project4          | dataset1   | table6                        |    8771021 |  5119004622353 |      8771021 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+