התצוגה WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
התצוגה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER מכילה נתונים סטטיסטיים מצטברים של הטמעת נתונים באמצעות BigQuery Storage Write API, לפי דקה, עבור תיקיית האב של הפרויקט הנוכחי, כולל תיקיות המשנה שלו.
אתם יכולים לשלוח שאילתות לתצוגות של INFORMATION_SCHEMA Write API כדי לאחזר מידע היסטורי ומידע בזמן אמת על הטמעת נתונים ב-BigQuery באמצעות BigQuery Storage Write API. מידע נוסף זמין במאמר בנושא BigQuery Storage Write API.
ההרשאה הנדרשת
כדי לשלוח שאילתה לתצוגה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER, צריך את ההרשאה INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) בתיקיית האב של הפרויקט.bigquery.tables.list
כל אחד מהתפקידים הבאים שמוגדרים מראש ב-IAM כולל את ההרשאה שצוינה למעלה:
roles/bigquery.adminroles/bigquery.userroles/bigquery.dataViewerroles/bigquery.dataEditorroles/bigquery.dataOwnerroles/bigquery.metadataViewerroles/bigquery.resourceAdmin
מידע נוסף על הרשאות ב-BigQuery זמין במאמר בקרת גישה באמצעות IAM.
סכימה
כשמריצים שאילתות בתצוגות שלINFORMATION_SCHEMA BigQuery Storage Write API, תוצאות השאילתה כוללות מידע היסטורי ומידע בזמן אמת על הטמעת נתונים ב-BigQuery באמצעות BigQuery Storage Write API. 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 בוצע ייבוא 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 העמודה | סוג נתונים | ערך |
|---|---|---|
start_timestamp |
TIMESTAMP |
(עמודת חלוקה למחיצות) חותמת הזמן של ההתחלה של 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 הבן 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 הזרם שמשמש להטמעת הנתונים באמצעות BigQuery Storage Write API. הערך צריך 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
בתצוגה הזו מופיעה היסטוריית ההטמעה של BigQuery Storage Write API 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 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 |
-
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`.
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 רב-אזורי באיחוד 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 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;
INFORMATION_SCHEMA
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 דקות של בקשות הוספה שהצליחו ושל בקשות הוספה שנכשלו 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;
INFORMATION_SCHEMA
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 הכי הרבה תנועה נכנסת
בדוגמה הבאה מוצגים נתוני ההטמעה של BigQuery Storage Write API עבור 10 הטבלאות בתיקייה של הפרויקט עם התנועה הנכנסת הגבוהה ביותר:
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;
INFORMATION_SCHEMA
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 | +----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+