Monitora BI Engine
BigQuery BI Engine collabora con i servizi Google Cloud per monitorare e risolvere i problemi relativi all'utilizzo di BI Engine. L'accelerazione di Looker Studio con BigQuery BI Engine è completamente supportata dal monitoraggio di BigQuery, tra cui INFORMATION_SCHEMA, grafico di esecuzione e metriche di Cloud Monitoring.
Cloud Monitoring
BigQuery BI Engine si integra con Cloud Monitoring per consentirti di monitorare l'utilizzo aggregato di BI Engine in forma aggregata e configurare avvisi. Per informazioni sull'utilizzo di Monitoring per creare dashboard per le metriche di BI Engine, consulta Creazione di grafici nella documentazione di Monitoring.
Per BigQuery BI Engine vengono fornite le seguenti metriche:
Risorsa | Metrica | Dettagli |
---|---|---|
Progetto BigQuery | Byte totali prenotazione | Capacità totale allocata a un progetto Google Cloud |
Progetto BigQuery | Byte utilizzati per prenotazione | Capacità totale utilizzata in un progetto Google Cloud |
Progetto BigQuery | Byte memorizzati nella cache delle tabelle principali di BI Engine | Utilizzo della cache per tabella. Questa metrica mostra le prime N tabelle per utilizzo del report per regione. |
Puoi utilizzare Cloud Monitoring per visualizzare il traffico per le origini dati di Looker Studio memorizzate nella cache da BI Engine. Per un elenco completo delle metriche Google Cloud disponibili, consulta Metriche Google Cloud.
L'integrazione nativa di BigQuery di Looker Studio non fornisce metriche per modello. Espone invece gli ID report e origine dati nelle tabelle INFORMATION_SCHEMA con il monitoraggio dell'API BigQuery.
Statistiche sulle query per BI Engine
Questa sezione spiega come trovare statistiche sulle query per monitorare, diagnosticare e risolvere i problemi di utilizzo di BI Engine.
Modalità di accelerazione BI Engine
Quando l'accelerazione BI Engine è abilitata, la query può essere eseguita in una delle seguenti quattro modalità:
BI_ENGINE_DISABLED |
BI Engine ha disabilitato l'accelerazione.
biEngineReasons specifica un motivo più dettagliato. La query è stata eseguita utilizzando il motore di esecuzione di BigQuery. |
PARTIAL_INPUT |
Parte dell'input della query è stata accelerata utilizzando BI Engine. Come descritto in
Ottimizzazione e accelerazione delle query, un piano di query è generalmente suddiviso in più fasi di input. BI Engine supporta i tipi comuni di pattern
di sottoquery usati in genere nelle dashboard. Se la query
consiste in più fasi di input, solo alcune delle quali rientrano
nei casi d'uso supportati, BI Engine esegue le fasi non supportate
utilizzando il normale motore BigQuery senza accelerazione. In questa
situazione, BI Engine restituisce un codice di accelerazione PARTIAL
e utilizza biEngineReasons per compilare il motivo
per la mancata accelerazione di altre fasi di input. |
FULL_INPUT |
Tutte le fasi di input della query sono state accelerate utilizzando BI Engine. |
FULL_QUERY |
L'intera query è stata accelerata utilizzando BI Engine. |
Visualizza le statistiche dei job dell'API BigQuery
Statistiche dettagliate su BI Engine sono disponibili tramite l'API BigQuery.
Per recuperare le statistiche associate alle query accelerate di BI Engine, esegui questo comando dello strumento a riga di comando bq:
bq show --format=prettyjson -j job_id
Se il progetto è abilitato per l'accelerazione BI Engine, l'output produce un nuovo campo, biEngineStatistics
. Ecco un esempio di report di job:
"statistics": {
"creationTime": "1602175128902",
"endTime": "1602175130700",
"query": {
"biEngineStatistics": {
"biEngineMode": "DISABLED",
"biEngineReasons": [
{
"code": "UNSUPPORTED_SQL_TEXT",
"message": "Detected unsupported join type"
}
]
},
Per ulteriori informazioni sul campo BiEngineStatistics
, consulta la documentazione di riferimento del job.
Statistiche INFORMATION_SCHEMA di BigQuery
Le statistiche di accelerazione di BI Engine sono incluse nelle viste di BigQuery INFORMATION_SCHEMA
come parte delle viste INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*
nella colonna bi_engine_statistics
.
Ad esempio, questa query restituisce bi_engine_statistics
per tutti i job dei progetti attuali nelle ultime 24 ore:
SELECT
creation_time,
job_id,
bi_engine_statistics
FROM
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
AND CURRENT_TIMESTAMP()
AND job_type = "QUERY"
Utilizza il formato seguente per specificare la regione per project-id
, region
e views
nella vista INFORMATION_SCHEMA
:
`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.VIEW
Visualizza i dettagli dello schema di informazioni di Looker Studio
Per tenere traccia dei report e delle origini dati di Looker Studio utilizzati da BigQuery, visualizza la vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS
.
Quando l'integrazione nativa di BigQuery è abilitata, ogni query di Looker Studio crea una voce con le etichette report_id
e datasource_id
. Questi ID vengono visualizzati alla fine dell'URL di Looker Studio quando apri una pagina di un report o di un'origine dati.
Ad esempio, un report con URL https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting/my-report-id-123
ha un ID report "my-report-id-123"
.
I seguenti esempi mostrano come visualizzare i report e le origini dati:
Trovare l'URL del report e dell'origine dati per ciascun job BigQuery di Looker Studio
-- Standard labels used by Looker Studio. DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor'; DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio'; CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING) AS ( (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key) ); CREATE TEMP FUNCTION GetDatasourceUrl(labels ANY TYPE) AS ( CONCAT("https://lookerstudio.google.com/datasources/", GetLabel(labels, 'looker_studio_datasource_id')) ); CREATE TEMP FUNCTION GetReportUrl(labels ANY TYPE) AS ( CONCAT("https://lookerstudio.google.com/reporting/", GetLabel(labels, 'looker_studio_report_id')) ); SELECT job_id, GetDatasourceUrl(labels) AS datasource_url, GetReportUrl(labels) AS report_url, FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs WHERE creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY) AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value LIMIT 100;
Visualizzare i job prodotti utilizzando un report e un'origine dati
-- Specify report and data source id, which can be found in the end of Looker Studio URLs. DECLARE user_report_id STRING DEFAULT '*report id here*'; DECLARE user_datasource_id STRING DEFAULT '*datasource id here*'; -- Standard labels Looker Studio uses in native integration. DECLARE requestor_key STRING DEFAULT 'requestor'; DECLARE requestor_value STRING DEFAULT 'looker_studio'; DECLARE datasource_key STRING DEFAULT 'looker_studio_datasource_id'; DECLARE report_key STRING DEFAULT 'looker_studio_report_id'; CREATE TEMP FUNCTION GetLabel(labels ANY TYPE, label_key STRING) AS ( (SELECT l.value FROM UNNEST(labels) l WHERE l.key = label_key) ); SELECT creation_time, job_id, FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS jobs WHERE creation_time > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY) AND GetLabel(labels, requestor_key) = requestor_value AND GetLabel(labels, datasource_key) = user_datasource_id AND GetLabel(labels, report_key) = user_report_id ORDER BY 1 LIMIT 100;
Cloud Logging
Puoi visualizzare le informazioni di log su BI Engine nella pagina Cloud Logging della console Google Cloud. Il modo in cui visualizzi le informazioni di log per BI Engine dipende dallo strumento che esegue query sui dati:
- Per le query di Looker Studio senza l'integrazione nativa di Looker Studio abilitata: puoi visualizzare le informazioni di log nella pagina Cloud Logging con un payload di
protoPayload.serviceName="bigquerybiengine.googleapis.com"
. - Per tutto il resto del traffico: puoi visualizzare le informazioni dei log nella pagina Cloud Logging con un payload di
protoPayload.serviceName="bigquery.googleapis.com"
.
Passaggi successivi
- Scopri di più su Cloud Monitoring.
- Scopri di più sui grafici di Monitoring.
- Scopri di più sugli avvisi di Monitoring.
- Scopri di più su Cloud Logging.