Monitora BI Engine

BigQuery BI Engine collabora con i servizi Google Cloud per contribuire a monitorare e risolvere i problemi di utilizzo di BI Engine. Looker Studio con accelerazione di BigQuery BI Engine è completamente supportato dal monitoraggio di BigQuery, che include 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 modo aggregato 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 sono disponibili le seguenti metriche:

Risorsa Metrica Dettagli
Progetto BigQuery Byte totali prenotazione Capacità totale allocata a un progetto Google Cloud
Progetto BigQuery Byte utilizzati per la 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 che sono state memorizzate nella cache da BI Engine. Per un elenco completo delle metriche Google Cloud disponibili, vedi Metriche Google Cloud.

L'integrazione nativa di BigQuery di Looker Studio non fornisce metriche per modello. Espone invece origine dati e ID report nelle tabelle INFORMATION_SCHEMA con il monitoraggio dell'API BigQuery.

Statistiche di query per BI Engine

Questa sezione spiega come trovare le statistiche sulle query per monitorare, diagnosticare e risolvere i problemi di utilizzo di BI Engine.

Modalità di accelerazione BI Engine

Con l'accelerazione BI Engine abilitata, la query può essere eseguita in una qualsiasi di queste 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 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 generalmente utilizzati 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 completare 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.

Visualizzare 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 con accelerazione 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 sul 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 BigQuery INFORMATION_SCHEMA

Le statistiche sull'accelerazione di BI Engine sono incluse nelle viste BigQuery INFORMATION_SCHEMA nell'ambito 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 correnti per le 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 regionalità per project-id, region e views nella visualizzazione INFORMATION_SCHEMA:

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.VIEW

Visualizza i dettagli dello schema delle informazioni di Looker Studio

Puoi monitorare i report e le origini dati di Looker Studio utilizzati da BigQuery visualizzando 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 report o di origine dati. Ad esempio, un report con l'URL https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting/my-report-id-123 ha l'ID report "my-report-id-123".

I seguenti esempi mostrano come visualizzare i report e le origini dati:

Trova l'URL del report e dell'origine dati per ogni 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 vengono visualizzate le informazioni di log per BI Engine dipende dallo strumento che esegue la 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 di log nella pagina Cloud Logging con un payload di protoPayload.serviceName="bigquery.googleapis.com".

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