Monitora BI Engine

BigQuery BI Engine funziona con i servizi Google Cloud per monitorare e risolvere i problemi relativi all'utilizzo di BI Engine. Looker Studio con l'accelerazione di BigQuery BI Engine è completamente supportato dal monitoraggio di BigQuery, tra cui INFORMATION_SCHEMA, diagramma di esecuzione e metriche di Cloud Monitoring.

Cloud Monitoring

BigQuery BI Engine si integra con Cloud Monitoring per consentirti di monitorare in modo aggregato l'utilizzo di BI Engine e di configurare gli avvisi. Per informazioni sull'utilizzo di Monitoring per creare dashboard per le metriche di BI Engine, consulta la sezione Creare 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 N tabelle principali per l'utilizzo dei report per regione.

Puoi utilizzare Cloud Monitoring per visualizzare il traffico per Origini dati di Looker Studio memorizzate nella cache da e BI Engine. Per un elenco completo delle metriche di Google Cloud disponibili, consulta Metriche di Google Cloud.

BigQuery di Looker Studio integrazione nativa non forniscono metriche per modello. Espone invece gli ID report e origine dati in le tabelle INFORMATION_SCHEMA con il monitoraggio dell'API BigQuery.

Statistiche sulle query per BI Engine

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

Modalità di accelerazione BI Engine

Con l'accelerazione di BI Engine abilitata, la tua query può essere eseguita in qualsiasi di queste quattro modalità:

BI_ENGINE_DISABLED
 		BI Engine ha disattivato 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 in genere suddiviso in più fasi di input. BI Engine supporta i tipi comuni di pattern di sottoquery che vengono in genere utilizzati nelle dashboard. Se la query è composta da 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 questo di questa situazione, BI Engine restituisce un PARTIAL codice di accelerazione e usa biEngineReasons per compilare per non accelerare altre fasi di input. 
 FULL_INPUT
Tutte le fasi di input della query sono state accelerate utilizzando e BI Engine. 
 FULL_QUERY
L'intera query è stata accelerata utilizzando BI Engine.

Visualizzare le statistiche dei job dell'API BigQuery

Le statistiche dettagliate su BI Engine sono disponibili tramite l'API BigQuery.

Per recuperare le statistiche associate alle query accelerate di BI Engine, esegui il seguente comando dello strumento a riga di comando bq:

bq show --format=prettyjson -j job_id

Se il progetto è abilitato per l'accelerazione di BI Engine, produce un nuovo campo, biEngineStatistics. Ecco un report di lavoro di esempio:

 "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 Riferimento attività.

Statistiche INFORMATION_SCHEMA di BigQuery

Le statistiche di accelerazione di BI Engine sono incluse BigQuery INFORMATION_SCHEMA visualizzazioni nell'ambito delle INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* visualizzazioni in bi_engine_statistics. Ad esempio, questa query restituisce bi_engine_statistics per tutti i progetti attuali offerte di lavoro 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 regionality per project-id, region e views nella visualizzazione INFORMATION_SCHEMA: 

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

Visualizzare i dettagli dello schema delle informazioni di Looker Studio

Puoi monitorare quali report e origini dati di Looker Studio vengono utilizzata da BigQuery visualizzando INFORMATION_SCHEMA.JOBS visualizzazione. Quando l'integrazione nativa di BigQuery è abilitata, ogni La query di Looker Studio crea una voce con report_id e datasource_id etichette. Questi ID si trovano alla fine URL di Looker Studio all'apertura di un report o di una pagina dell'origine dati. Ad esempio, segnala con URL https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting/my-report-id-123 ha hanno un ID report di "my-report-id-123".

Gli esempi riportati di seguito mostrano come visualizzare report e origini dati:

Trovare 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 sui log di BI Engine nella pagina Cloud Logging della console Google Cloud. Modalità di visualizzazione delle informazioni di log per BI Engine dipende dallo strumento che esegue le query sui dati:

  • Per le query di Looker Studio senza Looker Studio integrazione nativa abilitata: puoi visualizzare le informazioni di log nella 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".

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