INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS 뷰
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INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
뷰에는 현재 프로젝트의 모든 BigQuery 추천에 대한 통계가 포함됩니다. BigQuery는 추천 허브에서 모든 BigQuery 통계 유형의 통계를 검색하여 이 뷰에 표시합니다. BigQuery 통계는 항상 추천과 연결됩니다.
INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
뷰는 다음과 같은 추천을 지원합니다.
필요한 권한
INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
뷰로 통계를 보려면 해당 추천자에 대한 필수 권한이 있어야 합니다. INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
뷰는 볼 수 있는 권한이 있는 추천의 통계만 반환합니다.
관리자에게 통계를 볼 수 있는 액세스 권한을 부여해 달라고 요청합니다. 각 추천자의 필수 권한을 보려면 다음을 참조하세요.
스키마
INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.
열 이름 | 데이터 유형 | 값 |
---|---|---|
insight_id |
STRING |
통계 유형과 통계 ID가 포함된 Base64로 인코딩된 ID |
insight_type |
STRING |
통계 유형입니다. 예를 들면 google.bigquery.materializedview.Insight 입니다. |
subtype |
STRING |
통계의 하위유형입니다. |
project_id |
STRING |
프로젝트 ID입니다. |
project_number |
STRING |
프로젝트의 번호입니다. |
description |
STRING |
추천에 대한 설명입니다. |
last_updated_time |
TIMESTAMP |
이 필드는 통계가 마지막으로 새로고침된 시간을 나타냅니다. |
category |
STRING |
영향의 최적화 카테고리입니다. |
target_resources |
STRING |
이 통계가 타겟팅하는 정규화된 리소스 이름입니다. |
state |
STRING |
통계 상태입니다. 가능한 값 목록은 값을 참조하세요. |
severity |
STRING |
통계 심각도입니다. 가능한 값 목록은 심각도를 참조하세요. |
associated_recommendation_ids |
STRING |
이 통계와 연결된 전체 추천 이름입니다. 추천 이름은 추천자 유형과 추천 ID를 Base64로 인코딩한 표현입니다. |
additional_details |
RECORD |
통계에 대한 추가 세부정보입니다.
|
범위 및 구문
이 뷰에 대한 쿼리에는 리전 한정자가 있어야 합니다. 프로젝트 ID는 선택사항입니다. 프로젝트 ID를 지정하지 않으면 쿼리가 실행되는 프로젝트가 사용됩니다.
뷰 이름 | 리소스 범위 | 리전 범위 |
---|---|---|
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS[_BY_PROJECT] |
프로젝트 수준 | REGION |
- (선택사항)
PROJECT_ID
: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
REGION
: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다.
예를 들면 region-us
입니다.
예
기본 프로젝트가 아닌 프로젝트에 대해 쿼리를 실행하려면 다음 형식으로 프로젝트 ID를 추가합니다.
`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
PROJECT_ID
: 프로젝트 ID입니다.REGION_NAME
: 프로젝트 리전
예를 들면 `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
입니다.
비용 절감과 관련된 활성 통계 보기
다음 예시에서는 통계 뷰를 추천 뷰와 조인하여 비용 카테고리에서 활성 상태인 통계의 추천 3개를 반환합니다.
WITH
insights as (SELECT * FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS),
recs as (SELECT recommender, recommendation_id, additional_details FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS)
SELECT
recommender,
target_resources,
LAX_INT64(recs.additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
LAX_INT64(recs.additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
insights.additional_details.observation_period_seconds / 86400 as observation_period_days,
last_updated_time
FROM
insights
JOIN recs
ON
recommendation_id in UNNEST(associated_recommendation_ids)
WHERE
state = 'ACTIVE'
AND
category = 'COST'
LIMIT 3;
결과는 다음과 비슷합니다.
+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+ | recommender | target_resource | gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly | observation_period_days | last_updated_time | +---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+ | google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource1"] | 3934.07264107652 | 10.499466666666667 | 30.0 | 2024-07-01 16:41:25 | | google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource2"] | 4393.7416711859405 | 56.61476777777777 | 30.0 | 2024-07-01 16:41:25 | | google.bigquery.materializedview.Recommender | ["project_resource"]| 140805.38289248943 | 9613.139166666666 | 2.0 | 2024-07-01 13:00:31 | +---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+