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Visualização JOBS_BY_ORGANIZATION

A visualização INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION contém os metadados em tempo quase real sobre todos os jobs enviados na organização associados ao projeto atual.

Papel necessário

Para receber a permissão necessária para consultar a visualização INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM de Leitor de recursos do BigQuery (roles/bigquery.resourceViewer) na organização. Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esse papel predefinido contém a permissão bigquery.jobs.listAll , que é necessária para consultar a visualização INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION.

Também é possível conseguir essa permissão com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

A tabela de esquema está disponível apenas para usuários de organizações definidas do Google Cloud.

Para mais informações sobre as permissões do BigQuery, consulte Controle de acesso com o IAM.

Esquema

Os dados subjacentes são particionados pela coluna creation_time e agrupados por project_id e user_email. A coluna query_info contém mais informações sobre os jobs de consulta.

A visualização INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION tem o seguinte esquema:

Nome da coluna	Tipo de dado	Valor
`bi_engine_statistics`	`RECORD`	Se o projeto estiver configurado para usar a BI Engine SQL Interface, este campo conterá BiEngineStatistics. Se esse não for seu caso, `NULL`.
`cache_hit`	`BOOLEAN`	Se os resultados da consulta deste job eram de um cache. Se você tiver um job de instrução de várias consultas, o `cache_hit` da consulta mãe será `NULL`.
`creation_time`	`TIMESTAMP`	(Coluna de particionamento) horário da criação do job. O particionamento é baseado no horário UTC desse carimbo de data/hora.
`destination_table`	`RECORD`	Tabela de destino dos resultados (se houver).
`end_time`	`TIMESTAMP`	O horário de término do job, em milissegundos, desde o período. Esse campo representa o momento em que o job entra no estado `DONE`.
`error_result`	`RECORD`	Detalhes dos erros como objetos ErrorProto.
`job_creation_reason.code`	`STRING`	Especifica o motivo geral de criação de um job. Os valores possíveis são: `REQUESTED`: a criação do job foi solicitada. `LONG_RUNNING`: a solicitação de consulta foi executada além de um tempo limite definido pelo sistema, especificado pelo campo timeoutMs na `QueryRequest`. Por isso, ela foi considerada uma estratégia operação para a qual uma tarefa foi criada. `LARGE_RESULTS`: os resultados da consulta não podem caber no inline. resposta. `OTHER`: o sistema determinou que a consulta precisa ser executada como um trabalho.
`job_id`	`STRING`	O ID do job, caso ele tenha sido criado. Caso contrário, o ID da consulta usando o modo de consulta curta. Por exemplo, `bquxjob_1234`
`job_stages`	`RECORD`	Estágios de consulta do job. Observação: os valores desta coluna estão vazios para consultas lidas em tabelas com políticas de acesso no nível da linha. Para mais informações, consulte práticas recomendadas para segurança no nível da linha no BigQuery.
`job_type`	`STRING`	O tipo de job. Pode ser `QUERY`, `LOAD`, `EXTRACT`, `COPY` ou `NULL`. Um valor `NULL` indica um job interno, como uma avaliação de instrução de job de script ou uma atualização de visualização materializada.
`labels`	`RECORD`	Matriz de identificadores aplicados ao job como pares de chave-valor.
`parent_job_id`	`STRING`	ID do job pai (se houver).
`priority`	`STRING`	A prioridade deste job. Os valores válidos incluem `INTERACTIVE` e `BATCH`.
`project_id`	`STRING`	(Coluna de clustering) é o ID do projeto.
`project_number`	`INTEGER`	O número do projeto.
`query`	`STRING`	Texto da consulta SQL. Apenas a visualização `JOBS_BY_PROJECT` tem a coluna de consulta.
`referenced_tables`	`RECORD`	Matriz de tabelas referenciadas pelo job. Preenchido apenas para jobs de consulta que não são ocorrências em cache.
`reservation_id`	`STRING`	Nome da reserva principal atribuída a este job, no formato `RESERVATION_ADMIN_PROJECT:RESERVATION_LOCATION.RESERVATION_NAME`. Nesta saída: `RESERVATION_ADMIN_PROJECT`: o nome do projeto do Google Cloud que administra a reserva `RESERVATION_LOCATION`: o local da reserva `RESERVATION_NAME`: o nome da reserva
`edition`	`STRING`	A edição associada à reserva atribuída a este job. Para mais informações sobre edições, consulte Introdução às edições do BigQuery.
`session_info`	`RECORD`	Detalhes sobre a sessão em que este job foi executado, se houver.
`start_time`	`TIMESTAMP`	Horário de início do job, em milissegundos, desde o período. Esse campo representa o momento em que o job faz a transição do estado `PENDING` para `RUNNING` ou `DONE`.
`state`	`STRING`	Estado em execução do job. Os estados válidos incluem `PENDING`, `RUNNING` e `DONE`.
`statement_type`	`STRING`	O tipo de instrução de consulta. Por exemplo, `DELETE`, `INSERT`, `SCRIPT`, `SELECT` ou `UPDATE`. Consulte QueryStatementType para acessar uma lista de valores válidos.
`timeline`	`RECORD`	Cronograma de consulta do job. Contém snapshots de execução de consulta.
`total_bytes_billed`	`INTEGER`	Se o projeto estiver configurado para usar preços sob demanda, então esse campo conterá o total de bytes cobrados pelo job. Se o projeto estiver configurado para usar preços fixos, então você não será cobrado por bytes, e esse campo será apenas informativo. Observação: os valores desta coluna estão vazios para consultas lidas em tabelas com políticas de acesso no nível da linha. Para mais informações, consulte práticas recomendadas para segurança no nível da linha no BigQuery.
`total_bytes_processed`	`INTEGER`	Total de bytes processados pelo job. Observação: os valores desta coluna estão vazios para consultas lidas em tabelas com políticas de acesso no nível da linha. Para mais informações, consulte práticas recomendadas para segurança no nível da linha no BigQuery.
`total_modified_partitions`	`INTEGER`	Número total de partições do job modificado. Esse campo é preenchido para jobs `LOAD` e `QUERY`.
`total_slot_ms`	`INTEGER`	Milissegundos de slot para o job durante toda a duração no estado `RUNNING`, incluindo novas tentativas.
`transaction_id`	`STRING`	ID da transação em que este job foi executado, se houver. (Visualização)
`user_email`	`STRING`	(Coluna de clustering) endereço de e-mail ou conta de serviço do usuário que executou o job.
`query_info.resource_warning`	`STRING`	A mensagem de aviso que aparece quando o uso de recursos durante o processamento da consulta está acima do limite interno do sistema. Um job de consulta bem-sucedido pode ter o campo `resource_warning` preenchido. Com o `resource_warning`, você ganha mais pontos de dados para otimizar suas consultas e configurar o monitoramento das tendências de desempenho de um conjunto equivalente de consultas usando `query_hashes`.
`query_info.query_hashes.normalized_literals`	`STRING`	Contém os hashes da consulta. `normalized_literals` é um hash `STRING` hexadecimal que ignora comentários, valores de parâmetros, UDFs e literais. O valor do hash vai ser diferente quando as visualizações subjacentes mudarem ou se a consulta fizer referência implícita a colunas, como `SELECT *`, e o esquema da tabela mudar. Esse campo aparece para consultas bem-sucedidas do GoogleSQL que não são ocorrências em cache.
`query_info.performance_insights`	`RECORD`	Insights de desempenho para o job.
`query_info.optimization_details`	`STRUCT`	As otimizações baseadas em histórico do job.
`transferred_bytes`	`INTEGER`	Total de bytes transferidos para consultas entre nuvens, como jobs de transferência entre nuvens do BigQuery Omni.
`materialized_view_statistics`	`RECORD`	Estatísticas de visualizações materializadas consideradas em um job de consulta. (Visualização)

Retenção de dados

Essa visualização contém os jobs em execução e o histórico dos últimos 180 dias.

Escopo e sintaxe

As consultas nessa visualização precisam incluir um qualificador de região. A tabela a seguir explica o escopo da região dessa visualização:

Nome da visualização	Escopo do recurso	Escopo da região
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION	Organização que contém o projeto especificado	`REGION`

Substitua:

Opcional: PROJECT_ID: o ID do seu projeto do Google Cloud. Se não for especificado, o projeto padrão será usado.

REGION: qualquer nome da região do conjunto de dados. Por exemplo, `region-us`.

Observação: é necessário usar um qualificador de região para consultar visualizações INFORMATION_SCHEMA. O local de execução da consulta precisa corresponder à região da visualização INFORMATION_SCHEMA.

Exemplo

Para executar a consulta em um projeto diferente do projeto padrão, adicione o ID do projeto no seguinte formato:

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto
REGION_NAME: a região do projeto;

Por exemplo, `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION.

Cinco principais jobs que verificaram o maior número de bytes hoje

No exemplo a seguir, demonstramos como encontrar os cinco jobs que verificaram a maioria dos bytes em uma organização no dia atual. É possível filtrar mais em statement_type para consultar outras informações, como cargas, exportações e consultas.

SELECT
  job_id,
  user_email,
  total_bytes_billed
FROM
  `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION
WHERE
  EXTRACT(DATE FROM  creation_time) = current_date()
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC
LIMIT 5;

O resultado será semelhante ao seguinte:

+--------------+--------------+---------------------------+
| job_id       |  user_email  |  total_bytes_billed       |
+--------------+--------------+---------------------------+
| bquxjob_1    |  abc@xyz.com |    999999                 |
| bquxjob_2    |  def@xyz.com |    888888                 |
| bquxjob_3    |  ghi@xyz.com |    777777                 |
| bquxjob_4    |  jkl@xyz.com |    666666                 |
| bquxjob_5    |  mno@xyz.com |    555555                 |
+--------------+--------------+---------------------------+

Conferir insights de desempenho para consultas

O exemplo a seguir retorna todos os jobs de consulta que têm insights de desempenho da sua organização nos últimos 30 dias com um URL que leva ao gráfico de execução da consulta no console do Google Cloud.

SELECT
  `bigquery-public-data`.persistent_udfs.job_url(
    project_id || ':us.' || job_id) AS job_url,
  query_info.performance_insights
FROM
  `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION
WHERE
  DATE(creation_time) >= CURRENT_DATE - 30 -- scan 30 days of query history
  AND job_type = 'QUERY'
  AND state = 'DONE'
  AND error_result IS NULL
  AND statement_type != 'SCRIPT'
  AND EXISTS ( -- Only include queries which had performance insights
    SELECT 1
    FROM UNNEST(
      query_info.performance_insights.stage_performance_standalone_insights
    )
    WHERE slot_contention OR insufficient_shuffle_quota
    UNION ALL
    SELECT 1
    FROM UNNEST(
      query_info.performance_insights.stage_performance_change_insights
    )
    WHERE input_data_change.records_read_diff_percentage IS NOT NULL
  );