Vista JOBS_BY_USER

La vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER contiene metadatos casi en tiempo real sobre los trabajos de BigQuery que envía el usuario actual en el proyecto actual.

Rol requerido

Para obtener el permiso que necesitas para consultar la vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM usuario de BigQuery (roles/bigquery.user) en tu proyecto. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso.

Este rol predefinido contiene el permiso bigquery.jobs.list, que se requiere para consultar la vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER.

También puedes obtener este permiso con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Para obtener más información sobre IAM de BigQuery, consulta Control de acceso con la IAM.

Schema

La columna creation_time particiona los datos subyacentes y project_id y user_email los agrupan.

La vista INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER tiene el siguiente esquema:

Nombre de la columna	Tipo de datos	Valor
bi_engine_statistics	RECORD	Si el proyecto está configurado para usar la interfaz de SQL de BI Engine, este campo contiene BiEngineStatistics. En caso contrario NULL.
cache_hit	BOOLEAN	Indica si los resultados de la consulta de este trabajo provienen de una caché. Si tienes un trabajo de declaración de varias consultas, el cache_hit para tu consulta superior es NULL.
creation_time	TIMESTAMP	Es la hora de creación de este trabajo (columna de partición). La partición se basa en la hora UTC de esta marca de tiempo.
destination_table	RECORD	Es la tabla de destino para los resultados (si hay alguno).
dml_statistics	RECORD	Si el trabajo es una consulta con una declaración DML, el valor es un registro con los siguientes campos: inserted_row_count: La cantidad de filas que se insertaron. deleted_row_count: La cantidad de filas que se borraron. updated_row_count: La cantidad de filas que se actualizaron. Para todos los demás trabajos, el valor es NULL. Esta columna está presente en las vistas INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER y INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT.
end_time	TIMESTAMP	La hora de finalización de este trabajo, en milisegundos, desde el ciclo de entrenamiento. Este campo representa el momento en el que el trabajo ingresa al estado DONE.
error_result	RECORD	Detalles de cualquier error como objetos ErrorProto.
job_id	STRING	El ID del trabajo. Por ejemplo, bquxjob_1234.
job_stages	RECORD	Etapas de consulta del trabajo. Nota: Los valores de esta columna están vacíos para las consultas que leen de tablas con políticas de acceso a nivel de fila. Si deseas obtener más información, consulta las prácticas recomendadas para la seguridad a nivel de las filas en BigQuery.
job_type	STRING	Es el tipo de trabajo. Puede ser QUERY, LOAD, EXTRACT, COPY o NULL. Un valor NULL indica un trabajo interno, como una evaluación de declaración de trabajo de secuencia de comandos o una actualización de vista materializada.
labels	RECORD	Array de etiquetas aplicadas al trabajo como pares clave-valor.
parent_job_id	STRING	ID del trabajo superior, si hay alguno.
priority	STRING	La prioridad de este trabajo. Los valores válidos incluyen INTERACTIVE y BATCH.
project_id	STRING	(Columna de agrupamiento en clústeres) el ID del proyecto.
project_number	INTEGER	El número del proyecto.
query	STRING	Texto de consulta de SQL. Solo la vista JOBS_BY_PROJECT tiene la columna de consulta.
referenced_tables	RECORD	Es el array de tablas a las que hace referencia el trabajo. Solo se propaga para los trabajos de consulta.
reservation_id	STRING	Nombre de la reserva principal asignada a este trabajo, en el formato RESERVATION_ADMIN_PROJECT:RESERVATION_LOCATION.RESERVATION_NAME. En este resultado, se ilustra lo siguiente: RESERVATION_ADMIN_PROJECT: Es el nombre del proyecto de Google Cloud que administra la reserva. RESERVATION_LOCATION: Es la ubicación de la reserva. RESERVATION_NAME: por el nombre de la reserva
session_info	RECORD	Detalles sobre la sesión en la que se ejecutó este trabajo, si corresponde. (Vista previa)
start_time	TIMESTAMP	La hora de inicio de este trabajo, en milisegundos, desde el ciclo de entrenamiento. Este campo representa el momento en el que el trabajo pasa del estado PENDING a RUNNING o DONE.
state	STRING	Estado de ejecución del trabajo. Los estados válidos incluyen PENDING, RUNNING y DONE.
statement_type	STRING	El tipo de declaración de consulta. Por ejemplo, DELETE, INSERT, SCRIPT, SELECT o UPDATE. Consulta QueryStatementType para obtener una lista de valores válidos.
timeline	RECORD	Cronograma de consultas del trabajo. Contiene instantáneas de la ejecución de consultas.
total_bytes_billed	INTEGER	Si el proyecto está configurado para usar precios según demanda, este campo contiene el total de bytes facturados para el trabajo. Si el proyecto está configurado para usar precios de tasa fija, no se te facturará por los bytes y este campo solo es informativo. Nota: Los valores de esta columna están vacíos para las consultas que leen de tablas con políticas de acceso a nivel de fila. Si deseas obtener más información, consulta las prácticas recomendadas para la seguridad a nivel de las filas en BigQuery.
total_bytes_processed	INTEGER	Es el total de bytes procesados por el trabajo. Nota: Los valores de esta columna están vacíos para las consultas que leen de tablas con políticas de acceso a nivel de fila. Si deseas obtener más información, consulta las prácticas recomendadas para la seguridad a nivel de las filas en BigQuery.
total_modified_partitions	INTEGER	Cantidad total de particiones que modificó el trabajo. Este campo se propaga para los trabajos LOAD y QUERY.
total_slot_ms	INTEGER	Son los milisegundos de ranura para el trabajo durante toda su duración en el estado RUNNING, incluidos los reintentos.
transaction_id	STRING	ID de la transacción en la que se ejecutó este trabajo, si corresponde. (Vista previa)
user_email	STRING	Es la dirección de correo electrónico o la cuenta de servicio del usuario que ejecutó el trabajo (columna de agrupamiento en clústeres).
query_info.resource_warning	STRING	Es el mensaje de advertencia que aparece si el uso de recursos durante el procesamiento de consultas está por encima del umbral interno del sistema. Un trabajo de consulta exitoso puede tener el campo resource_warning propagado. Con resource_warning, obtienes datos adicionales para optimizar tus consultas y configurar la supervisión de las tendencias de rendimiento de un conjunto de consultas equivalente mediante query_hashes.
query_info.query_hashes.normalized_literals	STRING	Contiene los hashes de la consulta. normalized_literals es un hash STRING hexadecimal que ignora los comentarios, los valores de parámetros, las UDF y los literales. Este campo aparece para las consultas correctas de GoogleSQL que no son aciertos de caché.
query_info.performance_insights	RECORD	Estadísticas de rendimiento del trabajo.
query_info.optimization_details	STRUCT	Las optimizaciones basadas en el historial para el trabajo.
transferred_bytes	INTEGER	Total de bytes transferidos para consultas de múltiples nubes, como trabajos de transferencia entre nubes de BigQuery Omni.
materialized_view_statistics	RECORD	Estadísticas de vistas materializadas que se consideran en un trabajo de consulta. (Vista previa)

Retención de datos

Esta vista contiene los trabajos que se están ejecutando y el historial de trabajos de los últimos 180 días.

Permiso y sintaxis

Las consultas realizadas a esta vista deben incluir un calificador de región. En la siguiente tabla, se explica el permiso de la región para esta vista:

Nombre de la vista	Permiso del recurso	Permiso de la región
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER	Trabajos que envía el usuario actual en el proyecto especificado	REGION

Reemplaza lo siguiente:

• Opcional: PROJECT_ID: el ID del proyecto de Google Cloud. Si no se especifica, se usa el proyecto predeterminado.
• REGION: Cualquier nombre de región del conjunto de datos. Por ejemplo, region-us.

Nota: Debes especificar la ubicación para consultar las vistas de INFORMATION_SCHEMA y la ubicación de la ejecución de la consulta debe coincidir con la región de la vista de INFORMATION_SCHEMA.

Nota: Cuando consultes INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER para encontrar un costo resumido de los trabajos de consulta, excluye el tipo de declaración SCRIPT; de lo contrario, algunos valores podrían contarse dos veces. En la fila SCRIPT, se incluyen valores resumidos para todos los trabajos secundarios que se ejecutaron como parte de este trabajo.

Ejemplo

Para ejecutar la consulta en un proyecto que no sea el predeterminado, agrega el ID del proyecto con el siguiente formato:

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER

Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: El ID del proyecto
• REGION_NAME: Es la región del proyecto.

Por ejemplo, `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER.

Visualiza los trabajos pendientes o en ejecución

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  query
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER
WHERE
  state != 'DONE';

Nota: En los nombres de las vistas INFORMATION_SCHEMA, se distingue entre mayúsculas y minúsculas.

El resultado es similar al siguiente:

+--------------+---------------------------+---------------------------------+
| job_id       |  creation_time            |  query                          |
+--------------+---------------------------+---------------------------------+
| bquxjob_1    |  2019-10-10 00:00:00 UTC  |  SELECT ... FROM dataset.table1 |
| bquxjob_2    |  2019-10-10 00:00:01 UTC  |  SELECT ... FROM dataset.table2 |
| bquxjob_3    |  2019-10-10 00:00:02 UTC  |  SELECT ... FROM dataset.table3 |
| bquxjob_4    |  2019-10-10 00:00:03 UTC  |  SELECT ... FROM dataset.table4 |
| bquxjob_5    |  2019-10-10 00:00:04 UTC  |  SELECT ... FROM dataset.table5 |
+--------------+---------------------------+---------------------------------+

Visualiza las estadísticas de rendimiento de las consultas

En el siguiente ejemplo, se muestran todos los trabajos de consulta que tienen estadísticas de rendimiento en los últimos 30 días, junto con una URL que vincula al grafo de ejecución de consulta en la consola de Google Cloud.

SELECT
  `bigquery-public-data`.persistent_udfs.job_url(
    project_id || ':us.' || job_id) AS job_url,
  query_info.performance_insights
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER
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
  );