Ansicht JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER enthält BigQuery-Metadaten in nahezu Echtzeit nach Zeitabschnitt für alle Jobs, die im übergeordneten Ordner des aktuellen Projekts eingereicht wurden, einschließlich der Jobs in Unterordnern. Diese Ansicht enthält ausgeführte und abgeschlossene Jobs.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Abfragen der INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER-Ansicht benötigen Sie die IAM-Berechtigung (Identity and Access Management) bigquery.jobs.listAll für den übergeordneten Ordner. Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält die erforderliche Berechtigung:

  • Ordneradministrator
  • BigQuery-Administrator

Weitere Informationen zu BigQuery-Berechtigungen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM.

Schema

Wenn Sie die INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_*-Ansichten abfragen, enthalten die Ergebnisse eine Zeile für jede Ausführungssekunde des BigQuery-Jobs. Jeder Zeitraum beginnt mit einem ganzen Sekundenintervall und entspricht genau einer Sekunde.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* hat das folgende Schema:

Spaltenname Datentyp Wert
period_start TIMESTAMP Startzeit dieses Zeitraums.
period_slot_ms INTEGER Genutzte Slotmillisekunden in diesem Zeitraum.
period_shuffle_ram_usage_ratio FLOAT Shuffle-Nutzungsverhältnis im ausgewählten Zeitraum.
project_id STRING (Clustering-Spalte) ID des Projekts
project_number INTEGER Nummer des Projekts.
folder_numbers REPEATED INTEGER Nummern-IDs der Ordner, die das Projekt enthalten, beginnend mit dem Ordner, der das Projekt unmittelbar enthält, gefolgt von dem Ordner, der den Unterordner enthält, und so weiter. Wenn „folder_numbers“ beispielsweise „[1, 2, 3]“ ist, enthält der Ordner „1“ unmittelbar das Projekt, der Ordner „2“ enthält „1“ und der Ordner „3“ enthält „2“.
user_email STRING (Clustering-Spalte) E-Mail-Adresse oder Dienstkonto des Nutzers, der den Job ausgeführt hat
job_id STRING ID des Jobs, z. B. bquxjob_1234.
job_type STRING Typ des Jobs. Kann QUERY, LOAD, EXTRACT, COPY oder null sein. Der Jobtyp null gibt einen internen Job an, z. B. die Auswertung einer Anweisung des Skriptjobs oder die Aktualisierung der materialisierten Ansicht.
statement_type STRING Typ der Abfrageanweisung, sofern gültig. Beispiel: SELECT, INSERT, UPDATE oder DELETE.
job_creation_time TIMESTAMP (Partitionierungsspalte) Erstellungszeit dieses Jobs. Die Partitionierung basiert auf der UTC-Zeit dieses Zeitstempels.
job_start_time TIMESTAMP Startzeit dieses Jobs.
job_end_time TIMESTAMP Endzeit dieses Jobs.
state STRING Ausführungsstatus des Jobs am Ende dieses Zeitraums. Gültige Statuswerte sind PENDING, RUNNING und DONE.
reservation_id STRING Name der primären Reservierung, die diesem Job am Ende dieses Zeitraums zugewiesen wird, sofern zutreffend.
edition STRING Die mit der Reservierung verknüpfte Edition, die diesem Job zugewiesen ist. Weitere Informationen zu Editionen finden Sie unter Einführung in BigQuery-Editionen.
total_bytes_processed INTEGER Gesamtzahl der vom Job verarbeiteten Byte.
error_result RECORD Fehlerdetails (falls vorhanden) als ErrorProto. .
cache_hit BOOLEAN Ob die Abfrageergebnisse dieses Jobs aus einem Cache stammen.
period_estimated_runnable_units INTEGER Arbeitseinheiten, die in diesem Zeitraum sofort geplant werden können. Zusätzliche Slots für diese Arbeitseinheiten beschleunigen Ihre Abfrage, sofern keine andere Abfrage in der Reservierung zusätzliche Slots benötigt.

Datenaufbewahrung

Diese Ansicht enthält aktuell ausgeführte Jobs und den Jobverlauf der letzten 180 Tage.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Regions-Qualifier verwendet werden. Wenn Sie keinen Regions-Qualifier angeben, werden Metadaten aus allen Regionen abgerufen. In der folgenden Tabelle wird der Regionsbereich für diese Ansicht erläutert:

Ansichtsname Ressourcenbereich Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER auf Projektebene REGION
Ersetzen Sie Folgendes:

  • Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
: + REGION: beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: region-us.

Beispiele

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Methode INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER abgefragt wird.

Anzahl der eindeutigen Jobs abrufen

Die folgende Abfrage zeigt die Anzahl der eindeutigen Jobs an, die pro Minute im Ordner des angegebenen Projekts ausgeführt werden:

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(period_start, MINUTE) AS per_start,
  COUNT(DISTINCT job_id) AS unique_jobs
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER,
  UNNEST(folder_numbers) f
WHERE
  my_folder_number = f
GROUP BY
  per_start
ORDER BY
  per_start DESC;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------------+---------------------------------+
|  per_start                |  unique_jobs                    |
+---------------------------+---------------------------------+
|  2019-10-10 00:04:00 UTC  |  5                              |
|  2019-10-10 00:03:00 UTC  |  2                              |
|  2019-10-10 00:02:00 UTC  |  3                              |
|  2019-10-10 00:01:00 UTC  |  4                              |
|  2019-10-10 00:00:00 UTC  |  4                              |
+---------------------------+---------------------------------+

Verwendete Slot-Zeit berechnen

Die folgende Abfrage zeigt die pro Minute verwendete Slot-Zeit im Ordner des angegebenen Projekts an:

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(period_start, MINUTE) AS per_start,
  SUM(period_slot_ms) AS slot_ms
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER,
  UNNEST(folder_numbers) f
WHERE
  my_folder_number = f
  AND reservation_id = "my reservation id"
  AND statement_type != "SCRIPT"
GROUP BY
  per_start
ORDER BY
  per_start DESC;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------------+---------------------------------+
|  per_start                |  slot_ms                        |
+---------------------------+---------------------------------+
|  2019-10-10 00:04:00 UTC  |  500                            |
|  2019-10-10 00:03:00 UTC  |  1000                           |
|  2019-10-10 00:02:00 UTC  |  3000                           |
|  2019-10-10 00:01:00 UTC  |  4000                           |
|  2019-10-10 00:00:00 UTC  |  4000                           |
+---------------------------+---------------------------------+