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:

Hinweis: Die zugrunde liegenden Daten werden nach der Spalte job_creation_time partitioniert und nach project_id und user_email geclustert.

Spaltenname	Datentyp	Wert
period_start	TIMESTAMP	Startzeit dieses Zeitraums.
period_slot_ms	INTEGER	Genutzte Slotmillisekunden in diesem 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.
priority	STRING	Die Priorität dieses Jobs Zulässige Werte: INTERACTIVE und BATCH.
parent_job_id	STRING	ID des übergeordneten Jobs, sofern vorhanden.
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_billed	INTEGER	Wenn das Projekt für die Verwendung von On-Demand-Preisen konfiguriert ist, enthält dieses Feld die Gesamtzahl der für den Job in Rechnung gestellten Byte. Wenn das Projekt für die Verwendung von Pauschalpreisen konfiguriert ist, werden Ihnen keine Byte in Rechnung gestellt. Dieses Feld dient nur zur Information.
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_shuffle_ram_usage_ratio	FLOAT	Shuffle-Nutzungsverhältnis im ausgewählten Zeitraum.
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.
transaction_id	STRING	ID der Transaktion, in der dieser Job ausgeführt wurde (falls vorhanden). (Vorschau)

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: ist ein beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: `region-us`

Hinweis: Zum Abfragen von INFORMATION_SCHEMA-Ansichten müssen Sie einen Regions-Qualifier verwenden. Der Ort der Abfrageausführung muss mit der Region der Ansicht INFORMATION_SCHEMA übereinstimmen.

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;

Hinweis: Bei Ansichtsnamen vom Typ INFORMATION_SCHEMA wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

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;

Hinweis: INFORMATION_SCHEMA Ansichtsnamen unterliegen der Groß- und Kleinschreibung.

Hinweis: Projekte innerhalb eines einzelnen Ordners können mehr als einer Reservierung zugewiesen werden. JOBS_TIMELINE_BY_FOLDER kann Daten für mehrere Reservierungen bereitstellen. Achten Sie beim Summieren von period_slot_ms darauf, dass Sie nach einzelnen Reservierungen filtern.

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                           |
+---------------------------+---------------------------------+