JOBS_TIMELINE ビュー

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE ビューには、現在のプロジェクトで送信されたすべてのジョブのタイムスライスごとのニア リアルタイムの BigQuery メタデータが含まれます。このビューには、現在実行中のジョブと完了したジョブが表示されます。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE ビューをクエリするには、プロジェクトの bigquery.jobs.listAll Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。次に示す各 IAM の事前定義ロールには、必要な権限が含まれています。

• プロジェクト オーナー
• BigQuery 管理者

BigQuery の権限の詳細については、IAM でのアクセス制御をご覧ください。

スキーマ

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* ビューに対してクエリを実行すると、クエリ結果にすべての BigQuery ジョブについて 1 秒ごとの実行結果を示す行が 1 行ずつ表示されます。各期間は整数秒の時点で開始し、厳密に 1 秒間継続します。

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* ビューのスキーマは次のとおりです。

注: 基になるデータは job_creation_time 列で分割され、project_id と user_email でクラスタ化されます。

列名	データ型	値
period_start	TIMESTAMP	この期間の開始時間。
period_slot_ms	INTEGER	この期間に使用したスロットのミリ秒数。
period_shuffle_ram_usage_ratio	FLOAT	選択した期間のシャッフル使用率。
project_id	STRING	（クラスタリング列）プロジェクトの ID。
project_number	INTEGER	プロジェクトの番号。
user_email	STRING	（クラスタリング列）ジョブを実行したユーザーのメールアドレスまたはサービス アカウント。
job_id	STRING	ジョブの ID。例: bquxjob_1234
job_type	STRING	ジョブのタイプ。QUERY、LOAD、EXTRACT、COPY、または null のいずれかです。ジョブタイプ null は、スクリプト ジョブ ステートメントの評価やマテリアライズド ビューの更新などの内部ジョブを示します。
statement_type	STRING	クエリ ステートメントのタイプ（有効な場合）。例: SELECT、INSERT、UPDATE、または DELETE。
job_creation_time	TIMESTAMP	（パーティショニング列）このジョブの作成時間。パーティショニングは、このタイムスタンプの UTC 時間に基づきます。
job_start_time	TIMESTAMP	このジョブの開始時間。
job_end_time	TIMESTAMP	このジョブの終了時間。
state	STRING	この期間の終了時点におけるジョブの実行状態。有効な状態には PENDING、RUNNING、DONE があります。
reservation_id	STRING	この期間の終了時点でこのジョブに割り当てられているメイン予約の名前（該当する場合）。
edition	STRING	このジョブに割り当てられた予約に関連付けられているエディション。エディションの詳細については、BigQuery エディションの概要をご覧ください。
total_bytes_processed	INTEGER	ジョブによって処理された合計バイト数。
error_result	RECORD	ErrorProto. としてのエラー（ある場合）の詳細。
cache_hit	BOOLEAN	このジョブのクエリ結果がキャッシュから取得されたかどうか。
period_estimated_runnable_units	INTEGER	この期間にすぐにスケジュール設定できる作業単位。予約内の他のクエリで追加のスロットが必要ない場合は、これらの作業単位でスロットを追加することでクエリが高速化されます。

データの保持

このビューには、現在実行中のジョブと過去 180 日間のジョブの履歴が含まれます。

スコープと構文

このビューに対するクエリでは、リージョン修飾子を指定する必要があります。リージョン修飾子を指定しない場合、メタデータはすべてのリージョンで取得されます。次の表で、このビューのリージョン スコープを説明します。

ビュー名	リソース スコープ	リージョン スコープ
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE[_BY_PROJECT]	プロジェクト レベル	REGION

次のように置き換えます。

• 省略可: PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

• REGION: 任意のデータセット リージョン名。例: `region-us`

注: INFORMATION_SCHEMA ビューに対してクエリを実行するには、リージョン修飾子を使用する必要があります。クエリ実行のロケーションは、INFORMATION_SCHEMA ビューのリージョンと一致する必要があります。

例

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、次の形式でプロジェクト ID を追加します。

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.VIEW

例: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE。

次の例では、前日における 1 秒ごとのスロット使用率を計算しています。

SELECT
  period_start,
  SUM(period_slot_ms) AS total_slot_ms,
FROM
  `reservation-admin-project.region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE
WHERE
  period_start BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  period_start
ORDER BY
  period_start DESC;

注: `INFORMATION_SCHEMA` ビュー名では大文字と小文字が区別されます。次のような結果になります。

+---------------------+---------------+
|    period_start     | total_slot_ms |
+---------------------+---------------+
| 2020-07-29 03:52:14 |     122415176 |
| 2020-07-29 03:52:15 |     141107048 |
| 2020-07-29 03:52:16 |     173335142 |
| 2020-07-28 03:52:17 |     131107048 |
+---------------------+---------------+

特定の予約の使用状況は WHERE reservation_id = "…" で確認できます。スクリプト ジョブの場合、親ジョブは子ジョブからのスロットの合計使用状況も報告します。重複してカウントされないように、WHERE statement_type != "SCRIPT" を使用して親ジョブを除外します。

例: RUNNING ジョブと PENDING ジョブの数の推移

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、次の形式でプロジェクト ID を追加します。

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.VIEW

例: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE。

次の例では、前日における 1 秒ごとの RUNNING ジョブと PENDING ジョブの数を計算しています。

SELECT
  period_start,
  SUM(IF(state = "PENDING", 1, 0)) as PENDING,
  SUM(IF(state = "RUNNING", 1, 0)) as RUNNING
FROM
  `reservation-admin-project.region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE
WHERE
  period_start BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  period_start;

注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

次のような結果になります。

+---------------------+---------+---------+
|    period_start     | PENDING | RUNNING |
+---------------------+---------+---------+
| 2020-07-29 03:52:14 |       7 |      27 |
| 2020-07-29 03:52:15 |       1 |      21 |
| 2020-07-29 03:52:16 |       5 |      21 |
| 2020-07-29 03:52:17 |       4 |      22 |
+---------------------+---------+---------+

例: 特定の時点におけるジョブ別のリソース使用量

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、次の形式でプロジェクト ID を追加します。

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.VIEW

例: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS。

次の例では、特定の時点で実行されているすべてのジョブの job_id と、それらのジョブの 1 秒間におけるリソース使用量を返しています。

SELECT
  job_id,
  period_slot_ms
FROM
  `reservation-admin-project.region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_PROJECT
WHERE
  period_start = '2020-07-29 03:52:14'
  AND statement_type != 'SCRIPT';

注: INFORMATION_SCHEMA ビューの名前では大文字と小文字が区別されます。

次のような結果になります。

+------------------+
| job_id | slot_ms |
+------------------+
| job_1  | 2415176 |
| job_2  | 4417245 |
| job_3  |  427416 |
| job_4  | 1458122 |
+------------------+

例: 管理リソースグラフからスロット使用状況を照合する

管理リソースグラフを使用すると、組織の健全性、スロットの使用状況、BigQuery ジョブのパフォーマンスを経時的にモニタリングできます。次の例では、スロット使用のタイムラインを確認するために、1 時間間隔で INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE ビューに対してクエリを実行します。これにより、管理リソースグラフで入手可能な情報と同様の情報を取得できます。

WITH
  snapshot_data AS (
    SELECT
      UNIX_MILLIS(period_start) AS period_start,
      IFNULL(SUM(period_slot_ms), 0) AS period_slot_ms,
      DIV(UNIX_MILLIS(period_start), 3600000 * 1) * 3600000 * 1 AS time_ms
    FROM
      (
        SELECT
          *
        FROM
          `user_proj.region-US`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
        WHERE
          ((job_creation_time >= TIMESTAMP_SUB(@start_time, INTERVAL 1200 MINUTE) AND job_creation_time < TIMESTAMP(@end_time)) AND
          period_start >= TIMESTAMP(@start_time) AND period_start < TIMESTAMP(@end_time)) AND (statement_type !=
          "SCRIPT" OR statement_type IS NULL) AND REGEXP_CONTAINS(reservation_id, "^user_proj:")
      )
    GROUP BY period_start, time_ms
  ),
  data_by_time AS (
    SELECT
      time_ms,
      SUM(period_slot_ms) / (3600000 * 1) AS submetric_value
    FROM
      snapshot_data
    GROUP BY time_ms
  )
SELECT
  time_ms,
  IFNULL(submetric_value, 0) AS submetric_value,
  "Slot Usage" AS resource_id,
  IFNULL(SUM(submetric_value) OVER () / (TIMESTAMP_DIFF(@end_time, @start_time, HOUR) / 1), 0) AS overall_average_slot_count
FROM
  (
    SELECT
      time_ms * 3600000 * 1 AS time_ms
    FROM
      UNNEST(GENERATE_ARRAY(DIV(UNIX_MILLIS(@start_time), 3600000 * 1), DIV(UNIX_MILLIS(@end_time), 3600000 *
          1) - 1, 1)) AS time_ms
  )
  LEFT JOIN
  data_by_time
  USING(time_ms)
ORDER BY time_ms DESC;