INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰
이 기능에 대한 의견을 제공하거나 지원을 요청하려면 bq-recommendations+feedback@google.com으로 이메일을 보내세요.
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 현재 프로젝트의 모든 BigQuery 추천에 관한 데이터가 포함됩니다. BigQuery는 추천 허브에서 모든 BigQuery 추천자에 대한 권장사항을 검색하고 이를 이 뷰에 표시합니다.
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰는 다음과 같은 추천을 지원합니다.
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 BigQuery 관련 추천만 표시됩니다.
추천 허브에서 Google Cloud 권장사항을 볼 수 있습니다.
필요한 권한
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰로 추천을 보려면 해당 추천자에 대한 필수 권한이 있어야 합니다. INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰는 보기 권한이 있는 권장사항만 반환합니다.
권장사항을 볼 수 있는 액세스 권한을 부여해 달라고 관리자에게 요청하세요. 각 추천자의 필수 권한을 보려면 다음을 참조하세요.
스키마
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS 뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.
| 열 이름 | 데이터 유형 | 값 |
|---|---|---|
recommendation_id |
STRING |
RecommendationID 및 추천자가 포함된 Base64로 인코딩된 ID입니다. |
recommender |
STRING |
권장사항 유형 예를 들어 파티셔닝 및 클러스터링 추천의 경우 google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender입니다. |
subtype |
STRING |
추천의 하위 유형입니다. |
project_id |
STRING |
프로젝트 ID입니다. |
project_number |
STRING |
프로젝트의 번호입니다. |
description |
STRING |
추천에 대한 설명입니다. |
last_updated_time |
TIMESTAMP |
이 필드는 추천이 마지막으로 생성된 시간을 나타냅니다. |
target_resources |
STRING |
이 추천이 타겟팅하는 정규화된 리소스 이름입니다. |
state |
STRING |
추천 상태입니다. 가능한 값 목록은 상태를 참조하세요. |
primary_impact |
RECORD |
이 추천이 기본 카테고리를 최적화하려고 할 때 미칠 수 있는 영향입니다. 다음 필드가 포함됩니다.
|
priority |
STRING |
추천 우선순위입니다. 가능한 값 목록은 우선순위를 참조하세요. |
associated_insight_ids |
STRING |
추천과 연결된 전체 통계 이름입니다. 통계 이름은 통계 유형 이름과 통계 ID를 Base64로 인코딩한 표현입니다. 이를 사용하여 통계 뷰를 쿼리할 수 있습니다. |
additional_details |
RECORD |
추천에 대한 추가 세부정보입니다.
|
범위 및 구문
이 뷰에 대한 쿼리에는 리전 한정자가 있어야 합니다. 프로젝트 ID는 선택사항입니다. 프로젝트 ID를 지정하지 않으면 쿼리가 실행되는 프로젝트가 사용됩니다.
| 뷰 이름 | 리소스 범위 | 리전 범위 |
|---|---|---|
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS[_BY_PROJECT] |
프로젝트 수준 | REGION |
- (선택사항)
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.
REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다.
예를 들면 region-us입니다.
예
기본 프로젝트가 아닌 프로젝트에 대해 쿼리를 실행하려면 다음 형식으로 프로젝트 ID를 추가합니다.
`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.REGION_NAME: 프로젝트 리전
예를 들면 `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS입니다.
주요 비용 절감 추천 보기
다음 예시는 예측된 slot_hours_saved_monthly를 기준으로 상위 3개 COST 카테고리 추천을 반환합니다.
SELECT
recommender,
target_resources,
LAX_INT64(additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
LAX_INT64(additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
last_updated_time
FROM
`region-us`.
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS_BY_PROJECT
WHERE
primary_impact.category = 'COST'
AND
state = 'ACTIVE'
ORDER by
slot_hours_saved_monthly DESC
LIMIT 3;
결과는 다음과 비슷합니다.
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+ | recommender | target_resources | est_gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly | last_updated_time +---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+ | google.bigquery.materializedview.Recommender | ["project_resource"] | 140805.38289248943 | 9613.139166666666 | 2024-07-01 13:00:00 | google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_1"] | 4393.7416711859405 | 56.61476777777777 | 2024-07-01 13:00:00 | google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_2"] | 3934.07264107652 | 10.499466666666667 | 2024-07-01 13:00:00 +---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+