Visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
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A visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
contém dados sobre todas as recomendações do BigQuery no projeto atual. O BigQuery recupera
as recomendações de todos os recomendadores do BigQuery no Hub de recomendações
e as exibe nesta visualização.
A visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
é compatível com as seguintes
recomendações:
- Particionar e recomendações de cluster
- Recomendações de visualização materializada
- Recomendações de função para conjuntos de dados do BigQuery
A visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
mostra apenas recomendações relacionadas ao BigQuery.
Confira as recomendações do Google Cloud no Hub de recomendações.
Permissão necessária
Para conferir as recomendações com a visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
, você
precisa ter as permissões necessárias para o recomendador correspondente. A
visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
retorna apenas recomendações que você
tem permissão para visualizar.
Peça para o administrador conceder acesso para conferir as recomendações. Para conferir as permissões necessárias para cada recomendador, consulte estes tópicos:
- Permissões do recomendador de partição e cluster
- Permissões de recomendações de visualização materializada
- Recomendações de função para permissões de conjuntos de dados
Esquema
A visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
tem o seguinte esquema:
Nome da coluna | Tipo de dados | Valor |
---|---|---|
recommendation_id |
STRING |
ID codificado em Base64 que contém o RecommendationID e o recomendador. |
recommender |
STRING |
O tipo de recomendação. Por exemplo, google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender para recomendações de particionamento e clustering. |
subtype |
STRING |
O subtipo da recomendação. |
project_id |
STRING |
O ID do projeto. |
project_number |
STRING |
O número do projeto. |
description |
STRING |
A descrição da recomendação. |
last_updated_time |
TIMESTAMP |
Esse campo representa a hora em que a recomendação foi criada pela última vez. |
target_resources |
STRING |
Nomes de recursos totalmente qualificados que a recomendação está segmentando. |
state |
STRING |
O estado da recomendação. Para conferir uma lista de valores possíveis, consulte Estado. |
primary_impact |
RECORD |
O impacto que essa recomendação pode ter ao tentar otimizar a categoria principal. Contém os seguintes campos:
|
priority |
STRING |
A prioridade da recomendação. Para uma lista de valores possíveis, consulte Prioridade. |
associated_insight_ids |
STRING |
Nomes completos dos insights associados à recomendação. O nome do insight é a representação codificada em Base64 do nome do tipo de insight e do ID do insight. Isso pode ser usado para consultar a visualização de insights. |
additional_details |
RECORD |
Detalhes adicionais sobre a recomendação.
|
Escopo e sintaxe
As consultas nessa visualização precisam incluir um qualificador de região. Um ID do projeto é opcional. Se nenhum ID de projeto for especificado, o projeto em que a consulta será executada será usado.
Nome da visualização | Escopo do recurso | Escopo da região |
---|---|---|
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS[_BY_PROJECT] |
Nível do projeto | REGION |
- Opcional:
PROJECT_ID
: o ID do seu projeto do Google Cloud. Se não for especificado, o projeto padrão será usado.
REGION
: qualquer nome da região do conjunto de dados.
Por exemplo, region-us
.
Exemplo
Para executar a consulta em um projeto diferente do padrão, adicione o ID do projeto neste formato:
`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONSSubstitua o seguinte:
PROJECT_ID
: o ID do projeto.REGION_NAME
: a região do projeto.
Por exemplo, `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
Conferir as principais recomendações de economia de custos
O exemplo a seguir retorna as três principais recomendações de categoria COST
com base
na slot_hours_saved_monthly
projetada:
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;
O resultado será semelhante ao seguinte:
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 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 +---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+