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Visualizzazione STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER

La visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER contiene statistiche di streaming aggregate per minuto per la cartella principale del progetto corrente, incluse le sottocartelle.

Puoi eseguire query sulle visualizzazioni di streaming INFORMATION_SCHEMA per recuperare informazioni storiche e in tempo reale sui dati in streaming in BigQuery che utilizzano il metodo tabledata.insertAll precedente e non l'API BigQuery Storage Write. Per ulteriori informazioni sull'inserimento di flussi di dati in BigQuery, consulta Inserimento di flussi di dati in BigQuery.

Autorizzazione obbligatoria

Per eseguire query sulla visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER, devi disporre dell'autorizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER Identity and Access Management (IAM) per la cartella principale del progetto.bigquery.tables.list

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include l'autorizzazione precedente:

roles/bigquery.admin
roles/bigquery.user
roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.resourceAdmin

Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni BigQuery, consulta Controllo dell'accesso con IAM.

Schema

Quando esegui query sulle viste di streaming INFORMATION_SCHEMA, i risultati della query contengono informazioni storiche e in tempo reale sui dati in streaming in BigQuery. Ogni riga delle seguenti visualizzazioni rappresenta le statistiche per lo streaming in una tabella specifica, aggregate in un intervallo di un minuto a partire da start_timestamp. Le statistiche sono raggruppate per codice di errore, quindi ci sarà una riga per ogni codice di errore rilevato durante l'intervallo di un minuto per ogni combinazione di timestamp e tabella. Le richieste riuscite hanno il codice di errore impostato su NULL. Se non sono stati caricati dati in streaming in una tabella durante un determinato periodo di tempo, non sono presenti righe per i timestamp corrispondenti per quella tabella.

Le visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_* hanno il seguente schema:

Nome colonna	Tipo di dati	Valore
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	(Colonna di partizionamento) Timestamp di inizio dell'intervallo di 1 minuto per le statistiche aggregate.
`project_id`	`STRING`	(Colonna di clustering) ID del progetto.
`project_number`	`INTEGER`	Numero del progetto.
`dataset_id`	`STRING`	(Colonna di clustering) ID del set di dati.
`table_id`	`STRING`	(Colonna di clustering) ID della tabella.
`error_code`	`STRING`	Codice di errore restituito per le richieste specificate da questa riga. NULL per le richieste riuscite.
`total_requests`	`INTEGER`	Numero totale di richieste nell'intervallo di 1 minuto.
`total_rows`	`INTEGER`	Numero totale di righe di tutte le richieste nell'intervallo di 1 minuto.
`total_input_bytes`	`INTEGER`	Numero totale di byte di tutte le righe nell'intervallo di 1 minuto.

Conservazione dei dati

Questa visualizzazione contiene la cronologia dello streaming degli ultimi 180 giorni.

Ambito e sintassi

Le query su questa vista devono includere un qualificatore regione. Se non specifichi un qualificatore regionale, i metadati vengono recuperati da tutte le regioni. La tabella seguente illustra l'ambito della regione per questa visualizzazione:

Nome vista	Ambito risorsa	Ambito regione
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER	Cartella contenente il progetto specificato	`REGION`

Sostituisci quanto segue:

Facoltativo: PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud. Se non viene specificato, viene utilizzato il progetto predefinito.

REGION: qualsiasi nome della regione del set di dati. Ad esempio: `region-us`.

Nota: per eseguire query sulle visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA, devi utilizzare un qualificatore di regione. La posizione dell'esecuzione della query deve corrispondere alla regione della visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.

Esempio

Per eseguire query sui dati nella regione multipla degli Stati Uniti, utilizza region-us.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
Per eseguire query sui dati nella regione multipla dell'UE, utilizza region-eu.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
Per eseguire query sui dati nella regione asia-northeast1, utilizza region-asia-northeast1.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER

Per un elenco delle regioni disponibili, consulta Località dei set di dati.

Esempi

Esempio 1: errori di streaming recenti

L'esempio seguente calcola la suddivisione al minuto delle richieste non andate a buon fine totali per tutte le tabelle nella cartella del progetto negli ultimi 30 minuti, suddivise per codice di errore:

SELECT
  start_timestamp,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
WHERE
  error_code IS NOT NULL
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Il risultato è simile al seguente:

+---------------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+------------------+---------------------+
| 2020-04-15 20:55:00 | INTERNAL_ERROR   |                  41 |
| 2020-04-15 20:41:00 | CONNECTION_ERROR |                   5 |
| 2020-04-15 20:30:00 | INTERNAL_ERROR   |                 115 |
+---------------------+------------------+---------------------+

Esempio 2: suddivisione per minuto di tutte le richieste con codici di errore

L'esempio seguente calcola una suddivisione al minuto delle richieste di streaming riuscite e non riuscite nella cartella del progetto, suddivise in categorie di codici di errore. Questa query potrebbe essere utilizzata per compilare una dashboard.

SELECT
  start_timestamp,
  SUM(total_requests) AS total_requests,
  SUM(total_rows) AS total_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS total_input_bytes,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('QUOTA_EXCEEDED', 'RATE_LIMIT_EXCEEDED'),
      total_requests,
      0)) AS quota_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'INVALID_VALUE', 'NOT_FOUND', 'SCHEMA_INCOMPATIBLE',
        'BILLING_NOT_ENABLED', 'ACCESS_DENIED', 'UNAUTHENTICATED'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('CONNECTION_ERROR','INTERNAL_ERROR'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code IS NULL, 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Il risultato è simile al seguente:

+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
|   start_timestamp   | total_requests | total_rows | total_input_bytes | quota_error | user_error | server_error | total_error |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
| 2020-04-15 22:00:00 |         441854 |     441854 |       23784853118 |           0 |          0 |           17 |          17 |
| 2020-04-15 21:59:00 |         355627 |     355627 |       26101982742 |           5 |          8 |            0 |          13 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |           0 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |           0 |          2 |            0 |           2 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+

Esempio 3: tabelle con il maggior traffico in entrata

L'esempio seguente restituisce le statistiche di streaming per le 10 tabelle nella directory del progetto con il maggior traffico in entrata:

SELECT
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  SUM(total_rows) AS num_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS num_bytes,
  SUM(total_requests) AS num_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

Il risultato è simile al seguente:

+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
|      project_id      | dataset_id |           table_id            |  num_rows  |   num_bytes    | num_requests |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
| my-project1          | dataset1   | table1                        | 8016725532 | 73787301876979 |   8016725532 |
| my-project2          | dataset1   | table2                        |   26319580 | 34199853725409 |     26319580 |
| my-project1          | dataset2   | table1                        |   38355294 | 22879180658120 |     38355294 |
| my-project3          | dataset1   | table3                        |  270126906 | 17594235226765 |    270126906 |
| my-project2          | dataset2   | table2                        |   95511309 | 17376036299631 |     95511309 |
| my-project2          | dataset2   | table3                        |   46500443 | 12834920497777 |     46500443 |
| my-project3          | dataset2   | table4                        |   25846270 |  7487917957360 |     25846270 |
| my-project4          | dataset1   | table4                        |   18318404 |  5665113765882 |     18318404 |
| my-project4          | dataset1   | table5                        |   42829431 |  5343969665771 |     42829431 |
| my-project4          | dataset1   | table6                        |    8771021 |  5119004622353 |      8771021 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+