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Visualizzazione STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER

La vista INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER contiene statistiche sui flussi di dati aggregate al minuto per la cartella padre del progetto corrente, incluse le relative sottocartelle.

Puoi eseguire query sulle viste dei flussi di dati INFORMATION_SCHEMA per recuperare informazioni storiche e in tempo reale sulla trasmissione di flussi di dati in BigQuery che utilizza il metodo tabledata.insertAll legacy e non l'API BigQuery Storage Write. Per ulteriori informazioni sull'inserimento di flussi di dati in BigQuery, consulta Streaming di dati in BigQuery.

Autorizzazione obbligatoria

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

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

Schema

Quando esegui una query sulle viste dei flussi di dati INFORMATION_SCHEMA, i risultati delle query contengono informazioni storiche e in tempo reale sull'inserimento di flussi di dati in BigQuery. Ogni riga nelle seguenti visualizzazioni rappresenta le statistiche per l'inserimento di flussi di dati 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 sarà presente una riga per ogni codice di errore rilevato durante l'intervallo di un minuto per ogni combinazione di timestamp e tabella. Per le richieste andate a buon fine, il codice di errore è impostato su NULL. Se durante un determinato periodo di tempo non sono stati trasmessi dati in una tabella, non sono presenti righe per i timestamp corrispondenti per quella tabella.

Le viste 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 andate a buon fine.
`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 da tutte le righe nell'intervallo di 1 minuto.

Conservazione dei dati

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

Ambito e sintassi

Le query in questa vista devono includere un qualificatore regione. Se non specifichi un qualificatore regionale, i metadati vengono recuperati da tutte le regioni. La tabella seguente spiega 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 specificato, viene utilizzato il progetto predefinito.
REGION: qualsiasi nome della regione del set di dati. Ad esempio: region-us.

Nota: devi utilizzare un qualificatore regione per eseguire query sulle viste INFORMATION_SCHEMA. La località dell'esecuzione della query deve corrispondere alla regione della vista INFORMATION_SCHEMA.

Esempio

Per eseguire query sui dati nella località multiregionale degli Stati Uniti, utilizza region-us.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_FOLDER
Per eseguire query sui dati nella località multiregionale 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 del totale delle richieste non riuscite 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 al minuto per tutte le richieste con codici di errore

L'esempio seguente calcola un'analisi al minuto delle richieste di flussi di dati riuscite e non riuscite nella cartella del progetto, suddivise in categorie di codici di errore. Questa query potrebbe essere utilizzata per completare 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 relative ai flussi di dati per le 10 tabelle nella cartella del progetto con il maggior numero di 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 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+