STREAMING_TIMELINE Ansicht

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE enthält pro Minute aggregierte Streamingstatistiken für das aktuelle Projekt.

Sie können die Streamingansichten INFORMATION_SCHEMA abfragen, um Verlaufsdaten und Echtzeitinformationen über das Streaming von Daten in BigQuery abzurufen, die die Legacy Methode tabledata.insertAll und nicht die BigQuery Storage Write API verwenden. Weitere Informationen zum Streamen von Daten in BigQuery finden Sie unter Daten in BigQuery streamen.

Erforderliche Berechtigung

Zum Abfragen der INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE-Ansicht benötigen Sie die IAM-Berechtigung (Identity and Access Management) bigquery.tables.list für das Projekt.

Jede der folgenden vordefinierten IAM-Rollen enthält die erforderliche Berechtigung:

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

Achtung: Die erforderliche Berechtigung `bigquery.tables.list“ ist nicht in den einfachen Rollen "Inhaber" oder "Bearbeiter" enthalten.

Weitere Informationen zu BigQuery-Berechtigungen finden Sie unter Zugriffssteuerung mit IAM.

Schema

Wenn Sie die INFORMATION_SCHEMA-Streamingansichten abfragen, enthalten die Abfrageergebnisse Verlaufsdaten und Echtzeitinformationen über das Streaming von Daten nach BigQuery. Jede Zeile in den folgenden Ansichten stellt Statistiken für das Streaming in einer bestimmten Tabelle dar, die über ein 1-Minuten-Intervall ab start_timestamp aggregiert werden. Die Statistiken sind nach Fehlercode gruppiert. Daher gibt es eine Zeile für jeden Fehlercode, der während des 1-Minuten-Intervalls für jede Zeitstempel- und Tabellenkombination erkannt wurde. Bei erfolgreichen Anfragen ist der Fehlercode auf NULL gesetzt. Wenn während eines bestimmten Zeitraums keine Daten in eine Tabelle gestreamt wurden, sind für die entsprechenden Zeitstempel dieser Tabelle keine Zeilen vorhanden.

Die INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_*-Ansichten haben das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Wert
start_timestamp	TIMESTAMP	(Partitionsspalten) Startzeitstempel des 1-Minuten-Intervalls für die aggregierten Statistiken.
project_id	STRING	(Clustering-Spalte) ID des Projekts
project_number	INTEGER	Nummer des Projekts.
dataset_id	STRING	(Clustering-Spalte) ID des Datasets.
table_id	STRING	(Clustering-Spalte) ID der Tabelle.
error_code	STRING	Für die in dieser Zeile angegebenen Anfragen wird ein Fehlercode zurückgegeben. NULL für erfolgreiche Anfragen.
total_requests	INTEGER	Gesamtzahl der Anfragen im 1-Minuten-Intervall.
total_rows	INTEGER	Gesamtzahl der Zeilen aus allen Anfragen innerhalb des 1-Minuten-Intervalls.
total_input_bytes	INTEGER	Gesamtzahl der Byte aus allen Zeilen im 1-Minuten-Intervall.

Datenaufbewahrung

Diese Ansicht enthält den Streamingverlauf der letzten 180 Tage.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Regions-Qualifier verwendet werden. Wenn Sie keinen regionalen Qualifier angeben, werden Metadaten aus allen Regionen abgerufen. In der folgenden Tabelle wird der Regionsbereich für diese Ansicht erläutert:

Ansichtsname	Ressourcenbereich	Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE[_BY_PROJECT]	auf Projektebene	REGION

Dabei gilt:

• Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
• REGION: ist ein beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: region-us

Hinweis: Sie müssen den Standort angeben, um die INFORMATION_SCHEMA-Ansichten abzufragen, und der Standort der Abfrageausführung muss mit der Region der Ansicht INFORMATION_SCHEMA übereinstimmen.

Beispiel

• Verwenden Sie `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_PROJECT, um Daten in der Multiregion US abzufragen.
• Verwenden Sie `region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_PROJECT, um Daten in der Multiregion EU abzufragen.
• Verwenden Sie `region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_PROJECT, um Daten in der Region asia-northeast1 abzufragen.

Eine Liste der verfügbaren Regionen finden Sie unter Dataset-Standorte.

Beispiele

Beispiel 1: Aktuelle Streamingfehler

Im folgenden Beispiel wird die Aufschlüsselung pro Minute der Gesamtzahl fehlgeschlagener Anfragen für alle Tabellen im Projekt in den letzten 30 Minuten nach Fehlercode berechnet:

SELECT
  start_timestamp,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_PROJECT
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;

Hinweis: Bei Ansichtsnamen vom Typ INFORMATION_SCHEMA wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------+------------------+---------------------+
|   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 |
+---------------------+------------------+---------------------+

Beispiel 2: Aufschlüsselung pro Minuten für alle Anfragen mit Fehlercodes

Im folgenden Beispiel wird eine Aufschlüsselung pro Minute nach erfolgreichen und fehlgeschlagenen Streaminganfragen nach Fehlercodekategorien berechnet. Mit dieser Abfrage kann ein Dashboard ausgefüllt werden.

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_PROJECT
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Hinweis: Bei Ansichtsnamen vom Typ INFORMATION_SCHEMA wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
|   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 |           0 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |           0 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |           0 |          0 |            0 |           0 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+

Beispiel 3: Tabellen mit dem meisten eingehenden Traffic

Im folgenden Beispiel werden die Streamingstatistiken für die zehn Tabellen mit dem meisten eingehenden Traffic zurückgegeben:

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_PROJECT
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

Hinweis: Bei Ansichtsnamen vom Typ INFORMATION_SCHEMA wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

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

Beispiel 4: Streamingfehlerverhältnis für eine Tabelle

Im folgenden Beispiel wird eine Aufschlüsselung pro Tag für Fehler für eine bestimmte Tabelle nach Fehlercode berechnet:

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(start_timestamp, DAY) as day,
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  error_code,
  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_PROJECT
WHERE
  table_id LIKE 'my_table'
GROUP BY
  project_id, dataset_id, table_id, error_code, day
ORDER BY
  day, project_id, dataset_id DESC;

Hinweis: Bei Ansichtsnamen vom Typ INFORMATION_SCHEMA wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+
|         day         |  project_id | dataset_id | table_id |   error_code   | num_rows | num_bytes | num_requests |
+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+
| 2020-04-21 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | NULL           |       41 |    252893 |           41 |
| 2020-04-20 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | NULL           |     2798 |  10688286 |         2798 |
| 2020-04-19 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | NULL           |     2005 |   7979495 |         2005 |
| 2020-04-18 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | NULL           |     2054 |   7972378 |         2054 |
| 2020-04-17 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | NULL           |     2056 |   6978079 |         2056 |
| 2020-04-17 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | INTERNAL_ERROR |        4 |     10825 |            4 |
+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+