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Visualizzazione STREAMING_TIMELINE

La visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE contiene statistiche sullo streaming aggregate al minuto per il progetto corrente.

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, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.tables.list Identity and Access Management (IAM) per il progetto.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include autorizzazione:

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

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

Schema

Quando esegui una query sulle viste flussi di INFORMATION_SCHEMA, i risultati contengono informazioni storiche e in tempo reale sui flussi di dati 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, sarà una riga per ogni codice di errore riscontrato nell'intervallo di un minuto. per ogni combinazione di timestamp e tabella. Le richieste andate a buon fine presentano l'errore codice 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`	ID (colonna clustering) 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 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 relative a questa vista devono includere un qualificatore regione. Se non specifichi un qualificatore regionale, i metadati vengono recuperati da tutti regioni. La tabella seguente spiega l'ambito della regione per questa visualizzazione:

Nome vista	Ambito risorsa	Ambito della regione
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE[_BY_PROJECT]	Livello progetto	`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: per eseguire query sulle visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA, devi utilizzare un qualificatore della regione. La posizione della query l'esecuzione deve corrispondere alla regione della vista INFORMATION_SCHEMA.

Esempio

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

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

Esempi

Esempio 1: errori recenti di flussi di dati

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

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;

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: analisi al minuto per tutte le richieste con codici di errore

L'esempio seguente calcola una suddivisione al minuto delle richieste di streaming riuscite e non riuscite, suddivise in categorie di codici di errore. Questa query potrebbe essere utilizzati 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_PROJECT
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 |           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 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+

Esempio 3: tabelle con il traffico più elevato

L'esempio seguente restituisce le statistiche di streaming per le 10 tabelle con il maggior volume 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_PROJECT
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-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 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+

Esempio 4: rapporto di errori di streaming per una tabella

L'esempio seguente calcola un'analisi giornaliera degli errori per uno specifico tabella, suddivisa per codice di errore:

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;

Il risultato è simile al seguente:

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