Visualizzazione WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER

La visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER contiene statistiche di importazione dell'API BigQuery Storage Write aggregate al minuto per la cartella principale del progetto corrente, incluse le sottocartelle.

Puoi eseguire query sulle INFORMATION_SCHEMAvisualizzazioni dell'API Write per recuperare informazioni storiche e in tempo reale sull'importazione dei dati in BigQuery che utilizza l'API BigQuery Storage Write. Per ulteriori informazioni, consulta API BigQuery Storage Scrivi.

Autorizzazione obbligatoria

Per eseguire query sulla vista INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER, devi disporre l'autorizzazione Identity and Access Management (IAM) bigquery.tables.list per l'organizzazione principale cartella del progetto.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include autorizzazione:

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

Attenzione: l'autorizzazione obbligatoria 'bigquery.tables.list' non è inclusa nei ruoli di base Proprietario o Editor.

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

Schema

Quando esegui query sulle viste dell'INFORMATION_SCHEMAAPI BigQuery Storage Write, i risultati della query contengono informazioni storiche e in tempo reale sull'importazione dei dati in BigQuery utilizzando l'API BigQuery Storage Write. Ogni riga delle seguenti visualizzazioni rappresenta le statistiche per l'importazione in una tabella specifica, aggregate su un intervallo di un minuto a partire da start_timestamp. Le statistiche sono raggruppate per tipo di stream e codice di errore, quindi ci sarà una riga per ogni tipo di stream e per ogni codice di errore rilevato durante l'intervallo di un minuto per ogni combinazione di timestamp e tabella. Il codice di errore delle richieste riuscite è impostato su OK. Se Nessun dato è stato importato in una tabella durante un determinato periodo di tempo, quindi non sono presenti righe per i timestamp corrispondenti per quella tabella.

Le INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_* viste hanno schema riportato di seguito:

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	ID (colonna clustering) del set di dati.
table_id	STRING	ID (colonna clustering) della tabella.
stream_type	STRING	Il tipo di stream utilizzato per l'importazione dei dati con l'API BigQuery Storage Write. Deve essere "PREDEFINITO", "COMMITTED", "BUFFERED" o "IN ATTESA".
error_code	STRING	Codice di errore restituito per le richieste specificate da questa riga. "OK" 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 delle importazioni dell'API BigQuery StorageWrite 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 regione
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER	Cartella che contiene 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 della 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.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
• Per eseguire query sui dati nella regione multipla dell'UE, utilizza region-eu.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
• Per eseguire query sui dati della regione asia-northeast1, utilizza region-asia-northeast1.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER

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

Esempi

Esempio 1: errori di importazione recenti dell'API BigQuery Storage Write

L'esempio seguente calcola la suddivisione al minuto delle richieste con errori totali per tutte le tabelle nella cartella del progetto negli ultimi 30 minuti, suddivisa per tipo di stream e codice di errore:

SELECT
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
WHERE
  error_code != 'OK'
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Nota: i nomi delle visualizzazioni di INFORMATION_SCHEMA sono sensibili alle maiuscole.

Il risultato è simile al seguente:

+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   | stream_type |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
| 2023-02-24 00:25:00 | PENDING     | NOT_FOUND        |                   5 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   4 |
| 2023-02-24 00:24:00 | PENDING     | INTERNAL         |                   3 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   2 |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+

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

L'esempio seguente calcola un'analisi al minuto delle operazioni riuscite e non riuscite aggiungere richieste 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 (
        'INVALID_ARGUMENT', 'NOT_FOUND', 'CANCELLED', 'RESOURCE_EXHAUSTED',
        'ALREADY_EXISTS', 'PERMISSION_DENIED', 'UNAUTHENTICATED',
        'FAILED_PRECONDITION', 'OUT_OF_RANGE'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'DEADLINE_EXCEEDED','ABORTED', 'INTERNAL', 'UNAVAILABLE',
        'DATA_LOSS', 'UNKNOWN'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code = 'OK', 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

Nota: i nomi delle visualizzazioni di INFORMATION_SCHEMA sono sensibili alle maiuscole.

Il risultato è simile al seguente:

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

Esempio 3: tabelle con il maggior traffico in entrata

Il seguente esempio restituisce le statistiche di importazione dell'API BigQuery Storage Write per le 10 tabelle nella cartella 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.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

Nota: i nomi delle visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA sono sensibili alle maiuscole.

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