WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION ビュー

INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION ビューには、現在のプロジェクトに関連付けられた組織全体の 1 分ごとに集計されたストリーミング統計情報が含まれます。

INFORMATION_SCHEMA Write API ビューにクエリを実行すると、BigQuery Storage Write API による BigQuery へのデータ取り込みに関する履歴情報とリアルタイム情報を取得できます。詳細については、BigQuery Storage Write API をご覧ください。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION ビューをクエリするには、プロジェクトの bigquery.tables.list Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

次に示す事前定義された各 IAM ロールには、必要な権限が含まれています。

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

BigQuery の権限の詳細については、IAM でのアクセス制御をご覧ください。

スキーマ

INFORMATION_SCHEMA BigQuery Storage Write API ビューにクエリを実行すると、クエリ結果には、BigQuery Storage Write API による BigQuery へのデータ取り込みに関する履歴情報とリアルタイムの情報が含まれます。次のビューの各行は、特定のテーブルへの取り込みの統計情報を表します（集計は start_timestamp から始まり、1 分ごとに実行されています）。統計情報はストリームタイプとエラーコードでグループ化されます。このめた、タイムスタンプとテーブルの組み合わせに対して、ストリームタイプと 1 分間隔で検出されたエラーコードごとに 1 行が生成されます。リクエストに成功すると、エラーコードは OK に設定されます。特定の期間中にテーブルにデータが取り込まれなかった場合、そのテーブルに対応するタイムスタンプの行は存在しません。

INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_* ビューのスキーマは次のとおりです。

列名	データ型	値
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	（パーティショニング列）集計された統計情報の 1 分ごとの開始タイムスタンプ。
`project_id`	`STRING`	（クラスタリング列）プロジェクトの ID。
`project_number`	`INTEGER`	プロジェクトの番号。
`dataset_id`	`STRING`	（クラスタリング列）データセットの ID。
`table_id`	`STRING`	（クラスタリング列）テーブルの ID。
`stream_type`	`STRING`	BigQuery Storage Write API を使用したデータの取り込みで使用されるストリームの種類。DEFAULT、COMMITTED、BUFFERED、PENDING のいずれかになります。
`error_code`	`STRING`	この行で指定されたリクエストに対して返されるエラーコード。リクエストが成功した場合は「OK」です。
`total_requests`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべてのリクエストの合計数。
`total_rows`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべてのリクエストの合計行数。
`total_input_bytes`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべての行からの合計バイト数。

データの保持

このビューには、過去 180 日間のストリーミング履歴が含まれます。

スコープと構文

このビューに対するクエリでは、リージョン修飾子を指定する必要があります。リージョン修飾子を指定しない場合、メタデータはすべてのリージョンで取得されます。次の表で、このビューのリージョンスコープを説明します。

ビュー名	リソーススコープ	リージョンスコープ
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION	指定されたプロジェクトを含む組織	`REGION`

次のように置き換えます。

省略可: PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクトの ID。指定しない場合は、デフォルトのプロジェクトが使用されます。

+ REGION: 任意のデータセットリージョン名。例: region-us。

注: INFORMATION_SCHEMA ビューに対してクエリを実行するには、リージョン修飾子を使用する必要があります。クエリ実行のロケーションは、INFORMATION_SCHEMA ビューのリージョンと一致する必要があります。

例

米国マルチリージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION を使用します。
EU マルチリージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION を使用します。
asia-northeast1 リージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION を使用します。

使用可能なリージョンの一覧については、データセットのロケーションをご覧ください。

例

例 1: 最近の BigQuery Storage Write API の取り込みエラー

次の例では、直近の 30 分間にプロジェクトの組織内の全テーブルで失敗したリクエストの合計数に対し 1 分ごとの内訳を計算して、エラーコードごとに分類します。

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

次のような結果になります。

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

例 2: エラーコードを含むすべてのリクエストの 1 分あたりの内訳

次の例では、プロジェクトの組織内の成功した追加リクエストと失敗した追加リクエストの 1 分あたりの内訳を計算し、エラーコードのカテゴリごとに分類します。このクエリを使用してダッシュボードにデータを入力できます。

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;

次のような結果になります。

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

例 3: 受信トラフィックが最も多いテーブル

次の例では、プロジェクトの組織で受信トラフィックが最も多い 10 個のテーブルに対する BigQuery Storage Write API の取り込み統計情報が返されます。

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

次のような結果になります。

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