Vista geral das recomendações

O BigQuery funciona com o Active Assist para fornecer várias recomendações que pode usar para otimizar os seus recursos do BigQuery.

As recomendações são geradas por motores de recomendações, que usam aprendizagem automática (AA) ou heurísticas para fornecer recomendações sobre como otimizar a utilização dos recursos do BigQuery.

Pode ver e gerir recomendações nos diferentes recomendadores através do BigQuery na Google Cloud consola, quer no BigQuery Recommendation Hub, quer através de notificações de recomendações no BigQuery Studio. Também pode ver recomendações através de várias INFORMATION_SCHEMAvistas ao nível do projeto e da organização.

Para ver as suas recomendações do BigQuery juntamente com outras recomendações na Google Cloud consola, use o Active Assist Recommendation Hub.

Recomendadores do BigQuery

O BigQuery oferece os seguintes recomendadores:

  • Recomendador de criação de partições e clustering, que analisa o comportamento das suas consultas para encontrar oportunidades de criação de partições e clustering para otimizar as suas tabelas do BigQuery.
  • Recomendador de vistas materializadas, que encontra oportunidades para usar vistas materializadas para otimizar os seus fluxos de trabalho.
  • Recomendador do IAM, que analisa as autorizações nos seus conjuntos de dados do BigQuery e sugere atualizações de funções de gestão de identidades e acessos (IAM) para os responsáveis que têm autorizações excessivas.

Ver recomendações

Para ver as suas recomendações através da Google Cloud consola, faça o seguinte:

  1. Na Google Cloud consola, aceda à página BigQuery.

    Aceda ao BigQuery

  2. No menu de navegação, clique em Recomendações.

    A página Recomendações é aberta, mostrando todas as recomendações geradas para o projeto ou a organização atual, consoante o âmbito selecionado.

  3. Para ver mais informações sobre uma recomendação ou uma estatística específica, clique numa recomendação.

Ver recomendações com INFORMATION_SCHEMA

Também pode ver as suas recomendações e estatísticas através de INFORMATION_SCHEMAvistas. Por exemplo, pode usar a vista INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS para ver as três principais recomendações com base nas poupanças de posições, conforme mostrado no exemplo seguinte:

SELECT
   recommender,
   target_resources,
   LAX_INT64(additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
   LAX_INT64(additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
  last_updated_time
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
WHERE
   primary_impact.category = 'COST'
AND
   state = 'ACTIVE'
ORDER by
   slot_hours_saved_monthly DESC
LIMIT 3;

O resultado é semelhante ao seguinte:

+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                    recommender                    |   target_resources      | est_gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly |  last_updated_time
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
| google.bigquery.materializedview.Recommender      | ["project_resource"]    | 140805.38289248943   |        9613.139166666666 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_1"]    | 4393.7416711859405   |        56.61476777777777 |  2024-07-01 13:00:00
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource_2"]    |   3934.07264107652   |       10.499466666666667 |  2024-07-01 13:00:00
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+

Para obter mais informações, consulte os seguintes recursos:

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