Présentation des recommandations
BigQuery fonctionne avec Active Assist pour fournir diverses recommandations qui vous permettent d'optimiser vos ressources BigQuery.
Les recommandations sont générées par des outils de recommandation, qui utilisent le machine learning (ML) ou l'heuristique pour fournir des recommandations sur la façon d'optimiser l'utilisation des ressources BigQuery.
Vous pouvez afficher et gérer les recommandations des différents outils de recommandation à l'aide de BigQuery dans la console Google Cloud, soit dans le hub de recommandations BigQuery, soit via des notifications de recommandation dans BigQuery Studio. Vous pouvez également afficher des recommandations via différentes vues INFORMATION_SCHEMA
au niveau du projet et de l'organisation.
Pour afficher vos recommandations BigQuery ainsi que d'autres recommandations dans la console Google Cloud, utilisez le hub de recommandations Active Assist.
Outils de recommandation BigQuery
BigQuery propose les outils de recommandation suivants :
- L'outil de recommandation de partitionnement et de clustering, qui analyse le comportement de vos requêtes pour déterminer des opportunités de partitionnement et de clustering afin d'optimiser vos tables BigQuery.
- L'outil de recommandation de vues matérialisées, qui identifie les possibilités d'utilisation de vues matérialisées pour optimiser vos workflows.
- L'outil de recommandation IAM, qui analyse les autorisations sur vos ensembles de données BigQuery et suggère des mises à jour de rôle IAM (Identity and Access Management) pour les comptes principaux disposant d'autorisations en excès.
Afficher les recommandations
Pour afficher vos recommandations à l'aide de la console Google Cloud, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Recommandations.
La page Recommandations s'ouvre. Elle affiche toutes les recommandations générées pour le projet ou l'organisation en cours, en fonction du champ d'application sélectionné.
Pour afficher plus d'informations sur une recommandation ou un insight spécifique, cliquez sur une recommandation.
Vous pouvez également cliquer sur la notification
Recommandations dans BigQuery Studio pour afficher vos recommandations BigQuery disponibles.
Afficher les recommandations avec INFORMATION_SCHEMA
Vous pouvez également afficher vos recommandations et vos insights à l'aide des vues INFORMATION_SCHEMA
. Par exemple, vous pouvez utiliser la vue INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
pour afficher vos trois principales recommandations basées sur les économies d'emplacements, comme illustré dans l'exemple suivant :
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 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 +---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+
Pour en savoir plus, consultez les ressources suivantes :
- Vue
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
- Vue
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS_BY_ORGANIZATION
- Vue
INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
Étape suivante
- Découvrez comment afficher les recommandations de partition et de cluster.
- Découvrez comment appliquer les recommandations de partition et de cluster.
- Découvrez comment gérer les recommandations de vues matérialisées.
- Découvrez comment utiliser l'outil de recommandation Cloud IAM.