Visão geral das recomendações
O BigQuery trabalha com o Active Assist para fornecer vários que você pode usar para otimizar o BigQuery do Google Cloud.
As recomendações são geradas por recomendadores, que usam machine learning (ML) ou heurística para fornecer recomendações otimizar o uso de recursos do BigQuery.
Você pode ver e gerenciar as recomendações nos diferentes recomendadores
usando o BigQuery no console do Google Cloud, seja
Hub de recomendações do BigQuery ou por recomendação
no BigQuery Studio. Também é possível conferir recomendações
em várias visualizações INFORMATION_SCHEMA
no nível do projeto e da
organização.
Para visualizar suas recomendações do BigQuery junto com outras no console do Google Cloud, use o Hub de recomendações do Active Assist.
Recomendadores do BigQuery
O BigQuery oferece os seguintes recomendadores:
- Recomendador de particionamento e clustering, que analisa o comportamento da sua consulta para encontrar oportunidades para particionamento e para otimizar as tabelas do BigQuery.
- Recomendador de visualização materializada, que encontra oportunidades de usar visualizações materializadas para otimizar os fluxos de trabalho.
- Recomendador do IAM, que analisa as permissões nos conjuntos de dados do BigQuery e sugere atualizações de papéis do Identity and Access Management (IAM) para os principais que em excesso.
Ver recomendações
Para visualizar suas recomendações usando o console do Google Cloud, faça o seguinte:
No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.
No menu de navegação, clique em Recomendações.
A página Recomendações é aberta, mostrando todas as sugestões gerados para o projeto ou organização atual, dependendo escopo selecionado.
Para mais informações sobre uma recomendação ou um insight específico, clique em uma recomendação.
Também é possível clicar na notificação
Recomendações no BigQuery Studio para conferir as recomendações disponíveis.
Conferir recomendações com INFORMATION_SCHEMA
Você também pode conferir suas recomendações e insights usando INFORMATION_SCHEMA
visualizações. Por exemplo, é possível usar a visualização INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
para
ver as três principais recomendações com base na economia de slots, conforme
o exemplo a seguir:
+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 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 saber mais, acesse os recursos a seguir:
- Visualização
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS
- Visualização
INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS_BY_ORGANIZATION
- Visualização
INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
A seguir
- Saiba como visualizar recomendações de partição e cluster.
- Saiba como aplicar recomendações de partição e cluster.
- Saiba como gerenciar recomendações de visualização materializada.
- Saiba como usar o recomendador do IAM.