INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS ビュー

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INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS ビューには、現在のプロジェクト内のすべての BigQuery 推奨事項に関する分析情報が含まれています。BigQuery は、おすすめハブからすべての BigQuery 分析情報タイプの分析情報を取得し、このビューに表示します。BigQuery 分析情報は、常に推奨事項に関連付けられます。

INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS ビューでは、次の推奨事項をサポートしています。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS ビューで分析情報を表示するには、対応する Recommender に必要な権限が必要です。INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS ビューは、表示する権限がある推奨事項の分析情報のみを返します。

分析情報を表示する権限の付与を管理者に依頼してください。各 Recommender に必要な権限を確認するには、以下をご覧ください。

スキーマ

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

列名 データ型 値
insight_id STRING 分析情報の種類と分析情報 ID を含む Base64 でエンコードされた ID
insight_type STRING 分析情報の種類。例: google.bigquery.materializedview.Insight
subtype STRING 分析情報のサブタイプ。
project_id STRING プロジェクトの ID。
project_number STRING プロジェクトの数。
description STRING 推奨事項についての説明。
last_updated_time TIMESTAMP このフィールドは、分析情報が最後に更新された日時を表します。
category STRING 影響の最適化カテゴリ。
target_resources STRING この分析情報の対象となる完全修飾リソース名。
state STRING 分析情報の状態。有効な値については、値をご覧ください。
severity STRING 分析情報の重大度。使用可能な値の一覧については、重大度をご覧ください。
associated_recommendation_ids STRING この分析情報に関連付けられている推奨事項の完全な名前。推奨事項の名前は、Recommender タイプと推奨事項 ID の Base64 エンコード表現です。
additional_details RECORD 分析情報に関する追加情報。
  • content: 分析情報のコンテンツ（JSON 形式）。
  • state_metadata: 分析情報の状態に関するメタデータ。Key-Value ペアが含まれます。
  • observation_period_seconds: 分析情報を生成するためのモニタリング期間。

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。プロジェクト ID は省略可能です。プロジェクト ID を指定しないと、クエリが実行されるプロジェクトが使用されます。

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.INSIGHTS[_BY_PROJECT] プロジェクト レベル 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。

例

デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトに対してクエリを実行するには、次の形式でプロジェクト ID を追加します。

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
 次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクトの ID。
  • REGION_NAME: プロジェクトのリージョン。

例: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS

費用の削減を実現するアクティブな分析情報を表示する

次の例では、分析情報ビューと推奨事項ビューを結合して、費用カテゴリで有効な分析情報の 3 つの推奨事項を返します。

WITH 
 insights as (SELECT * FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS),
 recs as (SELECT recommender, recommendation_id, additional_details FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS)

SELECT  
   recommender,
   target_resources,
   LAX_INT64(recs.additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
   LAX_INT64(recs.additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
   insights.additional_details.observation_period_seconds / 86400 as observation_period_days,
   last_updated_time
FROM 
  insights 
JOIN recs 
ON 
  recommendation_id in UNNEST(associated_recommendation_ids) 
WHERE 
  state = 'ACTIVE' 
AND
  category = 'COST'
LIMIT 3;

次のような結果になります。

+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+
|                    recommender                    |   target_resource   |  gb_saved_monthly  | slot_hours_saved_monthly | observation_period_days |  last_updated_time  |
+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource1"] |   3934.07264107652 |       10.499466666666667 |                    30.0 | 2024-07-01 16:41:25 |
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource2"] | 4393.7416711859405 |        56.61476777777777 |                    30.0 | 2024-07-01 16:41:25 |
| google.bigquery.materializedview.Recommender      | ["project_resource"]| 140805.38289248943 |        9613.139166666666 |                     2.0 | 2024-07-01 13:00:31 |
+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+