JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰에는 현재 프로젝트와 연관된 조직에 제출된 모든 작업의 시간 구획별 거의 실시간 BigQuery 메타데이터가 포함됩니다. 이 뷰에는 현재 실행 중인 작업과 완료된 작업이 포함됩니다.

필수 권한

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰를 쿼리하려면 조직에 대한 bigquery.jobs.listAll Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다. 사전 정의된 다음 IAM 역할에는 각각 필수 권한이 포함되어 있습니다.

  • 조직 수준의 BigQuery 리소스 관리자
  • 조직 소유자
  • 조직 관리자

JOBS_BY_ORGANIZATION 스키마 테이블은 Google Cloud 조직이 정의된 사용자만 사용할 수 있습니다.

BigQuery 권한에 대한 자세한 내용은 IAM으로 액세스 제어를 참조하세요.

스키마

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* 뷰를 쿼리하면 쿼리 결과에는 모든 BigQuery 작업 실행 내역(초 단위)에 대한 행 하나가 포함됩니다. 각 기간은 1초 간격으로 시작하고 정확히 1초 동안 지속됩니다.

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_* 뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

열 이름 데이터 유형 값
period_start TIMESTAMP 이 기간의 시작 시간
period_slot_ms INTEGER 이 기간 동안 사용된 슬롯(밀리초)
project_id STRING (클러스터링 열) 프로젝트의 ID
project_number INTEGER 프로젝트의 번호
folder_numbers REPEATED INTEGER 프로젝트가 포함된 바로 위 폴더, 하위 폴더가 포함된 폴더 등 프로젝트가 포함된 폴더의 번호 ID입니다. 예를 들어 `folder_numbers`가 `[1, 2, 3]`이면 `1` 폴더 바로 밑에 프로젝트가 포함되며, `2` 폴더에는 `1`이 포함되고 `3` 폴더에는 '2'가 포함되는 식입니다.
user_email STRING (클러스터링 열) 작업을 실행한 사용자의 이메일 주소 또는 서비스 계정
job_id STRING 작업의 ID. 예를 들면 bquxjob_1234입니다.
job_type STRING 작업의 유형. QUERY, LOAD, EXTRACT, COPY, null일 수 있습니다. 작업 유형 null은 스크립트 작업 문 평가 또는 구체화된 뷰 새로고침과 같은 내부 작업을 나타냅니다.
statement_type STRING 유효한 경우 쿼리 문의 유형. 예시: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
priority STRING 이 작업의 우선순위 유효한 값은 INTERACTIVE 및 BATCH입니다.
parent_job_id STRING 상위 작업의 ID입니다(있는 경우).
job_creation_time TIMESTAMP (파티션 나누기 열) 이 작업의 생성 시간 파티션 나누기는 이 타임스탬프의 UTC 시간에 따릅니다.
job_start_time TIMESTAMP 이 작업의 시작 시간
job_end_time TIMESTAMP 이 작업의 종료 시간
state STRING 이 기간이 끝날 때 작업 실행 상태 유효한 상태에는 PENDING, RUNNING, DONE이 있습니다.
reservation_id STRING 이 기간이 끝날 때 이 작업에 할당된 기본 예약의 이름(해당되는 경우)
edition STRING 이 작업에 할당된 예약과 연결된 버전입니다. 버전에 대한 자세한 내용은 BigQuery 버전 소개를 참조하세요.
total_bytes_billed INTEGER 프로젝트가 주문형 가격 책정을 사용하도록 구성된 경우 이 필드에는 작업에 대해 청구되는 총 바이트가 포함됩니다. 프로젝트가 정액제를 사용하도록 구성된 경우 바이트 요금이 청구되지 않습니다. 이 필드는 구성할 수 없습니다.
total_bytes_processed INTEGER 작업에서 처리한 총 바이트
error_result RECORD ErrorProto. 로서 오류 세부정보(해당되는 경우)
cache_hit BOOLEAN 이 작업의 쿼리 결과가 캐시에서 제공되었는지 여부
period_shuffle_ram_usage_ratio FLOAT 선택한 기간의 셔플 사용량 비율
period_estimated_runnable_units INTEGER 이 기간에 즉시 예약할 수 있는 작업 단위입니다. 이러한 작업 단위의 추가 슬롯은 예약에 있는 다른 쿼리에 추가 슬롯이 필요하지 않은 한 쿼리를 가속화합니다.

데이터 보관

이 뷰에는 현재 실행 중인 작업과 지난 180일 동안의 작업 기록이 포함되어 있습니다.

범위 및 문법

이 뷰에 대한 쿼리에는 리전 한정자가 있어야 합니다. 리전 한정자를 지정하지 않으면 모든 리전에서 메타데이터가 검색됩니다. 다음 표에는 이 뷰의 리전 범위가 나와 있습니다.

뷰 이름 리소스 범위 리전 범위
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 지정된 프로젝트가 포함된 조직 REGION
다음을 바꿉니다.

  • (선택사항) PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.

  • REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 `region-us`입니다.

    • 예

    예시: 분당 총 슬롯 사용량 보기

    기본 프로젝트가 아닌 프로젝트에 대해 쿼리를 실행하려면 다음 형식으로 프로젝트 ID를 추가합니다.

    `PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
    . 예를 들면 `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION입니다.

    다음 예시에서는 모든 작업에서 YOUR_RESERVATION_ID에 할당된 프로젝트의 분당 슬롯 사용량을 보여줍니다.

    SELECT
  res.period_start,
  SUM(jobs.period_slot_ms) / 1000 / 60 AS period_slot_minutes,
  ANY_VALUE(res.slots_assigned) AS slot_assigned,
  ANY_VALUE(res.slots_max_assigned) AS slots_max_assigned
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION jobs
JOIN
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RESERVATIONS_TIMELINE res
  ON
    TIMESTAMP_TRUNC(jobs.period_start, MINUTE) = res.period_start
    AND jobs.reservation_id = res.reservation_id
WHERE
  jobs.job_creation_time
    BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
    AND CURRENT_TIMESTAMP()
  AND res.reservation_id = 'YOUR_RESERVATION_ID'
  AND (jobs.statement_type != "SCRIPT" OR jobs.statement_type IS NULL)  -- Avoid duplicate byte counting in parent and children jobs.
GROUP BY
  period_start
ORDER BY
  period_start DESC;

    결과는 다음과 비슷합니다.

    +-----------------------+---------------------+---------------+-------------------+
|     period_start      | period_slot_minutes | slots_assigned| slots_max_assigned|
+-----------------------+---------------------+---------------+-------------------+
|2021-06-08 21:33:00 UTC|       100.000       |      100      |        100        |
|2021-06-08 21:32:00 UTC|        96.753       |      100      |        100        |
|2021-06-08 21:31:00 UTC|        41.668       |      100      |        100        |
+-----------------------+---------------------+---------------+-------------------+

    예시: 예약별 슬롯 사용량

    다음 예시에서는 마지막 날짜의 각 예약에 대한 분당 슬롯 사용량을 보여줍니다.

    SELECT
  res.period_start,
  res.reservation_id,
  SUM(jobs.period_slot_ms) / 1000 / 60 AS period_slot_minutes,
  ANY_VALUE(res.slots_assigned) AS slots_assigned,
  ANY_VALUE(res.slots_max_assigned) AS slots_max_assigned,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_ORGANIZATION jobs
JOIN
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RESERVATIONS_TIMELINE res
  ON TIMESTAMP_TRUNC(jobs.period_start, MINUTE) = res.period_start
     AND jobs.reservation_id = res.reservation_id
WHERE
  jobs.job_creation_time
  BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
  AND CURRENT_TIMESTAMP()
  AND (jobs.statement_type != "SCRIPT" OR jobs.statement_type IS NULL)  -- Avoid duplicate byte counting in parent and children jobs.
GROUP BY
  period_start,
  reservation_id
ORDER BY
  period_start DESC,
  reservation_id;

    결과는 다음과 비슷합니다.

    +-----------------------+----------------+---------------------+---------------+--------------------+
|     period_start      | reservation_id | period_slot_minutes | slot_assigned | slots_max_assigned |
+-----------------------+----------------+---------------------+---------------+--------------------+
|2021-06-08 21:33:00 UTC|     prod01     |       100.000       |      100      |        100         |
|2021-06-08 21:33:00 UTC|     prod02     |       177.201       |      200      |        500         |
|2021-06-08 21:32:00 UTC|     prod01     |        96.753       |      100      |        100         |
|2021-06-08 21:32:00 UTC|     prod02     |       182.329       |      200      |        500         |
+-----------------------+----------------+---------------------+---------------+--------------------+