Visualizzazione STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION

La visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION contiene statistiche di streaming aggregate per minuto per l'intera organizzazione associata al progetto corrente.

Puoi eseguire query sulle visualizzazioni di streaming INFORMATION_SCHEMA per recuperare informazioni storiche e in tempo reale sui dati in streaming in BigQuery che utilizzano il metodo tabledata.insertAll precedente e non l'API BigQuery Storage Write. Per ulteriori informazioni sull'inserimento di flussi di dati in BigQuery, consulta Inserimento di flussi di dati in BigQuery.

Autorizzazione obbligatoria

Per eseguire query sulla visualizzazione INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.tables.list Identity and Access Management (IAM) per l'organizzazione.

Ciascuno dei seguenti ruoli IAM predefiniti include l'autorizzazione obbligatoria:

  • roles/bigquery.admin
  • roles/bigquery.user
  • roles/bigquery.dataViewer
  • roles/bigquery.dataEditor
  • roles/bigquery.dataOwner
  • roles/bigquery.metadataViewer
  • roles/bigquery.resourceAdmin

Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni BigQuery, consulta Controllo dell'accesso con IAM.

Schema

Quando esegui query sulle viste di streaming INFORMATION_SCHEMA, i risultati della query contengono informazioni storiche e in tempo reale sui dati in streaming in BigQuery. Ogni riga delle seguenti visualizzazioni rappresenta le statistiche per lo streaming in una tabella specifica, aggregate in un intervallo di un minuto a partire da start_timestamp. Le statistiche sono raggruppate per codice di errore, quindi ci sarà una riga per ogni codice di errore rilevato durante l'intervallo di un minuto per ogni combinazione di timestamp e tabella. Le richieste riuscite hanno il codice di errore impostato su NULL. Se non sono stati caricati dati in streaming in una tabella durante un determinato periodo di tempo, non sono presenti righe per i timestamp corrispondenti per quella tabella.

Le visualizzazioni INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_* hanno il seguente schema:

Nome colonna Tipo di dati Valore
start_timestamp TIMESTAMP (Colonna di partizionamento) Timestamp di inizio dell'intervallo di 1 minuto per le statistiche aggregate.
project_id STRING (Colonna di clustering) ID del progetto.
project_number INTEGER Numero del progetto.
dataset_id STRING (Colonna di clustering) ID del set di dati.
table_id STRING (Colonna di clustering) ID della tabella.
error_code STRING Codice di errore restituito per le richieste specificate da questa riga. NULL per le richieste riuscite.
total_requests INTEGER Numero totale di richieste nell'intervallo di 1 minuto.
total_rows INTEGER Numero totale di righe di tutte le richieste nell'intervallo di 1 minuto.
total_input_bytes INTEGER Numero totale di byte di tutte le righe nell'intervallo di 1 minuto.

Conservazione dei dati

Questa visualizzazione contiene la cronologia dello streaming degli ultimi 180 giorni.

Ambito e sintassi

Le query su questa visualizzazione devono includere un qualificatore regione. Se non specifichi un qualificatore regionale, i metadati vengono recuperati da tutte le regioni. La tabella seguente illustra l'ambito della regione per questa visualizzazione:

Nome vista Ambito risorsa Ambito regione
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION Organizzazione che contiene il progetto specificato REGION
Sostituisci quanto segue:

  • Facoltativo: PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud. Se non specificato, viene utilizzato il progetto predefinito.

  • REGION: qualsiasi nome della regione del set di dati. Ad esempio: `region-us`.

    • Esempio

    • Per eseguire query sui dati nella regione multipla degli Stati Uniti, utilizza `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
    • Per eseguire query sui dati nella regione multipla dell'UE, utilizza `region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
    • Per eseguire query sui dati nella regione asia-northeast1, utilizza `region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION

    Per un elenco delle regioni disponibili, consulta Località dei set di dati.

    Esempi

    Esempio 1: errori di streaming recenti

    Il seguente esempio calcola la suddivisione al minuto delle richieste totali non riuscite per tutte le tabelle dell'organizzazione del progetto negli ultimi 30 minuti, suddivise per codice di errore:

    SELECT
  start_timestamp,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
WHERE
  error_code IS NOT NULL
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

    Il risultato è simile al seguente:

    +---------------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+------------------+---------------------+
| 2020-04-15 20:55:00 | INTERNAL_ERROR   |                  41 |
| 2020-04-15 20:41:00 | CONNECTION_ERROR |                   5 |
| 2020-04-15 20:30:00 | INTERNAL_ERROR   |                 115 |
+---------------------+------------------+---------------------+
    Esempio 2: suddivisione per minuto di tutte le richieste con codici di errore

    L'esempio seguente calcola una suddivisione al minuto delle richieste di streaming riuscite e non riuscite nell'organizzazione del progetto, suddivise in categorie di codice errore. Questa query potrebbe essere utilizzata per compilare una dashboard.

    SELECT
  start_timestamp,
  SUM(total_requests) AS total_requests,
  SUM(total_rows) AS total_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS total_input_bytes,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('QUOTA_EXCEEDED', 'RATE_LIMIT_EXCEEDED'),
      total_requests,
      0)) AS quota_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'INVALID_VALUE', 'NOT_FOUND', 'SCHEMA_INCOMPATIBLE',
        'BILLING_NOT_ENABLED', 'ACCESS_DENIED', 'UNAUTHENTICATED'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN ('CONNECTION_ERROR','INTERNAL_ERROR'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code IS NULL, 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

    Il risultato è simile al seguente:

    +---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
|   start_timestamp   | total_requests | total_rows | total_input_bytes | quota_error | user_error | server_error | total_error |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
| 2020-04-15 22:00:00 |         441854 |     441854 |       23784853118 |           0 |          0 |           17 |          17 |
| 2020-04-15 21:59:00 |         355627 |     355627 |       26101982742 |           5 |          8 |            0 |          13 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |           0 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |           0 |          2 |            0 |           2 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
    Esempio 3: tabelle con il maggior traffico in entrata

    L'esempio seguente restituisce le statistiche di streaming per le 10 tabelle dell'organizzazione del progetto con il maggior traffico in entrata:

    SELECT
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  SUM(total_rows) AS num_rows,
  SUM(total_input_bytes) AS num_bytes,
  SUM(total_requests) AS num_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

    Il risultato è simile al seguente:

    +----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
|      project_id      | dataset_id |           table_id            |  num_rows  |   num_bytes    | num_requests |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
| my-project1          | dataset1   | table1                        | 8016725532 | 73787301876979 |   8016725532 |
| my-project2          | dataset1   | table2                        |   26319580 | 34199853725409 |     26319580 |
| my-project1          | dataset2   | table1                        |   38355294 | 22879180658120 |     38355294 |
| my-project3          | dataset1   | table3                        |  270126906 | 17594235226765 |    270126906 |
| my-project2          | dataset2   | table2                        |   95511309 | 17376036299631 |     95511309 |
| my-project2          | dataset2   | table3                        |   46500443 | 12834920497777 |     46500443 |
| my-project3          | dataset2   | table4                        |   25846270 |  7487917957360 |     25846270 |
| my-project4          | dataset1   | table4                        |   18318404 |  5665113765882 |     18318404 |
| my-project4          | dataset1   | table5                        |   42829431 |  5343969665771 |     42829431 |
| my-project4          | dataset1   | table6                        |    8771021 |  5119004622353 |      8771021 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+