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WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 视图

INFORMATION_SCHEMA.STREAMING_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 视图包含与当前项目关联的整个组织的每分钟汇总流式统计信息。

您可以查询 INFORMATION_SCHEMA Write API 视图以检索有关使用 BigQuery Storage Write API 将数据注入到 BigQuery 的历史信息和实时信息。如需了解详情，请参阅 BigQuery Storage Write API。

所需权限

如需查询 INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 视图，您需要拥有组织的 bigquery.tables.list Identity and Access Management (IAM) 权限。

以下每个预定义的 IAM 角色均可提供所需的权限：

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

如需详细了解 BigQuery 权限，请参阅使用 IAM 进行访问权限控制。

架构

查询 INFORMATION_SCHEMA BigQuery Storage Write API 视图时，查询结果包含有关使用 BigQuery Storage Write API 将数据注入到 BigQuery 的历史信息和实时信息。以下视图中的每一行均表示注入特定表的统计信息，这些信息从 start_timestamp 开始以一分钟为间隔进行了汇总。统计信息按流类型和错误代码分组，因此对于每个时间戳和表的组合，在一分钟间隔时间内每种流类型和每个遇到的错误代码都会有对应的一行。如果请求成功，则错误代码设置为 OK。如果在特定时间段内没有数据注入到表中，则该表对应的时间戳没有行。

INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_* 视图具有以下架构：

列名	数据类型	值
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	（分区列）汇总统计信息的 1 分钟间隔的开始时间戳。
`project_id`	`STRING`	（聚簇列）项目的 ID。
`project_number`	`INTEGER`	项目编号。
`dataset_id`	`STRING`	（聚簇列）数据集的 ID。
`table_id`	`STRING`	（聚簇列）表的 ID。
`stream_type`	`STRING`	用于通过 BigQuery Storage Write API 注入数据的流类型。它应该是“DEFAULT”“COMMITTED”“BUFFERED”或“PENDING”之一。
`error_code`	`STRING`	为此行指定的请求返回的错误代码。如果请求成功，则为“OK”。
`total_requests`	`INTEGER`	1 分钟间隔内的请求总数。
`total_rows`	`INTEGER`	1 分钟间隔内所有请求的总行数。
`total_input_bytes`	`INTEGER`	1 分钟间隔内所有行的总字节数。

数据保留

此视图包含过去 180 天的流式插入历史记录。

范围和语法

针对此视图的查询必须包含区域限定符。如果您未指定区域限定符，则会从所有区域检索元数据。下表说明了此视图的区域范围：

视图名称	资源范围	区域范围
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION	包含指定项目的组织	`REGION`

请替换以下内容：

可选：PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。如果未指定，则使用默认项目。

REGION：任何数据集区域名称。例如 `region-us`。

注意：您必须使用区域限定符来查询 INFORMATION_SCHEMA 视图。查询执行的位置必须与 INFORMATION_SCHEMA 视图的区域相匹配。

示例

如需查询位于美国多区域的数据，请使用 `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
如需查询位于欧盟多区域的数据，请使用 `region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
如需查询位于 asia-northeast1 区域的数据，请使用 `region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION

如需查看可用区域的列表，请参阅数据集位置。

示例

示例 1：最近的 BigQuery Storage Write API 注入失败

以下示例计算最近 30 分钟内项目的组织中所有表的失败请求总数的每分钟明细，按错误代码划分：

SELECT
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
WHERE
  error_code != 'OK'
  AND start_timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 MINUTE)
GROUP BY
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

结果类似于以下内容：

+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
|   start_timestamp   | stream_type |    error_code    | num_failed_requests |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+
| 2023-02-24 00:25:00 | PENDING     | NOT_FOUND        |                   5 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:25:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   4 |
| 2023-02-24 00:24:00 | PENDING     | INTERNAL         |                   3 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | INVALID_ARGUMENT |                   1 |
| 2023-02-24 00:24:00 | DEFAULT     | DEADLINE_EXCEEDED|                   2 |
+---------------------+-------------+------------------+---------------------+

示例 2：所有产生错误代码的请求的每分钟明细

以下示例计算项目组织中成功和失败的附加请求的每分钟明细，按错误代码划分。此查询可用于填充信息中心。

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 (
        'INVALID_ARGUMENT', 'NOT_FOUND', 'CANCELLED', 'RESOURCE_EXHAUSTED',
        'ALREADY_EXISTS', 'PERMISSION_DENIED', 'UNAUTHENTICATED',
        'FAILED_PRECONDITION', 'OUT_OF_RANGE'),
      total_requests,
      0)) AS user_error,
  SUM(
    IF(
      error_code IN (
        'DEADLINE_EXCEEDED','ABORTED', 'INTERNAL', 'UNAVAILABLE',
        'DATA_LOSS', 'UNKNOWN'),
      total_requests,
      0)) AS server_error,
  SUM(IF(error_code = 'OK', 0, total_requests)) AS total_error,
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_FOLDER
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

结果类似于以下内容：

+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+
|   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 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+-------------+------------+--------------+-------------+

示例 3：传入流量最多的表

以下示例返回项目组织中传入流量最多的前 10 个表的 BigQuery Storage Write API 注入统计信息：

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.WRITE_API_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
GROUP BY
  project_id,
  dataset_id,
  table_id
ORDER BY
  num_bytes DESC
LIMIT 10;

结果类似于以下内容：

+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+
|      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 |
+----------------------+------------+-------------------------------+------------+----------------+--------------+