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WRITE_API_TIMELINE ビュー

INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE ビューには、現在のプロジェクトで 1 分ごとに集計された BigQuery Storage Write API 取り込み統計情報が含まれます。

INFORMATION_SCHEMA Write API ビューにクエリを実行すると、BigQuery Storage Write API による BigQuery へのデータ取り込みに関する履歴情報とリアルタイム情報を取得できます。詳細については、BigQuery Storage Write API をご覧ください。

必要な権限

INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE ビューをクエリするには、プロジェクトの bigquery.tables.list Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

次に示す事前定義された各 IAM ロールには、必要な権限が含まれています。

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

BigQuery の権限の詳細については、IAM でのアクセス制御をご覧ください。

スキーマ

INFORMATION_SCHEMA BigQuery Storage Write API ビューにクエリを実行すると、クエリ結果には、BigQuery Storage Write API による BigQuery へのデータ取り込みに関する履歴情報とリアルタイムの情報が含まれます。次のビューの各行は、特定のテーブルへの取り込みの統計情報を表します（集計は start_timestamp から始まり、1 分ごとに実行されています）。統計情報はストリームタイプとエラーコードでグループ化されます。このめた、タイムスタンプとテーブルの組み合わせに対して、ストリームタイプと 1 分間隔で検出されたエラーコードごとに 1 行が生成されます。リクエストに成功すると、エラーコードは OK に設定されます。特定の期間中にテーブルにデータが取り込まれなかった場合、そのテーブルに対応するタイムスタンプの行は存在しません。

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

列名	データ型	値
`start_timestamp`	`TIMESTAMP`	（パーティショニング列）集計された統計情報の 1 分ごとの開始タイムスタンプ。
`project_id`	`STRING`	（クラスタリング列）プロジェクトの ID。
`project_number`	`INTEGER`	プロジェクトの番号。
`dataset_id`	`STRING`	（クラスタリング列）データセットの ID。
`table_id`	`STRING`	（クラスタリング列）テーブルの ID。
`stream_type`	`STRING`	BigQuery Storage Write API を使用したデータの取り込みで使用されるストリームの種類。DEFAULT、COMMITTED、BUFFERED、PENDING のいずれかになります。
`error_code`	`STRING`	この行で指定されたリクエストに対して返されるエラーコード。リクエストが成功した場合は「OK」です。
`total_requests`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべてのリクエストの合計数。
`total_rows`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべてのリクエストの合計行数。
`total_input_bytes`	`INTEGER`	1 分間ごとのすべての行からの合計バイト数。

データの保持

このビューには、過去 180 日間の BigQuery Storage Write API 取り込みの履歴が表示されます。

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。リージョン修飾子を指定しない場合、メタデータはすべてのリージョンで取得されます。次の表で、このビューのリージョンスコープを説明します。

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.WRITE_API_TIMELINE[_BY_PROJECT]	プロジェクトレベル	`REGION`

以下を置き換えます。

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`

注: INFORMATION_SCHEMA ビューに対してクエリを実行するには、リージョン修飾子を使用する必要があります。クエリ実行のロケーションは、INFORMATION_SCHEMA ビューのリージョンと一致する必要があります。

例

米国マルチリージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_PROJECT を使用します。
EU マルチリージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_PROJECT を使用します。
asia-northeast1 リージョンのデータに対してクエリを実行するには、`region-asia-northeast1`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE_BY_PROJECT を使用します。

使用可能なリージョンの一覧については、データセットのロケーションをご覧ください。

例

例 1: 最近の BigQuery Storage Write API の取り込みエラー

次の例では、過去 30 分間にプロジェクト内の全テーブルで失敗したリクエストの合計数に対し 1 分ごとの内訳を計算して、ストリームの種類とエラーコードごとに分類します。

SELECT
  start_timestamp,
  stream_type,
  error_code,
  SUM(total_requests) AS num_failed_requests
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.WRITE_API_TIMELINE
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;

次のような結果になります。

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

例 2: エラーコードを含むすべてのリクエストの 1 分あたりの内訳

次の例では、成功した追加リクエストと失敗した追加リクエストの 1 分あたりの内訳を計算し、エラーコードのカテゴリごとに分類します。このクエリを使用してダッシュボードにデータを入力できます。

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
GROUP BY
  start_timestamp
ORDER BY
  start_timestamp DESC;

次のような結果になります。

+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+
|   start_timestamp   | total_requests | total_rows | total_input_bytes | user_error | server_error | total_error |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+
| 2020-04-15 22:00:00 |         441854 |     441854 |       23784853118 |          0 |           17 |          17 |
| 2020-04-15 21:59:00 |         355627 |     355627 |       26101982742 |          8 |            0 |          13 |
| 2020-04-15 21:58:00 |         354603 |     354603 |       26160565341 |          0 |            0 |           0 |
| 2020-04-15 21:57:00 |         298823 |     298823 |       23877821442 |          2 |            0 |           2 |
+---------------------+----------------+------------+-------------------+------------+--------------+-------------+

例 3: 受信トラフィックが最も多いテーブル

次の例では、受信トラフィックが最も多い 10 個のテーブルの BigQuery Storage Write API 取り込み統計情報を返します。

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

次のような結果になります。

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

例 4: テーブルの BigQuery Storage Write API 取り込みエラー率

次の例では、特定のテーブルに対して 1 日あたりのエラーの内訳を計算し、エラーコードごとに分類します。

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(start_timestamp, DAY) as day,
  project_id,
  dataset_id,
  table_id,
  error_code,
  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_PROJECT
WHERE
  table_id LIKE 'my_table'
GROUP BY
  project_id, dataset_id, table_id, error_code, day
ORDER BY
  day, project_id, dataset_id DESC;

次のような結果になります。

+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+
|         day         |  project_id | dataset_id | table_id |   error_code   | num_rows | num_bytes | num_requests |
+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+
| 2020-04-21 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | OK             |       41 |    252893 |           41 |
| 2020-04-20 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | OK             |     2798 |  10688286 |         2798 |
| 2020-04-19 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | OK             |     2005 |   7979495 |         2005 |
| 2020-04-18 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | OK             |     2054 |   7972378 |         2054 |
| 2020-04-17 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | OK             |     2056 |   6978079 |         2056 |
| 2020-04-17 00:00:00 | my_project  | my_dataset | my_table | INTERNAL       |        4 |     10825 |            4 |
+---------------------+-------------+------------+----------+----------------+----------+-----------+--------------+