Wählen Sie den Namen Ihres Projekts aus, wenn er nicht bereits oben auf der Seite ausgewählt ist.
Die BigQuery-Ressourcen rufen Sie mit Dashboards > BigQuery auf. Auf der eingeblendeten Seite finden Sie eine Liste von konfigurierbaren Tabellen, Ereignissen und Vorfallberichten sowie Diagramme von Projekt- oder Dataset-Messwerten.
Verfügbare und zugewiesene Slots visualisieren
Zum Visualisieren der verfügbaren und Ihrem Projekt zugewiesenen Slots rufen Sie das Dashboard für BigQuery auf, das unter Cloud Monitoring-Dashboard aufrufen beschrieben wird:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Monitoring auf.
Scrollen Sie im Cloud Monitoring-Dashboard für BigQuery zum Diagramm Slot-Nutzung.
Das Diagramm Slot-Nutzung wird sowohl auf dem standardmäßigen Cloud Monitoring-Haupt-Dashboard als auch auf dem Cloud Monitoring-Dashboard für BigQuery eingeblendet.
Dashboard und Diagramm erstellen
Stellen Sie die von Cloud Monitoring erfassten Messwerte in eigenen Diagrammen und Dashboards dar:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Monitoring auf.
Klicken Sie auf Diagramm hinzufügen. Die Seite "Diagramm hinzufügen" wird angezeigt:
Wählen Sie in den Feldern Ressourcentyp und Messwert suchen Folgendes aus:
Wählen Sie für die Drop-down-Liste Ressourcentyp die Option Global aus. Unter Umständen müssen Sie die Liste Ressourcentypen erweitern, damit die Option Global angezeigt wird.
Wählen Sie für die Drop-down-Liste Messwert die Option Ausführungszeit der Abfrage aus.
In den Feldern des Bereichs Aggregation legen Sie fest, wie die Ausführungszeiten angezeigt werden. Sie können die Standardeinstellungen für diese Felder ändern.
Klicken Sie auf Speichern.
Kontingentnutzung und -limits aufrufen
In Cloud Monitoring können Sie Messwerte für die Kontingentnutzung und -limits aufrufen:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Monitoring auf.
Wählen Sie im Navigationsbereich Metrics Explorer aus.
Wählen Sie in der Symbolleiste Explorer > Konfiguration aus.
Klicken Sie im Abschnitt Ressource und Messwert auf Messwert auswählen.
Wählen Sie Nutzerkontingent > Kontingent > Kontingentlimit aus und klicken Sie dann auf Übernehmen.
Klicken Sie auf add_boxFilter hinzufügen und wählen Sie im Menü Label die Option limit_name aus.
Wählen Sie im Menü Wert das Kontingent aus, für das Sie die Messwerte aufrufen möchten.
Benachrichtigung erstellen
Verwenden Sie die folgenden Einstellungen, um eine Benachrichtigungsrichtlinie zu erstellen, die Sie benachrichtigt, wenn das 99. Perzentil der Ausführungszeit einer BigQuery-Anfrage einen benutzerdefinierten Grenzwert überschreitet:
Wenn Sie diese Seite über die Suchleiste suchen, wählen Sie das Ergebnis aus, dessen Zwischenüberschrift Monitoring ist.
Wenn Sie keine Benachrichtigungskanäle erstellt haben und Benachrichtigungen erhalten möchten, klicken Sie auf Benachrichtigungskanäle bearbeiten und fügen Sie Benachrichtigungskanäle hinzu. Kehren Sie nach dem Hinzufügen der Kanäle zur Seite Benachrichtigungen zurück.
Klicken Sie auf der Seite Benachrichtigungen auf Richtlinie erstellen.
Wenn Sie die Ressource, den Messwert und die Filter auswählen möchten, erweitern Sie das Menü Messwert auswählen und verwenden Sie die Werte in der Tabelle Neue Bedingung:
Optional: Geben Sie den Ressourcen- oder Messwertnamen in die Filterleiste ein, um das Menü auf relevante Einträge zu beschränken.
Wählen Sie einen Ressourcentyp aus. Wählen Sie beispielsweise VM-Instanz aus.
Wählen Sie eine Messwertkategorie aus. Wählen Sie beispielsweise Instanz aus.
Wählen Sie einen Messwert aus. Wählen Sie beispielsweise CPU-Auslastung aus.
Klicken Sie auf Apply (Anwenden).
Klicken Sie auf Weiter und konfigurieren Sie den Benachrichtigungsrichtlinien-Trigger.
Verwenden Sie zum Ausfüllen dieser Felder die Werte in der Tabelle Benachrichtigungstrigger konfigurieren.
Klicken Sie auf Weiter.
Optional: Klicken Sie auf Benachrichtigungskanäle, um Benachrichtigungen zu Ihrer Benachrichtigungsrichtlinie hinzuzufügen. Wählen Sie im Dialogfeld einen oder mehrere Benachrichtigungskanäle aus dem Menü aus und klicken Sie dann auf OK.
Optional: Wenn Sie benachrichtigt werden möchten, wenn Vorfälle geöffnet und geschlossen werden, klicken Sie auf das Kästchen Bei Schließen von Vorfall benachrichtigen. Standardmäßig werden Benachrichtigungen nur gesendet, wenn Vorfälle geöffnet werden.
Optional: Aktualisieren Sie die Dauer bis zur automatischen Schließung von Vorfällen. Dieses Feld bestimmt, wann Monitoring Vorfälle ohne Messwertdaten schließt.
Optional: Klicken Sie auf Dokumentation und geben Sie alle Informationen ein, die in einer Benachrichtigung angezeigt werden sollen.
Klicken Sie auf Name der Benachrichtigung und geben Sie einen Namen für die Benachrichtigungsrichtlinie ein.
Klicken Sie auf Richtlinie erstellen.
Neue Bedingung Feld
Wert
Ressource und Messwert
Wählen Sie im Menü Ressourcen die Option BigQuery-Projekt aus. Wählen Sie im Menü Messwertkategorien die Option Abfrage aus. Wählen Sie im Menü Messwerte die Option Ausführungszeiten für Abfragen aus.
Filter
Über Zeitreihen
Zeitreihen gruppieren nach
priority
Über Zeitreihen hinweg
Zeitreihenaggregation
99th percentile
Rollierendes Zeitfenster
5 m
Funktion für rollierendes Zeitfenster
sum
Benachrichtigungstrigger konfigurieren Feld
Wert
Bedingungstyp
Threshold
Benachrichtigungstrigger
Any time series violates
Grenzwertposition
Above threshold
Grenzwert
Sie legen diesen Wert fest. Wir empfehlen jedoch einen Grenzwert von 60 Sekunden.
Zeitfenster noch einmal testen
most recent value
Messwerte, die visualisiert werden können
Folgende Messwerte sind verfügbar, bis zu mehreren Stunden zeitversetzt.
Ressourcentyp
Name
Einheiten
Beschreibung
BigQuery
Scanned bytes
Byte pro Minute
Anzahl gescannter Byte.
BigQuery
Scanned bytes billed
Byte pro Minute
Anzahl der zur Abrechnung gesendeten Byte bei Verwendung des On-Demand-Analysemodells.
Die Anzahl der gescannten Byte und die Anzahl der gescannten in Rechnung gestellten Byte kann sich unterscheiden, da die Gebühren aufgerundet werden, wobei eine Mindestmenge an verarbeiteten Daten pro Abfrage gilt.
Die Anzahl der Abfragen, die BI Engine nicht als Rate verwendet haben. Sie können die Option Gruppieren nach auf reason festlegen, um die Anzahl in verschiedene Fallback-Gründe zu unterteilen, einschließlich:
Nicht im Cache gespeicherte Abfrageausführungszeiten.
BigQuery
Slots used by project
Slots
Anzahl der BigQuery-Slots, die für Abfragejobs im Projekt zugewiesen sind.
Slots werden pro Abrechnungskonto vergeben; mehrere Projekte können die gleiche Reservierung von Slots teilen.
BigQuery
Slots used by project and job type
Slots
Anzahl der Slots, die dem Projekt zu jeder Zeit zugewiesen sind, nach Jobtyp getrennt.
Dies entspricht auch der Anzahl der von diesem Projekt genutzten Slots. Lade- und Exportjobs sind kostenlose Vorgänge, die in einem öffentlichen Ressourcenpool ausgeführt werden.
Slots werden pro Abrechnungskonto vergeben; mehrere Projekte können die gleiche Reservierung von Slots teilen.
BigQuery
Slots used by project, reservation, and job type
Slots
Anzahl der dem Projekt zugewiesenen BigQuery-Slots. Die Slotzuweisung kann nach Reservierung und Jobtyp aufgeschlüsselt werden.
BigQuery
Total slots
Slots
Gesamtzahl der für das Projekt verfügbaren Slots.
Wenn das Projekt eine Slotreservierung mit anderen Projekten teilt, werden die Slots, die von den anderen Projekten verwendet werden, nicht dargestellt.
BigQuery
Slots used across projects in reservations
Slots
Anzahl der BigQuery-Slots, die Projekten in der Reservierung zugewiesen sind. Beachten Sie, dass die Messwertdaten nur gemeldet werden, während der Reservierung mindestens ein Projekt zugewiesen wurde und Slots genutzt werden. Alternativ können Sie Reservierungsinformationen von INFORMATION_SCHEMA abfragen.
BigQuery
Slots used by project in reservation
Slots
Anzahl der BigQuery-Slots, die dem Projekt in der Reservierung zugewiesen sind.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Estimated backlog logical bytes
Byte
Die Anzahl der Byte im Backlog für jede Phase des fortlaufenden Jobs.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Estimated backlog records
Einträge
Die geschätzte Anzahl der Rückstandsdatensätze für jede Phase des fortlaufenden Jobs.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Estimated bytes processed
Byte
Die geschätzte Anzahl der Bytes, die für jede Phase des fortlaufenden Jobs verarbeitet werden.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Output watermark
Zeitstempel
Der aktuelle Zeitstempel in Mikrosekunden seit der Epoche, bis zu dem alle Daten in dieser Phase des fortlaufenden Jobs verarbeitet wurden.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Records read
Einträge
Die Anzahl der gelesenen Eingabedatensätze für jede Phase des fortlaufenden Jobs.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Records written
Einträge
Die Anzahl der Ausgabedatensätze, die für jede Phase des fortlaufenden Jobs geschrieben wurden.
BigQuery-Kontinuierlicher Job
Slots used
Slotmillisekunden
Die Gesamtzahl der Slot-Millisekunden, die vom fortlaufenden Job verwendet wurden.
BigQuery-Dataset
Stored bytes
Byte
Im Dataset gespeicherte Byte: Für die 100 größten Tabellen im Dataset werden die gespeicherten Byte für jede einzelne Tabelle (nach Name) angezeigt. Alle zusätzlichen Tabellen im Dataset (über die 100 größten hinaus) werden als einzelne Summe gemeldet und der Tabellenname für die Zusammenfassung ist eine leere Zeichenfolge.
BigQuery-Dataset
Table count
Tabellen
Anzahl der Tabellen im Dataset
BigQuery-Dataset
Uploaded bytes
Byte pro Minute
Anzahl der in eine beliebige Tabelle des Datasets hochgeladenen Byte.
BigQuery-Dataset
Hochgeladene Zeilen
Zeilen pro Minute
Anzahl der in eine beliebige Tabelle des Datasets hochgeladenen Datensätze.
Eine vollständige Liste der verfügbaren Google Cloud Messwerte finden Sie unter Google Cloud Messwerte.
Bekannte Probleme
Wenn keine Abfragen ausgeführt werden, werden für zugewiesene Slots, verfügbare Slots und abfragebezogene Variablen keine Daten zurückgegeben. Verkleinern Sie die Anzeige, um Daten sehen zu können.
Falls Abfragen sowohl in den USA als auch in der EU ausgeführt werden, können die zugewiesenen und verfügbaren Slots falsch sein.
Zugewiesene Slots werden in einem Zeitfenster als Mittelwert gemeldet. (Die Breite des Zeitfensters hängt von der Zoomstufe des Diagramms ab). Das Vergrößern und Verkleinern kann den Wert der zugewiesenen Slots ändern. Das Vergrößern des Zeitfensters auf 1 Std. oder weniger zeigt den tatsächlichen Wert der zugewiesenen Slots. In diesem Bereich bedeutet jede auf dem Diagramm sichtbare Zeitangabe avg(slots allocated) = slots allocated.
Die Daten in den Cloud Monitoring-Diagrammen betreffen nur das ausgewählte Projekt.
Messwerte sind sofortige Werte, die als Stichproben zu einem bestimmten Zeitpunkt abgerufen werden und Datenpunkte zwischen Stichprobenintervallen verpassen können. Beispielsweise wird der Messwert für die Jobanzahl jede Minute erfasst. Der Wert entspricht der Anzahl der Jobs zu einem bestimmten Zeitpunkt, nicht der maximalen Anzahl von Jobs innerhalb der gesamten Minute.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-17 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eUse Cloud Monitoring to create dashboards to visualize BigQuery resource metrics, including slot utilization and query execution times.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Monitoring allows the creation of custom charts to display various metrics, such as query execution time, scanned bytes, and slot usage.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can view quota usage and limits for the BigQuery Storage Write API within Cloud Monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAlerting policies can be created to trigger notifications when specific metrics, like query execution times, exceed defined thresholds, such as 60 seconds.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVarious metrics are available for visualization in Cloud Monitoring, including scanned bytes, query counts, slot usage, and dataset-related data like stored bytes and table counts.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Create dashboards, charts, and alerts\n=====================================\n\nThis document describes how to create charts and alerts to monitor\nBigQuery resources using Cloud Monitoring.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore you use Cloud Monitoring, ensure that you have the following:\n\n- A Cloud Billing account.\n- A BigQuery project with billing enabled.\n\nOne way to ensure that you have both is to complete the\n[Quickstart using the Google Cloud console](/bigquery/docs/quickstarts/quickstart-web-ui).\n\nView and create dashboards, charts, and alerts\n----------------------------------------------\n\n### View the Cloud Monitoring dashboard\n\nTo use Cloud Monitoring to monitor your BigQuery project:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select the name of your project if it is not already selected at the top of\n the page.\n\n3. To view BigQuery resources, select **Dashboards \\\u003e\n BigQuery**. On this page you see a list of tables, events, and incident\n reporting that are user-configurable as well as charts of project metrics or\n dataset metrics.\n\n### Visualize slots available and slots allocated\n\nTo visualize the slots available and slots allocated to your project, go to the\ndashboard for BigQuery described in\n[Viewing the Cloud Monitoring dashboard](#view-dashboards):\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select **Dashboards \\\u003e BigQuery**.\n\n3. On the Cloud Monitoring dashboard for BigQuery, scroll to\n the chart named **Slot Utilization**.\n\nThe **Slot Utilization** chart appears on both the main Cloud Monitoring\ndefault dashboard and the Cloud Monitoring dashboard for\nBigQuery.\n\n### Create a dashboard and chart\n\nDisplay the metrics collected by Cloud Monitoring in your own charts and\ndashboards:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select **Dashboards \\\u003e Create Dashboard**.\n\n3. Click **Add Chart**. You see the Add Chart page:\n\n4. In the **Find resource type and metric** panel fields:\n\n - For the **Resource type** drop-down list, select **Global** . You might need to expand the list of **Resource types** for the **Global** option to be visible.\n - For the **Metric** drop-down list, select **Query execution time**.\n5. The **Aggregation** pane fields control how the execution-time data are\n displayed. You can modify the default settings for these fields.\n\n6. Click **Save**.\n\n### View quota usage and limits\n\nIn Cloud Monitoring, you can view metrics for quota usage and limits:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Monitoring** page.\n\n [Go to Monitoring](https://console.cloud.google.com/monitoring)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. In the navigation pane, select\n **Metrics explorer**.\n\n3. In the toolbar, select **Explorer \\\u003e Configuration**.\n\n4. In the **Resource \\& Metric** section, click **Select a metric**.\n\n5. Select **Consumer Quota \\\u003e Quota \\\u003e Quota limit** , and then click **Apply**.\n\n6. Click add_box **Add filter** , and then in the **Label** menu, select **limit_name**.\n\n7. In the **Value** menu, select the quota for which you want to view the metrics.\n\n| **Note:** You can view metrics for quota usage and limits only for the [BigQuery Storage Write API's](/bigquery/quotas#write-api-limits) concurrent connections and throughput quotas.\n\n### Create an alert\n\nTo create an alerting policy that triggers when the 99th percentile of the\nexecution time of a [BigQuery](/bigquery/docs) query\nexceeds a user-defined limit, use the following settings.\n\n#### Steps to create an [alerting policy](/monitoring/alerts/using-alerting-ui#create-policy).\n\nTo create an alerting policy, do the following:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the\n *notifications* **Alerting** page:\n\n [Go to **Alerting**](https://console.cloud.google.com/monitoring/alerting)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n If you use the search bar to find this page, then select the result whose subheading is\n **Monitoring**.\n2. If you haven't created your notification channels and if you want to be notified, then click **Edit Notification Channels** and add your notification channels. Return to the **Alerting** page after you add your channels.\n3. From the **Alerting** page, select **Create policy**.\n4. To select the resource, metric, and filters, expand the **Select a metric** menu and then use the values in the **New condition** table:\n 1. Optional: To limit the menu to relevant entries, enter the resource or metric name in the filter bar.\n 2. Select a **Resource type** . For example, select **VM instance**.\n 3. Select a **Metric category** . For example, select **instance**.\n 4. Select a **Metric** . For example, select **CPU Utilization**.\n 5. Select **Apply**.\n5. Click **Next** and then configure the alerting policy trigger. To complete these fields, use the values in the **Configure alert trigger** table.\n6. Click **Next**.\n7. Optional: To add notifications to your alerting policy, click\n **Notification channels** . In the dialog, select one or more notification\n channels from the menu, and then click **OK**.\n\n To be notified when incidents are openend and closed, check\n **Notify on incident closure**. By default, notifications are sent only when\n incidents are openend.\n8. Optional: Update the **Incident autoclose duration**. This field determines when Monitoring closes incidents in the absence of metric data.\n9. Optional: Click **Documentation**, and then add any information that you want included in a notification message.\n10. Click **Alert name** and enter a name for the alerting policy.\n11. Click **Create Policy**.\n\nMetrics available for visualization\n-----------------------------------\n\nThe following metrics are available, time delayed up to several hours.\n\nFor a complete list of available Google Cloud metrics, see [Google Cloud metrics](/monitoring/api/metrics_gcp#gcp-bigquerybiengine).\n\nKnown issues\n------------\n\n- If no queries are running, then no data is returned for slots allocated, slots available, or any query-related variables. Zoom out to see data.\n\n- If queries are running in both the US and the EU, then slots allocated and\n slots available might be incorrect.\n\n- Slots allocated is reported as the average value in a time window (the width\n of the time window depends on the zoom level of the chart). Zooming in and\n out can change the value of slots allocated. Zooming in to a time window of\n 1 hr or less shows the true values of slots allocated. At this range for any\n time visible on the chart, `avg(slots allocated) = slots allocated`.\n\n- The data in Cloud Monitoring charts pertains only to the selected\n project.\n\n- Metrics are instantaneous values, sampled at a point in time, and might miss\n data points between sample intervals. For example, the job count metric is\n sampled every minute. The value is the number of jobs at that particular\n time, not the maximum number of jobs throughout the entire minute."]]
Metrics Explorer aus.