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Empfehlungen – Übersicht
BigQuery arbeitet mit Active Assist zusammen, um verschiedene Empfehlungen zur Optimierung Ihrer BigQuery-Ressourcen zu geben.
Empfehlungen werden von Recommender generiert, die maschinelles Lernen (ML) oder Heuristiken verwenden, um Empfehlungen zur Optimierung der BigQuery-Ressourcennutzung zu geben.
Mit BigQuery in der Google Cloud Console können Sie Empfehlungen für die verschiedenen Recommender aufrufen und verwalten – entweder im BigQuery Recommendation Hub oder durch Empfehlungsbenachrichtigungen in BigQuery Studio. Sie können Empfehlungen auch über verschiedene INFORMATION_SCHEMA-Ansichten auf Projekt- und Organisationsebene ansehen.
Verwenden Sie den Active Assist-Empfehlungs-Hub, um Ihre BigQuery-Empfehlungen zusammen mit anderen Empfehlungen in der Google Cloud Console aufzurufen.
BigQuery-Recommender
BigQuery bietet die folgenden Recommender:
Partitionierungs- und Clustering-Recommender, der das Abfrageverhalten analysiert, um Möglichkeiten für die Partitionierung und das Clustering zur Optimierung Ihrer BigQuery-Tabellen zu finden.
IAM Recommender, der Berechtigungen für Ihre BigQuery-Datasets analysiert und IAM-Rollenaktualisierungen für Hauptkonten mit übermäßigen Berechtigungen vorschlägt.
Empfehlungen aufrufen
So rufen Sie Ihre Empfehlungen über die Google Cloud Console auf:
Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.
Die Seite Empfehlungen wird geöffnet. Hier werden alle Empfehlungen angezeigt, die je nach ausgewähltem Bereich für das aktuelle Projekt oder die aktuelle Organisation generiert wurden.
Klicken Sie auf eine Empfehlung, um weitere Informationen zu einer bestimmten Empfehlung oder Statistik aufzurufen.
Sie können auch in BigQuery Studio auf die lightbulb-Benachrichtigung Empfehlungen klicken, um die verfügbaren BigQuery-Empfehlungen aufzurufen.
Empfehlungen mit INFORMATION_SCHEMA ansehen
Sie können Ihre Empfehlungen und Statistiken auch mit INFORMATION_SCHEMA-Ansichten aufrufen. Über die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS können Sie beispielsweise die drei wichtigsten Empfehlungen basierend auf Slot-Einsparungen einsehen, wie im folgenden Beispiel gezeigt:
[[["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: 2025-08-28 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eBigQuery uses recommenders, leveraging machine learning or heuristics, to generate suggestions for optimizing resource usage.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommendations can be viewed and managed in the BigQuery Recommendation Hub, through notifications in BigQuery Studio, or via \u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA\u003c/code\u003e views.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigQuery offers specific recommenders for partitioning and clustering, materialized views, and IAM permissions, each designed to optimize different aspects of resource management.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe Active Assist Recommendation Hub lets you see recommendations across Google Cloud, or you can see BigQuery specific ones, and recommendations are available for different levels, such as the project or organization level.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eINFORMATION_SCHEMA\u003c/code\u003e views such as \u003ccode\u003eRECOMMENDATIONS\u003c/code\u003e let you see recommendations and insights with details such as the recommender, target resources, estimated savings, and when it was last updated.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Recommendations overview\n========================\n\n|\n| **Preview**\n|\n|\n| This product or feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA products and features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nBigQuery works with Active Assist to provide various\nrecommendations that you can use to optimize your BigQuery\nresources.\n\nRecommendations are generated by *recommenders*, which use\nmachine learning (ML) or heuristics to provide recommendations on how to\noptimize your BigQuery resource usage.\n\nYou can view and manage recommendations across the different recommenders by\nusing BigQuery in the Google Cloud console---either in the\nBigQuery Recommendation Hub, or by recommendation\nnotifications in BigQuery Studio. You can also view recommendations\nthrough various `INFORMATION_SCHEMA` views at the project and organization\nlevel.\n\nTo view your BigQuery recommendations along with other\nrecommendations across the Google Cloud console, use the\n[Active Assist Recommendation Hub](/recommender/docs/recommendation-hub/find-recommnedation-hub).\n\nBigQuery recommenders\n---------------------\n\nBigQuery offers the following recommenders:\n\n- [Partitioning and clustering recommender](/bigquery/docs/view-partition-cluster-recommendations), which analyzes your query behavior to find opportunities for partitioning and clustering to optimize your BigQuery tables.\n- [Materialized view recommender](/bigquery/docs/manage-materialized-recommendations), which finds opportunities to use materialized views to optimize your workflows.\n- [IAM recommender](/policy-intelligence/docs/role-recommendations-overview), which analyzes permissions on your BigQuery datasets and suggests Identity and Access Management (IAM) role updates for principals that have excess permissions.\n\nView recommendations\n--------------------\n\nTo view your recommendations using the Google Cloud console, do the following:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **BigQuery** page.\n\n [Go to BigQuery](https://console.cloud.google.com/bigquery)\n2. In the navigation menu, click **Recommendations**.\n\n The **Recommendations** page opens, showing all recommendations that are\n generated for the current project or organization, depending on the\n selected scope.\n3. To see more information about a specific recommendation or insight,\n click a recommendation.\n\n### View recommendations with `INFORMATION_SCHEMA`\n\nYou can also view your recommendations and insights using `INFORMATION_SCHEMA`\nviews. For example, you can use the `INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS` view to\nview your top three recommendations based on slots savings, as seen in the\nfollowing example: \n\n```\n+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+\n| recommender | target_resources | est_gb_saved_monthly | slot_hours_saved_monthly | last_updated_time\n+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+\n| google.bigquery.materializedview.Recommender | [\"project_resource\"] | 140805.38289248943 | 9613.139166666666 | 2024-07-01 13:00:00\n| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | [\"table_resource_1\"] | 4393.7416711859405 | 56.61476777777777 | 2024-07-01 13:00:00\n| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | [\"table_resource_2\"] | 3934.07264107652 | 10.499466666666667 | 2024-07-01 13:00:00\n+---------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------+\n```\n\nFor more information, see the following resources:\n\n- [`INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS` view](/bigquery/docs/information-schema-recommendations)\n- [`INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS_BY_ORGANIZATION` view](/bigquery/docs/information-schema-recommendations-by-org)\n- [`INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS` view](/bigquery/docs/information-schema-insights)\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [view partition and cluster recommendations](/bigquery/docs/view-partition-cluster-recommendations).\n- Learn how to [apply partition and cluster recommendations](/bigquery/docs/apply-partition-cluster-recommendations).\n- Learn how to [manage materialized view recommendations](/bigquery/docs/manage-materialized-recommendations).\n- Learn how to [use the IAM recommender](/policy-intelligence/docs/role-recommendations-overview)."]]
