Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS

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Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS enthält Statistiken zu allen BigQuery-Empfehlungen im aktuellen Projekt. BigQuery ruft Statistiken für alle BigQuery-Statistiktypen aus dem Recommendation Hub ab und zeigt sie in dieser Ansicht an. BigQuery-Statistiken sind immer mit einer Empfehlung verknüpft.

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS unterstützt die folgenden Empfehlungen:

Erforderliche Berechtigung

Um Statistiken mit der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS aufzurufen, benötigen Sie die erforderlichen Berechtigungen für den entsprechenden Recommender. In der Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS werden nur Statistiken zu Empfehlungen zurückgegeben, für die Sie die Berechtigung zum Ansehen haben.

Bitten Sie Ihren Administrator, Zugriff zu gewähren, um Statistiken aufzurufen. Informationen zu den erforderlichen Berechtigungen für die einzelnen Recommender finden Sie unter den folgenden Links:

Schema

Die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS hat das folgende Schema:

Spaltenname Datentyp Wert
insight_id STRING Base64-codierte ID, die den Statistiktyp und die Statistik-ID enthält
insight_type STRING : Der Typ der Statistik. Beispiel: google.bigquery.materializedview.Insight.
subtype STRING Der Untertyp der Statistik.
project_id STRING Die ID des Projekts
project_number STRING Die Nummer des Projekts.
description STRING Die Beschreibung der Empfehlung.
last_updated_time TIMESTAMP Dieses Feld gibt den Zeitpunkt an, zu dem die Statistik zuletzt aktualisiert wurde.
category STRING Die Optimierungskategorie der Auswirkung.
target_resources STRING Vollständig qualifizierte Ressourcennamen, auf die sich diese Statistik bezieht.
state STRING Der Status der Statistik. Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Wert.
severity STRING : Der Schweregrad der Statistik. Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Schweregrad.
associated_recommendation_ids STRING Vollständige Namen der Empfehlungen, die mit dieser Statistik verknüpft sind. Der Empfehlungsname ist die Base64-codierte Darstellung des Recommender-Typs und der Empfehlungs-ID.
additional_details RECORD Zusätzliche Informationen zur Statistik.
  • content: Statistikinhalte im JSON-Format.
  • state_metadata: Metadaten zum Status der Statistik. Enthält Schlüssel/Wert-Paare.
  • observation_period_seconds: Beobachtungszeitraum für die Generierung der Statistik.

Bereich und Syntax

Für Abfragen dieser Ansicht muss ein Regions-Qualifier verwendet werden. Die Projekt-ID ist optional. Wenn keine Projekt-ID angegeben ist, wird das Projekt verwendet, in dem die Abfrage ausgeführt wird.

Ansichtsname Ressourcenbereich Regionsbereich
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS[_BY_PROJECT] Projektebene REGION
Ersetzen Sie Folgendes:

  • Optional: PROJECT_ID: die ID Ihres Google Cloud-Projekts. Wenn keine Angabe erfolgt, wird das Standardprojekt verwendet.
: + REGION: beliebiger Dataset-Regionsname. Beispiel: region-us

Beispiel

Wenn Sie die Abfrage für ein anderes Projekt als Ihr Standardprojekt ausführen möchten, fügen Sie die Projekt-ID im folgenden Format hinzu: 

`PROJECT_ID`.`region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS
 Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die ID des Projekts.
  • REGION_NAME: Region für Ihr Projekt

Beispiel: `myproject`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS.

Aktive Statistiken mit Kosteneinsparungen ansehen

Im folgenden Beispiel werden die Statistikansicht mit der Ansicht „Empfehlungen“ zusammengeführt, um drei Empfehlungen für die Statistiken zu erhalten, die in der Kategorie „KOSTEN“ AKTIV sind:

WITH 
 insights as (SELECT * FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.INSIGHTS),
 recs as (SELECT recommender, recommendation_id, additional_details FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.RECOMMENDATIONS)

SELECT  
   recommender,
   target_resources,
   LAX_INT64(recs.additional_details.overview.bytesSavedMonthly) / POW(1024, 3) as est_gb_saved_monthly,
   LAX_INT64(recs.additional_details.overview.slotMsSavedMonthly) / (1000 * 3600) as slot_hours_saved_monthly,
   insights.additional_details.observation_period_seconds / 86400 as observation_period_days,
   last_updated_time
FROM 
  insights 
JOIN recs 
ON 
  recommendation_id in UNNEST(associated_recommendation_ids) 
WHERE 
  state = 'ACTIVE' 
AND
  category = 'COST'
LIMIT 3;

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+
|                    recommender                    |   target_resource   |  gb_saved_monthly  | slot_hours_saved_monthly | observation_period_days |  last_updated_time  |
+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource1"] |   3934.07264107652 |       10.499466666666667 |                    30.0 | 2024-07-01 16:41:25 |
| google.bigquery.table.PartitionClusterRecommender | ["table_resource2"] | 4393.7416711859405 |        56.61476777777777 |                    30.0 | 2024-07-01 16:41:25 |
| google.bigquery.materializedview.Recommender      | ["project_resource"]| 140805.38289248943 |        9613.139166666666 |                     2.0 | 2024-07-01 13:00:31 |
+---------------------------------------------------+---------------------+--------------------+--------------------------+-------------------------+---------------------+