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समवर्तिता3 मिनट पढ़ें

मिनट के अनुसार BigQuery समवर्ती क्वेरी

यह क्वेरी प्रत्येक मिनट के दौरान चलने वाली अलग-अलग क्वेरी की संख्या गिनती है, प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले समवर्ती पैटर्न प्रकट करती है।

यह क्यों मायने रखता है

BigQuery में समवर्ती सीमाएं हैं जो बिलिंग मॉडल के अनुसार भिन्न होती हैं — ऑन-डिमांड के लिए 100 समवर्ती क्वेरी। जब आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो क्वेरी कतारबद्ध हो जाती हैं।

यह कैसे काम करता है

क्वेरी INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_PROJECT से पढ़ती है, job_id द्वारा डीडुप्लिकेट करती है, timestamps को मिनटों तक ट्रंकेट करती है, और मिनट अवधि के अनुसार अलग-अलग जॉब गिनती है।

SQL क्वेरी

Fill in your details to get a ready-to-run query:

SQL
-- Count concurrent queries per minute to detect bottlenecks

DECLARE lookback_days INT64 DEFAULT 7;

WITH timeline AS (
  SELECT
    TIMESTAMP_TRUNC(period_start, MINUTE) AS minute,
    job_id,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY job_creation_time DESC) AS rn
  FROM `your-project`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE_BY_PROJECT
  WHERE job_creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL lookback_days DAY)
    AND job_type = 'QUERY'
    AND parent_job_id IS NULL
)
SELECT
  minute,
  COUNT(job_id) AS concurrent_queries
FROM timeline
WHERE rn = 1
GROUP BY minute
ORDER BY minute
your-project और region-us को अपने GCP प्रोजेक्ट और dataset region से बदलें।

क्वेरी व्याख्या

JOBS_TIMELINE_BY_PROJECT निष्पादन के प्रति सेकंड प्रति जॉब एक पंक्ति लॉग करता है। ROW_NUMBER() डीडुप्लिकेशन सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक जॉब एक बार गिना जाए।

मुख्य अंतर्दृष्टि

  • lightbulb

    >50 समवर्ती क्वेरी वाले मिनट ऑन-डिमांड समवर्ती सीमाओं (प्रति प्रोजेक्ट 100) को हिट करने का जोखिम उठाते हैं।

  • lightbulb

    विशिष्ट समय पर लगातार उच्च समवर्ती शेड्यूल्ड जॉब ओवरलैप का संकेत देती है।

  • lightbulb

    समवर्ती में बढ़ोत्तरी के बाद गिरावट यह संकेत दे सकती है कि कुछ क्वेरी कतारबद्ध हो रही हैं।

  • lightbulb

    उच्च स्लॉट उपयोग के साथ कम समवर्ती कुछ बहुत भारी क्वेरी को इंगित करती है।

सर्वोत्तम प्रथाएं

  1. 1

    पीक समवर्ती को कम करने के लिए पाइपलाइन प्रारंभ समय को 1-2 मिनट से भी स्थानांतरित करें।

  2. 2

    ad hoc क्वेरी को बैच जॉब के पीछे कतारबद्ध होने से रोकने के लिए BigQuery की जॉब प्राथमिकता सेटिंग का उपयोग करें।

  3. 3

    queued_queries व्यू का उपयोग करके PENDING स्थिति में क्वेरी की निगरानी करें।

  4. 4

    अपनी पीक समवर्ती को संभालने के लिए पर्याप्त max_slots के साथ Editions आरक्षण पर विचार करें।

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