सेकंड के अनुसार BigQuery स्लॉट उपयोग

यह क्यों मायने रखता है

जब आप जानते हैं कि कोई प्रदर्शन समस्या लगभग कब हुई, तो सेकंड-स्तरीय डेटा आपको बिल्कुल पुनर्निर्माण करने देता है कि क्या हुआ।

यह कैसे काम करता है

JOBS_TIMELINE से SECOND ग्रेनुलैरिटी पर period_slot_ms एकत्र करता है (1,000ms से विभाजित करके)। डेटा की मात्रा के कारण, lookback_days को छोटा रखें।

SQL क्वेरी

-- Per-second slot consumption for detailed burst analysis

DECLARE lookback_days INT64 DEFAULT 1; -- keep small for second-level data

WITH second_slots AS (
  SELECT
    period_start AS second,
    ROUND(SUM(period_slot_ms) / 1000, 2) AS avg_slots
  FROM `your-project`.`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE
  WHERE period_start >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL lookback_days DAY)
    AND statement_type != 'SCRIPT'
  GROUP BY second
),
calendar AS (
  SELECT ts AS second FROM UNNEST(GENERATE_TIMESTAMP_ARRAY(
    TIMESTAMP_TRUNC(TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL lookback_days DAY), SECOND),
    TIMESTAMP_TRUNC(CURRENT_TIMESTAMP(), SECOND),
    INTERVAL 1 SECOND)) AS ts
)
SELECT
  c.second,
  IFNULL(s.avg_slots, 0) AS avg_slots
FROM calendar c
LEFT JOIN second_slots s ON c.second = s.second
ORDER BY c.second

क्वेरी व्याख्या

सेकंड-स्तर पर, क्वेरी प्रति-सेकंड स्लॉट प्राप्त करने के लिए period_slot_ms को 1,000 से विभाजित करती है। चेतावनी: 1 दिन = 86,400 पंक्तियां, 7 दिन = 604,800 पंक्तियां।

मुख्य अंतर्दृष्टि

• lightbulb

  सेकंड-स्तरीय डेटा प्रकट करता है कि स्लॉट मांग क्रमिक रूप से बढ़ती है या तुरंत बढ़ती है।

• lightbulb

  यदि स्लॉट उपयोग तेजी से दोलन करता है, तो आपके पास कई अल्पकालिक क्वेरी हैं।

• lightbulb

  >60 सेकंड के लिए निरंतर उच्च स्लॉट उपयोग एकल भारी क्वेरी या समवर्ती बैच को इंगित करता है।

• lightbulb

  स्लॉट मांग को क्वेरी संख्या के साथ सहसंबंधित करने के लिए समवर्ती क्वेरी डेटा के साथ इस डेटा का उपयोग करें।

सर्वोत्तम प्रथाएं

1. 1

   सेकंड-स्तरीय ग्रेनुलैरिटी का उपयोग केवल विशिष्ट घटनाओं की लक्षित डीबगिंग के लिए करें।

2. 2

   समझने के लिए कि क्या उच्च स्लॉट उपयोग कुछ भारी क्वेरी या कई हल्की क्वेरी से आता है, समवर्ती क्वेरी डेटा के साथ मिलाएं।

3. 3

   स्लॉट उपयोग हीटमैप बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल पर निर्यात करें।

4. 4

   अत्यधिक डेटा प्रोसेस करने से बचने के लिए lookback_days को 1 पर सेट करें।

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