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BigQueryの使用状況の確認のSQLレシピ
公開
2024-04-09
更新
2024-12-07
文章量
約997字
株式会社ヤードの代表で、Yardの開発者です。 データプロダクトの受託開発や技術顧問・アドバイザーもお受けしております。 #データ利活用 #DevOps #個人開発
ユーザーごとの実行クエリ数とスキャン量
過去 180日間の結果。
リソースを消費しているユーザーの検知などに使えます。
SELECT
user_email,
COUNT(*) cnt,
DIV(SUM(total_bytes_processed), 1000000000) total_gigabytes_processed
FROM
`region-asia-northeast1.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
GROUP BY 1
ORDER BY 3 DESCデータセット内のstorage容量
データセット内の全テーブルの容量を足し合わせてGBで出力
SELECT
DIV(SUM(size_bytes), 1000000000) AS total_size_gigabytes
FROM
${dataset_name}.__TABLES__データセット内のstorageタイプの内訳
BigQueryのstorageには、LONG_TERM と ACTIVE がありますが、その内訳を確認できます。
SELECT
storage_tier,
DIV(SUM(total_logical_bytes), 1000000000) AS total_logical_gigabytes
FROM
${dataset_name}.INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS
GROUP BY 1本日更新されたテーブル一覧
本日（JST）更新されたテーブルと最終更新時間
SELECT
table_id,
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d %H:%M:%S', TIMESTAMP_SECONDS(DIV(last_modified_time,1000)), 'Asia/Tokyo')
FROM
${dataset_name}.__TABLES__
WHERE
FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', TIMESTAMP_SECONDS(DIV(last_modified_time,1000)), 'Asia/Tokyo') = FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d', CURRENT_TIMESTAMP(), 'Asia/Tokyo')©︎ 2025 - Yard