Introduzione alla risoluzione dei problemi

Questo documento fornisce una panoramica degli strumenti di diagnostica, delle interfacce di telemetria e delle risorse di documentazione disponibili per aiutarti a risolvere i problemi in BigQuery.

Quando si verificano errori di query, colli di bottiglia delle prestazioni, errori di autorizzazione, limiti di quota o problemiimportazione datii, BigQuery fornisce strumenti integrati per aiutarti a identificare le cause principali e risolvere rapidamente i problemi.

Risoluzione dei problemi del workflow

Per risolvere un problema in BigQuery in modo efficace, considera i seguenti criteri diagnostici:

  1. Identifica il sintomo e la modalità di errore. Esamina i risultati del task per determinare se il problema è un errore irreversibile (ad esempio un codice di errore o un errore del job), un peggioramento delle prestazioni (ad esempio una query lenta o un'interruzione dello slot), un rifiuto dell'autorizzazione o una discrepanza di costi imprevista.
  2. Esamina i dettagli di esecuzione del job. Utilizza la console Google Cloud , l'explorer dei job, il grafico di esecuzione delle query o gli strumenti a riga di comando per esaminare i tempi a livello di fase, l'allocazione degli slot e i dettagli degli errori. Puoi anche chiedere a Gemini Cloud Assist di esaminare il tuo problema.
  3. Analizza la telemetria e i metadati. Esegui query sulle viste dello schema delle informazioni o esamina Cloud Audit Logs per correlare il comportamento dei job con la contesa delle risorse, i limiti di prenotazione o le modifiche amministrative.
  4. Applica mitigazioni mirate. Utilizza le guide alla risoluzione dei problemi specifiche per categoria o le funzioni SQL difensive per risolvere la causa sottostante.

Distinguere la risoluzione dei problemi dall'ottimizzazione

Quando lavori con BigQuery, è importante distinguere tra risoluzione dei problemi, ottimizzazione delle prestazioni e best practice:

  • Risoluzione dei problemi. Si concentra sulla diagnosi e sulla risoluzione di errori imprevisti, errori di runtime, pipeline interrotte, esaurimento della quota o comportamento imprevisto che impedisce il completamento corretto dei job.
  • Ottimizzazione del rendimento. Si concentra sul miglioramento della velocità di esecuzione, della latenza o dell'efficienza delle risorse di query e carichi di lavoro già in esecuzione. Per saperne di più, consulta Ottimizzare le prestazioni delle query.
  • Best practice. Si concentra sui modelli di architettura e progettazione per la modellazione, l'archiviazione, la sicurezza e la gestione dei costi dei dati. Per saperne di più, consulta la sezione Introduzione alle best practice.

Strumenti di diagnostica

Le sezioni seguenti descrivono diverse interfacce BigQuery e strumenti automatizzati per aiutarti a diagnosticare i problemi nei tuoi workload.

Strumenti visivi e della console

I seguenti strumenti ti aiutano a risolvere i problemi di BigQuery dalla consoleGoogle Cloud .

  • Esplora job. Cerca, filtra ed esamina i job passati e in esecuzione in progetti o organizzazioni senza scrivere query SQL. Puoi visualizzare messaggi di errore, utilizzo degli slot, cronologie di esecuzione e metadati dei job. Per saperne di più, consulta Monitora i job in Esplora job.
  • Grafico di esecuzione delle query. Esamina il piano di esecuzione visivo fase per fase per una query. Il grafico di esecuzione ti aiuta a identificare i colli di bottiglia, ad esempio gli spill di shuffling su disco, le fasi vincolate al calcolo, la distorsione dei dati o i ritardi di input/output. Per saperne di più, consulta Ottenere approfondimenti sul rendimento delle query.
  • Query Insights e grafici delle risorse. Visualizza grafici in tempo reale e storici dell'utilizzo degli slot, della concorrenza dei job e delle allocazioni delle prenotazioni per diagnosticare i vincoli di capacità. Per saperne di più, consulta Utilizzare i grafici delle risorse amministrative.
  • Gemini Cloud Assist in BigQuery. Ricevi analisi contestuali basate sull'AI di query non riuscite e colli di bottiglia delle prestazioni. Gemini Cloud Assist spiega i codici di errore, evidenzia la sintassi SQL problematica e suggerisce i passaggi di correzione direttamente nella consoleGoogle Cloud . Per saperne di più, vedi Risolvi i problemi relativi alle query utilizzando Gemini Cloud Assist.

Strumenti di diagnostica automatizzati e a riga di comando

I seguenti strumenti possono aiutarti a diagnosticare i problemi di BigQuery da un'interfaccia a riga di comando.

  • Strumento a riga di comando bq. Esamina le strutture degli errori dettagliate, gli ID richiesta e i metadati dei job utilizzando il comando bq show -j <var>JOB_ID</var> o aggiungendo il flag --format=prettyjson ai comandi di query. Per saperne di più, consulta la sezione Risoluzione dei problemi relativi ai comandi della CLI.
  • strumento gcpdiag. Esegui la diagnostica automatica dalla riga di comando per rilevare problemi di configurazione Google Cloud comuni, tra cui lacune nelle autorizzazioni IAM, limitazioni di rete ed errori del account di servizio. Per saperne di più, consulta la sezione Risolvere gli errori delle query utilizzando gcpdiag.

Visualizzazioni di metadati e telemetria

Le viste dello schema delle informazioni consentono di eseguire query sui metadati storici e in tempo reale relativi a job, capacità, importazione di flussi di dati e set di dati utilizzando SQL standard. Queste visualizzazioni includono:

Per saperne di più, consulta Introduzione a BigQuery INFORMATION_SCHEMA.

Cloud Monitoring e Cloud Audit Logs

  • Cloud Audit Logs. Esamina i log di controllo delle attività di amministrazione e dell'accesso ai dati per monitorare chi ha avviato operazioni specifiche, ispezionare le identità del chiamante e diagnosticare gli errori PERMISSION_DENIED. Per saperne di più, consulta la Guida di riferimento ai log di controllo di BigQuery.
  • Cloud Monitoring. Monitora metriche come l'utilizzo degli slot, le durate di esecuzione delle query e i byte caricati e configura le policy di avviso per inviare una notifica al tuo team quando vengono superate le soglie o le quote. Per ulteriori informazioni, consulta Monitorare BigQuery utilizzando Cloud Monitoring.

Funzioni SQL difensive e istruzioni di debug

Per evitare che le query non vadano a buon fine in modo imprevisto a causa di errori nei dati di runtime, utilizza quanto segue:

  • Espressioni sicure. Utilizza SAFE_CAST(), SAFE_DIVIDE(), SAFE_OFFSET() e SAFE_ORDINAL() per restituire NULL anziché generare errori di runtime quando i tipi di dati o i limiti degli array non corrispondono. La maggior parte delle funzioni scalari supporta il prefisso SAFE.. Per saperne di più, consulta Debug delle funzioni e prefisso SAFE..
  • Asserzioni SQL. Utilizza l'istruzione ASSERT nelle transazioni o negli script con più istruzioni per applicare le condizioni di convalida dei dati e generare messaggi di errore personalizzati prima dell'esecuzione delle operazioni downstream. Per ulteriori informazioni, consulta Istruzioni di debug.

Risolvere i problemi per categoria

Seleziona una categoria dalle sezioni seguenti per visualizzare codici di errore dettagliati, cause principali e guide passo passo per la risoluzione dei problemi.

Prestazioni ed esecuzione delle query

Diagnostica le query che non vengono eseguite, che vanno in timeout, che riscontrano vincoli delle risorse o che subiscono ritardi imprevisti.

Identity and Access Management (IAM) e sicurezza

Diagnostica gli errori di controllo dell'accesso, le assegnazioni di ruoli mancanti e i blocchi delle policy di governance dei dati.

Quote, limiti di frequenza e prenotazioni

Risolvi i problemi quando i workload superano i limiti di servizio di BigQuery o le allocazioni di capacità.

Importazione, streaming e trasferimenti di dati

Diagnostica gli errori durante il caricamento dei dati, lo streaming dei record o la sincronizzazione di origini esterne.

Migrazione dei data warehouse

Diagnosticare i problemi durante la valutazione, la traduzione o la migrazione di data warehouse esterni a BigQuery.

  • Risolvi i problemi di migrazione. Risolvi gli errori di valutazione della migrazione, i problemi di traduzione SQL interattiva e batch e gli errori di estrazione dei metadati.

Origini dati esterne e query federate

Diagnosticare errori di connettività, autenticazione ed esecuzione durante l'esecuzione di query sui dati al di fuori di BigQuery.

Discrepanze nella fatturazione e nei costi

Esamina addebiti imprevisti e discrepanze di fatturazione per calcolo e archiviazione.

Mitigazione della perdita di dati

Per recuperare i dati storici modificati o eliminati o per mantenere la continuità aziendale durante un'interruzione a livello di regione, utilizza i seguenti strumenti di ripristino di emergenza e conservazione dei dati:

  • Ripristina i dati. Esegui query o ripristina i dati delle tabelle modificati o eliminati all'interno della finestra di spostamento cronologico. Per saperne di più, vedi Ripristinare i dati.
  • Viaggio nel tempo. Conserva i dati aggiornati o eliminati in un set di dati per un periodo di conservazione configurato per proteggere da modifiche accidentali. Per ulteriori informazioni, vedi Viaggio nel tempo.
  • Failover regionale. Promuovi una replica secondaria al ruolo primario durante un'interruzione regionale quando utilizzi il recupero di emergenza gestito da BigQuery. Per saperne di più, consulta Failover a livello di regione.

Utilizzo delle API

Quando interagisci con BigQuery a livello di programmazione, utilizza le seguenti risorse per ottimizzare la latenza delle richieste e gestire i flussi di lavoro di caricamento:

  • Suggerimenti per le prestazioni dell'API. Segui le best practice per effettuare chiamate API, ad esempio gestire i pool di connessioni, utilizzare le operazioni batch e gestire i tentativi. Per saperne di più, consulta Suggerimenti per le prestazioni dell'API.
  • Caricamenti tramite API. Risolvi i problemi e gestisci l'importazione dati utilizzando richieste di caricamento ripristinabili e in più parti dell'API REST. Per saperne di più, consulta la sezione Caricamenti API.

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