2020-02-14 に INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビューがベータになり、誰でも使えるようになりました（BigQuery release notes）。

Cloud Logging で見ていた BigQuery ジョブが BigQuery 単体で追えるようになるアップデートです。何ができるようになったのか見ていきましょう。
最新情報は、公式ドキュメント Getting jobs metadata using INFORMATION_SCHEMA をご確認ください。

`INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*` ビューで BigQuery ジョブの履歴を見る

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビューを使うと、実行中の BigQuery ジョブと過去 180 日間¹の完了したジョブのメタデータを取得できます。

スキーマは後ほど紹介します。まずはできることの例を見ていきましょう。

用途例 5 つ

高価なクエリを摘発する

今年のプロジェクト一課金されたクエリを発見します。
権限がない方が試したい場合には、JOBS_BY_PROJECT を JOBS_BY_USER に書き換えて、個人史上一課金されたクエリを見つけてみましょう。
JOBS_BY_ORGANIZATION には、query 列がないかもしれません。

SELECT
 job_id,
 user_email,
 query,
 total_bytes_processed
FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE EXTRACT(YEAR FROM creation_time) = 2020
ORDER BY total_bytes_processed DESC
LIMIT 5

job_id	user_email	query	total_bytes_processed
bquxjob_549481d2_170433e2ef2	abc@xyz.com	SELECT ... FROM ...	296581077362
bquxjob_1889199f_17037f62246	def@xyz.com	SELECT ... FROM ...	296272073862
bquxjob_276128e9_17037f57be5	ghi@xyz.com	SELECT ... FROM ...	296272062336
bquxjob_23f9c0e7_17037f2407b	jkl@xyz.com	SELECT ... FROM ...	296272062336
bquxjob_254cda14_17037f422e5	mno@xyz.com	SELECT ... FROM ...	296272062336

プロジェクト利用者を特定する

特定のプロジェクトにジョブを送信したすべてのユーザーまたはサービスアカウントを一覧表示します。プロジェクトの棚卸し時に使えそうです。

SELECT
 DISTINCT user_email
FROM
 `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT

user_email
abc@xyz.com
def@xyz.com

低速な野良クエリを摘発する

予め保存されたクエリリストに属さない、スロットを大量消費するクエリを見つけます。スケジュールされたクエリを最適化する際に使えそうです。

SELECT
  user_email,
  query,
  total_slot_ms
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
  query IN(
    SELECT
      query
    FROM
      <your_dataset>.query_list
  )
ORDER BY total_slot_ms DESC
LIMIT 5

| user_email | query | total_slot_ms |
|:--|:--|:--|:--|
| abc@xyz.com | SELECT ... FROM ... | 5274048808 |
| def@xyz.com | SELECT ... FROM ... | 3384028972 |
| ghi@xyz.com | SELECT ... FROM ... | 3143715099 |
| jkl@xyz.com | SELECT ... FROM ... | 3095278727 |
| mno@xyz.com | SELECT ... FROM ... | 2370765019 |

使われていないデータセットを摘発する

使われていないデータセットを発見し、棚卸しを行います。
ただし、JOBS_BY_ORGANIZATION は組織内のクエリのログですので、外部公開されたデータセットの場合には、使われていないかの判別に使うことはできません。

WITH
  referenced_dataset AS(
  SELECT
    DISTINCT referenced_table.project_id,
    referenced_table.dataset_id
  FROM
    `<your-project>.region-us.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
  JOIN
    UNNEST(referenced_tables)referenced_table)
SELECT
  catalog_name,
  schema_name
FROM
  `<your-project>.INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA`
LEFT JOIN
  referenced_dataset
ON
  catalog_name=project_id
  AND schema_name=dataset_id
WHERE
  project_id IS NULL

平均使用スロットの多い日を特定する

特定のプロジェクトの平均使用スロットを表示します。BigQuery Reservations を使ったり、スケジュールされたクエリを使う場合には、スロット使用率の監視が重要になってきます。

SELECT
  DATE(end_time) AS end_date,
  SUM(total_slot_ms) / (1000*60*60*24) AS avg_slots
FROM
  `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
GROUP BY
  end_date
ORDER BY
  end_date DESC
LIMIT
  3

end_date	avg_slots
2020-02-16	811.4027300231481
2020-02-14	30.734837708333334
2020-02-13	71.37354623842593

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビュー 3 種

ここからはドキュメントベースの解説になります。

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER

現在のプロジェクトで実行ユーザーから送信されたジョブのみを返す
bigquery.jobs.list の権限が必要

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT

現在のプロジェクトで送信されたすべてのジョブを返す
bigquery.jobs.listAll 権限が必要

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION

現在のプロジェクトの組織で送信されたすべてのジョブを返す
組織の bigquery.jobs.listAll の権限が必要

BigQuery ジョブのメタデータスキーマ

公式ドキュメントから引用し、日本語を併記、特に重要そうなものを太字にします。

列名	データタイプ	値
creation_time	TIMESTAMP	ジョブの作成時間
project_id	STRING	プロジェクト ID
project_number	INTEGER	プロジェクト番号
user_email	STRING	ジョブ実行者のメールアドレス
job_id	STRING	ジョブ ID
job_type	STRING	ジョブタイプ（QUERY、LOAD、 EXTRACT、COPY、UNKNOWN）
statement_type	STRING	クエリステートメントタイプ（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）
start_time	TIMESTAMP	ジョブの開始時間
end_time	TIMESTAMP	ジョブの終了時間
query	STRING	SQLクエリ文字列
state	STRING	実行状態（PENDING、 RUNNING、DONE）
reservation_id	STRING	割り当てられた reservation 名
total_bytes_processed	INTEGER	処理されたバイト数
total_slot_ms	INTEGER	スロットミリ秒
error_result	RECORD	エラー
cache_hit	BOOLEAN	クエリ結果がキャッシュを返したか
destination_table	RECORD	宛先テーブル
referenced_tables	RECORD	参照されたテーブル
labels	RECORD	ラベルの配列
timeline	RECORD	タイムライン※クエリ実行進捗状況
job_stages	RECORD	クエリステージ※BigQuery Web UI の実行の詳細から見れるもの

Cloud Logging と比較して

優れるところ

ログの保存期間が 180 日と長い
ログシンク不要で直ぐにクエリが叩ける
statement_type、referenced_tables など BigQuery の痒いところに手が届く

劣るところ

BigQuery 以外の Google Cloud Platform のジョブを見ることはできないです。用途の違いなので使い分けが大事なようです。

まとめ

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* を触って、思いつくユースケース 5 つを書き起こしてみました。
ログベースで色々な分析ができて、まだまだ色々な活用方法があるはずです。
ぜひ活用していきましょう。

180 日間とのことですが、私の手元で確認できたログは 2020-01-03 が最新でした。ログの保存開始日が 180 日前より最近である可能性があります。 ↩

INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_* ビューで BigQuery ジョブの履歴を見る