Referenz der Systemtabelle des Abfrageverlaufs

Wichtig

Diese Systemtabelle befindet sich in der Public Preview. Um auf die Tabelle zuzugreifen, muss das Schema in Ihrem system Katalog aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren des Systemtabellenschemas.

Dieser Artikel enthält Informationen zur Abfrageverlaufs-Systemtabelle, einschließlich einer Gliederung des Schemas der Tabelle.

Wichtig

Um auf die Abfrageverlaufs-Systemtabelle zuzugreifen, müssen Sie das Schema query aktivieren. Anweisungen zum Aktivieren von Systemschemata finden Sie unter Aktivieren von Systemtabellenschemata.

Tabellenpfad: Diese Systemtabelle befindet sich unter system.query.history.

Verwenden der Abfrageverlaufstabelle

Die Abfrageverlaufstabelle enthält Datensätze für jede SQL-Anweisung, die mit SQL-Warehouses ausgeführt wird. Die Tabelle enthält kontoweite Datensätze aus allen Arbeitsbereichen in derselben Region, aus der Sie auf die Tabelle zugreifen.

Standardmäßig haben nur Administratoren Zugriff auf die Systemtabelle. Wenn Sie die Daten der Tabelle für einen Benutzer oder eine Gruppe freigeben möchten, empfiehlt Databricks, eine dynamische Ansicht für jeden Benutzer oder jede Gruppe zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer dynamischen Ansicht.

Schema der Abfrageverlaufs-Systemtabelle

Die Abfrageverlaufstabelle verwendet das folgende Schema:

Spaltenname	Datentyp	Beschreibung	Beispiel
account_id	Zeichenfolge	ID des Kontos	11e22ba4-87b9-4cc2 -9770-d10b894b7118
workspace_id	Zeichenfolge	Die ID des Arbeitsbereichs, in dem die Abfrage ausgeführt wurde.	1234567890123456
statement_id	Zeichenfolge	Die ID, die die Ausführung der Anweisung eindeutig identifiziert. Sie können diese ID verwenden, um die Ausführung der Anweisung in der Abfrageverlaufs-UI zu finden.	7a99b43c-b46c-432b -b0a7-814217701909
session_id	Zeichenfolge	Die Spark-Sitzungs-ID.	01234567-cr06-a2mp -t0nd-a14ecfb5a9c2
execution_status	Zeichenfolge	Der Beendigungszustand der Anweisung. Dabei sind folgende Werte möglich: - FINISHED: Die Ausführung war erfolgreich. - FAILED: Die Ausführung ist fehlgeschlagen mit der in der zugehörigen Fehlermeldung beschriebenen Fehlerursache - CANCELED: Die Ausführung wurde abgebrochen.	FINISHED
compute	struct	Eine Struktur, die den Typ der für die Ausführung der Anweisung verwendeten Computeressource und ggf. die ID der Ressource darstellt. Der Wert type ist entweder WAREHOUSE oder SERVERLESS_COMPUTE.	{ type: WAREHOUSE, cluster_id: NULL, warehouse_id: ec58ee3772e8d305 }
executed_by_user_id	Zeichenfolge	Die ID des Benutzers, der die Anweisung ausgeführt hat.	2967555311742259
executed_by	Zeichenfolge	Die E-Mail-Adresse oder der Benutzername des Benutzers, der die Anweisung ausgeführt hat.	example@databricks.com
statement_text	Zeichenfolge	Der Text der SQL-Anweisung. Wenn Sie kundenseitig verwaltete Schlüssel konfiguriert haben, ist statement_text leer.	SELECT 1
statement_type	Zeichenfolge	Der Anweisungstyp. Zum Beispiel: ALTER, COPY und INSERT.	SELECT
error_message	Zeichenfolge	Meldung, in der die Fehlerbedingung beschrieben wird. Wenn Sie kundenseitig verwaltete Schlüssel konfiguriert haben, ist error_message leer.	[INSUFFICIENT_PERMISSIONS] Insufficient privileges: User does not have permission SELECT on table 'default.nyctaxi_trips'.
client_application	Zeichenfolge	Clientanwendung, die die Anweisung ausgeführt hat. Beispiel: Databricks SQL Editor, Tableau und Power BI. Dieses Feld wird von Informationen abgeleitet, die von Clientanwendungen bereitgestellt werden. Werte werden zwar im Laufe der Zeit statisch bleiben, dies kann jedoch nicht garantiert werden.	Databricks SQL Editor
client_driver	Zeichenfolge	Der Connector, der für die Verbindung zu Azure Databricks verwendet wird, um die Anweisung auszuführen. Zum Beispiel: Databricks SQL-Treiber für Go, Databricks ODBC-Treiber, Databricks JDBC-Treiber.	Databricks JDBC Driver
total_duration_ms	bigint	Gesamte Ausführungszeit der Anweisung in Millisekunden (ohne die Zeit zum Abrufen der Ergebnisse).	1
waiting_for_compute_duration_ms	bigint	Zeit, die Sie auf die Bereitstellung von Rechenressourcen warten, in Millisekunden.	1
waiting_at_capacity_duration_ms	bigint	Zeit, die in der Warteschlange für verfügbare Rechenkapazität verbracht wird, in Millisekunden.	1
execution_duration_ms	bigint	Zeit für die Ausführung der Anweisung in Millisekunden.	1
compilation_duration_ms	bigint	Zeit für das Laden von Metadaten und die Optimierung der Anweisung in Millisekunden.	1
total_task_duration_ms	bigint	Die Summe aller Aufgabendauern in Millisekunden. Diese Zeit stellt die kombinierte Zeit dar, die für die Ausführung der Abfrage auf allen Kernen aller Knoten benötigt wurde. Sie kann deutlich länger sein als die Wanduhr-Dauer, wenn mehrere Aufgaben parallel ausgeführt werden. Sie kann kürzer sein als die Wanduhr-Dauer, wenn Aufgaben auf verfügbare Knoten warten.	1
result_fetch_duration_ms	bigint	Zeit in Millisekunden, die für das Abrufen der Anweisungsergebnisse nach Abschluss der Ausführung aufgewendet wurde.	1
start_time	Zeitstempel	Der Zeitpunkt, zu dem Databricks die Anfrage erhalten hat. Zeitzoneninformationen werden am Ende des Werts aufgezeichnet, wobei +00:00 die UTC darstellt.	2022-12-05T00:00:00.000+0000
end_time	Zeitstempel	Der Zeitpunkt, zu dem die Ausführung der Anweisung beendet wurde, ohne die Zeit für das Abrufen der Ergebnisse. Zeitzoneninformationen werden am Ende des Werts aufgezeichnet, wobei +00:00 die UTC darstellt.	2022-12-05T00:00:00.000+00:00
update_time	Zeitstempel	Der Zeitpunkt, an dem die Anweisung zuletzt eine Fortschrittsaktualisierung erhalten hat. Zeitzoneninformationen werden am Ende des Werts aufgezeichnet, wobei +00:00 die UTC darstellt.	2022-12-05T00:00:00.000+00:00
read_partitions	bigint	Die Anzahl der Partitionen, die nach Bereinigung gelesen wurden.	1
pruned_files	bigint	Die Anzahl der bereinigten Dateien.	1
read_files	bigint	Die Anzahl der gelesenen Dateien nach der Bereinigung.	1
read_rows	bigint	Gesamtzahl der Zeilen, die von der Anweisung gelesen wurden.	1
produced_rows	bigint	Gesamtzahl der von der Anweisung zurückgegebenen Zeilen.	1
read_bytes	bigint	Gesamtgröße der von der Anweisung gelesenen Daten in Bytes.	1
read_io_cache_percent	int	Der Prozentsatz der aus dem E/A-Cache gelesenen Bytes an persistenten Daten.	50
from_result_cache	boolean	TRUE gibt an, dass das Anweisungsergebnis aus dem Cache abgerufen wurde.	TRUE
spilled_local_bytes	bigint	Größe der Daten in Bytes, die während der Ausführung der Anweisung vorübergehend auf den Datenträger geschrieben werden.	1
written_bytes	bigint	Die Größe der in den Cloud Object Storage geschriebenen persistenten Daten in Bytes.	1
shuffle_read_bytes	bigint	Die Gesamtmenge der über das Netzwerk gesendeten Daten in Bytes.	1
query_source	struct	Eine Struktur, die Schlüssel-Wert-Paare enthält, die eine oder mehrere Databricks-Entitäten darstellen, die an der Ausführung dieser Anweisung beteiligt waren, z. B. Aufträge, Notebooks oder Dashboards. Dieses Feld zeichnet nur Databricks-Entitäten auf.	{ job_info: { job_id: 64361233243479 job_run_id: 887406461287882 job_task_key: “job_task_1” job_task_run_id: 110378410199121 }
executed_as	Zeichenfolge	Der Name des Benutzers oder Dienstprinzipals, dessen Berechtigung zum Ausführen der Anweisung verwendet wurde.	example@databricks.com
executed_as_user_id	Zeichenfolge	Die ID des Benutzers oder Dienstprinzipals, dessen Berechtigung zum Ausführen der Anweisung verwendet wurde.	2967555311742259

Anzeigen des Abfrageprofils für einen Datensatz

Um anhand eines Eintrags in der Tabelle Abfrageverlauf zum Abfrageprofil einer Abfrage zu navigieren, gehen Sie wie folgt vor:

1. Identifizieren Sie den Datensatz, der Sie interessiert, und kopieren Sie dann die statement_id des Datensatzes.
2. Verweisen Sie auf die workspace_id des Datensatzes, um sicherzustellen, dass Sie in demselben Arbeitsbereich wie der Datensatz angemeldet sind.
3. Wählen Sie in der Randleiste des Arbeitsbereichs Abfrageverlauf aus.
4. Fügen Sie im Feld Anweisungs-ID die statement_id in den Datensatz ein.
5. Klicken Sie auf den Namen einer Abfrage. Es wird eine Übersicht über Abfragemetriken angezeigt.
6. Klicken Sie auf Siehe Abfrageprofil.