Informations de référence sur la table système de l’historique des requêtes

Important

Cette table système est en préversion publique. Pour accéder à la table, le schéma doit être activé dans votre catalogue system. Pour plus d’informations, consultez Activer les schémas de table système.

Cet article contient des informations sur la table système de l’historique des requêtes, y compris un plan du schéma de la table.

Important

Pour accéder à la table système de l’historique des requêtes, vous devez activer le schéma query. Pour obtenir des instructions sur l’activation des schémas système, consultez Activer les schémas de la table système.

Chemin d’accès de la table : cette table système se trouve à l’emplacement system.query.history.

Utilisation de la table de l’historique des requêtes

La table d’historique des requêtes inclut des enregistrements pour chaque instruction SQL exécutée à l’aide d’entrepôts SQL. La table inclut des enregistrements à l’échelle du compte de tous les espaces de travail de la même région à partir de laquelle vous accédez à la table.

Par défaut, seuls les administrateurs ont accès à la table système. Si vous souhaitez partager les données de la table avec un utilisateur ou un groupe, Databricks recommande de créer une vue dynamique pour chaque utilisateur ou groupe. Consultez Créer une vue dynamique.

Schéma de la table système de l’historique des requêtes

La table d’historique des requêtes utilise le schéma suivant :

Nom de la colonne	Type de données	Description	Exemple :
account_id	string	ID du compte.	11e22ba4-87b9-4cc2 -9770-d10b894b7118
workspace_id	string	ID de l’espace de travail où la requête a été exécutée.	1234567890123456
statement_id	string	ID qui identifie de façon unique l’exécution de l’instruction. Vous pouvez utiliser cet ID pour rechercher l’exécution de l’instruction dans l’interface utilisateur de l’historique des requêtes.	7a99b43c-b46c-432b -b0a7-814217701909
session_id	string	ID de session Spark.	01234567-cr06-a2mp -t0nd-a14ecfb5a9c2
execution_status	string	État d’arrêt de l’instruction. Les valeurs possibles sont les suivantes : - FINISHED : l’exécution s’est terminée avec succès - FAILED : échec de l’exécution avec le motif de l’échec décrit dans le message d’erreur associé - CANCELED : l’exécution a été annulée	FINISHED
compute	struct	Struct qui représente le type de ressource de calcul utilisé pour exécuter l’instruction et l’ID de la ressource, le cas échéant. La valeur type est WAREHOUSE ou SERVERLESS_COMPUTE.	{ type: WAREHOUSE, cluster_id: NULL, warehouse_id: ec58ee3772e8d305 }
executed_by_user_id	string	ID de l’utilisateur qui a exécuté l’instruction.	2967555311742259
executed_by	string	Adresse e-mail ou nom d’utilisateur de l’utilisateur qui a exécuté l’instruction.	example@databricks.com
statement_text	string	Texte de l’instruction SQL. Si vous avez configuré des clés gérées par le client, statement_text est vide.	SELECT 1
statement_type	string	Type d’instruction. Par exemple : ALTER, COPY et INSERT.	SELECT
error_message	string	Message décrivant la condition de l’erreur. Si vous avez configuré des clés gérées par le client, error_message est vide.	[INSUFFICIENT_PERMISSIONS] Insufficient privileges: User does not have permission SELECT on table 'default.nyctaxi_trips'.
client_application	string	Application cliente qui a exécuté l’instruction. Par exemple : Éditeur SQL Databricks, Tableau et Power BI. Ce champ est dérivé des informations fournies par les applications clientes. Bien que les valeurs restent statiques au fil du temps, cela ne peut pas être garanti.	Databricks SQL Editor
client_driver	string	Connecteur utilisé pour se connecter à Azure Databricks pour exécuter l’instruction. Par exemple : Pilote SQL Databricks pour Go, Pilote ODBC Databricks, Pilote JDBC Databricks.	Databricks JDBC Driver
total_duration_ms	bigint	Durée totale d’exécution de l’instruction en millisecondes (durée d’extraction des résultats non comprise).	1
waiting_for_compute_duration_ms	bigint	Temps passé à attendre que les ressources de calcul soient approvisionnées en millisecondes.	1
waiting_at_capacity_duration_ms	bigint	Temps passé à attendre dans la file d’attente une capacité de calcul disponible en millisecondes.	1
execution_duration_ms	bigint	Temps passé à exécuter l’instruction en millisecondes.	1
compilation_duration_ms	bigint	Temps passé à charger les métadonnées et à optimiser la requête en millisecondes.	1
total_task_duration_ms	bigint	Somme de toutes les durées des tâches en millisecondes. Cette durée représente le temps combiné qu’il a fallu pour exécuter la requête sur tous les cœurs de tous les nœuds. Elle peut être beaucoup plus longue que la durée horloge si plusieurs tâches sont exécutées en parallèle. Elle peut être plus courte que la durée horloge si les tâches attendent des nœuds disponibles.	1
result_fetch_duration_ms	bigint	Temps passé, en millisecondes, à extraire les résultats de l’instruction une fois l’exécution terminée.	1
start_time	timestamp	Heure à laquelle Databricks a reçu la demande. Les informations sur le fuseau horaire sont enregistrées à la fin de la valeur, où +00:00 représente le fuseau horaire UTC.	2022-12-05T00:00:00.000+0000
end_time	timestamp	Heure de fin de l’exécution de l’instruction, durée d’extraction des résultats non comprise. Les informations sur le fuseau horaire sont enregistrées à la fin de la valeur, où +00:00 représente le fuseau horaire UTC.	2022-12-05T00:00:00.000+00:00
update_time	timestamp	Heure à laquelle l’instruction a reçu une mise à jour de progression pour la dernière fois. Les informations sur le fuseau horaire sont enregistrées à la fin de la valeur, où +00:00 représente le fuseau horaire UTC.	2022-12-05T00:00:00.000+00:00
read_partitions	bigint	Nombre de partitions lues après le nettoyage.	1
pruned_files	bigint	Nombre de fichiers nettoyés.	1
read_files	bigint	Nombre de fichiers lus après le nettoyage.	1
read_rows	bigint	Nombre total de lignes lues par l’instruction.	1
produced_rows	bigint	Nombre total de lignes retournées par l’instruction.	1
read_bytes	bigint	Taille totale des données lues par l’instruction en octets.	1
read_io_cache_percent	int	Pourcentage d’octets des données persistantes lues à partir du cache d’E/S.	50
from_result_cache	booléen	TRUE indique que le résultat de l’instruction a été extrait du cache.	TRUE
spilled_local_bytes	bigint	Taille en octets des données provisoirement écrites sur le disque lors de l’exécution de l’instruction.	1
written_bytes	bigint	Taille en octets des données persistantes écrites dans le stockage d’objets cloud.	1
shuffle_read_bytes	bigint	Quantité totale en octets des données envoyées sur le réseau.	1
query_source	struct	Un struct qui contient des paires clé-valeur représentant une ou plusieurs entités Databricks impliquées dans l’exécution de cette instruction, comme des travaux, des notebooks ou des tableaux de bord. Ce champ enregistre uniquement des entités Databricks.	{ job_info: { job_id: 64361233243479 job_run_id: 887406461287882 job_task_key: “job_task_1” job_task_run_id: 110378410199121 }
executed_as	string	Nom de l’utilisateur ou principal de service dont le privilège a été utilisé pour exécuter l’instruction.	example@databricks.com
executed_as_user_id	string	ID de l’utilisateur ou principal de service dont le privilège a été utilisé pour exécuter l’instruction.	2967555311742259

Afficher le profil de requête pour un enregistrement

Pour accéder au profil d’une requête en fonction d’un enregistrement dans la table de l’historique des requêtes, procédez comme suit :

1. Identifiez l’enregistrement concerné, puis copiez le statement_id de l’enregistrement.
2. Référencez le workspace_id de l’enregistrement pour vous assurer que vous êtes connecté au même espace de travail que l’enregistrement.
3. Cliquez sur Historique des requêtes dans la barre latérale de l’espace de travail.
4. Dans le champ ID d’instruction, collez le statement_id sur l’enregistrement.
5. Cliquez sur le nom d’une requête. Une vue d’ensemble des mesures de requête s’affiche.
6. Cliquez sur Afficher le profil de requête.