Quay lại bộ đề
Question #341 Topic 1
You monitor and optimize the BigQuery instance for your team. You notice that a particular daily report that uses a large JOIN operation is consistently slow. You want to examine the query's execution plan to identify potential performance bottlenecks within the JOIN as quickly as possible. What should you do?
Bạn giám sát và tối ưu hóa phiên bản BigQuery cho nhóm của mình. Bạn nhận thấy rằng một báo cáo hàng ngày cụ thể sử dụng phép toán JOIN lớn liên tục bị chậm. Bạn muốn kiểm tra kế hoạch thực thi (execution plan) của truy vấn để xác định các điểm nghẽn hiệu năng tiềm ẩn trong phép JOIN này càng nhanh càng tốt. Bạn nên làm gì?
A
Use the bg query --dry_run command to review the estimated number of bytes read and review query syntax.
Sử dụng lệnh bq query --dry_run để xem xét số lượng byte ước tính được đọc và kiểm tra cú pháp truy vấn.
B
Run a query on the INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT view filtering by the job_ID and analyze total_bytes_processed.
Chạy một truy vấn trên view INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT lọc theo job_ID và phân tích total_bytes_processed.
C
Review the BigQuery audit logs in Cloud Logging.
Xem xét các nhật ký kiểm tra (audit logs) của BigQuery trong Cloud Logging.
D
Leverage BigQuery's Query History view and analyze the execution graph.
Tận dụng chế độ xem Lịch sử Truy vấn (Query History) của BigQuery và phân tích biểu đồ thực thi (execution graph).
Giải thích & Tài liệu tham khảo
Để phân tích chi tiết hiệu năng và phát hiện nhanh các điểm nghẽn trong các phép toán JOIN của một truy vấn đã chạy:
- Biểu đồ thực thi (Execution Graph) trong Query History (Đáp án D): Là công cụ trực quan và nhanh nhất trong giao diện Google Cloud Console. Nó hiển thị rõ ràng từng giai đoạn (stages) của truy vấn, thời gian chạy, lượng dữ liệu trao đổi (shuffle), và chỉ ra trực quan bước nào (ví dụ như phép JOIN) đang chiếm nhiều thời gian hoặc gây ra hiện tượng lệch dữ liệu (data skew).
Chi tiết các lựa chọn khác:
- A: Lệnh
--dry_runchỉ dùng để kiểm tra cú pháp và ước tính chi phí (số byte quét dự kiến), không thực thi truy vấn nên không có thông tin chi tiết về hiệu năng chạy thực tế. - B: Lọc
INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECTchỉ trả về các thống kê tổng quát về công việc (như tổng số byte đã xử lý), không hiển thị chi tiết các bước trong sơ đồ thực thi của phép JOIN. - C: Cloud Logging chủ yếu lưu thông tin kiểm toán (audit) và siêu dữ liệu cuộc gọi API, không phù hợp để tối ưu hóa hiệu năng chi tiết của câu lệnh SQL.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)