Introducción a la solución de problemas

En este documento, se proporciona una descripción general de las herramientas de diagnóstico, las interfaces de telemetría y los recursos de documentación disponibles para ayudarte a solucionar problemas en BigQuery.

Cuando encuentres errores en las consultas, cuellos de botella en el rendimiento, errores de permisos, límites de cuota o problemas de transferencia de datos, BigQuery proporciona herramientas integradas para ayudarte a identificar las causas raíz y resolver los problemas rápidamente.

Flujo de trabajo para la solución de problemas

Para solucionar un problema en BigQuery de manera eficaz, considera los siguientes criterios de diagnóstico:

  1. Identifica el síntoma y el modo de falla. Revisa los resultados de tu tarea para determinar si el problema es una falla grave (como un código de error o una falla del trabajo), una degradación del rendimiento (como una consulta lenta o una falta de recursos), una denegación de permisos o una discrepancia inesperada en los costos.
  2. Inspecciona los detalles de la ejecución del trabajo. Usa el Cloud de Confiance explorador de trabajos, elgráfico de ejecución de consultas o lasherramientas de línea de comandos para examinar los tiempos a nivel de la etapa, la asignación de ranuras y los detalles de los errores. También puedes pedirle a Gemini Cloud Assist que investigue tu problema.
  3. Analizar la telemetría y los metadatos Consulta las vistas del esquema de información o inspecciona los Registros de auditoría de Cloud para correlacionar el comportamiento del trabajo con la contención de recursos, los límites de reserva o los cambios administrativos.
  4. Aplica mitigaciones segmentadas. Usa guías de solución de problemas específicas para cada categoría o funciones de SQL defensivas para corregir la causa subyacente.

Distingue la solución de problemas de la optimización

Cuando trabajas con BigQuery, es importante distinguir entre la solución de problemas, la optimización del rendimiento y las prácticas recomendadas:

  • Soluciona problemas. Se enfoca en diagnosticar y resolver fallas inesperadas, errores de tiempo de ejecución, canalizaciones dañadas, agotamiento de cuotas o comportamientos no deseados que impiden que los trabajos se completen correctamente.
  • Optimización del rendimiento: Se enfoca en mejorar la velocidad de ejecución, la latencia o la eficiencia de recursos de las consultas y las cargas de trabajo que ya se ejecutan correctamente. Para obtener más información, consulta Optimiza el rendimiento de las consultas.
  • Prácticas recomendadas. Se enfoca en los patrones de diseño y arquitectura para el modelado, el almacenamiento, la seguridad y la administración de costos de los datos. Para obtener más información, consulta Introducción a las prácticas recomendadas.

Herramientas de diagnóstico

En las siguientes secciones, se describen varias interfaces y herramientas automatizadas de BigQuery que te ayudarán a diagnosticar problemas en tus cargas de trabajo.

Herramientas visuales y de consola

Las siguientes herramientas te ayudan a solucionar problemas de BigQuery desde la consola deCloud de Confiance .

  • Explorador de trabajos. Busca, filtra y revisa trabajos pasados y en ejecución en proyectos u organizaciones sin escribir consultas en SQL. Puedes ver mensajes de error, el uso de ranuras, los cronogramas de ejecución y los metadatos de los trabajos. Para obtener más información, consulta Supervisa trabajos en el Explorador de trabajos.
  • Gráfico de ejecución de la consulta. Inspecciona el plan de ejecución visual etapa por etapa de una consulta. El gráfico de ejecución te ayuda a identificar cuellos de botella, como la transferencia de datos aleatoria al disco, las etapas vinculadas a la capacidad de procesamiento, la asimetría de los datos o las demoras de entrada y salida. Para obtener más información, consulta Obtén estadísticas de rendimiento de las consultas.
  • Estadísticas de consultas y gráficos de recursos. Consulta gráficos históricos y en tiempo real del uso de ranuras, la simultaneidad de trabajos y las asignaciones de reservas para diagnosticar las limitaciones de capacidad. Para obtener más información, consulta Usa gráficos de recursos administrativos.
  • Gemini Cloud Assist en BigQuery. Obtén análisis contextuales asistidos por IA de las consultas fallidas y los cuellos de botella de rendimiento. Gemini Cloud Assist explica los códigos de error, destaca la sintaxis de SQL problemática y sugiere pasos de corrección directamente en laCloud de Confiance consola. Para obtener más información, consulta Soluciona problemas relacionados con las consultas con Gemini Cloud Assist.

Herramientas de diagnóstico automatizadas y de línea de comandos

Las siguientes herramientas pueden ayudarte a diagnosticar problemas de BigQuery desde una interfaz de línea de comandos.

  • Herramienta de línea de comandos de bq. Inspecciona las estructuras de error detalladas, los IDs de solicitud y los metadatos del trabajo con el comando bq show -j <var>JOB_ID</var> o agregando la marca --format=prettyjson a los comandos de consulta. Para obtener más información, consulta Soluciona problemas de comandos de la CLI.
  • Herramienta de gcpdiag. Ejecuta diagnósticos automatizados desde la línea de comandos para detectar problemas de configuración Cloud de Confiance comunes, como brechas en los permisos de IAM, restricciones de red y errores de cuentas de servicio. Si deseas obtener más información, consulta Soluciona problemas de fallas en las consultas con gcpdiag.

Vistas de metadatos y telemetría

Las vistas del esquema de información te permiten consultar metadatos históricos y en tiempo real sobre trabajos, capacidad, transferencia de transmisión y conjuntos de datos con SQL estándar. Estas vistas incluyen lo siguiente:

Para obtener más información, consulta Introducción a BigQuery INFORMATION_SCHEMA.

Cloud Monitoring y Registros de auditoría de Cloud

  • Registros de auditoría de Cloud. Revisa los registros de auditoría de actividad del administrador y de acceso a los datos para rastrear quién inició operaciones específicas, inspeccionar las identidades de las llamadas y diagnosticar errores de PERMISSION_DENIED. Para obtener más información, consulta la referencia del registro de auditoría de BigQuery.
  • Cloud Monitoring. Haz un seguimiento de métricas como el uso de ranuras, las duraciones de ejecución de consultas y los bytes subidos, y configura políticas de alertas para notificar a tu equipo cuando se superen los umbrales o las cuotas. Para obtener más información, consulta Supervisa BigQuery con Cloud Monitoring.

Funciones de SQL defensivas y sentencias de depuración

Para evitar que las consultas fallen de forma inesperada debido a errores de datos de tiempo de ejecución, usa lo siguiente:

  • Expresiones seguras: Usa SAFE_CAST(), SAFE_DIVIDE(), SAFE_OFFSET() y SAFE_ORDINAL() para devolver NULL en lugar de generar errores de tiempo de ejecución cuando los tipos de datos o los límites de la matriz no coinciden. La mayoría de las funciones escalares admiten el prefijo SAFE.. Para obtener más información, consulta Cómo depurar funciones y el prefijo SAFE..
  • Aserciones de SQL. Usa la instrucción ASSERT en transacciones o secuencias de comandos de varias instrucciones para aplicar condiciones de validación de datos y fallar con mensajes de error personalizados antes de que se ejecuten las operaciones posteriores. Para obtener más información, consulta Instrucciones de depuración.

Soluciona problemas por categoría

Selecciona una categoría de las siguientes secciones para ver códigos de error detallados, causas raíz y guías de resolución paso a paso.

Rendimiento y ejecución de las consultas

Diagnostica las consultas que no se ejecutan, agotan el tiempo de espera, tienen limitaciones de recursos o experimentan demoras inesperadas.

Identity and Access Management (IAM) y seguridad

Diagnostica fallas de control de acceso, falta de asignaciones de roles y bloqueos de políticas de administración de datos.

Cuotas, límites de frecuencia y reservas

Resolver problemas cuando las cargas de trabajo superan los límites de servicio o las asignaciones de capacidad de BigQuery

Transferencia y transmisión de datos

Diagnostica fallas cuando se cargan datos, se transmiten registros o se sincronizan fuentes externas.

Migración del almacén de datos

Diagnosticar problemas al evaluar, traducir o migrar almacenes de datos externos a BigQuery

  • Soluciona problemas de migración. Resuelve errores de evaluación de migración, problemas de traducción de SQL interactiva y por lotes, y fallas en la extracción de metadatos.

Fuentes de datos externas y consultas federadas

Diagnostica errores de conectividad, autenticación y ejecución cuando consultas datos fuera de BigQuery.

Discrepancias en la facturación y los costos

Investiga los cargos inesperados y las discrepancias en la facturación del almacenamiento y la capacidad de procesamiento.

Mitigación de la pérdida de datos

Para recuperar datos históricos que se cambiaron o borraron, o para mantener la continuidad del negocio durante una interrupción regional, usa las siguientes herramientas de recuperación ante desastres y retención de datos:

  • Restablece los datos. Consultar o restablecer datos de tablas que se cambiaron o borraron dentro del período de viaje en el tiempo Para obtener más información, consulta Cómo restablecer datos.
  • Viaje en el tiempo. Conserva los datos actualizados o borrados en un conjunto de datos durante un período de retención configurado para ayudar a protegerlos contra modificaciones accidentales. Para obtener más información, consulta Función retroactiva.
  • Conmutación por error regional. Promueve una réplica secundaria al rol principal durante una interrupción regional cuando se usa la recuperación ante desastres administrada por BigQuery. Para obtener más información, consulta Conmutación por error regional.

Uso de APIs

Cuando interactúas con BigQuery de forma programática, usa los siguientes recursos para optimizar la latencia de las solicitudes y administrar los flujos de trabajo de carga:

  • Sugerencias sobre el rendimiento de la API. Sigue las prácticas recomendadas para realizar llamadas a la API, como administrar grupos de conexiones, usar operaciones por lotes y controlar los reintentos. Para obtener más información, consulta Sugerencias sobre el rendimiento de la API.
  • Cargas de la API. Soluciona problemas y administra la transferencia de datos con solicitudes de carga reanudables y de varias partes de la API de REST. Para obtener más información, consulta Cargas de la API.

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