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Messages d'erreur

Ce document décrit les messages d'erreur que vous pouvez rencontrer lorsque vous utilisez BigQuery, y compris les codes d'erreur HTTP et les étapes de dépannage suggérées.

Pour en savoir plus sur les erreurs de requête, consultez Résoudre les erreurs de requête.

Pour en savoir plus sur les erreurs d'insertion en flux continu, consultez Résoudre les problèmes liés à l'insertion en flux continu.

Table d'erreurs

Les réponses de l'API BigQuery incluent un code d'erreur HTTP et un objet d'erreur dans le corps de la réponse. Un objet d'erreur est généralement l'un des éléments suivants :

Un objet errors, qui contient un tableau d'objets ErrorProto.
Un objet errorResults, qui contient un seul objet ErrorProto.

La colonne Message d'erreur du tableau suivant correspond à la propriété reason d'un objet ErrorProto.

Le tableau n'inclut pas toutes les erreurs HTTP possibles ni les autres erreurs de mise en réseau. Par conséquent, ne partez pas du principe qu'un objet d'erreur est présent dans chaque réponse d'erreur de BigQuery. Vous pouvez également recevoir des erreurs ou des objets d'erreur différents si vous utilisez les bibliothèques clientes Cloud pour l'API BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Bibliothèques clientes de l'API BigQuery.

Si vous recevez un code de réponse HTTP qui n'apparaît pas dans le tableau ci-dessous, il indique un problème ou un résultat attendu pour la requête HTTP. Les codes de réponse compris dans la plage 5xx indiquent une erreur côté serveur. Si vous recevez un code de réponse 5xx, réessayez la requête ultérieurement. Dans certains cas, un code de réponse 5xx peut être renvoyé par un serveur intermédiaire, tel qu'un proxy. Pour en savoir plus sur l'erreur, examinez le corps de la réponse et les en-têtes de réponse. Pour obtenir la liste complète des codes de réponse HTTP, consultez les codes de réponse HTTP.

Si vous utilisez l'outil de ligne de commande bq pour vérifier l'état d'une tâche, l'objet d'erreur n'est pas renvoyé par défaut. Afin de visualiser l'objet d'erreur et la propriété reason correspondante dans le tableau ci-dessous, utilisez l'option --format=prettyjson. Par exemple, bq --format=prettyjson show -j *<job id>*. Pour afficher la journalisation détaillée de l'outil bq, utilisez --apilog=stdout. Pour en savoir plus sur le dépannage de l'outil bq, consultez Débogage.

<trid="jobratelimitexceeded"> </trid="jobratelimitexceeded">

Message d'erreur	Code HTTP	Description	Dépannage
accessDenied	403	Cette erreur apparaît lorsque vous essayez d'accéder à une ressource, telle qu'un ensemble de données, une table, une vue ou une tâche, à laquelle vous n'avez pas accès. Cette erreur survient également lorsqu'on tente de modifier un objet en lecture seule.	Contactez le propriétaire de la ressource et demandez l'accès à la ressource pour l'utilisateur identifié par la valeur `principalEmail` dans le journal d'audit de l'erreur.
attributeError	400	Cette erreur se produit lorsqu'un attribut d'objet spécifique est appelé dans le code utilisateur, mais n'existe pas.	Assurez-vous que l'objet avec lequel vous travaillez possède l'attribut auquel vous essayez d'accéder. Pour en savoir plus sur cette erreur, consultez AttributeError.
backendError	500, 503 ou 504	Cette erreur indique que le service est actuellement indisponible. Cela peut se produire en raison de plusieurs problèmes temporaires, y compris : Augmentation soudaine de la demande de service : des pics de demande soudains, comme les périodes d'utilisation maximale, peuvent entraîner une réduction de la charge pour protéger la qualité du service pour tous les utilisateurs BigQuery. Pour éviter que le système ne soit surchargé, BigQuery peut renvoyer des erreurs 500 ou 503 pour une petite partie des requêtes. Problèmes de réseau : la nature distribuée de BigQuery signifie que les données sont souvent transférées entre différents composants ou machines du système. Divers problèmes de connectivité réseau intermittents peuvent entraîner le renvoi d'une erreur 5xx par BigQuery, y compris des échecs d'établissement de liaison SSL ou d'autres problèmes d'infrastructure réseau entre l'utilisateur etTrusted Cloud by S3NS. Épuisement des ressources : BigQuery applique différentes limites de ressources internes pour protéger les performances globales du service contre un utilisateur ou un job qui consommerait trop de ressources. BigQuery implémente le délestage pour faire face à l'épuisement des ressources. Erreurs de backend : dans de rares cas, un problème interne à l'un des composants BigQuery peut entraîner une erreur 500 ou 503 renvoyée au client.	Les erreurs 5xx sont des problèmes côté service que le client ne peut pas résoudre ni contrôler. Du côté client, pour atténuer l'impact des erreurs 5xx, vous devez relancer vos requêtes à l'aide d'intervalles exponentiels tronqués entre les tentatives. Pour en savoir plus sur les intervalles exponentiels entre les tentatives, consultez Intervalle exponentiel entre les tentatives. Toutefois, il existe deux cas particuliers pour résoudre cette erreur : les appels `jobs.get` et les appels `jobs.insert`. Appels `jobs.get` Si vous avez reçu une erreur 503 lors de l'interrogation de `jobs.get`, patientez quelques secondes, puis relancez l'interrogation. Si la tâche est terminée, mais contient un objet d'erreur contenant `backendError`, la tâche a échoué. Vous pouvez réessayer d'exécuter la tâche en toute sécurité, sans vous soucier de la cohérence des données. Appels `jobs.insert` Si vous recevez cette erreur lors d'un appel `jobs.insert`, il est difficile de savoir si la tâche a réussi. Dans ce cas, il faut essayer à nouveau d'exécuter la tâche. Si les tentatives ne sont pas efficaces et que les problèmes persistent, vous pouvez calculer le taux d'échec des requêtes et contacter l'assistance. De plus, si vous constatez qu'une requête spécifique adressée à BigQuery échoue systématiquement avec une erreur 5xx, même après plusieurs tentatives de redémarrage du workflow avec un intervalle exponentiel, vous devez escalader le problème à l'assistance pour le résoudre du côté de BigQuery, quel que soit le taux d'erreur global calculé. Veillez à indiquer clairement l'impact sur votre activité afin que le problème puisse être trié correctement.
badRequest	400	L'erreur `'UPDATE or DELETE statement over table project.dataset.table would affect rows in the streaming buffer, which is not supported'` peut se produire lorsque certaines lignes récemment diffusées d'une table peuvent ne pas être disponibles pour les opérations LMD (`DELETE`, `UPDATE`,`MERGE`), généralement pendant quelques minutes, mais dans de rares cas, jusqu'à 90 minutes. Pour en savoir plus, consultez les sections Disponibilité des données en streaming et Limites du LMD.	Pour savoir si les données sont disponibles pour les opérations LMD de la table, consultez la réponse `tables.get` pour la section streamingBuffer. Si la section "streamingBuffer" est absente, les données de la table sont disponibles pour les opérations LMD. Vous pouvez également utiliser le champ `streamingBuffer.oldestEntryTime` pour identifier l'âge des enregistrements dans le tampon d'insertion en flux continu.
billingNotEnabled	403	Cette erreur apparaît lorsque la facturation n'est pas activée pour le projet.	Activez la facturation pour le projet dans la consoleTrusted Cloud .
billingTierLimitExceeded	400	Cette erreur apparaît lorsque la valeur de `statistics.query.billingTier` pour une tâche à la demande dépasse 100. Cela se produit lorsque les requêtes à la demande utilisent trop de ressources processeur par rapport à la quantité de données analysée. Pour savoir comment inspecter les détails des tâches, consultez la page Gérer les tâches.	Cette erreur résulte le plus souvent d'une exécution de jointures croisées inefficaces, explicitement ou implicitement, par exemple en raison d'une condition de jointure inexacte. Ces types de requêtes ne sont pas adaptés aux tarifs à la demande en raison d'une consommation élevée des ressources et, en général, ils peuvent ne pas évoluer correctement. Pour résoudre cette erreur, vous pouvez optimiser la requête ou passer au modèle de tarification basé sur la capacité (emplacements). Pour en savoir plus sur l'optimisation des requêtes, consultez Éviter les antimodèles SQL.
bloqué	403	Cette erreur apparaît lorsque BigQuery a temporairement mis sur liste de blocage l'opération que vous avez tenté d'exécuter, généralement pour éviter une interruption du service.	Pour en savoir plus, contactez l'assistance.
dupliquer	409	Cette erreur apparaît lorsqu'on essaye de créer une tâche, un ensemble de données ou une table qui existe déjà. L'erreur est également renvoyée lorsque la propriété de la tâche `writeDisposition` est définie sur `WRITE_EMPTY` et que la table de destination à laquelle la tâche est associée existe déjà.	Renommez la ressource que vous essayez de créer ou modifiez la valeur `writeDisposition` dans la tâche.
internalError	500	Cette erreur apparaît lorsqu'une erreur interne se produit dans BigQuery.	Attendez conformément aux exigences d'attente décrites dans le contrat de niveau de service de BigQuery, puis réessayez. Si l'erreur persiste, contactez l'assistance ou signalez un bug à l'aide de l'outil de suivi des problèmes BigQuery. Vous pouvez également réduire la fréquence de cette erreur en utilisant des réservations.
non valide	400	Cette erreur apparaît en cas de saisie non valide autre qu'une requête non valide, par exemple des champs obligatoires non remplis ou un schéma de table non valide. Les requêtes non valides renvoient une erreur `invalidQuery`.
invalidQuery	400	Cette erreur apparaît lorsqu'on tente d'exécuter une requête non valide.	Recherchez les erreurs de syntaxe dans la requête. La documentation de référence sur les requêtes contient des descriptions et des exemples de construction de requêtes valides.
invalidUser	400	Cette erreur apparaît lorsque vous tentez de planifier une requête avec des identifiants utilisateur non valides.	Actualisez les identifiants utilisateur, comme expliqué dans la section Planifier des requêtes.
jobBackendError	400	Cette erreur apparaît lorsque la tâche a été créée avec succès, mais a échoué avec une erreur interne. Cette erreur peut s'afficher dans `jobs.query` ou dans `jobs.getQueryResults`.	Réessayez d'exécuter la tâche avec un nouveau `jobId`. Si l'erreur persiste, contactez l'assistance.
jobInternalError	400	Cette erreur apparaît lorsque la tâche a été créée avec succès, mais a échoué avec une erreur interne. Cette erreur peut s'afficher dans `jobs.query` ou dans `jobs.getQueryResults`.	Réessayez d'exécuter la tâche avec un nouveau `jobId`. Si l'erreur persiste, contactez l'assistance.
jobRateLimitExceeded	400	Cette erreur apparaît lorsque la tâche a été créée avec succès, mais a échoué avec une erreur rateLimitExceeded. Cette erreur peut s'afficher dans `jobs.query` ou `jobs.getQueryResults`.	Utilisez un intervalle exponentiel entre les tentatives pour réduire le taux de requêtes, puis relancez le job avec un nouvel `jobId`.
notFound	404	Cette erreur apparaît lorsque vous faites référence à une ressource (un ensemble de données, une table ou une tâche) qui n'existe pas, ou lorsque l'emplacement dans la requête ne correspond pas à l'emplacement de la ressource (par exemple, l'emplacement dans lequel une tâche est exécutée). Elle peut également survenir lorsque vous utilisez des décorateurs de table pour faire référence à des tables supprimées ayant récemment reçu des données en streaming.	Corrigez les noms de ressources, spécifiez correctement l'emplacement ou attendez au moins six heures après l'opération de diffusion en flux continu avant d'interroger une table supprimée.
notImplemented	501	Cette erreur de tâche apparaît lorsqu'on tente d'accéder à une fonctionnalité qui n'est pas implémentée.	Pour en savoir plus, contactez l'assistance.
proxyAuthenticationRequired	407	Cette erreur est renvoyée entre l'environnement client et le serveur proxy lorsque la requête ne contient pas d'identifiants d'authentification valides pour le serveur proxy. Pour en savoir plus, consultez 407 Proxy Authentication Required.	Le dépannage est spécifique à votre environnement. Si cette erreur s'affiche lorsque vous travaillez dans Java, assurez-vous d'avoir défini les propriétés `jdk.http.auth.tunneling.disabledSchemes=` et `jdk.http.auth.proxying.disabledSchemes=` sans valeur après le signe égal.
quotaExceeded	403	Cette erreur apparaît lorsque le projet dépasse un quota BigQuery ou un quota personnalisé, ou lorsque la facturation n'est pas configurée et que vous avez dépassé la version gratuite pour les requêtes.	Affichez la propriété `message` de l'objet d'erreur pour en savoir plus sur le quota dépassé. Pour réinitialiser ou augmenter un quota BigQuery, contactez l'assistance. Pour modifier un quota personnalisé, envoyez une demande depuis la page Quotas. Si cette erreur apparaît lorsque vous utilisez le bac à sable BigQuery, vous pouvez effectuer une mise à niveau à partir du bac à sable. Pour en savoir plus, consultez Résoudre les erreurs de quota BigQuery.
rateLimitExceeded	403	Cette erreur apparaît si le projet dépasse une limitation du débit à court terme en envoyant trop de requêtes trop rapidement. Vous pouvez par exemple consulter les limitations du débit pour les tâches de requête et les limitations du débit pour les requêtes d'API.	Ralentissez la fréquence des demandes. Si vous pensez que le projet n'a pas dépassé l'une de ces limites, contactez l'assistance. Pour en savoir plus, consultez Résoudre les erreurs de quota BigQuery.
resourceInUse	400	Cette erreur apparaît lorsque vous tentez de supprimer un ensemble de données contenant des tables ou de supprimer une tâche en cours d'exécution.	Videz l'ensemble de données avant d'essayer de le supprimer ou attendez la fin d'une tâche avant de le supprimer.
resourcesExceeded	400	Cette erreur apparaît lorsque votre tâche utilise trop de ressources.	Cette erreur apparaît lorsque votre tâche utilise trop de ressources. Pour en savoir plus, consultez Résoudre les erreurs de dépassement de ressources.
responseTooLarge	403	Cette erreur apparaît lorsque les résultats de la requête dépassent la taille de réponse maximale. Certaines requêtes s'exécutent en plusieurs étapes. Cette erreur survient dès que l'une des étapes renvoie une réponse d'une taille trop élevée, même si le résultat final est inférieur au maximum. Cette erreur survient généralement dans les requêtes qui utilisent une clause `ORDER BY`.	Il peut parfois être utile d'ajouter une clause `LIMIT`. Sinon, supprimez la clause `ORDER BY`. Pour assurer l'affichage des résultats de taille volumineuse, vous pouvez définir la propriété `allowLargeResults` sur `true` et spécifier la table de destination. Pour en savoir plus, consultez Écrire des résultats de requête volumineux.
opération arrêtée	200	Ce code d'état apparaît lorsqu'une tâche est annulée.
tableUnavailable	400	Certaines tables BigQuery s'appuient sur des données gérées par d'autres équipes produit Google. Cette erreur indique que l'une de ces tables est indisponible.	Lorsque vous rencontrez ce message d'erreur, vous pouvez essayer de relancer la requête (voir les suggestions de dépannage de internalError) ou contacter l'équipe produit Google qui vous a donné accès à ses données.
délai avant expiration	400	Le job a expiré.	Pensez à réduire le volume de travail réalisé par votre opération afin qu'elle puisse s'achever dans le délai imparti. Pour en savoir plus, consultez Résoudre les erreurs de quota et de limite.

Exemple de réponse d'erreur

GET https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/12345/datasets/foo
Response:
[404]
{
  "error": {
  "errors": [
  {
    "domain": "global",
    "reason": "notFound",
    "message": "Not Found: Dataset myproject:foo"
  }],
  "code": 404,
  "message": "Not Found: Dataset myproject:foo"
  }
}

Calculer le taux de requêtes en échec et le temps d'activité

La majorité des erreurs 500 et 503 peuvent être résolues en effectuant une nouvelle tentative avec un intervalle exponentiel entre les tentatives. Si les erreurs 500 et 503 persistent, vous pouvez calculer le taux global de requêtes ayant échoué et le temps d'activité correspondant pour le comparer au contrat de niveau de service (SLA) BigQuery et déterminer si le service fonctionne comme prévu.

Pour calculer le taux global de requêtes ayant échoué au cours des 30 derniers jours, divisez le nombre de requêtes ayant échoué pour un appel ou une méthode d'API spécifique au cours des 30 derniers jours par le nombre total de requêtes pour cet appel ou cette méthode d'API au cours des 30 derniers jours. Multipliez cette valeur par 100 pour obtenir le pourcentage moyen de requêtes ayant échoué sur 30 jours.

Par exemple, vous pouvez interroger les données Cloud Logging pour obtenir le nombre total de requêtes jobs.insert et le nombre de requêtes jobs.insert ayant échoué, puis effectuer le calcul. Vous pouvez également obtenir les valeurs du taux d'erreur à partir du tableau de bord des API ou à l'aide de l'explorateur de métriques dans Cloud Monitoring. Ces options n'incluent pas les données sur les problèmes de mise en réseau ou de routage rencontrés entre le client et BigQuery. Nous vous recommandons donc également d'utiliser un système de journalisation et de reporting côté client pour calculer plus précisément les taux d'échec.

Commencez par soustraire le taux global de requêtes ayant échoué à 100 %. Si cette valeur est supérieure ou égale à celle décrite dans le contrat de niveau de service BigQuery, le temps d'activité répond également au contrat de niveau de service BigQuery. Toutefois, si cette valeur est inférieure à celle décrite dans le SLA, calculez manuellement le temps d'activité.

Pour calculer le temps d'activité, vous devez connaître le nombre de minutes considérées comme temps d'arrêt du service. Une interruption de service désigne une période d'une minute avec un taux d'erreur supérieur à 10 %, calculé selon les définitions du SLA. Pour calculer la disponibilité, prenez le nombre total de minutes des 30 derniers jours et soustrayez le nombre total de minutes pendant lesquelles le service était indisponible. Divisez le temps restant par le nombre total de minutes des 30 derniers jours, puis multipliez cette valeur par 100 pour obtenir le pourcentage de disponibilité sur 30 jours. Pour en savoir plus sur les définitions et les calculs liés au contrat de niveau de service , consultez Contrat de niveau de service (SLA) BigQuery.

Si votre pourcentage de disponibilité mensuel est supérieur ou égal à la valeur décrite dans le SLA BigQuery, l'erreur est très probablement due à un problème temporaire. Vous pouvez donc continuer à réessayer à l'aide de l'backoff exponentiel.

Si la disponibilité est inférieure à la valeur indiquée dans le SLA, contactez l'assistance pour obtenir de l'aide et partagez les calculs de la disponibilité et du taux d'erreur global observés.

Erreurs d'authentification

Les erreurs émises par le système de génération de jetons OAuth renvoient l'objet JSON suivant, tel que défini par la spécification OAuth2.

{"error" : "_description_string_"}

L'erreur est accompagnée d'une erreur Bad Request 400 HTTP ou d'une erreur Unauthorized 401 HTTP. _description_string_ est l'un des codes d'erreur définis par la spécification OAuth2. Exemple :

{"error":"invalid_client"}

Examiner les erreurs

Vous pouvez utiliser l'explorateur de journaux pour afficher les erreurs d'authentification pour des tâches, des utilisateurs ou d'autres champs d'application spécifiques. Vous trouverez ci-dessous des exemples de filtres de l'explorateur de journaux que vous pouvez utiliser pour examiner les erreurs d'authentification :

Recherchez les tâches ayant échoué en raison de problèmes d'autorisation dans les journaux d'audit des refus de règles :
```
resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.status.message=~"Access Denied"
logName="projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access"
```
Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet contenant la ressource.
Recherchez un utilisateur ou un compte de service spécifique utilisé pour l'authentification :
```
resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.authenticationInfo.principalEmail="EMAIL"
```
Remplacez EMAIL par l'adresse e-mail de l'utilisateur ou du compte de service.
Recherchez les modifications apportées aux règles de Identity and Access Management dans les journaux d'audit des activités d'administration :
```
protoPayload.methodName=~"SetIamPolicy"
logName="projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity"
```
Recherchez les modifications apportées à un ensemble de données BigQuery spécifique dans les journaux d'audit de l'accès aux données :
```
resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.resourceName="projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID"
logName=projects/PROJECT_ID/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access
```
Remplacez DATASET_ID par l'ID de l'ensemble de données contenant la ressource.

Messages d'erreur liés à la connectivité

Le tableau suivant présente les messages d'erreur susceptibles de s'afficher en raison de problèmes de connectivité intermittente lorsque vous utilisez des bibliothèques clientes ou appelez l'API BigQuery à partir de votre code :

Message d'erreur	Bibliothèque cliente ou API	Dépannage
com.google.cloud.bigquery.BigQueryException: Read timed out	Java	Définissez un délai avant expiration plus élevé.
Connection has been shutdown: javax.net.ssl.SSLException: java.net.SocketException: Connection reset at com.google.cloud.bigquery.spi.v2.HttpBigQueryRpc.translate(HttpBigQueryRpc.java:115)	Java	Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative et définissez un délai avant expiration plus élevé.
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: Remote host terminated the handshake	Java	Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative et définissez un délai avant expiration plus élevé.
BrokenPipeError : [Errno 32] Broken pipe	Python	Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative. Pour en savoir plus sur cette erreur, consultez BrokenPipeError.
Connection aborted. RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'	Python	Définissez un délai avant expiration plus élevé.
SSLEOFError (EOF occurred in violation of protocol)	Python	Cette erreur est renvoyée à la place d'une erreur HTTP 413 (`ENTITY_TOO_LARGE`). Réduisez la taille de la requête.
TaskCanceledException: A task was canceled	Bibliothèque .NET	Augmentez la valeur du délai avant expiration côté client.
google.api_core.exceptions.PreconditionFailed: 412 PATCH	Python	Cette erreur apparaît lorsque vous essayez de mettre à jour une ressource de table à l'aide d'une requête HTTP. Assurez-vous que l'ETag de l'en-tête HTTP n'est pas obsolète. Pour les opérations au niveau de la table ou de l'ensemble de données, assurez-vous que la ressource n'a pas été modifiée depuis la dernière fois qu'elle a été instanciée et recréez l'objet si nécessaire.
Échec de l'établissement d'une nouvelle connexion : [Errno 110] Délai de connexion dépassé	Bibliothèques clientes	Cette erreur apparaît lorsque cette requête a atteint la fin du fichier (EOF) lors du streaming ou de la lecture de données depuis BigQuery. Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative et définissez un délai avant expiration plus élevé.
socks.ProxyConnectionError: Erreur de connexion au proxy HTTP :8080: [Errno 110] Délai de connexion dépassé	Bibliothèques clientes	Résolvez les problèmes liés à l'état et aux paramètres du proxy. Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative et définissez un délai avant expiration plus élevé.
Fin de fichier inattendue ou 0 octets reçus du flux de transport	Bibliothèques clientes	Implémentez un mécanisme de nouvelle tentative et définissez un délai avant expiration plus élevé.

Messages d'erreur de la consoleTrusted Cloud

Le tableau suivant répertorie les messages d'erreur susceptibles de s'afficher lorsque vous travaillez dans la consoleTrusted Cloud .

Message d'erreur	Description	Dépannage
Réponse "Erreur inconnue" renvoyée par le serveur.	Ce message s'affiche lorsque la console Trusted Cloud reçoit une alerte d'erreur inconnue de la part du serveur. Par exemple, cela peut se produire lorsque vous cliquez sur un ensemble de données ou un autre type de lien et que la page ne peut pas être affichée.	Passez en navigation privée ou en mode incognito dans votre navigateur, puis répétez l'action qui a provoqué l'erreur. Si aucune erreur ne se produit en mode navigation privée, l'erreur peut être due à une extension du navigateur, un bloqueur de publicités, par exemple. Désactivez les extensions du navigateur en mode de navigation normal (non privé), puis vérifiez si le problème est résolu.