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Importante
Esta tabela do sistema está em Visualização Pública.
Neste artigo, você aprenderá a usar a tabela do sistema de warehouses para monitorar e gerenciar os SQL warehouses em seus workspaces. Cada linha é um instantâneo das propriedades do SQL warehouse naquele momento. Um novo instantâneo é criado quando as propriedades são alteradas.
A tabela do sistema de armazéns está localizada em system.compute.warehouses.
Esquema da tabela de armazéns
| Nome da coluna | Tipo de dados | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|---|
warehouse_id |
cadeia | A ID do SQL warehouse. | 123456789012345 |
workspace_id |
cadeia | A ID do workspace em que o warehouse é implantado. | 123456789012345 |
account_id |
cadeia | A ID de uma conta do Azure Databricks. | 7af234db-66d7-4db3-bbf0-956098224879 |
warehouse_name |
cadeia | O nome do SQL warehouse. | My Serverless Warehouse |
warehouse_type |
cadeia | O tipo de SQL warehouse. Os valores possíveis são CLASSIC, PRO e SERVERLESS. |
SERVERLESS |
warehouse_channel |
cadeia | O canal do SQL warehouse. Os valores possíveis são CURRENT e PREVIEW. |
CURRENT |
warehouse_size |
cadeia | O tamanho do cluster do SQL warehouse. Os valores possíveis são 2X_SMALL, X_SMALL, SMALL, MEDIUMLARGE, , X_LARGE, 2X_LARGE, , e 3X_LARGE4X_LARGE. |
MEDIUM |
min_clusters |
int | O número mínimo de clusters permitidos. | 1 |
max_clusters |
int | O número máximo de clusters permitidos. | 5 |
auto_stop_minutes |
int | O número de minutos antes que o SQL warehouse seja interrompido automaticamente devido à inatividade. | 35 |
tags |
mapa | Marcas para o SQL warehouse. | {"budget":"research"} |
change_time |
carimbo de data/hora | Carimbo de data/hora da alteração na definição do SQL warehouse. | 2023-07-20T19:13:09.504Z |
delete_time |
carimbo de data/hora | Carimbo de data/hora de quando o SQL warehouse foi excluído. O valor é null se o SQL warehouse não for excluído. |
2023-07-20T19:13:09.504Z |
Consultas de exemplo
As consultas de exemplo a seguir são modelos. Adicione valores que façam sentido para sua organização. Você também pode adicionar alertas a essas consultas como auxílio para se manter informado(a) sobre as alterações em seus warehouses. Confira Criar um alerta.
Use as seguintes consultas de exemplo para obter insights sobre o comportamento do warehouse:
Identificar as configurações de todos os depósitos ativos
Essa consulta identifica as configurações de todos os depósitos que estão ativos no momento.
SELECT
warehouse_id,
warehouse_name,
warehouse_type,
warehouse_channel,
warehouse_size,
min_clusters,
max_clusters,
auto_stop_minutes,
tags,
change_time,
delete_time
FROM
system.compute.warehouses
QUALIFY
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY warehouse_id ORDER BY change_time DESC) = 1
and delete_time is null;
Quais armazéns foram criados esta semana?
Essa consulta identifica os warehouses que foram criados nos últimos sete dias.
SELECT
warehouse_id,
warehouse_name,
warehouse_type,
warehouse_channel,
warehouse_size,
min_clusters,
max_clusters,
auto_stop_minutes,
tags,
change_time as datetime_created,
delete_time
FROM
system.compute.warehouses
QUALIFY
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY warehouse_id ORDER BY change_time ASC) = 1
and change_time >= DATE_TRUNC('day', CURRENT_DATE) - INTERVAL 7 days
and delete_time is null;