Referência da tabela do sistema de armazéns
Importante
Esta tabela do sistema está em Visualização pública. Para acessar a tabela, o esquema deve ser habilitado em seu system
catálogo. Para obter mais informações, consulte Habilitar esquemas de tabela do sistema.
Neste artigo, você aprenderá a usar a tabela do sistema de armazéns para monitorar e gerenciar os armazéns SQL em seus espaços de trabalho. 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 | Description | Exemplo |
---|---|---|---|
warehouse_id |
string | A ID do SQL warehouse. | 123456789012345 |
workspace_id |
string | A ID do espaço de trabalho onde o depósito está implantado. | 123456789012345 |
account_id |
string | A ID da conta do Azure Databricks. | 7af234db-66d7-4db3-bbf0-956098224879 |
warehouse_name |
string | O nome do SQL warehouse. | My Serverless Warehouse |
warehouse_type |
string | O tipo de armazém SQL. Os valores possíveis são CLASSIC , PRO e SERVERLESS . |
SERVERLESS |
warehouse_channel |
string | O canal do armazém SQL. Os valores possíveis são CURRENT e PREVIEW . |
CURRENT |
warehouse_size |
string | O tamanho do cluster do SQL warehouse. Os valores possíveis são 2X_SMALL , X_SMALL , SMALL , MEDIUM , , X_LARGE LARGE , 2X_LARGE , 3X_LARGE e 4X_LARGE . |
MEDIUM |
min_clusters |
número inteiro | O número mínimo de clusters permitido. | 1 |
max_clusters |
número inteiro | O número máximo de clusters permitido. | 5 |
auto_stop_minutes |
número inteiro | O número de minutos antes de o SQL warehouse parar automaticamente devido à inatividade. | 35 |
tags |
map | Tags 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 amostra
As consultas de exemplo a seguir são modelos. Conecte todos os valores que fizerem sentido para sua organização. Você também pode adicionar alertas a essas consultas para ajudá-lo a se manter informado sobre as alterações em seus armazéns. Consulte Criar um alerta.
Use as seguintes consultas de exemplo para obter informações sobre o comportamento do depósito:
Identificar as configurações de todos os armazéns ativos
Esta consulta identifica as configurações de todos os armazéns que estão ativos no momento.
USE CATALOG `system`;
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;
Que armazéns foram criados esta semana?
Esta consulta identifica os armazéns 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;