计算系统表参考

本文概述了计算系统表，包括架构和示例查询。 现在有两个群集系统表可用：clusters 和 node_types。

群集表架构

群集表是一个变化缓慢的维度表，其中包含通用群集和作业群集的群集配置随时间推移而变化的完整历史记录。

群集系统表位于 system.compute.clusters 并具有以下架构：

节点类型表架构

节点类型表通过基本硬件信息捕获当前可用的节点类型。 节点类型系统表位于 system.compute.node_types 并具有以下架构：

已知的限制

• 在 2023 年 10 月 23 日之前标记为已删除的群集不会显示在群集表中。 这可能会导致 system.billing.usage 表中的联接与群集表中的群集记录不匹配。 所有活动群集都已回填。
• 群集表仅包括通用群集和作业群集的记录。 它不包含 Delta Live Tables 群集或 SQL 仓库。

示例查询

可以使用以下示例查询来回答有关群集的常见问题：

• 使用可计费使用情况记录联接群集记录
• 将群集的成本归属到群集所有者

将群集记录与最新的计费记录联接

此查询可帮助你了解一段时间内的支出。 将 usage_start_time 更新到最新的计费周期后，它会获取对计费记录的最新更新，以加入群集数据。

在特定的运行期间，每个记录都与群集所有者相关联。 因此，如果群集所有者发生更改，则成本将根据使用群集的时间汇总到正确的所有者。

SELECT
  u.record_id,
  c.cluster_id,
  c.owned_by,
  c.change_time,
  u.usage_start_time,
  u.usage_quantity
FROM
  system.billing.usage u
  JOIN system.compute.clusters c
  JOIN (SELECT u.record_id, c.cluster_id, max(c.change_time) change_time
    FROM system.billing.usage u
    JOIN system.compute.clusters c
    WHERE
      u.usage_metadata.cluster_id is not null
      and u.usage_start_time >= '2023-01-01'
      and u.usage_metadata.cluster_id = c.cluster_id
      and date_trunc('HOUR', c.change_time) <= date_trunc('HOUR', u.usage_start_time)
    GROUP BY all) config
WHERE
  u.usage_metadata.cluster_id is not null
  and u.usage_start_time >= '2023-01-01'
  and u.usage_metadata.cluster_id = c.cluster_id
  and u.record_id = config.record_id
  and c.cluster_id = config.cluster_id
  and c.change_time = config.change_time
ORDER BY cluster_id, usage_start_time desc;

将群集的成本归属到群集所有者

如果想要降低计算成本，可以使用此查询来找出帐户中的哪些群集所有者使用了最多的 DBU。

SELECT
  u.record_id record_id,
  c.cluster_id cluster_id,
  max_by(c.owned_by, c.change_time) owned_by,
  max(c.change_time) change_time,
  any_value(u.usage_start_time) usage_start_time,
  any_value(u.usage_quantity) usage_quantity
FROM
  system.billing.usage u
  JOIN system.compute.clusters c
WHERE
  u.usage_metadata.cluster_id is not null
  and u.usage_start_time >= '2023-01-01'
  and u.usage_metadata.cluster_id = c.cluster_id
  and c.change_time <= u.usage_start_time
GROUP BY 1, 2
ORDER BY cluster_id, usage_start_time desc;