performance - Bigquery.go 导出作业比 WebGUI 慢得多

Question

我正在使用 bigquery.go 库。

在调查某些性能时，我发现从客户端启动的导出(.csv 到 GCS)作业(和仅导出作业)平均需要大约 60 秒，而从 WebGUI 启动的相同作业大约需要 20 秒。这可能是什么原因？

代码如下:

time1 := time.Now()
job_extract, err := extractor.Run(ctx)
if err != nil {
    return err
}

status, err = job_extract.Wait(ctx)
if err != nil {
    return err
}

if status.Err() != nil {
    log.Fatalf("Job failed with error %v", status.Err())
    return status.Err()
}

time2 := time.Since(time1)

Answer 1

WEB UI 通常有一个轮询机制来检查作业何时完成，因此您可能会看到更长的时间。通常，导出到 GCS 的文件出现的时间早于作业在 WebUI 中实际完成的时间。

为确保并查看准确的时间，请使用cli 工具 获取最新的作业:

bq  ls -j -a --max_results=15

运行它会显示一个包含作业 ID 和相应时间的表格。

               jobId                Job Type    State      Start Time      Duration
 --------------------------------- ---------- --------- ----------------- ----------
  bquijob_1864e679_15a84d8878a      query      SUCCESS   28 Feb 07:11:06   0:00:04
  bquijob_770b512_15a84d8122c       query      FAILURE   28 Feb 07:10:35   0:00:00
  bquijob_de0df03_15a84d6a4fa       query      FAILURE   28 Feb 07:09:02   0:00:00
  bquijob_52c4f7d7_15a84d660e6      query      FAILURE   28 Feb 07:08:44   0:00:00
  bquijob_76a2c1be_15a84d5e769      query      FAILURE   28 Feb 07:08:13   0:00:00
  bquijob_7f51dde5_15a84d55afb      query      SUCCESS   28 Feb 07:07:41   0:00:08
  bquijob_34f25864_15a84d50503      query      SUCCESS   28 Feb 07:07:18   0:00:08
  job_Ca0cuRTAjY7MEHAs7vTJMxtVYTs   query      SUCCESS   28 Feb 07:00:47   0:00:09
  job_hHfmcdwyBsPsYF5dDvvOdR1Rmd0   load       SUCCESS   28 Feb 07:00:26   0:00:20
  job_mkiLf_mFHLKSplGJOtg-XDKzvv4   load       SUCCESS   28 Feb 02:52:50   0:00:02
  job_3RsPvttxWwv3SzVoOI9Cv_2yWtA   query      SUCCESS   27 Feb 21:18:40   0:00:08
  job_JLsqJO0NEIlKNac6jkDWbwneGMg   extract    SUCCESS   27 Feb 11:35:04   0:00:17
  job_KOS7vKX4aX0FNbK6dibE7cxzcQA   query      SUCCESS   27 Feb 11:33:44   0:00:37
  bquijob_44046bec_15a802f703a      query      SUCCESS   27 Feb 09:27:48   0:00:07
  job_2qQ6YSWeXaP2y2doONQJsIoga3c   query      SUCCESS   27 Feb 08:53:20   0:00:06

您可以通过这种方式检查提取作业的持续时间。如果您确认确实存在问题，请将此类表格发回您的问题中，因为 Google 工程师迟早会检查它。但如果没有适当的细节，我们只能假设您的测量有误。