カタログでスキーマを有効にする必要があります。スキーマを有効にする」を参照してください。スキーマの有効化」を参照)。Databricksクラウドとリージョン」を参照)。データレイアウトを最適化し、ピークパフォーマンスとコスト効率を実現します。システムテーブルは、この機能の操作履歴を追跡します。マネージドテーブルの予測的最適化を参照してください。system.storage.predictive_optimization_operations_historyにあります。時間かかる場合があります。予測的最適化では、同じクラスターで複数の操作が実行される場合があります。シェアは概算されます。ESTIMATED_DBU。システムテーブルでは、次のスキーマが使用されます。例account_idstringアカウントのID。1234567890123456start_timetimestamp操作が開始された時刻。10:00:00.000+00:00end_timetimestamp操作が終了した時刻。11:00:00.000+00:00metastore_namestring最適化されたテーブルが属するメタストアの名前。metastorecatalog_namestring最適化された表が属するカタログの名前。catalogschema_namestring最適化されたテーブルが属するスキーマの名前。138ebb4b-3757-41bb-9e18-52b38d3d2836table_namestring最適化されたテーブルの名前。table1operation_typestring実行された最適化操作。CLUSTERINGになります。4dad1136-6a8f-418f-8234-6855cfaff18foperation_statusstring最適化操作のステータス。INTERNAL_ERRORになります。文字列]実行された特定の最適化に関する追加の詳細。メトリクスを参照してください。{"number_of_output_files":"100","number_of_compacted_files":"1000","amount_of_output_data_bytes":"4000","amount_of_data_compacted_bytes":"10000"}usage_unitstringこの操作で発生した使用量の単位。ESTIMATED_DBUusage_quantityDECIMALタイプこの操作によって使用された使用単位の量。メトリクスoperation_metrics列に記録されるメトリクスは、操作のタイプによって異なります。次のセクションには、予測的最適化システムテーブルに知見を取得するために使用できるサンプルクエリーが含まれています。内の値を独自のパラメーターに置き換える必要があります。この記事には、次のクエリの例が含まれています。