Operations reference

パイプラインエラーログ機能のリファレンス。ガイドスタイルのドキュメントについては、 Pipeline error log を参照してください。

エラーログファンクション

各パイプラインは、{source_schema}.pipeline_{pipeline_name}_errors でエラーログテーブルを維持します。これらの機能は、そのログを照会および管理するための一貫したインターフェイスを提供します。

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promoteb.get_error_logs

オプションのフィルターを使用して、パイプラインのエラーログエントリを結果ます。

パラメーター

Parameter	Type	Default	Description
p_pipeline_name	TEXT	Required	パイプラインの名前。
p_source_id	TEXT	NULL	特定のソースレコードIDにフィルターします。
p_pipeline_step	SMALLINT	NULL	特定のパイプラインステップ番号にフィルターします。
p_error_category	helpb.ErrorBlocking	NULL	カテゴリによるフィルター RecordTemporary、RecordPermanent、PipelineTemporary、または`PipelinePermanent`
p_limit	INTEGER	NULL	返される行の最大数。
p_offset	INTEGER	NULL	スキップする行数ページネーションの場合。

返品

Column	Type	Description
id	bigint	エラーログエントリID
source_id	text	失敗したソースレコード
part_ids	bigint[]	部分識別子チャンクレコードの場合
pipeline_step	smallint	障害が発生したステップ番号
step_operation	helpb.PipelineStepOperation	オペレーション名 例 ParsePdf、ChunkText
error_message	text	エラーの説明
error_category	helpb.ErrorBlocking	エラーカテゴリ
failed_at	timestamptz	障害のタイムスタンプ
retry_count	integer	リトライ試行回数
last_retry_at	timestamptz	前回の再試行のタイムスタンプ
last_seen_at	timestamptz	このエラーが最後に発生したタイムスタンプ。繰り返しのたびに更新します。 `failed_at`は、最初に出現したときに固定されたままです。

例

- - All errors for a pipeline
SELECT * FROM aidb.get_error_logs(my_pipeline);

- - Filter by source record
SELECT * FROM aidb.get_error_logs(my_pipeline, p_source_id => doc_42);

- - Filter by step and category
SELECT * FROM aidb.get_error_logs(
    my_pipeline,
    p_pipeline_step  => 1::SMALLINT,
    p_error_category => RecordPermanent
);

- - Paginate
SELECT * FROM aidb.get_error_logs(my_pipeline, p_limit => 20, p_offset => 40);

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helpb.get_error_log_summary

単一のパイプラインの集計エラー数をステップ、オペレーション、およびカテゴリごとにグループ化して返します。

パラメーター

Parameter	Type	Description
p_pipeline_name	TEXT	パイプラインの名前。

返品

Column	Type	Description
pipeline_step	smallint	ステップ番号
step_operation	helpb.PipelineStepOperation	オペレーション名
error_category	helpb.ErrorBlocking	エラーカテゴリ
error_count	bigint	このグループのエラーの数
latest_failed_at	timestamptz	最新の障害のタイムスタンプ

例

SELECT * FROM aidb.get_error_log_summary(my_pipeline);

__OUTPUT__
 pipeline_step | step_operation | error_category  | error_count | latest_failed_at
- --------------+----------------+-----------------+-------------+----------------------------
             1 | ParsePdf       | RecordPermanent |           2 | 2026-04-10 14:31:58.456+00
             2 | ChunkText      | RecordPermanent |           1 | 2026-04-10 14:32:01.123+00
(2 rows)

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promoteb.get_all_error_summaries

aidb.get_error_log_summary() と同じロールアップを返しますが、一度にすべてのパイプラインを返します。

返品

Column	Type	Description
pipeline_name	text	パイプライン名
pipeline_step	smallint	ステップ番号
step_operation	helpb.PipelineStepOperation	オペレーション名
error_category	helpb.ErrorBlocking	エラーカテゴリ
error_count	bigint	このグループのエラーの数
latest_failed_at	timestamptz	最新の障害のタイムスタンプ

例

SELECT * FROM aidb.get_all_error_summaries();

__OUTPUT__
 pipeline_name | pipeline_step | step_operation | error_category    | error_count | latest_failed_at
- --------------+---------------+----------------+-------------------+-------------+----------------------------
 my_pipeline   |             1 | ParsePdf       | RecordPermanent   |           2 | 2026-04-10 14:31:58.456+00
 pdf_ingester  |             1 | ParsePdf       | PipelinePermanent |           1 | 2026-04-10 15:00:12.000+00
(2 rows)

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promoteb.clear_error_logs

IDに基づいて特定のエラーログエントリを削除します。クリアする前にaidb.get_error_logs() でエントリを確認します。

パラメーター

Parameter	Type	Description
p_pipeline_name	TEXT	パイプラインの名前。
p_error_ids	BIGINT[]	削除するエラーログエントリIDの配列。

返品

BIGINT — 削除された行数。

例

SELECT aidb.clear_error_logs(my_pipeline, ARRAY[1, 3]);

__OUTPUT__
 clear_error_logs
- -----------------
                2
(1 row)

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promoteb.requeue_pipeline_errors

7. 5.0で導入されました。ターゲットのレコードレベルのエラーログエントリを削除し、パイプラインの状態サーフェスでソースレコードをダーティとしてマークします。次の通常の実行で再処理されます。呼び出し自分自身は処理を行いません。ワークフローについては、 失敗したレコードの再キューイング を参照してください。

パラメーター

Parameter	Type	Description
p_pipeline_name	TEXT	パイプラインの名前。
p_error_ids	BIGINT[]	再キューイングするエラーログエントリIDの配列。

返品

入力IDごとに1行、昇順 error_id 。

Column	Type	Description
error_id	bigint	入力配列のエラーログエントリID。
action	text	requeued、skipped_pipeline_level、または`not_found` 以下を参照してください。

• requeued レコードレベルの行が削除され、ソースがダーティとしてマークされました。テーブルソースは状態イベントをエンキューします。ボリュームソースは、ワンショットのretry_requested_at マーカーを設定します。

• skipped_pipeline_level エントリーにはNULL source_id があり、そのまま残されます。根本的な問題を修正して再実行するか、 aidb.clear_error_logs で却下します。

• not_found IDがエラーログに存在しない、またはパイプラインにエラーログテーブルがありません。

重複するIDのコンカレント・リキューは、行ごとのFOR UPDATE ロックでシリアル化されます。重複しないIDセットは並列的に処理されます。バックグラウンドパイプラインは、次のワーカーティックに再キューイングされた行を自動的にドレインします。無効またはライブパイプラインには、フォローアップのaidb.run_pipeline 呼び出しが必要です。

例

SELECT * FROM aidb.requeue_pipeline_errors(my_pipeline, ARRAY[1, 2, 99]);

__OUTPUT__
 error_id | action
- ---------+------------------------
        1 | requeued
        2 | requeued
       99 | not_found
(3 rows)

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エラーカテゴリ

Category	Scope	Blocks pipeline?	Description
RecordTemporary	Single record	No	1つのレコードの一時的な障害。再試行で成功する場合があります。
RecordPermanent	Single record	No	1つのレコードの永続的な障害たとえば、破損したデータ。
PipelineTemporary	Entire step	Yes	ステップを停止した一時的な障害たとえば、サービスの停止。再試行で解決される場合があります。
PipelinePermanent	Entire step	Yes	ステップを停止した永続的な障害たとえば、無効なモデル構成。