Stima e controllo dei costi
Questa pagina descrive come stimare i costi ed elenca le best practice per il controllo costi aggiuntivi in BigQuery. BigQuery offre due tipi di modelli di determinazione dei prezzi: on demand e prezzi in base alla capacità. Per informazioni sui prezzi, vedi Prezzi di BigQuery.
Con BigQuery puoi stimare il costo di esecuzione di una query, calcolare i byte elaborati da varie query e ottenere una stima mensile dei costi in base all'utilizzo previsto. Per controllare i costi, devi anche seguire le best practice per ottimizzare il calcolo delle query e lo spazio di archiviazione BigQuery. Per le best practice specifiche per i costi, consulta Controllare i costi delle query.
Per monitorare i costi delle query e l'utilizzo di BigQuery, analizza Audit log di BigQuery.
Stima i costi delle query
BigQuery fornisce vari metodi per stimare il costo:
- Utilizza l'opzione Prova di prova della query per stimare prima di eseguire una query utilizzando il modello di prezzi on demand.
- Calcolo del numero di byte elaborati da vari tipi di query.
- Ottieni il costo mensile in base all'utilizzo previsto entro utilizzando il Calcolatore prezzi di Google Cloud.
Calcolo delle dimensioni delle query on demand
Per calcolare il numero di byte elaborati dalle varie tipi di query utilizzando modello di fatturazione on demand, consulta quanto segue sezioni:
Esegui query su formati a colonne su Cloud Storage
Se i tuoi dati esterni sono archiviati in formato ORC o Parquet, il numero di byte addebitati è limitato alle colonne lette da BigQuery. Poiché i tipi di dati di un'origine dati esterna sono convertiti dalla query in tipi di dati BigQuery, il numero di byte letti è calcolato in base alle dimensioni dei tipi di dati BigQuery. Per informazioni sulle conversioni dei tipi di dati, consulta le seguenti pagine:
Utilizzare il Calcolatore prezzi di Google Cloud
Il Calcolatore prezzi di Google Cloud può aiutarti a creare una stima dei costi mensili complessivi per BigQuery. in base all'utilizzo previsto.
On demand
Per stimare i costi nel Calcolatore prezzi di Google Cloud quando utilizzi il modello di prezzi on demand, segui questi passaggi:
- Apri il Calcolatore prezzi di Google Cloud.
- Fai clic su BigQuery.
- Fai clic sulla scheda On demand.
- In Prezzi dell'archiviazione, inserisci la dimensione stimata della tabella in campi di archiviazione. Devi solo stimare lo spazio di archiviazione fisico archiviazione logica, a seconda del modello di fatturazione dell'archiviazione del set di dati.
- In Prezzi delle query, inserisci i byte stimati letti dalla tua prova o lo strumento di convalida delle query.
- Fai clic su Aggiungi alla stima.
- La stima è visualizzata a destra. Tieni presente che puoi salvare o inviare via email stima.
Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Prezzi on demand.
Edizioni
Per stimare i costi nel Calcolatore prezzi di Google Cloud quando utilizzi il modello di prezzi basato sulla capacità con le versioni di BigQuery, segui questi passaggi:
- Apri il Calcolatore prezzi di Google Cloud.
- Fai clic su BigQuery.
- Fai clic sulla scheda Versioni.
- Scegli la posizione in cui vengono utilizzati gli slot.
- Scegli la tua edizione.
- Scegli Slot massimi, Slot di riferimento, Impegno facoltativo e Utilizzo stimato della scalabilità automatica.
- Scegli la località in cui archiviare i dati.
- Inserisci le tue stime dell'utilizzo dello spazio di archiviazione per Archiviazione attiva, Archiviazione a lungo termine, Inserimenti di streaming e Letture streaming. Devi solo stimare l'archiviazione fisica o quella logica, a seconda del modello di fatturazione per l'archiviazione del set di dati.
- Fai clic su Aggiungi alla stima.
Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Prezzi basati sulla capacità.
Costi delle query di controllo
Per ottimizzare i costi delle query, assicurati di disporre di spazio di archiviazione ottimizzato e il computing delle query. Per altri metodi per controllare il costo delle query, consulta le sezioni seguenti:
Controlla il costo delle query prima di eseguirle
Best practice: prima di eseguire le query, visualizza l'anteprima per stimare i costi.
Le query vengono fatturate in base al numero di byte letti. Per stimare i costi prima di eseguire una query:
- Utilizza lo strumento di convalida delle query nella console Google Cloud.
- Utilizza il Calcolatore prezzi di Google Cloud.
- Esegui una prova per le query.
Utilizzare lo strumento di convalida delle query
Quando inserisci una query nella console Google Cloud, lo strumento di convalida delle query verifica la sintassi della query e fornisce una stima del numero di byte letti. Puoi utilizzare questa stima per calcolare il costo delle query nel Calcolatore prezzi.
Se la query non è valida, lo strumento di convalida delle query visualizza un errore. per creare un nuovo messaggio email. Ad esempio:
Not found: Table myProject:myDataset.myTable was not found in location US
Se la query è valida, lo strumento di convalida delle query fornisce una stima del di byte necessari per elaborare la query. Ad esempio:
This query will process 623.1 KiB when run.
Esegui una prova
Per eseguire una prova, segui questi passaggi:
Console
Vai alla pagina BigQuery.
Inserisci la query nell'editor delle query.
Se la query è valida, viene visualizzato automaticamente un segno di spunta insieme alla quantità di dati che verrà elaborata dalla query. Se la query non è valida, viene visualizzato un punto esclamativo insieme a un messaggio di errore.
bq
Inserisci una query come la seguente utilizzando il flag --dry_run
.
bq query \ --use_legacy_sql=false \ --dry_run \ 'SELECT COUNTRY, AIRPORT, IATA FROM `project_id`.dataset.airports LIMIT 1000'
Per una query valida, il comando produce la seguente risposta:
Query successfully validated. Assuming the tables are not modified, running this query will process 10918 bytes of data.
API
Per eseguire una prova utilizzando l'API, invia un job di query con
dryRun
impostata su true
in
JobConfiguration
di testo.
Vai
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Go nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Go BigQuery documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java BigQuery documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Node.js.
Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.
PHP
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di PHP nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API PHP BigQuery documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.
Python
Imposta il parametro
QueryJobConfig.dry_run
a True
.
Client.query()
restituisce sempre
QueryJob
quando viene fornita una configurazione
delle query dry run.
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di BigQuery con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python BigQuery documentazione di riferimento.
Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.
Evita di eseguire query per esplorare i dati della tabella
Best practice: non eseguire query per esplorare o visualizzare l'anteprima dei dati della tabella.
Se stai sperimentando o esplorando i dati, puoi utilizzare l'anteprima della tabella per visualizzare i dati gratuitamente e senza influire sulle quote.
BigQuery supporta le seguenti opzioni di anteprima dei dati:
- Nella console Google Cloud, nella pagina dei dettagli della tabella, fai clic sull'icona Scheda Anteprima per campionare i dati.
- Nello strumento a riga di comando bq, utilizza il comando
bq head
e specifica il numero di righe da visualizzare in anteprima. - Nell'API, utilizza
tabledata.list
per recuperare i dati della tabella da un insieme specificato di righe. - Evita di utilizzare
LIMIT
nelle tabelle non in cluster. Per le tabelle non in cluster, viene eseguitaLIMIT
non ridurrà i costi di calcolo.
Limita il numero di byte fatturati
Best practice: utilizza l'impostazione Numero massimo di byte fatturati per limitare i costi delle query.
Puoi limitare il numero di byte fatturati per una query utilizzando l'impostazione dei byte massimi fatturati. Quando imposti il numero massimo di byte fatturati, il numero di byte le letture della query vengono stimate prima dell'esecuzione della query. Se il numero il numero di byte stimati supera il limite, la query ha esito negativo senza che ricarica.
Per le tabelle in cluster, la stima del numero di byte fatturati per una query corrisponde al limite superiore e può essere superiore al numero effettivo di byte fatturati dopo aver eseguito la query. Pertanto, in alcuni casi, se imposti il numero massimo di byte fatturati, una query su una tabella in cluster può avere esito negativo, anche se i byte effettivi fatturati non supererebbe l'impostazione del numero massimo di byte fatturati.
Se una query non va a buon fine a causa dell'impostazione del numero massimo di byte fatturati, viene restituito un errore simile al seguente:
Error: Query exceeded limit for bytes billed: 1000000. 10485760 or higher
required.
Per impostare il numero massimo di byte fatturati:
Console
- In Editor di query, fai clic su Altro > Impostazioni query >. Opzioni avanzate.
- Nel campo Numero massimo di byte fatturati, inserisci un numero intero.
- Fai clic su Salva.
bq
Utilizza il comando bq query
con il flag --maximum_bytes_billed
.
bq query --maximum_bytes_billed=1000000 \ --use_legacy_sql=false \ 'SELECT word FROM `bigquery-public-data`.samples.shakespeare'
API
Imposta la proprietà maximumBytesBilled
in JobConfigurationQuery
oppure
QueryRequest
.
Evita di utilizzare LIMIT
nelle tabelle non in cluster
Best practice: per le tabelle non in cluster, non utilizzare una clausola LIMIT
come
di controllo dei costi.
Per le tabelle non cluster, l'applicazione di una clausola LIMIT
a una query non influisce sulla quantità di dati letti. Ti viene addebitata la lettura di tutti i byte
come indicato dalla query, anche se quest'ultima restituisce solo un
di Google Cloud. Con una tabella in cluster, una clausola LIMIT
può ridurre il numero di byte esaminati, perché la scansione si interrompe quando vengono analizzati blocchi sufficienti per ottenere il risultato. Ti vengono addebitati solo i byte sottoposti a scansione.
Visualizza i costi utilizzando una dashboard ed esegui query sugli audit log
Best practice: crea una dashboard per visualizzare i dati di fatturazione in modo da poter apportare aggiustamenti all'utilizzo di BigQuery. Valuta anche la possibilità di trasmettere in streaming gli audit log per BigQuery per analizzare i pattern di utilizzo.
Puoi esportare i dati di fatturazione a BigQuery e visualizzarli in uno strumento come e Looker Studio. Per un tutorial sulla creazione di una dashboard di fatturazione, consulta Visualizzare la fatturazione di Google Cloud utilizzando BigQuery e Looker Studio.
Puoi anche trasmettere i flussi di log di controllo BigQuery e analizza i log per i pattern di utilizzo come le query costi per utente.
Materializza i risultati della query in più fasi
Best practice: se possibile, materializza i risultati della query in fasi.
Se crei una query in più fasi di grandi dimensioni, ogni volta che la esegui, BigQuery legge tutti i dati richiesti dalla query. Ti viene addebitato il costo di tutti i dati letti ogni volta che viene eseguita la query.
Suddividi invece la query in fasi, in cui ogni fase materializza la query scrivendoli in una tabella di destinazione. L'esecuzione di query sulla tabella di destinazione più piccola riduce la quantità di dati letti e riduce i costi. Il costo dell'archiviazione dei risultati materializzati è molto inferiore al il costo dell'elaborazione di grandi quantità di dati.
Usa la scadenza per le tabelle di destinazione
Best practice: se scrivi risultati di query di grandi dimensioni in una destinazione utilizza la scadenza predefinita della tabella per rimuovere i dati quando non sono necessario più tempo.
Mantenere set di risultati di grandi dimensioni nello spazio di archiviazione BigQuery ha un costo. Se non necessitano di un accesso permanente ai risultati, utilizza scadenza predefinita della tabella per eliminare automaticamente i dati.
Per ulteriori informazioni, vedi i prezzi dello spazio di archiviazione.
Passaggi successivi
- Ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery.
- Scopri come ottimizzare le query.
- Scopri come ottimizzare lo spazio di archiviazione.
Per informazioni su fatturazione, avvisi e visualizzazione dei dati, consulta i seguenti argomenti: