스토리지 및 쿼리 비용 산출

주문형 쿼리는 읽은 바이트 수에 따라 청구됩니다. 현재 주문형 쿼리 가격 책정은 가격 책정 페이지를 참조하세요.

쿼리를 실행하기 전에 예상 비용을 알아보려면 다음을 사용하세요.

• GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI의 쿼리 검사기
• CLI의 --dry_run 플래그
• API를 사용해 쿼리 작업을 제출할 때 dryRun 매개변수
• Google Cloud Platform 가격 계산기
• 클라이언트 라이브러리

쿼리 비용 산출

쿼리 비용을 추정하는 방법은 다음과 같습니다.

Console

GCP Console에 쿼리를 입력하면 쿼리 검사기가 쿼리 구문을 확인하고 읽을 바이트 수를 추정합니다. 이 추정값을 사용하여 가격 계산기에서 쿼리 비용을 계산할 수 있습니다.

쿼리에서 소량의 데이터를 처리하는 경우 처리되는 바이트를 KB에서 MB로 변환해야 할 수도 있습니다. 가격 계산기에서 사용되는 최소 측정 단위는 MB입니다.

기본 UI

GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI에 쿼리를 입력하면 쿼리 검사기가 쿼리 구문을 확인하고 읽을 바이트 수를 추정합니다. 이 추정값을 사용하여 가격 계산기에서 쿼리 비용을 계산할 수 있습니다.

쿼리에서 소량의 데이터를 처리하는 경우 처리되는 바이트를 KB에서 MB로 변환해야 할 수도 있습니다. 가격 계산기에서 사용되는 최소 측정 단위는 MB입니다.

CLI

CLI에서 쿼리 실행 시 --dry_run 플래그를 사용하여 읽을 바이트 수를 추정할 수 있습니다. 이 추정값을 사용하여 가격 계산기에서 쿼리 비용을 계산할 수 있습니다.

--dry_run 플래그를 사용하는 CLI 쿼리는 다음과 같습니다.

bq query \
--use_legacy_sql=false \
--dry_run \
'SELECT
  column1,
  column2,
  column3
FROM
  `project_id.dataset.table`
LIMIT
  1000'

명령어를 실행하면 읽을 바이트의 추정값이 응답에 포함됩니다. Query successfully validated. Assuming the tables are not modified, running this query will process 10918 bytes of data.

쿼리에서 소량의 데이터를 처리하는 경우, 처리되는 바이트를 KB에서 MB로 변환해야 할 수 있습니다. 가격 계산기에서 사용되는 최소 측정 단위는 MB입니다.

API

API를 사용하여 테스트 실행을 수행하려면 dryRun을 true로 설정하여 쿼리 작업을 제출합니다.

go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

GitHub에서 보기 의견 보내기

q := client.Query(`
	SELECT
	   name,
	   COUNT(*) as name_count
	FROM ` + "`bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`" + `
	WHERE state = 'WA'
	GROUP BY name
	`)
q.DryRun = true
// Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
q.Location = "US"

job, err := q.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
// Dry run is not asynchronous, so get the latest status and statistics.
status := job.LastStatus()
if err != nil {
	return err
}
fmt.Printf("This query will process %d bytes\n", status.Statistics.TotalBytesProcessed)

Python

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 테스트 실행을 수행하려면 QueryJobConfig.dry_run 속성을 True로 설정합니다. 테스트 실행 쿼리 구성을 제공하면 Client.query()는 항상 완료된 QueryJob을 반환합니다.

GitHub에서 보기 의견 보내기

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

job_config = bigquery.QueryJobConfig()
job_config.dry_run = True
job_config.use_query_cache = False
query_job = client.query(
    (
        "SELECT name, COUNT(*) as name_count "
        "FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` "
        "WHERE state = 'WA' "
        "GROUP BY name"
    ),
    # Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location="US",
    job_config=job_config,
)  # API request

# A dry run query completes immediately.
assert query_job.state == "DONE"
assert query_job.dry_run

print("This query will process {} bytes.".format(query_job.total_bytes_processed))

Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용한 쿼리 비용 추정

Google Cloud Platform 가격 계산기로 주문형 쿼리 비용을 추정하려면 쿼리에서 처리하는 바이트 수를 MB, GB, TB 또는 PB 단위로 입력합니다. 쿼리에서 1TB 미만의 데이터를 처리하는 경우 BigQuery에서는 매달 1TB까지는 주문형 쿼리 처리를 무료로 지원하므로 추정값이 $0입니다.

가격 계산기를 사용해 쿼리 비용을 추정하는 방법:

1. Google Cloud Platform 가격 계산기를 엽니다.
2. BigQuery를 클릭합니다.
3. 주문형 탭을 클릭합니다.
4. 표 이름에서 표의 이름을 입력합니다. (예: airports)
5. 스토리지 가격의 스토리지 필드에 0을 입력합니다.
6. 쿼리 가격에서 테스트 실행 또는 쿼리 검사기로 얻은 읽은 바이트 수 추정값을 입력합니다. 값이 1 MB 이하인 경우, 가격 계산기를 위해 MB로 변환해야 합니다. 예를 들어 10,918바이트를 사용하면 값은 약 0.01091MB가 됩니다.
7. 추정값에 추가를 클릭합니다.
8. 추정값이 오른쪽에 나타납니다. 추정값을 저장하거나 이메일로 보낼 수 있습니다.

이 경우에는 쿼리에서 읽은 바이트 수가 무료 등급에서 지원되는 주문형 처리 1TB에 미치지 못합니다. 따라서 예상 비용은 $0입니다.

가격 계산기에 고정 요금 가격 포함

결제 계정에 고정 요금 가격을 적용한 경우, 고정 요금 탭을 클릭하고 고정 요금제를 선택한 후 저장소 비용을 추정값에 추가할 수 있습니다.

자세한 내용은 정액제를 참조하세요.

Google Cloud Platform 가격 계산기를 사용한 저장소 비용 추정

Google Cloud Platform 가격 계산기로 저장소 비용을 추정하려면 저장되는 바이트 수를 MB, GB, TB 또는 PB 단위로 입력합니다. BigQuery에서는 매달 10GB의 저장소를 무료로 제공합니다.

가격 계산기를 사용해 저장소 비용을 추정하는 방법:

1. Google Cloud Platform 가격 계산기를 엽니다.
2. BigQuery를 클릭합니다.
3. 주문형 탭을 클릭합니다.
4. 표 이름에서 표의 이름을 입력합니다. (예: airports)
5. 스토리지 가격의 스토리지 필드에 100을 입력합니다. 측정 단위는 GB로 설정된 채로 둡니다.
6. Add To Estimate(추정값에 추가)를 클릭합니다.
7. 추정값이 오른쪽에 나타납니다. 추정값을 저장하거나 이메일로 보낼 수 있습니다.