TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰는 다음 유형의 테이블에 대해 이전 90일 동안의 일일 총 스토리지 사용량을 제공합니다.

표준 테이블
구체화된 뷰
기본 테이블의 델타 값(바이트)이 포함된 테이블 클론
기본 테이블의 델타 값(바이트)이 포함된 테이블 스냅샷

청구 가능한 바이트가 없는 테이블은 INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰에 포함되지 않습니다. 여기에는 다음 유형의 테이블이 포함됩니다.

외부 테이블
익명 테이블
빈 테이블
기본 테이블의 델타 값(바이트)이 없는 테이블 클론
기본 테이블의 델타 값(바이트)이 없는 테이블 스냅샷

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰를 쿼리할 때 쿼리 결과에는 현재 프로젝트와 연관된 전체 조직의 각 테이블 또는 구체화된 뷰에 대한 하루 하나의 행이 포함됩니다.

이 테이블의 데이터는 실시간으로 제공되지 않습니다. 테이블 데이터가 이 뷰에 반영되려면 약 72시간이 걸립니다.

스토리지 사용량은 MB 초로 반환됩니다. 예를 들어 프로젝트에 86,400초(24시간) 동안 물리적으로 1,000,000바이트가 사용된 경우 총 물리적 사용량은 86,400,000,000바이트 초이며, 이는 다음 예시에 표시된 것처럼 82,397MB 초로 변환됩니다.

86,400,000,000 / 1,024 / 1,024 = 82,397

이것은 BILLABLE_TOTAL_PHYSICAL_USAGE 열에서 반환되는 값입니다.

자세한 내용은 스토리지 가격 책정 세부정보를 참조하세요.

필수 권한

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰를 쿼리하려면 조직에 대한 다음 Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.

bigquery.tables.get
bigquery.tables.list

다음과 같이 사전 정의된 각 IAM 역할에는 위의 권한이 포함되어 있습니다.

roles/bigquery.dataViewer
roles/bigquery.dataEditor
roles/bigquery.metadataViewer
roles/bigquery.admin

이 스키마 뷰는 Google Cloud 조직이 정의된 사용자만 사용할 수 있습니다.

BigQuery 권한에 대한 자세한 내용은 IAM으로 액세스 제어를 참조하세요.

스키마

INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION 뷰에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

`USAGE_DATE`	`DATE`	표시된 바이트의 결제일
`PROJECT_ID`	`STRING`	데이터 세트가 포함된 프로젝트의 프로젝트 ID
`TABLE_CATALOG`	`STRING`	데이터 세트가 포함된 프로젝트의 프로젝트 ID
`PROJECT_NUMBER`	`INT64`	데이터 세트가 포함된 프로젝트의 프로젝트 번호
`TABLE_SCHEMA`	`STRING`	테이블이나 구체화된 뷰가 포함된 데이터 세트 이름(또는 `datasetId`라고 함)
`TABLE_NAME`	`STRING`	테이블 또는 구체화된 뷰의 이름(또는 `tableId`라고 함)
`BILLABLE_TOTAL_LOGICAL_USAGE`	`INT64`	총 논리적 사용량(MB 초)입니다. 데이터 세트에 물리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.
`BILLABLE_ACTIVE_LOGICAL_USAGE`	`INT64`	90일 미만의 논리적 사용량(MB 초)입니다. 데이터 세트에 물리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.
`BILLABLE_LONG_TERM_LOGICAL_USAGE`	`INT64`	90일 초과의 논리적 사용량(MB 초)입니다. 데이터 세트에 물리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.
`BILLABLE_TOTAL_PHYSICAL_USAGE`	`INT64`	총 사용량(MB 초)입니다. 여기에는 장애 안전 및 시간 이동 스토리지에 사용되는 물리적 바이트가 포함됩니다. 데이터 세트에 논리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.
`BILLABLE_ACTIVE_PHYSICAL_USAGE`	`INT64`	90일 미만의 물리적 사용량(MB 초)입니다. 여기에는 장애 안전 및 시간 이동 스토리지에 사용되는 물리적 바이트가 포함됩니다. 데이터 세트에 논리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.
`BILLABLE_LONG_TERM_PHYSICAL_USAGE`	`INT64`	90일 초과의 물리적 사용량(MB 초)입니다. 데이터 세트에 논리적 스토리지 청구 모델이 사용되는 경우 0을 반환합니다.

범위 및 구문

이 뷰에 대한 쿼리에는 리전 한정자가 있어야 합니다. 리전 한정자를 지정하지 않으면 메타데이터가 모든 리전에서 검색됩니다. 다음 표에는 이 뷰의 리전 범위가 나와 있습니다.

뷰 이름	리소스 범위	리전 범위
[PROJECT_ID.]`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION	지정된 프로젝트가 포함된 조직	`REGION`

다음을 바꿉니다.

(선택사항) PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다. 지정하지 않으면 기본 프로젝트가 사용됩니다.

+ REGION: 모든 데이터 세트 리전 이름입니다. 예를 들면 region-us입니다.

참고: INFORMATION_SCHEMA 뷰를 쿼리하려면 리전 한정자를 사용해야 합니다. 쿼리 실행 위치는 INFORMATION_SCHEMA 뷰의 리전과 일치해야 합니다.

다음 예시에서는 조직에서 지정된 프로젝트의 테이블에 대해 스토리지 정보를 반환하는 방법을 보여줍니다.

SELECT * FROM myProject.`region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION;

다음 예시에서는 조직의 테이블에 대해 스토리지 정보를 반환하는 방법을 보여줍니다.

SELECT * FROM `region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION;

예

다음 예시는 최신 사용 날짜에 대해 조직의 모든 테이블 사용량을 표시합니다.

SELECT
  usage_date,
  project_id,
  table_schema,
  table_name,
  billable_total_logical_usage,
  billable_total_physical_usage
FROM
  (
    SELECT
      *,
      ROW_NUMBER()
        OVER (PARTITION BY project_id, table_schema, table_name ORDER BY usage_date DESC) AS rank
    FROM
      `region-REGION`.INFORMATION_SCHEMA.TABLE_STORAGE_USAGE_TIMELINE_BY_ORGANIZATION
  )
WHERE rank = 1;

결과는 다음과 비슷합니다.

+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
| usage_date   | project_id | table_schema | table_name | billable_total_logical_usage | billable_total_physical_usage |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project1   | dataset_A    | table_x    | 734893409201                 |           0                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project1   | dataset_A    | table_z    | 110070445455                 |           0                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project1   | dataset_B    | table_y    |            0                 | 52500873256                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project1   | dataset_B    | table_t    |            0                 | 32513713981                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project2   | dataset_C    | table_m    |   8894535352                 |           0                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+
|  2023-04-03  | project2   | dataset_C    | table_n    |   4183337201                 |           0                   |
+--------------+------------+--------------+------------+------------------------------+-------------------------------+