Precios

BigQuery ofrece opciones de precios flexibles y escalables para ayudar a que el proyecto se ajuste a tu presupuesto. BigQuery cobra por el almacenamiento de datos, las inserciones de transmisión y las consultas de datos, pero cargar y exportar datos es completamente gratuito.

Los precios de BigQuery se calculan a partir de una tasa fija para el almacenamiento y una tarifa por uso para las consultas. El uso de almacenamiento y de consultas de un proyecto se calculan en gigabytes (GB), con la equivalencia de 1 GB = 230 bytes. Esta unidad de medida también se conoce como gibibyte (GiB). De manera similar, 1 TB equivale a 240 bytes (1,024 GB). Para obtener más información sobre los precios de consultas y de almacenamiento, consulta las SKU de Google Cloud Platform.

Cada proyecto que creas tiene una cuenta de facturación adjunta. Todos los cargos en los que incurras por los trabajos que se ejecutan en el proyecto se facturan en la cuenta de facturación adjunta. Esto se aplica incluso si el proyecto se comparte con terceros fuera de tu organización. Los costos de almacenamiento de BigQuery también se facturan en la cuenta de facturación adjunta.

BigQuery proporciona mecanismos de control de costos que te permiten limitar los costos diarios a la cantidad máxima que tu decidas. Para obtener más información, consulta Cómo crear controles de costos personalizados.

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Resumen de precios

La siguiente tabla resume los precios de BigQuery. Las cuotas y los límites de BigQuery se aplican a estas operaciones.

Ubicaciones multirregionales en EE.UU. y la UE

Operación Precios Detalles
Almacenamiento $0.02 por GB, por mes Los primeros 10 GB son gratuitos cada mes. Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Almacenamiento a largo plazo $0.01 por GB, por mes Los primeros 10 GB son gratuitos cada mes. Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Inserciones de transmisión $0.01 por 200 MB Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Consultas (análisis) $5 por TB El primer TB de cada mes es gratuito. Consulta los precios según demanda para ver detalles. Los precios de tasa fija también están disponibles para los clientes que trabajan con grandes volúmenes.
Cargar datos Gratis Consulta cómo cargar datos a BigQuery.
Copiar datos Gratis Consulta cómo copiar una tabla.
Exportar datos Gratis Consulta cómo exportar datos desde BigQuery.
Operaciones con metadatos Gratis Llamadas de list, get, patch, update y delete.
Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Región de Tokio

Operación Precios Detalles
Almacenamiento $0.023 por GB, por mes Los primeros 10 GB son gratuitos cada mes. Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Almacenamiento a largo plazo $0.016 por GB, por mes Los primeros 10 GB son gratuitos cada mes. Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Inserciones de transmisión $0.012 por 200 MB Consulta los precios de almacenamiento para obtener más información.
Consultas (análisis) $8.55 por TB El primer TB de cada mes es gratuito. Consulta los precios según demanda para ver detalles. Los precios de tasa fija también están disponibles para los clientes que trabajan con grandes volúmenes.
Cargar datos Gratis Consulta cómo cargar datos a BigQuery.
Copiar datos Gratis Consulta cómo copiar una tabla.
Exportar datos Gratis Consulta cómo exportar datos desde BigQuery.
Operaciones con metadatos Gratis Llamadas de list, get, patch, update y delete.
Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Operaciones gratuitas

La siguiente tabla muestra las operaciones de BigQuery que son gratuitas. Las cuotas y los límites de BigQuery se aplican a estas operaciones.

Operación Detalles
Cargar datos Cargar datos en BigQuery
Copiar datos Cómo copiar una tabla existente
Exportar datos Cómo exportar datos desde BigQuery
Operaciones con metadatos Llamadas de list, get, patch, update y delete

Precios de carga de datos

Por el momento, puedes cargar datos desde una fuente de datos legible (por ejemplo, desde tu máquina local) o desde Cloud Storage. Cuando cargas datos en BigQuery desde Cloud Storage, no se te cobra la operación, pero sí se generan cargos por el almacenamiento de datos en Cloud Storage. Para obtener más información, consulta los detalles de almacenamiento de datos en la página de precios de Cloud Storage. Una vez que los datos están cargados en BigQuery, quedan sujetos a los precios de almacenamiento de la plataforma.

Cargos de salida de red

Cuando creas un conjunto de datos en BigQuery, debes seleccionar una ubicación para este. Si eliges US, puedes cargar datos en tablas en el conjunto de datos del depósito de Cloud Storage en cualquier otra región. Si cargas datos desde cualquier otra región en un conjunto de datos de EE.UU., no se generan cargos de salida de Internet.

Si eliges una ubicación que no sea US, debes realizar una de las siguientes operaciones:

  • Cargar datos desde un depósito de Cloud Storage en la región seleccionada (este depósito puede ser tanto multirregional como regional en la misma región que el conjunto de datos)
  • Copiar los datos en un depósito en la región seleccionada

Cuando copias datos de una región de Cloud Storage a otra, se aplican los precios de red de Cloud Storage.

Precios de almacenamiento

Cargar datos en BigQuery es gratuito, excepto por un costo pequeño que se cobra por los datos transmitidos. Los precios de almacenamiento se calculan a partir de la cantidad de datos almacenados en las tablas, que se calculan según los tipos de datos que almacenas. Para ver una explicación detallada sobre cómo calculamos el tamaño de tus datos, consulta el cálculo del tamaño de los datos.

Ubicaciones multirregionales en EE.UU. y la UE

Cuando superas los primeros 10 GB de almacenamiento, se te cobra de la siguiente forma:

Acción de almacenamiento Costo
Almacenamiento $0.02 por GB, por mes
Inserciones de transmisión $0.01 por cada 200 MB insertados con éxito, con filas individuales calculadas a partir de un tamaño mínimo de 1 KB.

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Los precios de almacenamiento se prorratean por MB, por segundo. Por ejemplo, si almacenas:

  • 100 MB por medio mes, pagas $0.001 (un décimo de centavo).
  • 500 GB por medio mes, pagas $5.
  • 1 TB por un mes completo, pagas $20.

Región de Tokio

Cuando superas los primeros 10 GB de almacenamiento, se te cobra de la siguiente forma:

Acción de almacenamiento Costo
Almacenamiento $0.023 por GB, por mes
Inserciones de transmisión $0.012 por cada 200 MB insertados con éxito, con filas individuales calculadas a partir de un tamaño mínimo de 1 KB.

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Los precios de almacenamiento se prorratean por MB, por segundo. Por ejemplo, si almacenas:

  • 100 MB por medio mes, pagas $0.001 (un décimo de centavo).
  • 500 GB por medio mes, pagas $5.
  • 1 TB por un mes completo, pagas $20.

Precios del nivel gratuito

Los primeros 10 GB de almacenamiento son gratuitos cada mes (por cuenta de facturación).

Precios de almacenamiento a largo plazo

Si una tabla no se edita por 90 días consecutivos, su precio de almacenamiento disminuye automáticamente en un 50%.

No disminuyen el rendimiento, la durabilidad, la disponibilidad ni otras funciones cuando una tabla se considera como almacenamiento a largo plazo.

Si la tabla se edita, el precio vuelve a ser el de almacenamiento común y el contador de 90 días vuelve a comenzar desde cero.

Cualquier modificación en los datos de la tabla reinicia el contador (cargas, copias y consultas con una tabla de destino):

Acción Notas
append Cualquier trabajo que tenga una tabla de destino y use la disposición de escritura de WRITE_APPEND.
overwrite Cualquier trabajo que tenga una tabla de destino y use la disposición de escritura de WRITE_TRUNCATE.
streaming Transferencia de datos con la llamada de la API Tabledata.insertAll()

Todas las otras acciones no reinician el contador, incluidas las siguientes:

  • Consultar a partir de
  • Crear vista
  • Exportar
  • Copiar de
  • Aplicar parche

Cada partición de una tabla particionada se considera por separado para los precios de almacenamiento a largo plazo. Si una partición no se modificó en los últimos 90 días, los datos de esa partición se consideran como almacenamiento a largo plazo y se cobran según los precios con descuento.

En el caso de las tablas que alcanzan el umbral de 90 días durante un ciclo de facturación, el precio se prorratea según corresponda.

Los precios de almacenamiento a largo plazo se aplican solo al almacenamiento en BigQuery, no a las fuentes de datos externas.

Precios de consulta

Los precios de consulta se refieren al costo de ejecutar tus comandos de SQL y las funciones definidas por el usuario. BigQuery cobra por las consultas a partir de una métrica: la cantidad de bytes procesados. Se te cobra por la cantidad de bytes procesados, sin importar si los datos se almacenan en BigQuery o en una fuente de datos externa, como Google Cloud Storage, Google Drive o Google Cloud Bigtable.

Precios del nivel gratuito

El primer TB de datos procesados por mes es gratuito (por cuenta de facturación).

Precios según demanda

Ubicaciones multirregionales en EE.UU. y la UE

Después del primer TB de datos procesados en un mes, se te cobra de la siguiente manera:

Recurso Precios
Consultas $5 por TB

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

  • No se te cobra por las consultas que muestren un error ni por las que recuperan resultados de la caché.
  • Los cargos se redondean al MB más cercano, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por tabla a la que haga referencia la consulta y con un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
  • Cancelar un trabajo de consulta en ejecución podría generar cargos de hasta el costo completo de la consulta si esta se ejecuta hasta completarse.
  • BigQuery usa una estructura de datos de columnas. Se te cobra según el total de datos procesados en las columnas que selecciones y el total de datos por columna se calcula según los tipos de datos de la columna. Para obtener más información sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos, consulta el cálculo de tamaño de los datos.
  • Si prefieres un costo mensual estable en lugar de pagar el precio según demanda, consulta los precios de tasa fija.

Región de Tokio

Después del primer TB de datos procesados en un mes, se te cobra de la siguiente manera:

Recurso Precios
Consultas $8.55 por TB

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

  • No se te cobra por las consultas que muestren un error ni por las que recuperan resultados de la caché.
  • Los cargos se redondean al MB más cercano, con un mínimo de 10 MB de datos procesados por tabla a la que haga referencia la consulta y con un mínimo de 10 MB de datos procesados por consulta.
  • Cancelar un trabajo de consulta en ejecución podría generar cargos de hasta el costo completo de la consulta si esta se ejecuta hasta completarse.
  • BigQuery usa una estructura de datos de columnas. Se te cobra según el total de datos procesados en las columnas que selecciones y el total de datos por columna se calcula según los tipos de datos de la columna. Para obtener más información sobre cómo se calcula el tamaño de tus datos, consulta el cálculo de tamaño de los datos.
  • Si prefieres un costo mensual estable en lugar de pagar el precio según demanda, consulta los precios de tasa fija.

Tarifa plana

BigQuery ofrece precios de tasa fija para los clientes empresariales o que trabajan con grandes volúmenes y prefieren un costo mensual estable para las consultas en lugar de pagar el precio según demanda por TB de datos procesados. Si seleccionas el precio de tasa fija, el costo de todos los bytes procesados se incluye en el precio de tasa fija mensual.

BigQuery administra tu cuota de espacios automáticamente, según el historial, el uso y el gasto del cliente. En el caso de los clientes con un gasto de al menos $40,000 en análisis mensuales, BigQuery ofrece varias maneras de aumentar la cantidad de espacios asignados.

Precios de tasa fija:

  • Se aplican solo a los costos de consulta, no de almacenamiento. Consulta los precios de almacenamiento para ver los costos de almacenamiento.
  • Se aplican a todos los proyectos vinculados con la cuenta de facturación en la que se aplican precios de tasa fija.
  • Proporcionan espacios de BigQuery adicionales. Consulta la siguiente tabla para obtener detalles.
  • Proporcionan simultaneidad de consultas adicional para las consultas interactivas.
Costos mensuales Espacios de BigQuery
$40,000 2,000
Aumento en incrementos de $10,000 500 espacios más para cada incremento

Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

Comunícate con tu representante de ventas si te interesan los precios de tasa fija.

Precios del lenguaje de manipulación de datos

BigQuery cobra por las consultas DML en función de la cantidad de bytes procesados por cada consulta.

Precios de DML que no pertenecen a tablas particionadas

En las tablas no particionadas, la cantidad de bytes procesados se calcula de la siguiente manera:

Declaración DML Bytes procesados
INSERT Suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en las tablas que se analizaron para la consulta.
UPDATE Suma de bytes en todas las columnas a las que se hace referencia en las tablas que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de la tabla actualizada en el momento en que comienza el evento UPDATE.
DELETE Suma de bytes en todas las columnas a las que se hace referencia en las tablas que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de la tabla modificada en el momento en que comienza el evento DELETE.
MERGE Si la declaración MERGE contiene solo cláusulas INSERT, se te cobra la suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en todas las tablas que se analizaron para la consulta.
Si la declaración MERGE contiene cláusulas UPDATE o DELETE, se te cobra la suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en las tablas fuente que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de la tabla meta (en el momento en que comienza el evento MERGE).

Ejemplos de precios de tablas DML no particionadas

Los ejemplos que se detallan a continuación demuestran cómo se calculan los bytes leídos para generar las declaraciones DML que modifican tablas no particionadas en BigQuery.

Ejemplo 1: ACTUALIZACIÓN de tabla no particionada

table1 tiene dos columnas: col1 de tipo INTEGER y col2 de tipo STRING.

UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE col1 = 2;

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en col1, más
  • la suma de la cantidad de bytes en col2
Ejemplo 2: ACTUALIZACIÓN de tabla no particionada

table1 tiene dos columnas: col1 de tipo INTEGER y col2 de tipo STRING. table2 tiene una columna: field1 de tipo INTEGER.

UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE col1 in (SELECT field1 from table2)

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en table1.col1 antes del evento UPDATE, más
  • la suma de la cantidad de bytes en table1.col2 antes del evento UPDATE, más
  • la suma de la cantidad de bytes en table2.field1

Precios de DML que pertenecen a tablas particionadas

En el caso de las tablas particionadas, la cantidad de bytes procesados se calcula de la siguiente manera:

Declaración DML Bytes procesados
INSERT Suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en todas las particiones que se analizaron para la consulta.
UPDATE Suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en todas las particiones de las tablas que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de las particiones que se actualizaron o analizaron en la tabla en proceso de actualización (en el momento en que comienza el evento UPDATE).
DELETE Suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en todas las particiones de las tablas que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de las particiones que se modificaron o analizaron en la tabla en proceso de modificación (en el momento en que comienza el evento DELETE).
MERGE Si la declaración MERGE contiene solo cláusulas INSERT, se te cobra la suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en todas las particiones que se analizaron para la consulta.
Si la declaración MERGE contiene cláusulas UPDATE o DELETE, se te cobra la suma de bytes procesados en todas las columnas a las que se hace referencia en las particiones de las tablas fuente que se analizaron para la consulta
más la suma de bytes en todas las columnas de las particiones que se actualizaron, borraron o analizaron en la tabla meta (en el momento en que comienza el evento MERGE).

Ejemplos de precios de tablas DML particionadas

Los ejemplos que se detallan a continuación demuestran cómo se calculan los bytes leídos para generar las declaraciones DML que modifican el tiempo de transferencia y las tablas particionadas en BigQuery. Para ver las representaciones esquemáticas JSON de las tablas usadas en los ejemplos, consulta las tablas usadas en los ejemplos en la página donde se explica cómo actualizar los datos de tablas particionadas mediante declaraciones DML.

Ejemplo 1: INSERCIÓN de tablas particionadas y tiempo de transferencia

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mytable tiene dos columnas: field1 de tipo INTEGER y field2 de tipo STRING.

INSERT INTO mytable (_PARTITIONTIME, field1) AS SELECT TIMESTAMP(DATE(ts)), id from mytable2

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.ts, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id

El tamaño de la tabla en la que se insertan las filas (mytable) no afecta el costo de la consulta.

Ejemplo 2: INSERCIÓN de tablas particionadas

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mycolumntable tiene cuatro columnas: field1 de tipo INTEGER, field2 de tipo STRING, field3 de tipo BOOLEAN y ts de tipo TIMESTAMP.

INSERT INTO mycolumntable (ts, field1) AS SELECT ts, id from mytable2

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.ts, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id

El tamaño de la tabla en la que se insertan las filas (mycolumntable) no afecta el costo de la consulta.

Ejemplo 3: ACTUALIZACIÓN de tablas particionadas y tiempo de transferencia

Declaración DML 1: Cómo actualizar una partición única

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mytable tiene dos columnas: field1 de tipo INTEGER y field2 de tipo STRING.

UPDATE project.mydataset.mytable T SET T.field1 = T.field1 + 100 WHERE T._PARTITIONTIME = TIMESTAMP(“2017-05-01”) AND EXISTS (SELECT S.id from project.mydataset.mytable2 S WHERE S.id = T.field1)

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field2 en la partición “2017-05-01”

Declaración DML 2: Cómo actualizar una partición a partir de otra en una tabla

UPDATE project.mydataset.mytable T SET T._PARTITIONTIME = TIMESTAMP(“2017-06-01”), T.field1 = T.field1 + 100 WHERE T._PARTITIONTIME = TIMESTAMP(“2017-05-01”) AND EXISTS (SELECT 1 from project.mydataset.mytable S WHERE S.field1 = T.field1 AND S._PARTITIONTIME = TIMESTAMP("2017-06-01") )

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field2 en la partición “2017-05-01”, más
  • suma de la cantidad de bytes en mytable.field1 en la partición “2017-06-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field2 en la partición “2017-06-01”

En este caso, el costo de la declaración de ACTUALIZACIÓN es igual a la suma del tamaño de todos los campos en las particiones correspondientes a “2017-05-01” y “2017-06-01”.

Ejemplo 4: ACTUALIZACIÓN de tabla particionada

Declaración DML 1: Cómo actualizar una partición única

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mycolumntable tiene cuatro columnas: field1 de tipo INTEGER, field2 de tipo STRING, field3 de tipo BOOLEAN y ts de tipo TIMESTAMP.

UPDATE project.mydataset.mycolumntable T SET T.field1 = T.field1 + 100 WHERE DATE(T.ts) = “2017-05-01” AND EXISTS (SELECT S.id from project.mydataset.mytable2 S WHERE S.id = T.field1)

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field2 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field3 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.ts en la partición “2017-05-01”

Declaración DML 2: Cómo actualizar una partición a partir de otra en una tabla

UPDATE project.mydataset.mycolumntable T SET T.ts = TIMESTAMP(“2017-06-01”), T.field1 = T.field1 + 100 WHERE DATE(T.ts) = “2017-05-01” AND EXISTS (SELECT 1 from project.mydataset.mycolumntable S WHERE S.field1 = T.field1 AND DATE(S.ts) = "2017-06-01")

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field2 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field3 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.ts en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field1 en la partición “2017-06-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field2 en la partición “2017-06-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field3 en la partición “2017-06-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.ts en la partición “2017-06-01”

En este caso, el costo de la declaración de ACTUALIZACIÓN es igual a la suma del tamaño de todos los campos en las particiones correspondientes a “2017-05-01” y “2017-06-01”.

Ejemplo 5: BORRADO de tablas particionadas y tiempo de transferencia

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mytable tiene dos columnas: field1 de tipo INTEGER y field2 de tipo STRING.

DELETE project.mydataset.mytable T WHERE T._PARTITIONTIME = TIMESTAMP(“2017-05-01”) AND EXISTS (SELECT S.id from project.mydataset.mytable2 S WHERE S.id = T.field1)

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mytable.field2 en la partición “2017-05-01”
Ejemplo 6: BORRADO de tabla particionada

mytable2 tiene dos columnas: id de tipo INTEGER y ts de tipo TIMESTAMP. mycolumntable tiene cuatro columnas: field1 de tipo INTEGER, field2 de tipo STRING, field3 de tipo BOOLEAN y ts de tipo TIMESTAMP.

DELETE project.mydataset.mycolumntable T WHERE DATE(T.ts) =“2017-05-01” AND EXISTS (SELECT S.id from project.mydataset.mytable2 S WHERE S.id = T.field1)

Bytes procesados en este ejemplo:

  • la suma de la cantidad de bytes en mytable2.id, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field1 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field2 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.field3 en la partición “2017-05-01”, más
  • la suma de la cantidad de bytes en mycolumntable.ts en la partición “2017-05-01”

Cálculo del tamaño de los datos

Cuando cargas datos a BigQuery o los consultas, se te cobra según el tamaño de los datos. Calculamos el tamaño de tus datos según el tamaño de cada tipo de datos.

Tipo de datos Tamaño
STRING 2 bytes + el tamaño de la string con codificación UTF-8
INTEGER 8 bytes
FLOAT 8 bytes
BOOLEAN 1 byte
TIMESTAMP 8 bytes
RECORD 0 bytes + el tamaño de los campos incluidos

Los valores nulos para cualquier tipo de datos se calculan como 0 bytes. Los campos repetidos se calculan por entrada. Por ejemplo, un número INTEGER repetido con 4 entradas cuenta como 32 bytes.

Costos de consulta de muestra para los precios según demanda

Cuando ejecutas una consulta, se te cobra según el total de datos procesados en las columnas que seleccionas, incluso si configuras un LIMIT explícito en los resultados. Los bytes totales por columna se calculan según los tipos de datos de la columna. Para obtener más información sobre cómo calculamos el tamaño de tus datos, consulta el cálculo del tamaño de los datos.

La siguiente tabla muestra varias consultas de muestra y una descripción de cuántos bytes se procesan en cada consulta.

Consulta de muestra Bytes procesados

SELECT
  corpus,
  word
FROM
  publicdata:samples.shakespeare
LIMIT 1;
Tamaño total del corpus + tamaño de las columnas word

SELECT
  corpus
FROM
  (SELECT
     *
   FROM
     publicdata:samples.shakespeare);
Tamaño total de la columna corpus

SELECT
  COUNT(*)
FROM
  publicdata:samples.shakespeare;
Sin bytes procesados

SELECT
  COUNT(corpus)
FROM
  publicdata:samples.shakespeare;
Tamaño total de la columna corpus

SELECT
  COUNT(*)
FROM
  publicdata:samples.shakespeare
WHERE
  corpus = 'hamlet';
Tamaño total de la columna corpus

SELECT
  shakes.corpus,
  wiki.language
FROM
  publicdata:samples.shakespeare AS shakes
  JOIN EACH
  publicdata:samples.wikipedia AS wiki
  ON shakes.corpus = wiki.title;
Tamaño total de las columnas shakes.corpus, wiki.language y wiki.title

Precios de BigQuery Data Transfer Service

BigQuery Data Transfer Service aplica cargos mensuales prorrateados. Se te cobra por lo siguiente:

Aplicación fuente Cargo mensual (prorrateado)
Google AdWords

$2.50 por ID de cliente único: ExternalCustomerID de la tabla Customer, incluidos los ID de clientes con cero impresiones.

DoubleClick Campaign Manager

$2.50 por ID de anunciante único: ID de anunciante en la tabla impression.

DoubleClick for Publishers

$100 por ID de red

Propietario de un canal de YouTube y YouTube Content

Sin cargo hasta el 1 de julio de 2018. Los precios de YouTube se anunciarán más adelante.

Después de que los datos se transfieren a BigQuery, se aplican los precios estándar de almacenamiento y de consulta de BigQuery. Para obtener detalles de precios adicionales, comunícate con Ventas.

Cálculo de ID únicos

Cada transferencia que creas genera 1 o más ejecuciones por día. Cada ejecución mantiene un registro de cada ID único que se encontró y la fecha en la que se completa la ejecución de transferencia. Los ID solo se cuentan en el día que se completa la transferencia. Por ejemplo, si una ejecución de transferencia inicia el 14 de julio, pero se completa el 15 de julio, los ID únicos se cuentan el 15 de julio.

Si un ID único se encuentra en más de una ejecución de transferencia de un día en particular, se cuenta solo una vez. Los ID únicos se cuentan por separado en transferencias diferentes. Si un ID único se encuentra en ejecuciones de dos transferencias independientes, el ID se cuenta dos veces.

Ejemplos

Ejemplo 1: Tienes 1 transferencia con 3 ejecuciones que se completan el mismo día.

  • La primera ejecución registra los siguientes ID únicos: A, B y C
  • La segunda ejecución registra: A
  • La tercera ejecución registra: C y D

Dado que todas las ejecuciones finalizan el mismo día, se te cobra según los 4 ID únicos: A, B, C y D. Dado que el ID A y el ID C se registraron en dos ejecuciones diferentes que se completaron el mismo día, los ID A y C se cuentan solo una vez. Si las 3 ejecuciones de transferencia se completan todos los días durante un mes, tu cargo mensual se calcula a partir de los 4 ID únicos. Si las ejecuciones de transferencia se completan menos veces que la cantidad de días del mes en el que se ejecutaron, los cargos se prorratean.

Ejemplo 2: Tienes transferencias múltiples con ejecuciones que se completan el mismo día.

  • La transferencia 1 se ejecuta y registra los siguientes ID únicos: A, B y C
  • La transferencia 2 se ejecuta y registra: A
  • La transferencia 3 se ejecuta y registra: C y D

Dado que los ID únicos se cuentan en ejecuciones de diferentes transferencias, se te cobra según los 6 ID únicos: A, B y C de la ejecución de la transferencia 1; A de la ejecución de la transferencia 2; y C y D de la ejecución de la transferencia 3. Si las ejecuciones de transferencia se completan menos veces que la cantidad de días del mes en el que se ejecutaron, los cargos se prorratean.

Cálculo de cargos de restablecimiento

Si programas un restablecimiento, se programa una ejecución de transferencia para cada día. Luego, se te cobra según el método que se describe en Cálculo de ID únicos.

Cómo detener los cargos de BigQuery Data Transfer Service

Para dejar de generar cargos, inhabilita o borra tu transferencia.

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