定價

BigQuery 提供可彈性調整的價格選項,能夠滿足您的專案和預算需求。

BigQuery 儲存費用的計算方式完全取決於您所儲存的資料量,可分為以下兩種費用:

  • 動態儲存月費 - 採計您過去 90 天內修改過的資料表中儲存的資料量。
  • 長期儲存月費 - 採計您過去 90 天內未修改過的資料表中儲存的資料量 (費用較低)。

查詢費用的計算方式則是以需要處理的資料量為依據,可分為以下兩種計價方式:

  • 以量計價 - 這是最具彈性的價格選項,其費用金額完全取決於使用量。
  • 固定費率 - 企業客戶通常會採用「固定費率」這個查詢價格選項,因為每個月所需支付的金額均相同,且不會產生額外費用。

如需進一步瞭解儲存空間和查詢的計價方式,請參閱 Google Cloud Platform SKU 頁面。

價格摘要

下表大致列出 BigQuery 的計價方式,這些作業適用 BigQuery 的使用配額與限制

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
作業 定價 說明
使用中的儲存空間 每個月前 10 GB 免費,詳情請參閱儲存空間定價
長期儲存 每個月前 10 GB 免費,詳情請參閱儲存空間定價
串流資料插入 您必須為成功插入的資料列付費,每個資料列採計的最低資料量為 1 KB。詳情請參閱串流資料定價
查詢 (分析) 每個月前 1 TB 免費,詳情請參閱以量計價一節。 請注意,高用量客戶也可以選擇採用固定費率

如果您使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格來計費。

計費方式

您建立的每項專案都會連結至一個帳單帳戶,在專案中執行 BigQuery 工作 (例如查詢工作) 產生的所有費用都會計入該帳單帳戶,即使您是與機構外的人員共用專案資源也一樣。此外,BigQuery 儲存空間的相關費用也會計入與您專案相連結的帳單帳戶中。

如何解讀帳單資料

您可以在 Cloud Console 的「Cloud 帳單報表」頁面中查看 BigQuery 的費用和趨勢。如果您想知道如何解讀自己的帳單資料,請參閱使用帳單報表查看費用趨勢一文。

如果您想透過 BigQuery 來解讀這些帳單資料,請參閱 Cloud Billing 說明文件中的將帳單資料匯出至 BigQuery一文。

免費作業項目

下表列出在各個位置皆可免費使用的 BigQuery 作業項目,這些作業適用 BigQuery 的使用配額與限制

作業 說明
載入資料

當您從 Cloud Storage 將資料載入至 BigQuery 時,您無須支付載入作業的費用,但需要支付在 Cloud Storage 中儲存資料的費用。詳情請參閱 Cloud Storage 定價頁面上的資料儲存空間一節。資料載入至 BigQuery 後,將適用 BigQuery 的儲存空間定價。詳情請參閱將資料載入至 BigQuery 一文。

您在 BigQuery 中建立資料集時,必須為資料選擇儲存位置。如果您選擇 US,就能從任何其他區域的 Cloud Storage 值區將資料載入至資料集中的資料表。另外,從其他區域將資料載入至 US 資料集時,您目前無須支付任何網際網路輸出費用。

如果您是選擇 US 以外的位置,則必須採用下列方式:

  • 從該區域的 Cloud Storage 值區中載入資料 (值區可以是多區域值區,也可以是與資料集位於同一區域的區域值區)
  • 將資料複製到該區域的值區

當您將資料從一個 Cloud Storage 區域複製到另一個 Cloud Storage 區域時,將適用 Cloud Storage 的網路價格

複製資料 複製資料表無須付費,但儲存新的資料表和您所複製的資料表則需要付費。詳情請參閱複製現有資料表的相關說明。
匯出資料 將資料從 BigQuery 匯出至 Cloud Storage 時,您無須支付匯出作業的費用,但需要為 Cloud Storage 中儲存的資料支付費用。詳情請參閱 Cloud Storage 定價頁面上的資料儲存空間一節,以及從 BigQuery 匯出資料一文。
刪除資料集 刪除資料集無須付費。
刪除資料表、資料檢視畫面和分區 刪除資料表、資料檢視畫面或個別資料表分區都不需要付費。
中繼資料作業 您無須支付 list、get、patch、update 及 delete 的呼叫費用,其中包含但不限於以下項目:列出資料集、更新資料集的存取權控制清單,以及更新資料表的說明。

永久免費的用量配額

Google Cloud Platform 免費版中,BigQuery 為部分資源提供一定額度的免費用量。在免費試用期間或試用期結束後,您在相關用量限制內皆可免費使用特定資源。免費試用期過後,如果您超過用量限制,系統就會根據本頁列出的價格向您收取費用。

您可以免費使用的 BigQuery 資源如下:

  • 每個帳單帳戶每個月使用的前 10 GB 儲存空間
  • 系統每個月為每個帳單帳戶處理的前 1 TB 查詢資料

查詢的價格

查詢的價格是指執行 SQL 指令和使用者定義函數所產生的費用。BigQuery 會根據「系統處理的位元組數」這項指標 (也可以視作系統讀取的位元組數) 來收取執行查詢作業的費用。無論資料是儲存在 BigQuery 或 Cloud Storage、Google 雲端硬碟或 Cloud Bigtable 等外部資料來源,您都必須為系統處理過的位元組數支付費用。

在您執行查詢作業時,系統會根據您所選資料欄中處理完成的總資料量向您收取費用 (即使您在結果中明確設定 LIMIT 也是如此),每個資料欄的總位元組數計算方式則視資料欄中的資料類型而定。如要進一步瞭解資料量的計算方式,請參閱資料大小的計算方式一節。

系統會依據您的使用模式計算查詢費用,您可以選擇每個月支付固定費用或採用互動式價格選項。企業客戶通常會採用「固定費率」這個查詢價格選項,因為每個月所需支付的金額均相同。以量計價 (即互動式計費) 則較有彈性,其費用金額完全取決於使用量。

以量計價

以量計價模式的查詢價格如下:

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
作業 定價 說明
查詢 (分析) 每個月前 1 TB 免費。 偏好支付定額月費的高用量客戶也可以選擇採用固定費率

如果您使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格來計費。

請留意下列查詢費用相關事項:

  • 您不需要為系統傳回錯誤的查詢或快取查詢結果支付費用。
  • 資料量會四捨五入至最接近的數字 (以 MB 為單位)。針對查詢所參照的每個資料表,系統處理的資料量所採計的基本額度為 10 MB,每項查詢作業處理的資料量所採計的基本額度是 10 MB。
  • 取消正在執行的查詢工作還是有可能產生費用,且價格最高等同於完整執行該項查詢作業所需支付的全額費用。
  • BigQuery 採用欄位式資料結構。系統會根據您所選資料欄中處理完成的總資料量向您收取費用,每個資料欄中總資料量的計算方式則視資料欄中的資料類型而定。如想深入瞭解資料量的計算方式,請參閱資料大小的計算方式一節。

在以量計價模式下控制查詢成本

BigQuery 提供成本管理功能,可讓您將查詢的成本控制在一定額度內。您可以設定下列項目:

固定費率

偏好每個月支付固定查詢作業費用的企業或高用量客戶可以選用 BigQuery 提供的固定費率計價方式,而不需要根據系統實際處理的資料量來付費 (以 TB 為單位)。選擇採用固定費率之後,系統處理過的所有位元組所產生的費用會包含在您每個月支付的固定費用中。

BigQuery 會根據客戶的紀錄、使用量和支出自動管理您的槽位配額。針對每月分析費用至少達 $40,000 美元的客戶,BigQuery 提供數種方式來增加客戶獲得的槽位數量。

固定費率價格:

  • 僅適用於查詢費用,不適用於儲存空間。如需儲存空間的費用資訊,請參閱儲存空間價格一節。
  • 適用於連結至採用固定費率的帳單帳戶的所有專案。
  • 可提供額外的 BigQuery 槽位,詳情請參閱下表。
  • 可針對互動式查詢提供額外的並行查詢功能。

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
每月費用 分配的槽位 說明
2,000 個 超過基本費率後,每當您額外支付 $10,000 美元的費用,就能另外取得 500 個槽位。

如果您使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格來計費。

如想進一步瞭解固定費率計價方式,請與您的銷售代表聯絡

儲存空間價格

您的資料載入至 BigQuery 後,您就必須支付儲存資料的費用。系統會根據資料表中儲存的資料量 (在未經壓縮的狀態下) 計算儲存空間費用。

資料大小是以個別欄位中的資料類型作為計算依據。如要深入瞭解資料大小的計算方式,請參閱資料大小的計算方式一節。

使用中的儲存空間

使用中的儲存空間費用如下:

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
儲存空間類型 定價 說明
使用中的儲存空間 每個月前 10 GB 免費。

如果您使用美元以外的貨幣付費,系統將按照 Cloud Platform SKU 頁面上列出的相應貨幣價格來計費。

儲存空間價格是以每秒每 MB 按比例計算。以下舉例說明儲存空間的使用方式和您必須支付的費用:

  • 半個月 100 MB,您必須支付 $0.001 美元 (十分之一美分)
  • 半個月 500 GB,您必須支付 $5 美元
  • 1 個月 1 TB,您必須支付 $20 美元

長期儲存

針對連續 90 天未經過編輯的資料表,系統會自動將其儲存空間價格調降約 50%。當系統將特定資料表的使用方式歸類為長期儲存模式時,其效能、耐用性、可用性或任何其他功能都不會降低,因此請您放心。

長期儲存的費用如下:

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
儲存空間類型 定價 說明
長期儲存 每個月前 10 GB 免費。

資料表經過編輯之後,就會恢復為標準儲存價格,先前累計的 90 天閒置期也會歸零並重新開始計算。任何會修改資料表內資料的作業都會讓計時器歸零,這些作業包括:

動作 說明
將資料載入至資料表 將資料附加至目的地資料表或覆寫目的地資料表的任何載入或查詢作業。
將資料複製到資料表 將資料附加至目的地資料表或覆寫目的地資料表的任何複製作業。
將查詢結果寫入資料表 將資料附加至目的地資料表或覆寫目的地資料表的任何查詢作業。
使用資料操縱語言 (DML) 使用 DML 陳述式來修改資料表中的資料。
將資料串流至資料表 使用 tabledata.insertAll API 呼叫來擷取資料。

其他作業均不會導致系統重設計時器,這些作業包括:

  • 查詢資料表
  • 建立可查詢資料表的檢視工作
  • 從資料表中匯出資料
  • 將資料表複製到另一個目的地資料表
  • 修補或更新資料表資源

在判斷特定資料是否適用長期儲存價格時,系統會將分區資料表中的每個分區視為獨立的單位。如果某個資料表分區在過去 90 天內未經修改,該分區中的資料使用方式就會被歸類為長期儲存,並以折扣價格計費。

如果資料表在單一帳單週期內達到 90 天的門檻,其儲存空間價格就會按比例計算。

長期儲存價格僅適用於 BigQuery 儲存空間,並不適用於 Cloud Bigtable、Cloud Storage 和 Google 雲端硬碟等外部資料來源中儲存的資料。

資料量的計算方式

在您查詢資料或將資料載入至 BigQuery 時,系統會依據該筆資料的大小向您收取費用,資料量的計算方式則視各欄的資料類型大小而定。

您儲存的資料大小與您的查詢作業處理的資料量計算單位為 GB,1 GB 等於 230 個位元組 (這個計算單位又稱為 GiB)。同理,1 TB 為 240 個位元組,也就是 1024 GB。

BigQuery 的資料類型與大小資訊如下:

資料類型 大小
INT64/INTEGER 8 個位元組
FLOAT64/FLOAT 8 個位元組
NUMERIC 16 個位元組
BOOL/BOOLEAN 1 個位元組
STRING 2 個位元組 + UTF-8 編碼的字串大小
BYTES 2 個位元組 + UTF-8 編碼的字串大小
DATE 8 個位元組
DATETIME 8 個位元組
TIME 8 個位元組
TIMESTAMP 8 個位元組
STRUCT/RECORD 0 個位元組 + 所含欄位的大小

計算資料大小時,所有資料類型的空值皆為 0 個位元組。

重複欄會以陣列的形式儲存,其資料量大小的計算依據為值的數量。舉例來說,重複 (ARRAY<INT64>) 且包含 4 個項目的整數資料欄 (INT64) 會計為 32 個位元組 (4 個項目 x 8 個位元組)。

串流資料的價格

將資料載入至 BigQuery 為免費服務,但您必須支付一筆小額的串流資料費用。

串流資料插入的價格如下:

美國 (多區域) 歐盟 (多區域) 東京
按月計費
作業 定價 說明
串流資料插入 您必須為成功插入的資料列付費,每個資料列採計的最低資料量為 1 KB。

資料操縱語言 (DML) 的價格

BigQuery 會根據查詢處理的位元組數來收取執行資料操縱語言查詢作業的費用。

非分區資料表的資料操縱語言定價

針對非分區資料表,已處理的位元組數計算方式如下:

DML 陳述式 已處理的位元組數
INSERT 系統為從查詢掃描的資料表中參照的所有資料欄處理的總位元組數。
UPDATE 從查詢掃描的資料表中參照的所有資料欄的總位元組數
+ UPDATE 開始執行時更新的資料表中所有資料欄的總位元組數。
DELETE 從查詢掃描的資料表中參照的所有資料欄的總位元組數
+ DELETE 開始執行時修改的資料表中所有資料欄的總位元組數。
MERGE 如果 MERGE 陳述式中只有 INSERT 子句,您需為查詢掃描的資料表中參照的所有資料欄處理的總位元組數支付費用。
如果 MERGE 陳述式中只有 UPDATEDELETE 子句,您需為查詢掃描的來源資料表中參照的所有資料欄處理的總位元組數
+ MERGE 開始執行時目標資料表中所有欄的總位元組數。

分區資料表的 DML 價格

針對分區資料表,已處理位元組數的計算方式如下:

DML 陳述式 已處理的位元組數
INSERT 系統為從查詢掃描的所有分區中參照的所有資料欄處理的總位元組數。
UPDATE 系統為查詢所掃描資料表的所有分區中參照的所有資料欄處理的總位元組數
+ UPDATE 開始執行時,更新的資料表中的已更新或已掃描分區中所有資料欄的總位元組數
DELETE 系統為查詢所掃描資料表的所有分區中參照的所有資料欄處理的總位元組數
+ DELETE 開始執行時,修改的資料表中的已修改或已掃描分區中所有資料欄的總位元組數。
MERGE 如果 MERGE 陳述式中只有 INSERT 子句,您需針對系統為查詢掃描的所有分區中參照的所有資料欄處理的總位元組數支付費用。
如果 MERGE 陳述式中只有 UPDATEDELETE 子句,您需為查詢掃描的來源資料表中所有分區參照的所有資料欄的總位元組數
+ MERGE 開始執行時目標資料表中的已更新、已刪除或已掃描分區中所有欄的總位元組數。

BigQuery 資料移轉服務的價格

系統每個月會按使用比例向您收取 BigQuery 資料移轉服務的費用。計價方式如下:

來源應用程式 每月按使用比例收取的費用
Google AdWords

每個不重複客戶 ID 為 $2.50 美元 -「Customer」資料表中的 ExternalCustomerID,包括沒有任何曝光次數的客戶 ID。

DoubleClick Campaign Manager

每個不重複廣告客戶 ID 為 $2.50 美元 -「impression」資料表中的廣告客戶 ID。

DoubleClick for Publishers

每個「聯播網編號」$100 美元。

YouTube 頻道

2018 年 7 月 31 日前免費。從 2018 年 8 月 1 日起生效的計費方式:
每個頻道 $5 美元。

YouTube 內容擁有者

2018 年 7 月 31 日前免費。從 2018 年 8 月 1 日起生效的計費方式:
每 1000 個不重複頻道 $5 美元 (每個不重複頻道 $0.005 美元) - 頻道 ID 列在 content_owner_basic_a3 資料表中。

資料移轉至 BigQuery 之後,即適用標準的 BigQuery 儲存空間查詢定價。如想瞭解更多計價方式的詳情,請與銷售人員聯絡

不重複 ID 的計算方式

您每次建立的移轉工作每天都會產生 1 次以上的執行作業。每項執行作業都會保留一筆紀錄,記載作業中處理的每個不重複 ID 及移轉工作完成的日期。提醒您,系統只會在移轉工作完成當天計算這類 ID 的數量。舉例來說,如果移轉工作是從 7 月 14 日開始執行,並於 7 月 15 日完成,那麼系統會在 7 月 15 日計算該項工作中處理過的不重複 ID 數量。

在同一天內,如果相同的移轉工作有超過一項執行作業處理了同一個不重複 ID,那麼系統只會計算該 ID 一次。不過請注意,由於系統會為不同的移轉工作分別計算每項執行作業處理過的不重複 ID 數量,因此如果兩項不同移轉工作的執行作業都處理了同一個不重複 ID,則系統會計算該 ID 兩次。

補充作業的價格

在您設定了補充作業的執行時間之後,系統每天都會排定一次執行移轉工作。接著,系統就會按照不重複 ID 的計算方式一節中所述的方式向您收取費用。

讓 BigQuery 資料移轉服務停止產生費用

如果不想讓這項服務繼續產生費用,請停用刪除移轉作業。

計費範例

估算查詢費用

如需查詢的計費範例,請參閱估算查詢費用

估算儲存空間費用

如需儲存空間的計費範例,請參閱估算儲存空間費用

非分區資料表的資料操縱語言計費範例

以下範例說明 BigQuery 如何計算修改非分區資料表的 DML 陳述式讀取的位元組數。

範例 1:非分區資料表 (「UPDATE」)

table1 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 col1STRING 類型的 col2

UPDATE table1 SET col1 = 1 WHERE col1 = 2;

此範例中處理的位元組數 =

  • col1 中的總位元組數 +
  • col2 中的總位元組數

範例 2:非分區資料表 (「UPDATE」)

table1 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 col1STRING 類型的 col2table2 有一個資料欄:INTEGER 類型的 field1

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

此範例中處理的位元組數 =

  • UPDATEtable1.col1 中的總位元組數 +
  • UPDATEtable1.col2 中的總位元組數 +
  • table2.field1 中的總位元組數

分區資料表的資料操縱語言計費範例

以下範例說明 BigQuery 如何計算修改擷取時間和分區資料表的 DML 陳述式讀取的位元組數。如要查看範例中使用的資料表的 JSON 結構定義表示,請參閱「使用 DML 陳述式更新分區資料表資料」頁面上的範例中使用的資料表

範例 1:擷取時間分區的資料表 (「INSERT」)

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmytable 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2

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

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.ts 中的總位元組數 +
  • mytable2.id 中的總位元組數

插入資料列的資料表大小 - mytable - 不會影響查詢的費用。

範例 2:分區的資料表 (「INSERT」)

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmycolumntable 有四個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2BOOLEAN 類型的 field3TIMESTAMP 類型的 ts

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

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.ts 中的總位元組數 +
  • mytable2.id 中的總位元組數

插入資料列的資料表大小 - mycolumntable - 不會影響查詢的費用。

範例 3:擷取時間分區的資料表 (「UPDATE」)

DML 陳述式 1:更新單一分區

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmytable 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2

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)

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.id 中的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field2 內的總位元組數

DML 陳述式 2:根據資料表中的另一個分區來更新一個分區

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") )

此範例中處理的位元組數 =

  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field2 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mytable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mytable.field2 內的總位元組數

在這種情況下,「UPDATE」陳述式的費用為對應「2017-05-01」和「2017-06-01」分區中所有欄位大小的總和。

範例 4:分區的資料表 (「UPDATE」)

DML 陳述式 1:更新單一分區

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmycolumntable 有四個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2BOOLEAN 類型的 field3TIMESTAMP 類型的 ts

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)

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.id 中的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field2 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field3 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.ts 內的總位元組數

DML 陳述式 2:根據資料表中的另一個分區來更新一個分區

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")

此範例中處理的位元組數 =

  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field2 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field3 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.ts 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mycolumntable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mycolumntable.field2 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mycolumntable.field3 內的總位元組數 +
  • 「2017-06-01」分區中 mycolumntable.ts 內的總位元組數

在這種情況下,「UPDATE」陳述式的費用為對應「2017-05-01」和「2017-06-01」分區中所有欄位大小的總和。

範例 5:擷取時間分區的資料表 (「DELETE」)

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmytable 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2

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)

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.id 中的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mytable.field2 內的總位元組數

範例 6:分區的資料表 (「DELETE」)

mytable2 有兩個資料欄:INTEGER 類型的 idTIMESTAMP 類型的 tsmycolumntable 有四個資料欄:INTEGER 類型的 field1STRING 類型的 field2BOOLEAN 類型的 field3TIMESTAMP 類型的 ts

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)

此範例中處理的位元組數 =

  • mytable2.id 中的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field1 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field2 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.field3 內的總位元組數 +
  • 「2017-05-01」分區中 mycolumntable.ts 內的總位元組數

BigQuery 資料移轉服務的計費範例

範例 1:您的 1 項移轉工作有 3 次執行作業,且都在同一天執行完畢。

  • 第 1 次執行作業記錄了 A、B 和 C 這 3 個不重複 ID
  • 第 2 次執行作業記錄了 A 這個不重複 ID
  • 第 3 次執行作業記錄了 C 和 D 這 2 個不重複 ID

由於所有執行作業都在同一天完成,因此系統會向您收取 A、B、C 和 D 這 4 個不重複 ID 的費用。在同一天完成的 2 次不同執行作業中,系統都記錄了 A 和 C 這 2 個不重複 ID,所以這 2 個 ID 只會被計入一次。如果系統在一個月的期間內,每天都完成 3 次移轉工作的執行作業,那麼您的月費即為這 4 個不重複 ID 的費用。如果移轉工作的執行作業完成次數少於一個月內執行該項工作的天數,那麼系統將會按比例計算您必須支付的費用。

範例 2:您有多項移轉工作,且所有執行作業都在同一天完成。

  • 第 1 項移轉工作執行並記錄了 A、B 和 C 這 3 個不重複 ID
  • 第 2 項移轉工作執行並記錄了 A 這個不重複 ID
  • 第 3 項移轉工作執行並記錄了 C 和 D 這 2 個不重複 ID

由於系統會為不同的移轉工作分別計算每項執行作業處理過的不重複 ID 數量,因此您必須為下列 6 個不重複 ID 支付費用:第 1 項移轉工作執行作業記錄的 A、B 和 C;第 2 項移轉工作執行作業記錄的 A;以及第 3 項移轉工作執行作業記錄的 C 和 D。如果移轉工作的執行作業完成次數少於一個月內執行該項工作的天數,那麼系統將會按比例計算您必須支付的費用。

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