Questa pagina fornisce alcuni esempi di come eseguire query sui dati di fatturazione Cloud esportati e archiviati in BigQuery.
Per ulteriori informazioni sull'esportazione dei dati di fatturazione in BigQuery, consulta la panoramica e le limitazioni.
Specificare il nome della tabella da utilizzare nelle query
In questi esempi, per eseguire una query sui dati di fatturazione Cloud in BigQuery, devi specificare il nome della tabella nella clausola FROM. Il nome della tabella viene determinato utilizzando tre valori: project.dataset.BQ_table_name.
- project è l'ID del progetto Google Cloud che hai configurato che contiene il tuo set di dati BigQuery.
- dataset è il nome del set di dati BigQuery configurato per contenere le tabelle BigQuery con i dati di fatturazione Cloud esportati.
- BQ_table_name è il nome della
tabella BigQuery
che contiene i dati di fatturazione Cloud esportati per i quali vuoi eseguire query.
Esistono tre tabelle BigQuery contenenti dati di fatturazione Cloud:
- Tabella dei costi di utilizzo standard:
nel tuo set di dati BigQuery, questa tabella è denominata
gcp_billing_export_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>. - Tabella dei costi di utilizzo dettagliati:
nel tuo set di dati BigQuery, questa tabella è denominata
gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>. - Tabella dei prezzi:
nel tuo set di dati BigQuery, questa tabella è denominata
cloud_pricing_export.
- Tabella dei costi di utilizzo standard:
nel tuo set di dati BigQuery, questa tabella è denominata
Esempi di query per tipo di dati di fatturazione Cloud
In questa pagina vengono forniti esempi di query per i dati di costo standard di utilizzo, i dati di costo dettagliati per l'utilizzo e i dati sui prezzi.
Se hai scelto di esportare i dati di costo di utilizzo dettagliati, puoi utilizzare gli esempi di query Costo di utilizzo standard oltre agli esempi di query Costo di utilizzo dettagliato.
Esempi di query sul costo di utilizzo standard
Questa sezione fornisce esempi di come eseguire query sui dati di costo di utilizzo standard di fatturazione Cloud esportati in BigQuery.
Questi esempi di query funzionano anche con i dati di costo di utilizzo dettagliati esportati in BigQuery, anche se non vengono scritti per recuperare le informazioni a livello di risorsa fornite con l'opzione di esportazione dei costi di utilizzo dettagliata.
Valori comuni utilizzati nelle query di costo standard di esempio
Gli esempi di query in questa sezione utilizzano il seguente valore per Nome tabella:
project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX
Restituire i costi totali su una fattura
Le seguenti query mostrano due modi per visualizzare i costi e i valori del credito utilizzando i dati di fatturazione esportati.
- Il campo
totalsomma direttamente il costo in virgola mobile e i valori del credito, il che può comportare errori di arrotondamento in virgola mobile. - Il campo
total_exactconverte i costi e i valori del credito in micro prima di sommare, quindi converte in dollari dopo la somma, evitando l'errore di arrotondamento in virgola mobile.
Esempio 1: somma di tutti i costi per fattura
Questa query mostra il totale delle fatture di ogni mese, come somma di costi, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento standard.
SQL standard
SELECT
invoice.month,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS total,
(SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ASC
;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | mese | totale | total_exact |
|---|---|---|---|
| 1 | 201901 | 1005,0048329999999984 $ | 1005,00 $ |
| 2 | 201902 | 992,31017399999999717 | 992,31 $ |
| 3 | 201903 | 1220,7610899999999642 $ | 1220,76 $ |
Esempio 2: dettagli dei resi per tipo di costo e mese di fatturazione
Questa query mostra i totali per ogni cost_type per ogni mese. I tipi di costi includono costi regolari, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento.
SQL standard
SELECT
invoice.month,
cost_type,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS total,
(SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | mese | tipo_di_costo | totale | total_exact |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 201901 | normale | 1000,501209987994782 $ | 1000,50 $ |
| 2 | 201901 | errore_di_arrotondamento | -0,500489920049387 $ | -0,50 $ |
| 3 | 201901 | fiscali | 10,000329958477891 $ | $ 10,00 |
| 4 | 201901 | aggiustamento | -5 $,002572999387045 | -5 $ |
Esempi di query con etichette
I seguenti esempi illustrano altri modi per eseguire query sui dati con le etichette.
Per gli esempi in questa sezione, si presume quanto segue:
- Hai due app (grapefruit-squeezer e chocolate-masher).
- Per ogni app, hai due ambienti (sviluppo e produzione).
- L'ambiente di sviluppo ha una piccola istanza per app.
- L'ambiente di produzione ha una piccola istanza nelle Americhe e una piccola istanza in Asia.
- Ogni istanza è etichettata con l'app e l'ambiente.
- Hai una istanza senza etichette che usi per la sperimentazione.
Il tuo conto totale è di $ 24 con la seguente ripartizione:
| Istanza | Etichette | Costo totale |
|---|---|---|
| Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | Nessuno | $ 4 |
| Piccola istanza con 1 vCPU in esecuzione nelle Americhe | app: chocolate-masher ambiente: sviluppo |
$ 2 |
| Piccola istanza con 1 vCPU in esecuzione nelle Americhe | app: spremiagrumi ambiente: dev |
3 $ |
| Piccola istanza con 1 vCPU in esecuzione nelle Americhe | app: chocolate-masher ambiente: produzione |
$ 3,25 |
| Piccola istanza con una vCPU in esecuzione in Asia | app: chocolate-masher ambiente: produzione |
$ 3,75 |
| Piccola istanza con 1 vCPU in esecuzione nelle Americhe | app: spremiagrumi ambiente: prod |
$ 3,50 |
| Piccola istanza con una vCPU in esecuzione in Asia | app: spremiagrumi ambiente: prod |
$ 4,50 |
Esecuzione di query su ogni riga senza raggruppamento
La visualizzazione più granulare di questi costi si otterrebbe eseguendo una query su ogni riga senza raggruppamento. Supponi che tutti i campi, eccetto le etichette e la descrizione della SKU, siano gli stessi (progetto, servizio e così via).
SQL standard
SELECT sku.description, TO_JSON_STRING(labels) as labels, cost as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`;
SQL precedente
TO_JSON_STRING not supported.
| Riga | sku.description | etichette | costo |
|---|---|---|---|
| 1 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | [] | $ 4 |
| 2 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}] | $ 2 |
| 3 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}] | $ 3 |
| 4 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 3,25 |
| 5 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione in Asia | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 3,75 |
| 6 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione nelle Americhe | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 3,50 |
| 7 | Piccola istanza con una vCPU in esecuzione in Asia | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 4,50 |
| TOTALE | $ 24 |
Raggruppamento per mappa di etichetta sotto forma di stringa JSON
Questo è un modo rapido e semplice per ripartire i costi in base a ogni combinazione di etichette.
SQL standard
SELECT TO_JSON_STRING(labels) as labels, sum(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` GROUP BY labels;
SQL precedente
TO_JSON_STRING not supported.
| Riga | etichette | costo |
|---|---|---|
| 1 | [] | $ 4 |
| 2 | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}] | $ 2 |
| 3 | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}] | $ 3 |
| 4 | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 7 |
| 5 | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | $ 8 |
| TOTALE | $ 24 |
Raggruppamento per valore di etichetta per una chiave specifica
La ripartizione dei costi per i valori di una chiave di etichetta specifica è un caso d'uso comune. Se utilizzi un LEFT JOIN e inserisci il filtro per la chiave ("key") nella condizione JOIN (anziché WHERE), includi il costo che non contiene questa chiave, in modo da ottenere una visione completa del costo.
SQL standard
SELECT labels.value as environment, SUM(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels ON labels.key = "environment" GROUP BY environment;
SQL precedente
SELECT labels.value as environment, SUM(cost) as cost FROM [project:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX] WHERE labels.key = "environment" OR labels.key IS NULL GROUP BY environment;
| Riga | ambiente | costo |
|---|---|---|
| 1 | prod | $ 15 |
| 2 | dev | $ 5 |
| 3 | null | $ 4 |
| TOTALE | $ 24 |
Raggruppamento per coppie chiave/valore
Fai attenzione al momento di interpretare o esportare questi risultati. Una singola riga in questi esempi mostra una somma valida senza doppio conteggio, ma non dovrebbe essere combinata con altre righe, tranne eventualmente se la chiave è la stessa o se hai la certezza che le chiavi non verranno mai impostate sulla stessa risorsa.
SQL standard
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels GROUP BY key, value;
SQL precedente
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) FROM [project:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX] GROUP BY key, value;
| Riga | chiave | valore | costo |
|---|---|---|---|
| 1 | null | null | $ 4 |
| 2 | app | chocolate-masher | $ 9 |
| 3 | app | grapefruit-squeezer | $ 11 |
| 4 | environment | dev | $ 5 |
| 5 | environment | prod | $ 15 |
| TOTALE | $ 44 |
Nota come la somma totale sia maggiore dell'importo della tua fattura.
Query sugli sconti per impegno di utilizzo
Le seguenti query mostrano alcuni modi per visualizzare le tariffe e i crediti associati agli sconti per impegno di utilizzo nei dati di fatturazione esportati. Per capire come le commissioni e i crediti per impegno vengono attribuiti al tuo account di fatturazione Cloud e ai tuoi progetti, consulta Attribuzione degli sconti per impegno di utilizzo.
Visualizzazione delle commissioni per impegno
Per visualizzare le tariffe di impegno per gli sconti per impegno di utilizzo nell'esportazione dei dati di fatturazione, utilizza la seguente query di esempio.
SQL standard
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
SUM(cost) as commitment_fees
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
WHERE LOWER(sku.description) LIKE "commitment%"
GROUP BY 1
Visualizzazione dei crediti per impegno
Per visualizzare i crediti per lo sconto per impegno di utilizzo nell'esportazione dei dati di fatturazione, utilizza la seguente query di esempio.
SQL standard
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
SUM(credits.amount) as CUD_credits
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(credits) AS credits
WHERE credits.type = "COMMITTED_USAGE_DISCOUNT"
GROUP BY 1
Utilizza i filtri della gerarchia delle risorse per esaminare la discendenza
Puoi utilizzare i filtri della gerarchia delle risorse per aggregare i costi in base agli elementi della gerarchia, ad esempio progetti, cartelle e organizzazioni. Questi esempi di query mostrano i metodi per sommare i costi filtrati per elementi della gerarchia delle risorse e visualizzare le divisioni dei progetti.
Esempio 1: filtra per nome risorsa
Questo esempio illustra le query che raggruppano i costi per discendenza del progetto e filtrano solo i costi generati in un determinato elemento gerarchico, identificato dal nome della risorsa relativa.
Metodo stringa
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS net_cost
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` as bq
WHERE TO_JSON_STRING(project.ancestors) like "%resource_name\":\"folders/1234"
GROUP BY invoice_month, ancestors
ORDER BY invoice_month, ancestors
Metodo UNNEST
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS net_cost
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` as bq, UNNEST(project.ancestors) as ancestor
WHERE ancestor.resource_name = "folders/1234"
GROUP BY invoice_month, ancestors
ORDER BY invoice_month, ancestors
Esempio 2: filtrare per nome visualizzato
Questo esempio illustra le query che raggruppano i costi per discendenza del progetto e filtrano solo i costi generati in un elemento gerarchico specificato, identificato dal nome visualizzato fornito dall'utente.
Metodo di corrispondenza stringa
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS net_cost
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` as bq
WHERE TO_JSON_STRING(project.ancestors) like "%display_name\":\"MyFolderName%"
GROUP BY invoice_month, ancestors
ORDER BY invoice_month, ancestors
Metodo UNNEST
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS net_cost
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` as bq, UNNEST(project.ancestors) as ancestor
WHERE ancestor.display_name = "MyFolderName"
GROUP BY invoice_month, ancestors
ORDER BY invoice_month, ancestors
Esempi di query con tag
I seguenti esempi illustrano come eseguire query sui dati con i tag.
Calcolo dei costi per mese di fatturazione con i tag
La seguente query mostra come utilizzare i costi di reso per mese di fatturazione per il tag cost_center.
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
tag.value AS cost_center,
ROUND((SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM (CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0))), 2)
AS net_cost
FROM `ivory-vim-309221.billing_export_dataset.gcp_billing_export_resource_v1_018ADD_3CEBBB_A4DF22`, UNNEST(tags) AS tag
WHERE tag.key = "cost_center" AND tag.namespace = "821092389413"
GROUP BY invoice.month, tag.value
ORDER BY invoice.month, tag.value;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | fattura_mese | centro_costo | costo_netto |
|---|---|---|---|
| 1 | 202208 | app_mobile_android | 9,93 |
| 2 | 202208 | app_mobile_ios | 9,93 |
| 3 | 202209 | app_mobile_android | 25,42 |
| 4 | 202209 | app_mobile_ios | 25,4 |
| 5 | 202209 | personalizzazione | 16,08 |
Visualizza i costi delle risorse senza tag
Questa query mostra il totale delle fatture per le risorse senza tag raggruppate per mese fattura.
SELECT
invoice.month AS invoice_month,
ROUND((SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0))), 2)
AS net_cost
FROM
`project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
WHERE "color" NOT IN (SELECT key FROM UNNEST(tags))
GROUP BY invoice_month
ORDER BY invoice_month;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | fattura_mese | costo_netto |
|---|---|---|
| 1 | 202202 | 0 |
| 2 | 202203 | 16,81 |
| 3 | 202204 | 54,09 |
| 4 | 202205 | 55,82 |
| 5 | 202206 | 54,09 |
| 6 | 202207 | 55,83 |
| 7 | 202208 | 31,49 |
Altri esempi di query
Query sui costi e crediti per progetto per un mese di fatturazione specificato
Se specifichi un mese di fatturazione specifico di giugno 2020 (nel formato AAAAMM), questa query restituirà una visualizzazione dei costi e dei crediti raggruppati per progetto insieme alle etichette del progetto.
SQL standard
SELECT project.name, TO_JSON_STRING(project.labels) as project_labels, sum(cost) as total_cost, SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) as total_credits FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` WHERE invoice.month = "202006" GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1;
SQL precedente
TO_JSON_STRING not supported.
| Riga | name | project_labels | total_cost | total_credits |
|---|---|---|---|---|
| 1 | CTG - Dev | [{"key":"ctg_p_env","value":"dev"}] | 79.140979 | -4.763796 |
| 2 | CTG - Prod | [{"key":"ctg_p_env","value":"prod"},{"key":"ctg_team","value":"eng"}] | 32.466272 | -3.073356 |
| 3 | CTG - Sandbox | [{"key":"ctg_p_env","value":"dev"}] | 0 | 0 |
| 4 | CTG - Storage | [{"key":"ctg_p_env","value":"prod"},{"key":"ctg_team","value":"data"}] | 7.645793 | -0.003761 |
Esempi di query dettagliate sul costo di utilizzo
Questa sezione fornisce esempi di come eseguire query sui dati di costo di utilizzo dettagliati della fatturazione Cloud esportati in BigQuery.
Poiché lo schema dei costi di utilizzo dettagliato include tutti i campi dello schema dei costi di utilizzo standard, anche gli esempi di query forniti per i dati standard esportati in BigQuery funzionano con i dati dettagliati esportati. Tieni presente che gli esempi di query standard non vengono scritti per recuperare le informazioni a livello di risorsa fornite con l'opzione di esportazione dei costi di utilizzo dettagliata. Quando crei query per i dati dettagliati, puoi utilizzare un esempio di query standard come modello, aggiornare il Nome tabella e aggiungere uno qualsiasi dei campi disponibili nello schema dei costi di utilizzo dettagliati.
Per ulteriori requisiti e limitazioni per i dati dettagliati esportati, consulta lo schema dei dati di costo di utilizzo dettagliati.
Valori comuni utilizzati nelle query di costo dettagliate di esempio
Gli esempi di query in questa sezione utilizzano il seguente valore per Nome tabella:
project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX
Restituire i costi a livello di risorsa su una fattura
Le seguenti query mostrano due modi per visualizzare i costi e i valori di credito a livello di risorsa in una fattura utilizzando i dati di fatturazione esportati.
- Il campo
totalsomma direttamente il costo in virgola mobile e i valori del credito, il che può comportare errori di arrotondamento in virgola mobile. - Il campo
total_exactconverte i costi e i valori del credito in micro prima di sommare, quindi converte in dollari dopo la somma, evitando l'errore di arrotondamento in virgola mobile.
Somma i costi per ogni risorsa, per fattura
Questa query mostra il totale delle fatture di ogni resource.name al mese, come somma dei costi normali, delle tasse, degli aggiustamenti e degli errori di arrotondamento. Gli eventuali costi non associati a un elemento a livello di risorsa vengono aggregati con il nome null per il mese.
SQL standard
SELECT
invoice.month,
resource.name,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS total,
(SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | mese | name | totale | total_exact |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 201901 | null | 1005,0048329999999984 $ | 1005,00 $ |
| 2 | 201901 | backend1 | 781,8499760000028 $ | 781,85 $ |
| 3 | 201902 | null | 953,0034923645475983 | 953,03 $ |
| 4 | 201902 | backend1 | 992,31017399999999717 | 992,31 $ |
| 5 | 201902 | bitnami-launchpad-wordpress-1-wordpress | 1,28178199999999998 $ | 1,28 $ |
Reso dei dettagli per tipo di costo per ogni risorsa, per mese di fatturazione
Questa query mostra i totali per ogni cost_type per ogni resource.name al
mese. I tipi di costi includono costi regolari, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento. Gli eventuali costi non associati a un elemento a livello di risorsa vengono aggregati sotto il nome null del mese.
SQL standard
SELECT
invoice.month,
cost_type,
resource.name,
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS total,
(SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC, 3 ASC
;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| Riga | mese | tipo_di_costo | name | totale | total_exact |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 201901 | normale | null | 1000,501209987994782 $ | 1000,50 $ |
| 2 | 201901 | errore_di_arrotondamento | null | -0,500489920049387 $ | -0,50 $ |
| 3 | 201901 | fiscali | null | 10,000329958477891 $ | $ 10,00 |
| 4 | 201901 | aggiustamento | null | -5 $,002572999387045 | -5 $ |
| 5 | 201901 | normale | backend1 | 410,998795012082947 | 411,00 $ |
| 2 | 201901 | errore_di_arrotondamento | backend1 | -0,2404900489920378 $ | -0,24 $ |
| 3 | 201901 | fiscali | backend1 | 4,105840329977189 $ | 4,11 $ |
Ottieni un'analisi dettagliata dei costi dei cluster Google Kubernetes Engine (GKE)
Questa sezione fornisce esempi di filtro dei costi dei cluster GKE nei report di esportazione BigQuery. Per saperne di più sui costi del cluster GKE, consulta Visualizzare l'analisi dei costi del cluster.
Filtra costi GKE
Le seguenti query di esempio mostrano come filtrare e raggruppare i costi di GKE per i tipi di risorse supportati per nome del cluster, spazio dei nomi ed etichetta.
Costi dei cluster GKE prima dei crediti
SELECT SUM(cost) AS cost_before_credits, labels.value AS cluster_name FROM `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name" GROUP BY labels.value ;
Costi GKE dopo i crediti per spazio dei nomi
SELECT labels.value as namespace, SUM(cost) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) AS cost_after_credits, FROM `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels ON labels.key = "k8s-namespace" GROUP BY namespace ;
Costi di GKE per SKU
SELECT project.id AS project_id, labels.value AS cluster_name, sku.id AS sku_id, sku.description AS sku_description, SUM(cost) AS cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` JOIN UNNEST(labels) AS labels ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name" GROUP BY cluster_name, project_id, sku_description, sku_id ;
Esempi di query sui dati dei prezzi
Questa sezione fornisce diversi esempi di come eseguire query sui dati sui prezzi di fatturazione Cloud esportati in BigQuery.
Valori comuni utilizzati nelle query sui prezzi di esempio
Gli esempi di query in questa sezione utilizzano i seguenti valori:
- Nome tabella:
project.dataset.cloud_pricing_export - ID SKU:
2DA5-55D3-E679(Cloud Run - Richieste)
Visualizzare i prezzi di listino per uno SKU specifico
Questo esempio illustra una query semplice che restituisce list_price per ogni livello di prezzo per uno SKU specificato.
SQL standard
SELECT sku.id, sku.description, list_price.*
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;
_PARTITIONTIME è un campo generato automaticamente da BigQuery e rappresenta la data a cui appartengono i dati. Anziché _PARTITIONTIME, puoi utilizzare un campo generato esplicitamente dall'esportazione della fatturazione Cloud, ad esempio pricing_as_of_time.
Ecco la stessa query configurata per l'utilizzo del campo pricing_as_of_time:
SELECT sku.id, sku.description, list_price.*
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(pricing_as_of_time) = "2020-07-20"
AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;
Risultati delle query
| Riga | id | description | unità_di_prezzo | info_aggregazione. livello_aggregazione |
info_aggregazione. intervallo_aggregazione |
tariffe_a_livello. pricing_unit_quantity |
tariffe_a_livello. start_usage_amount |
tariffe_a_livello. usd_amount |
tariffe_a_livello. account_currency_amount |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | CONTA.NUMERI | ACCOUNT | OGNI MESE | 1000000 | 0 | 0 | 0 |
| 1000000 | 2000000 | 0,4 | 0,4 |
Visualizza i prezzi di listino per uno SKU specifico e includi la descrizione del servizio
I due esempi in questa sezione mostrano le query che restituiscono il
list_price
per ogni
livello di prezzo
per uno SKU specifico e includono la descrizione dello SKU e la descrizione
del servizio.
- L'esempio 1 restituisce uno SKU per riga, con i livelli di prezzo visualizzati come dati nidificati.
- L'esempio 2 mostra la nidificazione dei dati per restituire una riga per SKU per livello di prezzo.
Esempio 1: restituisce i dati nidificati
Questo esempio esegue una query su un singolo SKU per restituire i dati list_price. Questo SKU ha più livelli di prezzo.
I valori dei campi del prezzo di listino vengono visualizzati in singole righe nidificate sotto la riga ID SKU.
SQL standard
SELECT sku.id AS sku_id,
sku.description AS sku_description,
service.id AS service_id,
service.description as service_description,
list_price.*
FROM my-billing-admin-project.my_billing_dataset.cloud_pricing_export
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;
Risultati della query:
| Riga | ID_sku | descrizione_sku | ID_servizio | descrizione_servizio | info_aggregazione. livello_aggregazione |
info_aggregazione. intervallo_aggregazione |
tariffe_a_livello. pricing_unit_quantity |
tariffe_a_livello. start_usage_amount |
tariffe_a_livello. usd_amount |
tariffe_a_livello. account_currency_amount |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | ACCOUNT | OGNI MESE | 1000000 | 0 | 0 | 0 |
| 1000000 | 2000000 | 0,4 | 0,4 |
Esempio 2: restituisce dati non nidificati uniti con la stessa tabella
Questo esempio esegue una query su un singolo SKU per restituire
list price. Lo SKU ha più livelli di prezzo.
La query dimostra l'utilizzo dell'operatore
UNNEST
per
unire l'array tiered_rates
e unire i campi con la stessa tabella, risultando in una riga per
livello di prezzo.
SQL standard
SELECT sku.id AS sku_id,
sku.description AS sku_description,
service.id AS service_id,
service.description as service_description,
tier.*
FROM `my-billing-admin-project.my_billing_dataset.cloud_pricing_export` as sku_pricing, UNNEST (sku_pricing.list_price.tiered_rates) as tier
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;
Risultati della query:
| Riga | ID_sku | descrizione_sku | ID_servizio | descrizione_servizio | prezzi_unità_quantità | quantità_inizio_uso | usd_amount | importo_valuta_account |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | 1.000.000,0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 2 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | 1.000.000,0 | 2.000.000,0 | 0,4 | 0,4 |
Utilizzare la tassonomia dei prodotti e la tassonomia geografica per eseguire query sugli SKU
- Tassonomia dei prodotti è un elenco di categorie di prodotti che si applicano allo SKU, come Serverless, Cloud Run o VM On demand.
- La tassonomia geografica è i metadati geografici che si applicano a uno SKU, costituiti da valori di tipo e regione.
Ottenere la tassonomia dei prodotti di uno SKU
Questo esempio illustra una query che restituisce l'elenco product_taxonomy per uno SKU specifico, dove l'ID SKU = 2DA5-55D3-E679 (Cloud Run - Richieste).
SQL standard
SELECT sku.id AS sku_id,
sku.description AS sku_description,
service.id AS service_id,
service.description as service_description,
product_taxonomy
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;
Risultati della query:
| Riga | ID_sku | descrizione_sku | ID_servizio | descrizione_servizio | tassonomia dei prodotti |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | Piattaforma Google Cloud |
| Serverless | |||||
| Cloud Run | |||||
| Altro |
Visualizza tutti gli SKU per una tassonomia dei prodotti specifica
Questo esempio illustra una query che restituisce tutti gli SKU che corrispondono a una specifica product_taxonomy.
In questa query, specifichiamo Serverless come valore product taxonomy.
SQL standard
SELECT sku.id AS sku_id,
sku.description AS sku_description,
service.id AS service_id,
service.description as service_description,
product_taxonomy
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND "Serverless" in UNNEST(product_taxonomy)
LIMIT 10
;
Risultati della query:
| Riga | ID_sku | descrizione_sku | ID_servizio | descrizione_servizio | tassonomia dei prodotti |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0160-BD7B-4C40 | Traffico in uscita dalla rete tra attività di Cloud Tasks | F3A6-D7B7-9BDA | Cloud Tasks | Piattaforma Google Cloud |
| Serverless | |||||
| Cloud Tasks | |||||
| Altro | |||||
| 2 | FE08-0A74-7AFD | Traffico API in uscita da Cloud Tasks | F3A6-D7B7-9BDA | Cloud Tasks | Piattaforma Google Cloud |
| Serverless | |||||
| Cloud Tasks | |||||
| Altro | |||||
| 3 | A81A-32A2-B46D | Archiviazione coda di attività Salt Lake City | F17B-412E-CB64 | App Engine | Piattaforma Google Cloud |
| Serverless | |||||
| GAE | |||||
| Altro | |||||
| Coda di attività |
Visualizza tutti gli SKU per una tassonomia geografica e di prodotto specifica
Questo esempio illustra una query che restituisce tutti gli SKU che corrispondono a una regione specifica geo_taxonomy e a una product_taxonomy specificata, dove region = us-east4 e product_taxonomy = VM on demand.
SQL standard
SELECT sku.id AS sku_id,
sku.description AS sku_description,
service.id AS service_id,
service.description as service_description,
geo_taxonomy,
product_taxonomy
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
AND "VMs On Demand" in UNNEST(product_taxonomy)
AND geo_taxonomy.type = "REGIONAL"
AND "us-east4" in UNNEST (geo_taxonomy.regions)
;
Risultati della query:
| Riga | ID_sku | descrizione_sku | ID_servizio | descrizione_servizio | tipo_tassonomia.geo | regioni_tassonomia.regioni | tassonomia dei prodotti |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 9174-81EE-425B | Sole Tenancy Premium per RAM di istanza single-tenancy in esecuzione in Virginia | 6F81-5844-456A | Compute Engine | A REGIONE | us-east4 | Piattaforma Google Cloud |
| Computing | |||||||
| GCE | |||||||
| VM on demand | |||||||
| Memoria: per GB | |||||||
| 2 | C3B9-E891-85ED | Ram di istanza single-tenancy in esecuzione in Virginia | 6F81-5844-456A | Compute Engine | A REGIONE | us-east4 | Piattaforma Google Cloud |
| Computing | |||||||
| GCE | |||||||
| VM on demand | |||||||
| Memoria: per GB | |||||||
| 3 | 6E2A-DCD9-87ED | Ram di istanza predefinita N1 in esecuzione in Virginia | 6F81-5844-456A | Compute Engine | A REGIONE | us-east4 | Piattaforma Google Cloud |
| Computing | |||||||
| GCE | |||||||
| VM on demand | |||||||
| Memoria: per GB |
Unisci i dati sui prezzi con dati di costo dettagliati sull'utilizzo
Questa query mostra come unire le esportazioni dei dati di prezzo e di costo per visualizzare informazioni dettagliate sui prezzi in linea con i tuoi costi. Puoi configurare questa query in modo da estrarre i dati esportati dai dati di costo di utilizzo dettagliati (come Exports) e unire i dati di costo di utilizzo ai dati sui prezzi esportati (come Prices).
Utilizza il nome della tabella dei costi di utilizzo per estrarre i dati Exports:
gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>
Utilizza la nome della tabella dei prezzi per i dati Prices:
project.dataset.cloud_pricing_export
WITH
Exports AS (
SELECT *
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
),
Prices AS (
SELECT *
FROM `project.dataset.cloud_pricing_export`
)
SELECT
Exports.sku.description AS sku_description,
Exports.cost,
Exports.usage,
FlattenedPrices.pricing_unit_description,
FlattenedPrices.account_currency_amount,
FlattenedPrices.account_currency_code,
FROM Exports
JOIN (SELECT * FROM Prices CROSS JOIN UNNEST(Prices.list_price.tiered_rates)) AS FlattenedPrices
ON
Exports.sku.id = FlattenedPrices.sku.id
AND Exports.price.tier_start_amount = FlattenedPrices.start_usage_amount
WHERE
DATE(Exports.export_time) = '2023-06-30'
AND DATE(FlattenedPrices.export_time) = '2023-06-30'
AND cost > 0
LIMIT 1000
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
| descrizione_sku | costo | utilizzo | descrizione_unità_prezzo | importo_valuta_account | codice_valuta_account |
|---|---|---|---|---|---|
| Capacità di sviluppo professionale bilanciata | 0,001345 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "mese gibibyte" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
| Capacità di sviluppo professionale bilanciata | 0,001344 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "mese gibibyte" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
| Capacità di sviluppo professionale bilanciata | 0,001346 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "mese gibibyte" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
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