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.
Generare una query SQL da un report di fatturazione
Per scrivere rapidamente una query SQL che restituisca in BigQuery risultati equivalenti ai risultati di un report di fatturazione, puoi utilizzare la funzionalità Genera query in Report di fatturazione, disponibile nella console Google Cloud.
Specifica il nome della tabella da utilizzare nelle query
In questi esempi, per eseguire query sui dati di fatturazione Cloud esportati in
BigQuery, devi specificare il percorso completo del nome della tabella nella clausola FROM
. Il nome della tabella è determinato da tre valori
separati da punti:
project-ID.dataset_name.BQ_table_name
- project-ID è l'ID del progetto Google Cloud che hai configurato che contiene il tuo set di dati BigQuery.
- dataset_name 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 su cui vuoi eseguire una query.
Alle tabelle BigQuery che contengono i dati di fatturazione Cloud esportati viene assegnato automaticamente un nome, in base al tipo di esportazione attivato:
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 dettagliata: nel 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
.
Ad esempio, supponi di avere un account di fatturazione Cloud configurato per esportare i dati dei costi di utilizzo dettagliati e che i componenti della configurazione dell'esportazione della fatturazione siano i seguenti:
- ID-progetto:
my-billing-project
- dataset_name:
my_billing_dataset
- BQ_table_name:
gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>
- BILLING-ACCOUNT-ID:
010101-F0FFF0-10X10X
è l'ID dell'account di fatturazione Cloud che contiene i dati di fatturazione che stai esportando. Scopri come trovare il tuo ID account di fatturazione.
In base ai valori di esempio, dovresti scrivere la clausola FROM
come segue:
my-billing-project.my_billing_dataset.gcp_billing_export_resource_v1_010101-F0FFF0-10X10X
Esempi di query per tipo di dati di fatturazione Cloud
Questa pagina fornisce esempi di query per dati di costo per l'utilizzo standard, dati dettagliati sul costo di utilizzo e dati sui prezzi.
Se hai scelto di esportare i dati dei costi 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 sui costi di utilizzo standard
Questa sezione fornisce esempi di come eseguire query sui dati di costo di utilizzo standard della fatturazione Cloud esportati in BigQuery.
Questi esempi di query funzionano anche con i dati dei costi di utilizzo dettagliati esportati in BigQuery, ma non sono scritti per recuperare le informazioni a livello di risorsa fornite con l'opzione di esportazione dettagliata dei costi di utilizzo.
Valori comuni utilizzati nelle query di esempio relative ai costi standard
Gli esempi di query in questa sezione utilizzano il seguente valore per Nome tabella:
project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX
Restituire i costi totali in una fattura
Le seguenti query mostrano due modi per visualizzare i valori di costo e credito utilizzando i dati di fatturazione esportati.
- Il campo
total
somma direttamente i valori del costo e del credito in virgola mobile, che possono causare errori di arrotondamento in virgola mobile. - Il campo
total_exact
converte i costi e i valori del credito in micro prima della somma, quindi li 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-ID.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 | 1005,004832999999984 | 1005,00 $ |
2 | 201902 | 992,3101739999999717 | 992,31 $ |
3 | 201903 | 1220,761089999999642 | 1220,76 $ |
Esempio 2: dettagli sui resi per tipo di costo, per mese di fatturazione
Questa query mostra i totali per ogni cost_type
per ogni mese. I tipi di costo includono costi, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento standard.
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-ID.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 | cost_type | totale | total_exact |
---|---|---|---|---|
1 | 201901 | regolare | 1000,501209987994782 | 1000,50 $ |
2 | 201901 | rounding_error | –$0,500489920049387 | –0,50 $ |
3 | 201901 | tasse | 10,000329958477891 | $ 10,00 |
4 | 201901 | aggiustamento | –$5,002572999387045 | –$5,00 |
Esempi di query con etichette
I seguenti esempi illustrano altri modi per eseguire query sui dati con le etichette.
Per gli esempi di questa sezione, supponiamo che:
- 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 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 | Nessuna | $ 4 |
Piccola istanza con 1 vCPU in esecuzione nelle Americhe | app: chocolate-masher ambiente: dev |
$ 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: prod |
$ 3,25 |
Piccola istanza con una vCPU in esecuzione in Asia | app: chocolate-masher ambiente: prod |
$ 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-ID.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
Si tratta di un metodo rapido e di base per suddividere i costi in base a ogni combinazione di etichette.
SQL standard
SELECT TO_JSON_STRING(labels) as labels, sum(cost) as cost FROM `project-ID.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-ID.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-ID: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 qui mostra una somma valida senza un doppio conteggio, ma non deve essere combinata con altre righe (tranne nel caso in cui la chiave sia la stessa o se hai la certezza che le chiavi non siano mai impostate sulla stessa risorsa).
SQL standard
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) as cost FROM `project-ID.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-ID: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 sullo sconto per impegno di utilizzo
Le seguenti query mostrano come visualizzare le tariffe e i crediti associati agli sconti per impegno di utilizzo nei dati di fatturazione esportati. Per capire in che modo le tariffe e i crediti di impegno vengono attribuiti al tuo account di fatturazione Cloud e ai tuoi progetti, consulta Attribuzione degli sconti per impegno di utilizzo.
Visualizzazione delle tariffe di 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-ID.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 dello 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-ID.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 a elementi gerarchici come progetti, cartelle e organizzazioni. Questi esempi di query mostrano i metodi per sommare i costi filtrati in base agli elementi della gerarchia delle risorse e visualizzare le origini dei progetti.
Esempio 1: filtrare per nome risorsa
Questo esempio mostra le query che raggruppano i costi in base all'origine del progetto e filtrano solo i costi generati in base a un elemento di gerarchia specificato, 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-ID.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-ID.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 mostra le query che raggruppano i costi per discendenza del progetto e filtrano solo i costi generati in base a un elemento di gerarchia specificato, identificato dal nome visualizzato fornito dall'utente.
Metodo di corrispondenza delle stringhe
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-ID.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-ID.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.
Calcolare i costi per mese di fatturazione con i tag
La seguente query mostra come utilizzare i costi di reso in base al 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 `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`, 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 | invoice_month | cost_center | net_cost |
---|---|---|---|
1 | 202208 | android_mobile_apps | 9,93 |
2 | 202208 | ios_mobile_apps | 9,93 |
3 | 202209 | android_mobile_apps | 25,42 |
4 | 202209 | ios_mobile_apps | 25,4 |
5 | 202209 | personalizzazione | 16,08 |
Visualizza i costi delle risorse senza tag
Questa query mostra il totale della fattura per le risorse senza tag, raggruppate per mese di fatturazione.
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-ID.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 | invoice_month | net_cost |
---|---|---|
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 su costi e crediti in base al 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 alla visualizzazione delle 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-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` WHERE invoice.month = "202006" GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1;
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 |
Query sui costi per visualizzare le correzioni o l'utilizzo monetizzato in ritardo per un determinato mese di fatturazione
Fornendo un mese di fatturazione specifico e filtrando per data in cui la data di utilizzo si è verificata prima del mese di fatturazione, questa query semplificata restituisce i totali dei costi per correzioni o l'utilizzo monetizzato in ritardo (addebiti che avrebbero dovuto essere su una fattura precedente).
SQL standard
SELECT SUM(cost) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) AS total FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` WHERE invoice.month = '202403' AND DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2024-03-01';
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
Riga | totale |
---|---|
1 | 3,531752 |
Query sui dettagli dei costi per visualizzare le correzioni o l'utilizzo monetizzato in ritardo da servizio per un mese di fatturazione specificato
Questo esempio illustra una query che restituisce un'analisi dei costi per servizio per gli addebiti relativi a fattura, in cui la data di utilizzo si è verificata prima del mese di fatturazione. Questa query restituisce i totali di costi e crediti in base al servizio per correzioni o utilizzo monetizzato in ritardo (addebiti che avrebbero dovuto essere su una fattura precedente).
In questo esempio di query, la clausola WHERE
filtra tutti gli addebiti con un mese di fatturazione di marzo 2024 (nel formato AAAAMM), quindi perfeziona ulteriormente i risultati per restituire solo gli addebiti relativi al mese di fatturazione con una data di utilizzo precedente al 1° marzo 2024.
SELECT DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) AS `Day`, service.description AS `Service Description`, SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) AS `List cost`, SUM(CAST(cost AS NUMERIC)) - SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) AS `Negotiated savings`, SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT', 'DISCOUNT', 'SPENDING_BASED_DISCOUNT', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT', 'FREE_TIER', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE', 'SUBSCRIPTION_BENEFIT', 'RESELLER_MARGIN')), 0)) AS `Discounts`, SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('CREDIT_TYPE_UNSPECIFIED', 'PROMOTION')), 0)) AS `Promotions and others`, SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT', 'DISCOUNT', 'SPENDING_BASED_DISCOUNT', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT', 'FREE_TIER', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE', 'SUBSCRIPTION_BENEFIT', 'RESELLER_MARGIN')), 0)) + SUM(CAST(cost AS NUMERIC)) - SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC))+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('CREDIT_TYPE_UNSPECIFIED', 'PROMOTION')), 0)) AS `Subtotal` FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` WHERE invoice.month = '202403' AND DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2024-03-01' GROUP BY Day, service.description ORDER BY Day DESC, Subtotal DESC;
Ad esempio, il risultato della query precedente potrebbe essere:
Riga | Giorno | Descrizione del servizio | Costo di listino | Risparmi negoziati | Sconti | Promozioni e altro | Subtotale |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2024-02-29 | Compute Engine | 4,39916 | 0 | -1,00916 | 0 | 3,39000 |
2 | 2024-02-29 | Assistenza | 0,131969 | 0 | 0 | 0 | 0,131969 |
3 | 2024-02-29 | BigQuery | 0,005502 | 0 | 0 | 0 | 0,005502 |
4 | 2024-02-29 | Networking | 0,010972 | 0 | -0,006691 | 0 | 0,004281 |
Esempi di query sui costi di utilizzo dettagliati
Questa sezione fornisce esempi di come eseguire query sui dati dei costi 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 nessuna delle informazioni a livello di risorsa fornite con l'opzione di esportazione dei costi di utilizzo dettagliati. Quando crei query per i dati dettagliati, puoi utilizzare un esempio di query standard come modello, aggiornare il nome della tabella e aggiungere qualsiasi campo disponibile nello schema dei costi di utilizzo dettagliato.
Per ulteriori requisiti e limitazioni relativi ai dati dettagliati esportati, consulta lo schema dei dati dettagliati sui costi di utilizzo.
Valori comuni utilizzati nelle query dettagliate di esempio sui costi
Gli esempi di query in questa sezione utilizzano il seguente valore per Nome tabella:
project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX
Restituire i costi a livello di risorsa in una fattura
Le seguenti query mostrano due modi per visualizzare i valori di costo e credito a livello di risorsa in una fattura utilizzando i dati di fatturazione esportati.
- Il campo
total
somma direttamente i valori del costo e del credito in virgola mobile, che possono causare errori di arrotondamento in virgola mobile. - Il campo
total_exact
converte i costi e i valori del credito in micro prima della somma, quindi li 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 per ogni resource.name
al mese, come somma dei normali costi, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento. Tutti i costi non associati a un elemento a livello di risorsa vengono aggregati sotto 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-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_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 | nome | totale | total_exact |
---|---|---|---|---|
1 | 201901 | null | 1005,004832999999984 | 1005,00 $ |
2 | 201901 | backend1 | 781,8499760000028 | 781,85 $ |
3 | 201902 | null | 953,0034923645475983 | 953,03 $ |
4 | 201902 | backend1 | 992,3101739999999717 | 992,31 $ |
5 | 201902 | bitnami-launchpad-wordpress-1-wordpress | 1,2817819999999998 | 1,28 $ |
Restituisci i dettagli in base al 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 costo includono costi normali, tasse, aggiustamenti ed errori di arrotondamento. Gli eventuali costi non associati a un elemento a livello di risorsa vengono aggregati sotto il nome null
per il 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-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_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 | cost_type | nome | totale | total_exact |
---|---|---|---|---|---|
1 | 201901 | regolare | null | 1000,501209987994782 | 1000,50 $ |
2 | 201901 | rounding_error | null | –$0,500489920049387 | –0,50 $ |
3 | 201901 | tasse | null | 10,000329958477891 | $ 10,00 |
4 | 201901 | aggiustamento | null | –$5,002572999387045 | –$5,00 |
5 | 201901 | regolare | backend1 | 410,998795012082947 | 411,00 $ |
2 | 201901 | rounding_error | backend1 | –$0,2404900489920378 | -0,24 $ |
3 | 201901 | tasse | backend1 | 4,105840329977189 | 4,11 € |
Visualizza un'analisi dettagliata dei costi dei cluster Google Kubernetes Engine (GKE)
Questa sezione fornisce esempi su come filtrare i costi dei cluster GKE nei report di BigQuery Export. Per saperne di più sui costi dei cluster GKE, consulta Visualizzare l'analisi dei costi dei cluster.
Filtra i costi di GKE
Le query di esempio seguenti mostrano come filtrare e raggruppare i costi di GKE per i tipi di risorse supportati in base a nome del cluster, spazio dei nomi ed etichetta.
Costi dei cluster GKE esclusi i crediti
SELECT SUM(cost) AS cost_before_credits, labels.value AS cluster_name FROM `project-ID.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 di 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-ID.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-ID.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 sui prezzi
Questa sezione fornisce diversi esempi di come eseguire query sui dati sui prezzi della 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-ID.dataset.cloud_pricing_export
- ID SKU:
2DA5-55D3-E679
(Cloud Run - Richieste)
Visualizzare i prezzi di listino per uno SKU specifico
Questo esempio mostra una query di base che restituisce list_price
per ogni livello di prezzo per uno SKU specificato.
SQL standard
SELECT sku.id, sku.description, list_price.* FROM `project-ID.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. Al posto di _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-ID.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 | pricing_unit | aggregation_info. aggregation_level |
aggregation_info. aggregation_interval |
tiered_rates. pricing_unit_quantity |
tiered_rates. start_usage_amount |
tariffe_livelli. importo_usd |
tiered_rates. account_currency_amount |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | COUNT | ACCOUNT | MENSILMENTE | 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 query che restituiscono list_price
per ogni livello di prezzo per uno SKU specificato e includono la descrizione dello SKU e la descrizione del servizio.
- L'esempio 1 restituisce uno SKU per riga, con le fasce di prezzo visualizzate come dati nidificati.
- L'esempio 2 mostra come separare i dati per restituire una riga per SKU per livello di prezzo.
Esempio 1: restituisce dati nidificati
Questo esempio esegue una query su un singolo SKU per restituire i dati di list_price
. Questo SKU ha più livelli di prezzo.
I valori del campo Prezzo di listino vengono visualizzati in singole righe nidificate sotto la riga dell'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 project-ID.dataset.cloud_pricing_export WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20" AND sku.id = "2DA5-55D3-E679" ;
Risultati della query:
Riga | sku_id | sku_description | service_id | service_description | aggregation_info. aggregation_level |
aggregation_info. aggregation_interval |
tiered_rates. pricing_unit_quantity |
tiered_rates. start_usage_amount |
tariffe_livelli. importo_usd |
tiered_rates. account_currency_amount |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | ACCOUNT | MENSILMENTE | 1000000 | 0 | 0 | 0 |
1000000 | 2000000 | 0,4 | 0,4 |
Esempio 2: restituisce dati non nidificati uniti alla stessa tabella
Questo esempio esegue una query su un singolo SKU per restituire l'elemento 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, ottenendo 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 `project-ID.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 | sku_id | sku_description | service_id | service_description | pricing_unit_quantity | start_usage_amount | usd_amount | account_currency_amount |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | 1000000,0 | 0,0 | 0.0 | 0.0 |
2 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | 1000000,0 | 2000000,0 | 0,4 | 0,4 |
Utilizza la tassonomia dei prodotti e la tassonomia geografica per eseguire query sugli SKU
- La tassonomia dei prodotti è un elenco di categorie di prodotti applicabili allo SKU, ad esempio Serverless, Cloud Run o VM On Demand.
- La tassonomia geografica è i metadati geografici applicati a uno SKU, costituiti dai valori per tipo e regione.
Ottieni la tassonomia dei prodotti di uno SKU
Questo esempio mostra una query che restituisce l'elenco product_taxonomy
per uno SKU specificato, 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-ID.dataset.cloud_pricing_export` WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20" AND sku.id = "2DA5-55D3-E679" ;
Risultati della query:
Riga | sku_id | sku_description | service_id | service_description | product_taxonomy |
---|---|---|---|---|---|
1 | 2DA5-55D3-E679 | Richieste | 152E-C115-5142 | Cloud Run | Piattaforma Google Cloud |
Serverless | |||||
Cloud Run | |||||
Altro |
Ottenere tutti gli SKU per una tassonomia dei prodotti specifica
Questo esempio mostra una query che restituisce tutti gli SKU che corrispondono a un product_taxonomy
specificato.
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-ID.dataset.cloud_pricing_export` WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20" AND "Serverless" in UNNEST(product_taxonomy) LIMIT 10 ;
Risultati della query:
Riga | sku_id | sku_description | service_id | service_description | product_taxonomy |
---|---|---|---|---|---|
1 | 0160-BD7B-4C40 | In uscita dalla rete di Cloud Tasks all'interno dell'area geografica | F3A6-D7B7-9BDA | Cloud Tasks | Piattaforma Google Cloud |
Serverless | |||||
Cloud Tasks | |||||
Altro | |||||
2 | FE08-0A74-7AFD | Traffico in uscita GOOGLE-API Cloud Tasks | F3A6-D7B7-9BDA | Cloud Tasks | Piattaforma Google Cloud |
Serverless | |||||
Cloud Tasks | |||||
Altro | |||||
3 | A81A-32A2-B46D | Archiviazione della coda di attività a Salt Lake City | F17B-412E-CB64 | App Engine | Piattaforma Google Cloud |
Serverless | |||||
GAE | |||||
Altro | |||||
TaskQueue |
Ottenere tutti gli SKU per una tassonomia geografica e una tassonomia dei prodotti specifiche
Questo esempio mostra una query che restituisce tutti gli SKU che corrispondono a una regione geo_taxonomy
specificata e a una specifica product_taxonomy
, 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-ID.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 | sku_id | sku_description | service_id | service_description | geo_taxonomy.type | geo_taxonomy.regions | product_taxonomy |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 9174-81EE-425B | Premium single-tenancy per RAM di istanza single-tenancy in esecuzione in Virginia | 6F81-5844-456A | Compute Engine | REGIONALE | 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 | REGIONALE | 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 | REGIONALE | us-east4 | Piattaforma Google Cloud |
Computing | |||||||
GCE | |||||||
VM on demand | |||||||
Memoria: per GB |
Unisci i dati sui prezzi a quelli dettagliati sui costi di utilizzo
Questa query mostra come unire le esportazioni dei dati di costo e sui prezzi per visualizzare informazioni dettagliate sui prezzi in linea con i tuoi costi. Puoi configurare questa query per estrarre i dati esportati dai dati sui costi di utilizzo dettagliati (come Exports
) e unire i dati sul costo di utilizzo ai dati sui prezzi esportati (come Prices
).
Utilizza il nome della tabella dei costi di utilizzo dettagliato per estrarre i dati Exports
:gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>
Utilizza il
nome della tabella dei prezzi
per i dati Prices
:
project-ID.dataset.cloud_pricing_export
WITH Exports AS ( SELECT * FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` ), Prices AS ( SELECT * FROM `project-ID.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:
sku_description | costo | utilizzo | pricing_unit_description | account_currency_amount | account_currency_code |
---|---|---|---|---|---|
Capacità DP bilanciata | 0,001345 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
Capacità DP bilanciata | 0,001344 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
Capacità DP bilanciata | 0,001346 | { "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } } | mese gibibyte | 0,1 | USD |
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