Cloud Billing 데이터 내보내기의 쿼리 예시

이 페이지에서는 BigQuery로 내보내 BigQuery에 저장된 Cloud Billing 데이터를 쿼리하는 방법의 예시를 제공합니다.

BigQuery로 결제 데이터 내보내기에 대한 자세한 내용은 개요와 제한사항을 참조하세요.

결제 보고서에서 SQL 쿼리 생성

BigQuery에서 결제 보고서의 결과와 동일한 결과를 반환하는 SQL 쿼리를 빠르게 작성하려면 Google Cloud 콘솔에서 제공되는 결제 보고서에서 쿼리 생성 기능을 사용하면 됩니다.

쿼리에 사용할 테이블 이름 지정

대화형 튜토리얼: BigQuery로 결제 데이터 분석(20분)

이 대화형 튜토리얼을 사용하여 결제 데이터 내보내기를 시작합니다. 이 튜토리얼에서는 Cloud Billing 데이터를 BigQuery 데이터 세트에 내보내도록 설정합니다. 그런 다음 BigQuery 웹 인터페이스를 통해 몇 가지 샘플 쿼리를 실행하여 결제 데이터를 검사합니다.

결제 데이터 내보내기 튜토리얼 시작

이 예시에서는 BigQuery에서 내보낸 Cloud Billing 데이터를 쿼리하려면 FROM 절에 테이블 이름의 전체 경로를 지정해야 합니다. 테이블 이름은 점으로 구분된 세 가지 값을 사용하여 결정됩니다.

project-ID.dataset_name.BQ_table_name

• project-ID는 BigQuery 데이터 세트가 포함된 설정한 Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
• dataset_name은 내보낸 Cloud Billing 데이터가 있는 BigQuery 테이블을 포함하도록 설정한 BigQuery 데이터 세트의 이름입니다.

• BQ_table_name은 쿼리하려는 내보낸 Cloud Billing 데이터가 포함된 BigQuery 테이블의 이름입니다.

  내보낸 Cloud Billing 데이터가 포함된 BigQuery 테이블에는 사용 설정한 내보내기 유형에 따라 이름이 자동으로 할당됩니다.

  • 표준 사용량 비용 테이블: BigQuery 데이터 세트에서 이 테이블의 이름은 gcp_billing_export_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>입니다.

  • 상세 사용량 비용 테이블: BigQuery 데이터 세트에서 이 테이블의 이름은 gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>입니다.

  • 가격 책정 테이블: BigQuery 데이터 세트에서 이 테이블의 이름은 cloud_pricing_export입니다.

예를 들어 상세 사용량 비용 데이터를 내보내도록 구성된 Cloud Billing 계정과 다음과 같은 결제 내보내기 구성의 구성요소가 있다고 가정해 보겠습니다.

• project-ID: 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 – 내보내는 결제 데이터가 포함된 Cloud Billing 계정의 ID입니다. 결제 계정 ID를 찾는 방법을 알아보세요.

예시 값에 따라 FROM 절을 다음과 같이 작성합니다.

my-billing-project.my_billing_dataset.gcp_billing_export_resource_v1_010101-F0FFF0-10X10X

Cloud Billing 데이터 유형별 쿼리 예시

이 페이지에서는 표준 사용량 비용 데이터, 상세 사용량 비용 데이터 및 가격 책정 데이터에 대한 쿼리 예시를 제공합니다.

상세 사용량 비용 데이터 내보내기를 선택한 경우에는 상세 사용량 비용 쿼리 예시 외에도 표준 사용량 비용 쿼리 예시도 사용할 수 있습니다.

표준 사용량 비용 데이터	상세 사용량 비용 데이터	가격 책정 데이터
표준 사용량 비용 쿼리 예시 인보이스의 총 비용 반환 예시 1: 인보이스당 모든 비용 합계 예시 2: 인보이스 월별 비용 유형별 세부정보 반환 라벨이 있는 쿼리 예시 그룹화 없이 모든 행 쿼리 라벨 맵에 따라 JSON 문자열로 그룹화 라벨 값의 특정 키에 따라 그룹화 키-값 쌍으로 그룹화 약정 사용 할인 쿼리 약정 수수료 보기 약정 크레딧 보기 리소스 계층 구조 필터를 사용하여 상위 항목 검토 예시 1: 리소스 이름으로 필터링 예시 2: 표시 이름으로 필터링 태그가 있는 쿼리 예시 태그를 사용하여 인보이스 대상 월별 비용 계산 태그가 지정되지 않은 리소스의 비용 보기 추가 쿼리 예시 지정된 인보이스 대상 월에 프로젝트별 비용 및 크레딧 쿼리 비용을 쿼리하여 지정된 인보이스 대상 월의 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량 보기 비용 세부정보를 쿼리하여 지정된 인보이스 대상 월의 서비스별 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량 보기	상세 사용량 비용 쿼리 예시 인보이스의 리소스 수준 비용 반환 인보이스당 각 리소스의 합계 비용 인보이스 월별 각 리소스의 비용 유형별 세부정보 반환 Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 비용 분석 GKE 비용 분석 필터링	가격 책정 데이터 쿼리 예시 특정 SKU의 정가 가져오기 특정 SKU의 정가를 가져오고 서비스 설명을 포함 예시 1: 중첩 데이터 반환 예시 2: 동일한 테이블과 조인된 중첩되지 않은 데이터 반환 제품 분류 및 지역 분류를 사용하여 SKU 쿼리 SKU의 상품 분류 가져오기 특정 제품 분류에 대한 모든 SKU 가져오기 특정 지역 분류 및 제품 분류에 대한 모든 SKU 가져오기 가격 책정 데이터와 상세 사용량 비용 데이터 조인

표준 사용량 비용 쿼리 예시

이 섹션에서는 BigQuery로 내보낸 Cloud Billing 표준 사용량 비용 데이터를 쿼리하는 방법에 대한 예시를 제공합니다.

이러한 쿼리 예시는 상세 사용량 비용 내보내기 옵션과 함께 제공된 리소스 수준 정보를 검색하기 위해 작성되지는 않지만 BigQuery로 내보낸 상세 사용량 비용 데이터와 함께 작동합니다.

표준 비용 쿼리 예시에서 사용된 공통 값

이 섹션의 쿼리 예시에서는 테이블 이름에 대해 project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX 값을 사용합니다.

인보이스의 총 비용 반환

다음 쿼리는 내보낸 결제 데이터를 사용해서 비용 및 크레딧 값을 볼 수 있는 두 가지 방법을 보여줍니다.

• total 필드는 부동 소수점 비용과 크레딧 값을 직접 합산하므로 부동 소수점 반올림 오차가 발생할 수 있습니다.
• total_exact 필드는 비용과 크레딧 값을 합산하기 전 micro로 변환한 다음 합산 후에 다시 dollar로 변환하므로, 부동 소수점 반올림 오차가 방지됩니다.

예시 1: 인보이스당 모든 비용 합계

이 쿼리는 일반 비용 합계로 된 각 월의 인보이스 합계, 세금, 조정 및 반올림 오류를 보여줍니다.

표준 SQL

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
;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	월	합계	total_exact
1	201901	$1005.004832999999984	$1005.00
2	201902	$992.3101739999999717	$992.31
3	201903	$1220.761089999999642	$1220.76

예시 2: 인보이스 대상 월당 비용 유형별 세부정보 반환

이 쿼리에서는 월별로 각 cost_type의 합계를 보여줍니다. 비용 유형에는 일반 비용, 세금, 조정 및 반올림 오류가 포함됩니다.

표준 SQL

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
;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	월	cost_type	합계	total_exact
1	201901	regular	$1000.501209987994782	$1000.50
2	201901	rounding_error	–$0.500489920049387	–$0.50
3	201901	tax	$10.000329958477891	$10.00
4	201901	adjustment	–$5.002572999387045	–$5.00

라벨이 있는 쿼리 예시

참고: 라벨 및 크레딧과 같은 특정 필드는 반복됩니다. BigQuery 표준 SQL에서 배열 작업에 대해 자세히 알아보세요.

다음 예는 라벨로 데이터를 쿼리하는 다른 방법을 보여줍니다.

이 섹션의 예시에서는 다음을 가정합니다.

• 2가지 앱(grapefruit-squeezer 및 chocolate-masher)이 있습니다.
• 각 앱에는 2가지 환경(dev 및 prod)이 있습니다.
• dev 환경의 경우 앱마다 1개의 소형 인스턴스가 있습니다.
• prod 환경의 경우 미국에 소형 인스턴스 1개, 아시아에 소형 인스턴스 1개가 있습니다.
• 각 인스턴스에 앱 및 환경 라벨이 지정됩니다.
• 실험에 사용되며 라벨이 없는 인스턴스가 1개 있습니다.

총 청구 요금은 $24이며 상세 내역은 다음과 같습니다.

인스턴스	라벨	총 비용
소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	없음	$4
소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	앱: chocolate-masher 환경: dev	$2
소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	앱: grapefruit-squeezer 환경: dev	$3
소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	앱: chocolate-masher 환경: prod	$3.25
소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행	앱: chocolate-masher 환경: prod	$3.75
소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	앱: grapefruit-squeezer 환경: prod	$3.50
소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행	앱: grapefruit-squeezer 환경: prod	$4.50

그룹화 없이 모든 행 쿼리

이러한 비용을 가장 자세히 보려면 그룹화 없이 모든 행을 쿼리해야 합니다. 라벨 및 SKU 설명을 제외한 프로젝트, 서비스 등의 모든 필드는 동일하다고 가정합니다.

표준 SQL

SELECT
  sku.description,
  TO_JSON_STRING(labels) as labels,
 cost as cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`;

legacy SQL

TO_JSON_STRING not supported.

행	sku.description	라벨	비용
1	소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	[]	$4
2	소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}]	$2
3	소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}]	$3
4	소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}]	$3.25
5	소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}]	$3.75
6	소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}]	$3.50
7	소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}]	$4.50
		합계	$24

라벨 맵에 따라 JSON 문자열로 그룹화

비용을 라벨 조합별로 빠르게 분류하는 기본적인 방법입니다.

표준 SQL

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;

legacy SQL

TO_JSON_STRING not supported.

행	라벨	비용
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
	합계	$24

라벨 값의 특정 키에 따라 그룹화

특정 라벨 키의 값에 따라 비용을 분류하는 경우가 많습니다. WHERE 대신 LEFT JOIN을 사용하고 JOIN 조건에 키 필터를 넣으면 이 키를 포함하지 않는 비용이 포함되므로 비용의 전체 보기가 수신됩니다.

표준 SQL

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;

legacy SQL

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;

행	환경	비용
1	prod	$15
2	dev	$5
3	null	$4
	합계	$24

참고: T총 합계 비용은 라벨 맵으로 그룹화하는 쿼리의 경우와 동일해야 합니다.

키-값 쌍으로 그룹화

경고: 결과를 조합하면 사용량이 중복 합산될 수 있습니다.

이 결과를 해석하거나 내보낼 때는 주의해야 합니다. 여기에서 개별 행은 중복 합산되지 않은 올바른 합계를 표시하지만 다른 행과 조합해서는 안 됩니다. 키가 동일하거나, 같은 리소스에 키가 설정되지 않은 것이 확실한 경우에는 괜찮습니다.

표준 SQL

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;

legacy SQL

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;

행	키	값	비용
1	null	null	$4
2	앱	chocolate-masher	$9
3	앱	grapefruit-squeezer	$11
4	환경	dev	$5
5	환경	prod	$15
		합계	$44

총합이 결제 금액보다 높습니다.

약정 사용 할인 쿼리

다음 쿼리는 내보낸 결제 데이터에서 약정 사용 할인과 관련된 수수료 및 크레딧을 확인하는 방법을 보여줍니다. 약정 요금 및 크레딧이 Cloud Billing 계정과 프로젝트에 적용되는 방식을 알아보려면 약정 사용 할인 기여 분석을 참조하세요.

약정 수수료 보기

결제 데이터 내보내기에서 약정 사용 할인에 대한 약정 수수료를 보려면 다음 샘플 쿼리를 사용하세요.

표준 SQL

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

약정 크레딧 보기

결제 데이터 내보내기에서 약정 사용 할인 크레딧을 보려면 다음 샘플 쿼리를 사용하세요.

참고: 이 예시를 수정하고 정확한 결과를 얻으려면 credits.name에 대한 필터 또는 credits의 다른 필드에 대한 필터와 함께 LEFT JOIN UNNEST 문을 사용해야 합니다. credits.name에 대한 필터를 삭제하려면 프로젝트별 비용 쿼리 예시와 유사하게 LEFT JOIN UNNEST 문을 삭제하고 중첩된 SELECT 쿼리를 사용하여 크레딧을 얻는 것이 좋습니다.

표준 SQL

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

리소스 계층 구조 필터를 사용하여 상위 항목 검토

리소스 계층 구조 필터를 사용하여 프로젝트, 폴더, 조직과 같은 계층 구조 요소에 따라 비용을 집계할 수 있습니다. 이러한 쿼리 예시는 리소스 계층 구조 요소로 필터링된 비용을 합산하고 프로젝트 상위 항목을 표시하기 위한 방법을 보여줍니다.

예시 1: 리소스 이름으로 필터링

이 예시에서는 프로젝트 상위 항목으로 비용을 그룹화하고 상대적 리소스 이름으로 식별되고, 지정된 계층 구조 요소에 따라 생성된 비용만 필터링하는 쿼리를 보여줍니다.

문자열 방법

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

UNNEST 방법

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

예시 2: 표시 이름으로 필터링

이 예시에서는 프로젝트 상위 항목으로 비용을 그룹화하고 사용자가 제공한 표시 이름으로 식별되고, 지정된 계층 구조 요소에 따라 생성된 비용만 필터링하는 쿼리를 보여줍니다.

문자열 일치 방법

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

UNNEST 방법

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

태그가 있는 쿼리 예시

다음 예시는 태그를 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

태그를 사용하여 인보이스 대상 월별 비용 계산

다음 쿼리는 cost_center 태그에 대해 인보이스 대상 월별로 반환 비용을 사용하는 방법을 보여줍니다.

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;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	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	맞춤설정	16.08

태그가 지정되지 않은 리소스의 비용 보기

이 쿼리는 태그되지 않은 리소스의 인보이스 합계를 인보이스 대상 월별로 그룹화하여 표시합니다.

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;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	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

추가 쿼리 예시

지정된 인보이스 대상 월에 프로젝트별 비용 및 크레딧 쿼리

참고: 자세한 스키마는 BigQuery의 Google Cloud 사용량 비용 데이터를 참조하세요.

이 쿼리는 2020년 6월의 특정 인보이스 대상 월(YYYYMM 형식)을 제공하여 프로젝트별로 그룹화된 비용 및 크레딧 보기를 반환합니다.

표준 SQL

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;

행	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

비용을 쿼리하여 지정된 인보이스 대상 월의 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량 보기

이 간소화된 쿼리는 특정 인보이스 대상 월을 제공하고 사용일이 인보이스 대상 월 이전인 날짜별로 필터링하여 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량의 비용 합계(이전 인보이스에 포함되어야 하는 요금)를 반환합니다.

표준 SQL

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';

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	합계
1	3.531752

비용 세부정보를 쿼리하여 지정된 인보이스 대상 월의 서비스별 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량 보기

이 예시는 인보이스 요금에 대해 서비스별 비용 분석을 반환하는 쿼리를 보여줍니다. 여기에서 사용일은 인보이스 대상 월 이전입니다. 이 쿼리는 수정사항 또는 지연된 수익 창출 사용량에 대해 서비스별 비용 및 크레딧 합계(이전 인보이스에 포함되어야 하는 요금)를 반환합니다.

이 쿼리 예시에서 WHERE 절은 인보이스 대상 월(YYYYMM 형식)이 2024년 3월인 모든 요금을 필터링한 다음, 결과를 조정하여 사용일이 2024년 3월 1일 이전인 인보이스 대상 월 요금만 반환합니다.

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;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	일	서비스 설명	정가 비용	협상 할인	할인	프로모션 및 기타	소계
1	2024-02-29	Compute Engine	4.39916	0	-1.00916	0	3.39000
2	2024-02-29	지원	0.131969	0	0	0	0.131969
3	2024-02-29	BigQuery	0.005502	0	0	0	0.005502
4	2024-02-29	네트워킹	0.010972	0	-0.006691	0	0.004281

---

상세 사용량 비용 쿼리 예시

이 섹션에서는 BigQuery로 내보낸 Cloud Billing 상세 사용량 비용 데이터를 쿼리하는 방법에 대한 예시를 제공합니다.

상세 사용량 비용 스키마에는 표준 사용량 비용 스키마의 모든 필드가 포함되기 때문에, BigQuery로 내보낸 표준 데이터에 대해 제공된 쿼리 예시는 내보내는 상세 데이터와 함께 작동합니다. 표준 쿼리 예시는 상세 사용량 비용 내보내기 옵션과 함께 제공되는 리소스 수준 정보를 검색하기 위해 작성되지 않습니다. 상세 데이터에 대한 쿼리를 생성할 때, 템플릿으로 표준 쿼리 예시를 사용하고 테이블 이름을 업데이트하고 상세 사용량 비용 스키마에서 사용할 수 있는 필드를 추가할 수 있습니다.

내보낸 상세 데이터의 추가 요구사항 및 제한사항은 상세 사용량 비용 데이터의 스키마를 참조하세요.

상세 비용 쿼리 예시에서 사용된 공통 값

이 섹션의 쿼리 예시에서는 테이블 이름에 대해 project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX 값을 사용합니다.

인보이스의 리소스 수준 비용 반환

다음 쿼리는 내보낸 결제 데이터를 사용하여 인보이스에서 리소스 수준 비용 및 크레딧 값을 볼 수 있는 두 가지 방법을 보여줍니다.

• total 필드는 부동 소수점 비용과 크레딧 값을 직접 합산하므로 부동 소수점 반올림 오차가 발생할 수 있습니다.
• total_exact 필드는 비용과 크레딧 값을 합산하기 전 micro로 변환한 다음 합산 후에 다시 dollar로 변환하므로, 부동 소수점 반올림 오차가 방지됩니다.

인보이스당 각 리소스의 합계 비용

이 쿼리는 일반 비용 합계로 월별 각 resource.name의 인보이스 합계, 세금, 조정, 반올림 오류를 보여줍니다. 리소스 수준 항목과 연관되지 않은 모든 비용은 해당 월에 대해 null 이름으로 집계됩니다.

표준 SQL

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
;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	월	name	합계	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

인보이스 월별 각 리소스의 비용 유형별 세부정보 반환

이 쿼리에서는 월별 각 resource.name의 각 cost_type에 대한 합계를 보여줍니다. 비용 유형에는 일반 비용, 세금, 조정 및 반올림 오류가 포함됩니다. 리소스 수준 항목과 연관되지 않은 모든 비용은 해당 월에 대해 null 이름으로 집계됩니다.

표준 SQL

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
;

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

행	월	cost_type	name	합계	total_exact
1	201901	regular	null	$1000.501209987994782	$1000.50
2	201901	rounding_error	null	–$0.500489920049387	–$0.50
3	201901	tax	null	$10.000329958477891	$10.00
4	201901	adjustment	null	–$5.002572999387045	–$5.00
5	201901	regular	backend1	$410.998795012082947	$411.00
2	201901	rounding_error	backend1	–$0.2404900489920378	–$0.24
3	201901	tax	backend1	$4.105840329977189	$4.11

Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 비용 분석

이 섹션에서는 BigQuery Export 보고서에서 GKE 클러스터 비용을 필터링하는 예시를 제공합니다. GKE 클러스터 비용에 대한 자세한 내용은 클러스터 비용 분석 보기를 참조하세요.

GKE 비용 필터링

다음 쿼리 예시는 지원되는 리소스 유형에 대해 클러스터 이름, 네임스페이스, 라벨별로 GKE 비용을 필터링하고 그룹화하는 방법을 보여줍니다.

크레딧 이전 GKE 클러스터 비용

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
;

네임스페이스별 크레딧 이후 GKE 비용

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
;

SKU별 GKE 비용

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
;

가격 책정 데이터 쿼리 예시

이 섹션에서는 BigQuery로 내보낸 Cloud Billing 가격 책정 데이터를 쿼리하는 다양한 예시를 제공합니다.

가격 책정 쿼리 예시에 사용되는 공통 값

이 섹션의 쿼리 예시에서는 다음 값을 사용합니다.

• 테이블 이름: project-ID.dataset.cloud_pricing_export
• SKU ID: 2DA5-55D3-E679(Cloud Run - 요청)

특정 SKU의 정가 가져오기

이 예시에서는 지정된 SKU의 각 가격 책정 등급에 대한 list_price를 반환하는 기본 쿼리를 보여줍니다.

표준 SQL

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"
;

_PARTITIONTIME는 BigQuery에서 자동 생성되는 필드이며, 데이터가 속한 날짜를 나타냅니다. _PARTITIONTIME 대신 Cloud Billing 내보내기가 명시적으로 생성하는 필드(예: pricing_as_of_time)를 사용할 수 있습니다.

다음은 pricing_as_of_time 필드를 사용하도록 구성된 동일한 쿼리입니다.

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"
;

쿼리 결과

행	id	설명	pricing_unit	aggregation_info. aggregation_level	aggregation_info. aggregation_interval	tiered_rates. pricing_unit_quantity	tiered_rates. start_usage_amount	tiered_rates. usd_amount	tiered_rates. account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	요청	COUNT	계정	매월	1000000	0	0	0
						1000000	2000000	0.4	0.4

특정 SKU의 정가를 가져오고 서비스 설명을 포함

이 섹션의 두 예시에서는 지정된 SKU의 각 가격 책정 등급에 대해 list_price를 반환하는 쿼리를 보여주며 SKU 설명 및 서비스 설명이 포함되어 있습니다.

• 예시 1은 가격 책정 등급이 중첩된 데이터로 표시된 행당 하나의 SKU를 반환합니다.
• 예시 2는 가격 책정 등급별로 SKU당 하나의 행을 반환하기 위해 데이터의 중첩을 보여줍니다.

예시 1: 중첩 데이터 반환

이 예시에서는 단일 SKU를 쿼리하여 list_price 데이터를 반환합니다. 이 SKU에는 여러 가격 책정 등급이 있습니다. 목록 가격 필드 값은 SKU ID 행 아래에 중첩된 개별 행에 표시됩니다.

표준 SQL

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"
;

쿼리 결과:

행	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	tiered_rates. usd_amount	tiered_rates. account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	요청	152E-C115-5142	Cloud Run	계정	매월	1000000	0	0	0
							1000000	2000000	0.4	0.4

예시 2: 동일한 테이블과 조인된 중첩되지 않은 데이터 반환

이 예시에서는 단일 SKU를 쿼리하여 list price를 반환합니다. SKU에는 여러 가격 책정 등급이 있습니다. 이 쿼리는 UNNEST 연산자를 사용하여 tiered_rates 배열을 평면화하고 필드를 동일한 테이블과 조인하여 결과적으로는 가격 등급당 하나의 행이 생깁니다.

표준 SQL

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"
;

쿼리 결과:

행	sku_id	sku_description	service_id	service_description	pricing_unit_quantity	start_usage_amount	usd_amount	account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	요청	152E-C115-5142	Cloud Run	1000000.0	0.0	0.0	0.0
2	2DA5-55D3-E679	요청	152E-C115-5142	Cloud Run	1000000.0	2000000.0	0.4	0.4

제품 분류 및 지역 분류를 사용하여 SKU 쿼리

베타

이 기능에는 서비스별 약관의 일반 서비스 약관 섹션에 있는 'GA 이전 제공 서비스 약관'이 적용됩니다. GA 이전 기능은 '있는 그대로' 제공되며 지원이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

• 상품 분류는 Serverless, Cloud Run, VMs On Demand와 같이 SKU에 적용되는 제품 카테고리 목록입니다.
• 지역 분류는 유형 및 리전 값으로 구성된 SKU에 적용되는 지리정보 메타데이터입니다.

경고: 분류 콘텐츠는 베타 버전이며 변경될 수 있습니다. Google은 분석에 도움이 되는 분류 정보를 제공하고 있지만 시간이 지남에 따라 product_taxonomy 및 geo_taxonomy 필드와 데이터의 현재 형식이 변경될 수 있습니다.

SKU의 상품 분류 가져오기

이 예시는 지정된 SKU에 대해 product_taxonomy 목록을 반환하는 쿼리를 보여줍니다. 여기에서 SKU ID = 2DA5-55D3-E679(Cloud Run - 요청)입니다.

표준 SQL

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"
;

쿼리 결과:

행	sku_id	sku_description	service_id	service_description	product_taxonomy
1	2DA5-55D3-E679	요청	152E-C115-5142	Cloud Run	GCP
					서버리스
					Cloud Run
					기타

특정 제품 분류에 대한 모든 SKU 가져오기

이 예시에서는 지정된 product_taxonomy와 일치하는 모든 SKU를 반환하는 쿼리를 보여줍니다. 이 쿼리에서는 서버리스를 product taxonomy 값으로 지정합니다.

표준 SQL

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
;

쿼리 결과:

행	sku_id	sku_description	service_id	service_description	product_taxonomy
1	0160-BD7B-4C40	Cloud Tasks 네트워크 리전 내 이그레스	F3A6-D7B7-9BDA	Cloud Tasks	GCP
					서버리스
					Cloud Tasks
					기타
2	FE08-0A74-7AFD	Cloud Tasks GOOGLE-API 이그레스	F3A6-D7B7-9BDA	Cloud Tasks	GCP
					서버리스
					Cloud Tasks
					기타
3	A81A-32A2-B46D	태스크 큐 저장소 솔트레이크시티	F17B-412E-CB64	App Engine	GCP
					서버리스
					GAE
					기타
					TaskQueue

특정 지역 분류 및 제품 분류에 대한 모든 SKU 가져오기

이 예시에서는 지정된 geo_taxonomy 리전 및 지정된 product_taxonomy와 일치하는 모든 SKU를 반환하는 쿼리를 보여줍니다. 여기서 region = us -east4이고 product_taxonomy = VMs On Demand입니다.

표준 SQL

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)
;

쿼리 결과:

행	sku_id	sku_description	service_id	service_description	geo_taxonomy.type	geo_taxonomy.regions	product_taxonomy
1	9174-81EE-425B	버지니아에서 실행하는 단독 테넌시 인스턴스용 단독 테넌시	6F81-5844-456A	Compute Engine	리전	us-east4	GCP
							컴퓨팅
							GCE
							VMs On Demand
							메모리: GB별
2	C3B9-E891-85ED	버지니아에서 실행되는 단독 테넌시 인스턴스 Ram	6F81-5844-456A	Compute Engine	리전	us-east4	GCP
							컴퓨팅
							GCE
							VMs On Demand
							메모리: GB별
3	6E2A-DCD9-87ED	N1 사전 정의된 인스턴스 Ram은 버지니아에서 실행됨	6F81-5844-456A	Compute Engine	리전	us-east4	GCP
							컴퓨팅
							GCE
							VMs On Demand
							메모리: GB별

가격 책정 데이터와 상세 사용량 비용 데이터 조인

이 쿼리는 가격 및 비용 데이터 내보내기를 조인하여 비용과 함께 자세한 가격 책정 정보를 확인하는 방법을 보여줍니다. 상세 사용량 비용 데이터(Exports로서)에서 내보낸 데이터를 가져오고 사용량 비용 데이터를 내보낸 가격 책정 데이터(Prices로서)와 조인하도록 이 쿼리를 구성할 수 있습니다.

상세 사용량 비용 테이블 이름을 사용하여 Exports 데이터를 가져옵니다. gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>

Prices 데이터에 가격 책정 테이블 이름을 사용합니다. 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

예를 들어 앞의 쿼리에 대한 결과는 다음과 같습니다.

sku_description	비용	사용	pricing_unit_description	account_currency_amount	account_currency_code
분산된 PD 용량	0.001345	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	기가바이트 월	0.1	USD
분산된 PD 용량	0.001344	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	기가바이트 월	0.1	USD
분산된 PD 용량	0.001346	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	기가바이트 월	0.1	USD

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