다음은 내보낸 결제 데이터에 BigQuery 쿼리를 사용하는 방법의 몇 가지 예입니다.
인보이스의 총 비용 반환
다음 쿼리는 내보낸 결제 데이터를 사용해서 비용 및 크레딧 값을 볼 수 있는 두 가지 방법을 보여줍니다.
total필드는 부동 소수점 비용 및 크레딧 값을 직접 합산하여, 부동 소수점 반올림 오류를 일으킬 수 있습니다.total_exact필드는 비용 및 크레딧 값을 합산하기 전 micro로 전환한 후, 합산 후 다시 dollar로 전환하여, 부동 소수점 반올림 오류를 방지합니다.
예제 1: 인보이스 월별 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 * 1000000 AS int64))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount * 1000000 as int64))
FROM UNNEST(credits) c), 0))) / 1000000
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ASC
;
예를 들어 위 쿼리 결과는 다음과 같을 수 있습니다.
| 행 | month | total | total_exact |
|---|---|---|---|
| 1 | 201901 | $1005.004832999999984 | $1005.00 |
| 2 | 201902 | $992.3101739999999717 | $992.31 |
| 3 | 201903 | $1220.761089999999642 | $1220.76 |
예제 2: 인보이스 월별 비용 유형별 세부정보 반환
이 쿼리는 각 월에 대한 각 cost_type의 총계를 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 * 1000000 AS int64))
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount * 1000000 as int64))
FROM UNNEST(credits) c), 0))) / 1000000
AS total_exact
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;
예를 들어 위 쿼리 결과는 다음과 같을 수 있습니다.
| 행 | month | cost_type | total | 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 |
추가 쿼리 예제
다음 예에서는 데이터를 쿼리하는 다른 방법들을 보여줍니다.
이 섹션의 예에서는 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 | app: chocolate-masher environment: dev |
$2 |
| 소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행 | app: grapefruit-squeezer environment: dev |
$3 |
| 소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행 | app: chocolate-masher environment: prod |
$3.25 |
| 소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행 | app: chocolate-masher environment: prod |
$3.75 |
| 소형 인스턴스(VCPU 1개), 미국에서 실행 | app: grapefruit-squeezer environment: prod |
$3.50 |
| 소형 인스턴스(VCPU 1개), 아시아에서 실행 | app: grapefruit-squeezer environment: 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.dataset.table`;
이전 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 |
| 총합 | $24 |
라벨 맵에 따라 JSON 문자열로 그룹화
빠르고 쉽게 비용을 라벨 조합별로 분류하는 방법입니다.
표준 SQL
SELECT TO_JSON_STRING(labels) as labels, sum(cost) as cost FROM `project.dataset.table` GROUP BY labels;
이전 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 |
| 총합 | $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.dataset.table` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels ON labels.key = "environment" GROUP BY environment;
이전 SQL
SELECT labels.value as environment, SUM(cost) as cost FROM [project:dataset.table] WHERE labels.key = "environment" OR labels.key IS NULL GROUP BY environment;
| 행 | 환경 | 비용 |
|---|---|---|
| 1 | prod | $15 |
| 2 | dev | $5 |
| 3 | null | $4 |
| 총합 | $24 |
키-값 쌍으로 그룹화
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.dataset.table` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels GROUP BY key, value;
이전 SQL
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) FROM [project:dataset.table] GROUP BY key, value;
| 행 | 키 | 값 | 비용 |
|---|---|---|---|
| 1 | null | null | $4 |
| 2 | app | chocolate-masher | $9 |
| 3 | app | grapefruit-squeezer | $11 |
| 4 | environment | dev | $5 |
| 5 | environment | prod | $15 |
| 총합 | $44 |
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