Estrutura da exportação de dados padrão

Nesta página, você verá informações de referência sobre o esquema de dados padrão de custo de uso do Cloud Billing que são exportados para cada tabela no BigQuery.

Esquema dos dados de custo de uso padrão

No conjunto de dados do BigQuery, os dados de custo padrão de uso do Google Cloud são carregados em uma tabela de dados denominada gcp_billing_export_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>.

A seguir, descrevemos o esquema dos dados de custo de uso padrão do Google Cloud que são exportados para o BigQuery. Ele contém informações padrão de uso de custo da conta do Cloud Billing, como ID da conta, data da fatura, serviços, SKUs, projetos, rótulos, locais, custo, uso, créditos, ajustes e moeda.

Ao usar os dados padrão de custo de uso no BigQuery, observe o seguinte:

• Ao selecionar ou criar um conjunto de dados do BigQuery para os dados de custo de uso padrão, é possível selecionar qualquer local de conjunto de dados que seja compatível com o uso com os dados do Cloud Billing.
• Ao ativar a exportação de dados padrão de custo de uso pela primeira vez no Cloud Billing, se você selecionar um conjunto de dados configurado para usar um local multirregional , os dados do Cloud Billing (UE ou EUA) ficarão disponíveis retroativamente a partir do início do mês anterior. Os dados são exportados em ordem cronológica. Para a adição retroativa inicial de dados exportados, pode levar até cinco dias para que os dados retroativos do Cloud Billing terminem de exportar antes que você comece a ver os dados de uso mais recentes.
• Se você ativar a exportação de dados padrão de custo de uso e selecionar um conjunto de dados configurado para usar um local regional , seus dados do Cloud Billing ficarão disponíveis a partir da data em que você ativou a exportação.
• Se você ativou, desativou e reativou a exportação de dados padrão de custo de uso, talvez os dados do Cloud Billing podem não estar disponíveis para o período em que a exportação de dados foi explicitamente desativada.
• Saiba mais sobre a frequência dos carregamentos de dados nas tabelas do BigQuery.
• Os dados padrão de custo de uso não incluem dados de custo no nível do recurso, como uma máquina virtual ou SSD que gera o uso do serviço. Se você quiser exportar dados de custo no nível do recurso para análise do BigQuery, considere ativar a exportação de dados detalhados de custo de uso. Os dados detalhados de custo de uso exportados incluem todos os campos e informações contidos nos dados de custo de uso padrão.
• Veja outras limitações que podem afetar a exportação dos seus dados de faturamento para o BigQuery, como conjuntos de dados com chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK, na sigla em inglês) ativadas.

Entender os dados de custo de uso padrão e detalhados

As seções a seguir descrevem os dados de custo de uso padrão e detalhados exportados para o BigQuery.

Sobre os rótulos

Os dados de custo de um rótulo específico mostram o uso a partir da data em que o rótulo foi aplicado a um recurso. Por exemplo, se você adicionar o rótulo environment:dev a uma VM do Compute Engine em 15 de janeiro de 2024, qualquer análise de environment:dev incluirá apenas o uso dessa VM desde 15 de janeiro.

Também é possível ver os dados dos rótulos em momentos diferentes para serviços diferentes, dependendo de quando cada serviço fornece esses dados.

Rótulos do sistema disponíveis

Os rótulos do sistema são pares de chave-valor para metadados importantes sobre o recurso que gerou o uso. Os seguintes rótulos de sistema são automaticamente incluídos no uso aplicável.

Diferenças entre os dados exportados e as faturas

Os produtos do Google Cloud informam dados de uso e custo para processos do Cloud Billing em intervalos variados. Como resultado, pode haver um atraso entre o uso dos serviços do Google Cloud e a disponibilização do uso e dos custos para visualização no Cloud Billing. Normalmente, os custos ficam disponíveis em um dia, mas às vezes podem demorar mais de 24 horas.

No final de um mês, é possível que o uso informado com atraso não esteja incluído na fatura desse mês e, em vez disso, passe para a fatura do mês seguinte.

Quando você consulta seus custos usando campos de carimbo de data/hora, os dados retornados podem identificar o uso informado posteriormente que não foi incluído originalmente na fatura gerada para o mesmo mês de uso. Consequentemente, os dados do Faturamento do Cloud retornados podem não ser mapeados diretamente para essa fatura.

Os campos do carimbo de data/hora incluem:

• usage_start_time
• usage_end_time
• export_time

Para retornar dados do Faturamento do Cloud que mapeia diretamente para uma fatura, consulte invoice.month em vez dos campos de carimbo de data/hora.

Impostos

A partir de 1º de setembro de 2020, os dados de custo diário mostrarão a garantia de impostos de cada um dos seus projetos, em vez de um único item de linha. Se você tiver consultas ou visualizações que dependem de dados fiscais, talvez seja necessário atualizar as consultas para considerar essas alterações.

Por exemplo, para os custos registrados antes de 1º de setembro, os dados de custo de uso são semelhantes aos exemplos a seguir, que mostram uma responsabilidade total de impostos de US$ 10.

Nos custos registrados após 1º de setembro, os US$ 10 são divididos em US$ 6 para example-project e US$ 4 para test-project:

Erros e ajustes

No caso raro de os dados do Cloud Billing conterem um erro ou precisarem de um ajuste, eles serão anexados com dados corretivos. Esses ajustes se enquadram em uma destas duas categorias: correções ou modificações de faturamento.

Modificações de faturamento

As modificações de faturamento aparecem como itens de linha separados. Se você recebeu uma modificação de faturamento, um novo item de linha na exportação do Cloud Billing para o BigQuery vai mostrar a alteração. Os ajustes mostrados correspondem aos documentos da fatura, nota de crédito e nota de débito disponíveis na área Documentos da seção Faturamento no console do Google Cloud.

Para mais informações sobre modificações de faturamento e como elas são aplicadas, consulte Noções básicas sobre notas e ajustes.

Correções

As correções aparecem como novos dados que negam dados incorretos nas SKUs de origem. Em alguns casos, novos dados substituem a cobrança incorreta. Todas as colunas na exportação de dados de faturamento corresponderão aos dados originais, exceto as seguintes:

• cost
• credit
• usage.amount
• export_time

Por exemplo, imagine que você recebeu uma cobrança de R $10 pelo uso do SKU A em 1o de janeiro. Na sua fatura de janeiro (emitida no início de fevereiro), você verá uma cobrança de US $10 para SKU A. No entanto, em 2 de fevereiro, o Google Cloud emitiu uma correção para o SKU A, reduzindo o custo de uso para US $5. Você receberá dois itens de linha adicionais na sua fatura de fevereiro (emitida no início de março):

• - US$ 10 pelo uso em 1o de janeiro (negando a cobrança original)
• US$ 5 para uso em 1o de janeiro (informando a cobrança pretendida)

Esses novos itens têm uma coluna adjustment_info na exportação de dados de faturamento. A fatura original de janeiro, que mostra a cobrança a mais, não será ajustada. Para verificar as cobranças na exportação de dados de faturamento, confira seus custos por usage_start_time e agrupe por Day. Nessas visualizações, todas as correções ou cobranças pelo uso com monetização atrasada são acumuladas, e você não precisa se preocupar com dados temporariamente incorretos.

Se você quiser informações mais detalhadas sobre as correções, veja todas as cobranças em um mês de fatura e procure cobranças em que a data de uso ocorreu. antes do mês da fatura. Essas cobranças são resultado de correções ou de uso com monetização tardia.

O exemplo de código a seguir mostra como criar uma consulta básica que retorna o custo total das correções ou do uso monetizado com atraso:

SELECT
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
      FROM   UNNEST(credits) c), 0))
    AS total
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE
  invoice.month = '202311' AND
  DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2023-11-01';

Para conferir um exemplo de consulta que retorna um detalhamento de custos por serviço para cobranças de fatura em que a data de uso ocorreu antes do mês da fatura, consulte Consultar detalhes de custo para conferir correções ou uso monetizado com atraso por serviço em um mês específico da fatura em "Exemplos de consultas de exportação de dados do Cloud Billing".

Sobre créditos promocionais em contratos de preços personalizados

Se você tiver um contrato de preços personalizados, poderá receber créditos promocionais para usar no Google Cloud como parte do contrato. Por exemplo, você pode receber US $1.000 para usar nos recursos do Compute Engine. Os créditos promocionais geralmente são considerados uma forma de pagamento. Quando estiverem disponíveis, os créditos promocionais serão gastos automaticamente a fim de reduzir sua fatura total.

Os termos do seu contrato especificam se os créditos promocionais se aplicam aos custos calculados com o preço de tabela de uma SKU ou o preço líquido (após os descontos).

Se os créditos promocionais se aplicarem a custos calculados no preço de tabela, no relatório da tabela de custos, há um serviço chamado Invoice, com uma SKU chamada Contract billing adjustment. Essa SKU ajusta seus créditos para que sejam aplicadas aos custos no preço de tabela. Para ver o uso a que o ajuste se destina, consulte as colunas system.labels. A chave em system.labels.key é cloud-invoice.googleapis.com/sku_id, e o valor em system.labels.value contém o ID da SKU a que o crédito e o ajuste se aplicam.

Sobre as tags

Tags são recursos na forma de pares de chave-valor que podem ser anexados a recursos diretamente ou por meio de herança. Use as tags para executar estornos, auditorias e outras análises de alocação de custos. Use as tags e a aplicação condicional de políticas para ter um controle detalhado sobre toda a hierarquia de recursos.

As tags têm um modelo de permissões robusto e podem oferecer suporte a herança, gerenciamento centralizado, padronização de nomenclatura e integração do mecanismo de políticas, enquanto os rótulos são uma ferramenta separada que permite anotar recursos. ,

Os dados de tags aparecem nas exportações do BigQuery para recursos, projetos, pastas e organizações.

Tags disponíveis

As exportações de Custos padrão e Custos detalhados para recursos, projetos, pastas e organizações incluem estes campos para os dados de tags: chaves de tags, valor de tags, tags herdadas e namespace de tags.

As tags no nível do recurso na exportação de dados do Cloud Billing estão disponíveis para os seguintes recursos:

• Clusters, instâncias e backups do AlloyDB para PostgreSQL
• Repositórios do Artifact Registry
• Serviços e jobs do Cloud Run
• Buckets do Cloud Storage
• Instâncias do Compute Engine
• Instâncias do Memorystore para Redis
• secrets do Secret Manager.
• Instâncias do Spanner

Limitações das tags

• As tags podem levar até uma hora para serem propagadas para as exportações do BigQuery. Se uma tag tiver sido adicionada ou removida em uma hora, ou se um recurso existir por menos de uma hora, talvez ela não apareça na exportação.

Exemplos de consulta de custo de uso padrão

Nesta seção, você verá exemplos sobre como consultar os dados de custo de uso padrão do Cloud Billing exportados para o BigQuery.

• Retornar os custos totais em uma fatura
  • Exemplo 1: soma de todos os custos, por fatura
  • Exemplo 2: retornar detalhes por tipo de custo, por mês da fatura

• Exemplos de consultas com rótulos
  • Consultar cada linha sem agrupar
  • Agrupar por mapa de rótulos como uma string JSON
  • Agrupar pelo valor do rótulo de uma chave específica
  • Agrupar por pares de chave/valor
• Consultas de desconto por uso contínuo
  • Como visualizar taxas de compromisso
  • Como visualizar créditos de compromisso
• Usar filtros de hierarquia de recursos para analisar a ancestralidade
  • Exemplo 1: filtrar por nome de recurso
  • Exemplo 2: filtrar por nome de exibição
• Outros exemplos de consulta
  • Consultar custos e créditos por projeto de um mês específico da fatura

Como especificar o nome da tabela a ser usado nas consultas

Nestes exemplos, para consultar os dados do Cloud Billing no BigQuery, é preciso especificar o nome da tabela na cláusula FROM. O nome da tabela é determinado usando três valores: project.dataset.BQ_table_name.

• projeto é o ID do projeto do Google Cloud configurado que contém o conjunto de dados do BigQuery.
• dataset é o nome do conjunto de dados do BigQuery configurado para conter as tabelas do BigQuery com os dados exportados do Cloud Billing.
• BQ_table_name é o nome da tabela do BigQuery que contém os dados exportados do Cloud Billing que você quer consultar. Há três tabelas do BigQuery que contêm os dados do Cloud Billing:
  • Tabela de custos de uso padrão: no conjunto de dados do BigQuery, essa tabela é denominada gcp_billing_export_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>.
  • Tabela de custo de uso detalhado: no conjunto de dados do BigQuery, essa tabela é denominada gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>.
  • Tabela de preços: no conjunto de dados do BigQuery, ela denominada cloud_pricing_export.

Valores comuns usados nas consultas de custo padrão de exemplo

Os exemplos de consulta nesta seção usam o seguinte valor para Nome da tabela: project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX

Esses exemplos de consulta também funcionam com os dados detalhados de custo de uso exportados para o BigQuery, embora não sejam gravados para recuperar qualquer informação no nível do recurso fornecida com isso opção detalhada de exportação de custo de uso.

Retornar os custos totais em uma fatura

Nas consultas a seguir, demonstramos duas maneiras de visualizar valores de custo e crédito usando dados de faturamento exportados.

• O campo total soma diretamente o custo de ponto flutuante e os valores de crédito, o que pode acarretar erros de arredondamento de ponto flutuante.
• O campo total_exact converte custos e valores de crédito em micros antes de somar, depois reconverte para dólares após a soma, o que evita o erro de arredondamento de ponto flutuante.

Exemplo 1: soma de todos os custos, por fatura

Essa consulta mostra o total da fatura de cada mês, como uma soma de custos regulares, impostos, ajustes e erros de arredondamento.

SQL padrão

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
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Exemplo 2: retornar detalhes por tipo de custo, por mês da fatura

Nesta consulta, mostramos os totais de cada cost_type para cada mês. Os tipos de custos incluem custos regulares, tributos, ajustes e erros de arredondamento.

SQL padrão

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
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Exemplos de consultas com rótulos

Os exemplos a seguir ilustram outras maneiras de consultar dados com rótulos.

Para os exemplos nesta seção, pressuponha o seguinte:

• Você tem 2 aplicativos (grapefruit-squeezer e chocolate-masher).
• Para cada aplicativo, você tem 2 ambientes: desenvolvimento (dev) e produção (prod).
• O ambiente de desenvolvimento tem uma pequena instância por aplicativo.
• O ambiente de produção tem uma pequena instância nas Américas e uma pequena instância na Ásia.
• Cada instância é rotulada com o aplicativo e o ambiente.
• Você tem 1 instância sem rótulos utilizada para testes.

Sua conta total é de US$ 24, detalhada da seguinte maneira:

Consultar cada linha sem agrupar

A visão mais granular desses custos seria consultar cada linha sem agrupar. Suponha que todos os campos, exceto os rótulos e a descrição do SKU, sejam os mesmos (projeto, serviço etc.).

SQL padrão

SELECT
  sku.description,
  TO_JSON_STRING(labels) as labels,
 cost as cost
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`;

SQL legado

TO_JSON_STRING not supported.

Agrupar por mapa de rótulos como uma string JSON

Esta é uma maneira rápida e fácil de detalhar os custos por combinação de rótulos.

SQL padrão

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 legado

TO_JSON_STRING not supported.

Agrupar pelo valor do rótulo de uma chave específica

Detalhar custos para valores de uma chave de rótulo específica é um caso de uso comum. Usando um LEFT JOIN e colocando o filtro de chave na condição JOIN (em vez de WHERE), você inclui um custo que não contém essa chave e, assim, recebe uma visão completa dos custos.

SQL padrão

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 legado

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;

Agrupar por pares de chave/valor

Tenha cuidado ao interpretar ou exportar esses resultados. Uma linha individual neste caso mostra uma soma válida sem contagem dupla, mas não deve ser combinada com outras linhas (exceto, possivelmente, se a chave for a mesma ou se você estiver certo de que as chaves nunca são definidas no mesmo recurso).

SQL padrão

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 legado

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;

Observe que a soma total é maior que sua fatura.

Consultas de desconto por uso contínuo

As consultas a seguir demonstram maneiras de visualizar as taxas e os créditos associados aos descontos por uso contínuo nos dados de faturamento exportados. Para entender como as taxas e os créditos de compromisso são atribuídos à sua conta e aos projetos do Cloud Billing, consulte Atribuição de descontos por uso contínuo.

Como visualizar taxas de compromisso

Para visualizar as taxas de compromisso dos descontos por uso contínuo na exportação de dados de faturamento, use a consulta de amostra a seguir.

SQL padrão

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

Como visualizar créditos de compromisso

Para visualizar créditos de desconto por uso contínuo na exportação dos dados de faturamento, use a seguinte consulta de amostra.

SQL padrão

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 LOWER(credits.name) LIKE "committed use discount%"
GROUP BY 1

Usar filtros de hierarquia de recursos para analisar a ancestralidade

Os filtros de hierarquia de recursos podem ser usados para agregar custos por elementos de hierarquia, como projetos, pastas e organizações. Estes exemplos de consulta mostram métodos para somar os custos filtrados por elementos da hierarquia de recursos e exibir as ancestralidades do projeto.

Exemplo 1: filtrar por nome de recurso

Este exemplo demonstra consultas que agrupam custos por ancestralidade do projeto e filtram apenas os custos gerados em um elemento de hierarquia especificado, identificado pelo nome do recurso relativo.

Método de string

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

Método 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

Exemplo 2: filtrar por nome de exibição

Este exemplo demonstra consultas que agrupam custos por ancestralidade do projeto e filtram apenas os custos gerados em um elemento de hierarquia especificado, identificado pelo nome de exibição fornecido pelo usuário.

Método de correspondência de strings

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

Método 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

Exemplos de consultas com tags

Os exemplos a seguir ilustram formas de consultar seus dados com tags.

Calcular custos por mês da fatura com tags

A consulta a seguir demonstra como usar os custos de devolução por mês da fatura da 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;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Ver os custos dos recursos sem tags

Essa consulta mostra o total da fatura para recursos sem tag, agrupados por mês da fatura.

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;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Outros exemplos de consulta

Consultar custos e créditos por projeto de um mês específico da fatura

Se você fornecer o mês de fatura específico de junho de 2020 (no formato AAAAMM), essa consulta retornará uma visualização dos custos e créditos agrupados por projeto, além de mostrar rótulos de projeto.

SQL padrão

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 legado

TO_JSON_STRING not supported.

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