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我有一个包含大约 3400 万行的BigQuery表（它会在几个月内增长到 ~500M）。我得到了存储定价，但我并不真正了解查询/分析定价的工作原理。

例如，如果我运行一个简单选择的查询，它从大约 20 条记录中返回 3 列，它表示已处理 644 MB。即使我删除了where子句中的列或条件，它仍然显示我正在处理 6xx MB 的数据。

有趣的是，如果我从表中运行 select count(*)，它会报告 0 个字节已处理。

BigQuery 的用例之一是创建仪表板和临时报告。但是，如果针对该表进行的每两个查询要花费 0.03 美元，我看不出这如何可行。

我错过了什么吗？是否有减少为简单数据访问处理的数据量的策略？

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请参阅BigQuery 定价文档。基本上，您需要为所访问的列的全部大小付费，因为每个 BigQuery 查询都会读取提到的每一列。例如，

select foo, bar from table1 where foo=1

将向您收取访问 table1 中 foo 和 bar 列的整个大小的费用。

COUNT(*) 读取表元数据以获取计数，因此它不需要任何成本。

降低成本的一种方法是将数据拆分为多个表。您可以通过指示逗号分隔的表（如 中）在单个查询中组合表select foo from table1,table2。您还可以缓存结果（BigQuery 不会自行进行任何缓存）。

于 2012-07-02T02:54:05.583 回答