詳細資料匯出作業的結構

本文提供 Cloud Billing 詳細用量費用資料結構定義的參考資訊，這些資料會匯出至 BigQuery 中的各個資料表。

詳細用量費用資料會提供標準用量費用資料的所有資訊，以及提供精細資源層級費用資料的額外欄位資料，例如產生用量的虛擬機器或 SSD。詳細匯出作業包含下列服務的精細費用資訊：

AlloyDB for PostgreSQL App Engine BigQuery Bigtable Cloud Data Fusion Cloud Deploy Cloud Run functions

Cloud Logging Cloud Run Cloud SQL Cloud Storage Compute Engine Dataflow Managed Service for Apache Spark Metastore Firestore 和 Datastore

Google Kubernetes Engine (GKE) 如要在詳細資料匯出作業中查看 GKE 叢集費用明細，您也必須啟用 GKE 費用分配功能。 代管的 Microsoft AD Memorystore for Redis Secret Manager Spanner

依服務找出精細的費用資料

如要分析詳細匯出作業中的精細費用資訊，請使用下表找出包含特定資源資訊的資料欄。

服務說明	欄	如何識別資源
AlloyDB for PostgreSQL	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 6 月 23 日。
App Engine	service.description和resource.name，或 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：App Engine 彈性環境費用不包含在 Cloud Billing 匯出至 BigQuery 的 App Engine 執行個體費用明細中。這項服務的第一個完整資料日為 2023 年 3 月 15 日。
BigQuery	service.description 和 resource.name，或 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2023 年 8 月 8 日。 分析指標有工作 ID，Storage 指標則有資料集 ID。匯出的資料不含 StreamingInsertBytes 指標的資源 ID。如要預估資料表層級費用，請參閱「預測儲存空間帳單」
Bigtable	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 3 月 12 日。
Cloud Data Fusion	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：Hybrid_data_fusion 費用不包含在 Cloud Billing 匯出至 BigQuery 的 Data Fusion 執行個體費用明細中。這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 5 月 2 日。
Cloud Deploy	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 5 月 1 日。
Cloud Run functions	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2022 年 12 月 1 日。自 2023 年 7 月 25 日起，Cloud Run functions (第 2 代) 的 SKU 已納入 Cloud Billing 匯出至 BigQuery 的 Cloud Run functions 細項費用。
Cloud Logging	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 5 月 31 日。
Cloud Run	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2022 年 12 月 1 日。
Cloud SQL	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱，resource.global_name 欄則包含資源的專屬 ID。 注意：在匯出至 BigQuery 的 Cloud Billing 資料中，部分網路資料移轉、特定位置的 Cloud SQL 備份和 Storage 快照費用，並未納入 Cloud SQL 執行個體精細費用。這些例外狀況僅占 Cloud SQL 費用的一小部分。這項服務最早可提供 2022 年 12 月 1 日起的完整資料。
Cloud Storage	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：匯出的資料不含 Cloud CDN 指標。這些例外狀況僅占 Cloud Storage 費用的一小部分。這項服務最早可提供 2024 年 2 月 13 日一整天的資料。
Compute Engine	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2021 年 8 月 11 日。
Dataflow	service.description 和 resource.name，或 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2023 年 10 月 2 日。Snapshot_disk_time 指標不會提供 resource.name，因為使用者無法命名快照。
Managed Service for Apache Spark Metastore	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 5 月 6 日。
Firestore 和 Datastore	service.description和resource.name，或 resource.global_name	「service.description」欄會是 App Engine。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2023 年 6 月 30 日。
Google Kubernetes Engine (GKE)	labels.key	使用下列標籤鍵篩選資源： goog-fleet-project：如果叢集已註冊至機群，請依機群主專案篩選叢集資源。 goog-k8s-cluster-location：依位置篩選 GKE 資源。 goog-k8s-cluster-name：依叢集篩選 GKE 資源。 goog-k8s-node-pool-name：依 節點集區篩選叢集資源。 k8s-namespace：依命名空間篩選 GKE 資源。 k8s-namespace-labels：依機群命名空間標籤篩選 GKE 資源。 k8s-workload-name：依 Kubernetes 工作負載名稱篩選叢集資源，例如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet、ReplicaSet、Job 或 CronJob。 k8s-workload-type：依 Kubernetes 工作負載類型和 API 版本 (例如 apps/v1-Deployment 或 batch/v1-Job) 篩選叢集資源。 k8s-label：查看所有 GKE 資源。 如要在詳細費用資料匯出作業中查看精細的 GKE 叢集費用，您也必須啟用 GKE 費用分配功能。 請參閱在 BigQuery 匯出項目中篩選 GKE 資料的查詢範例。 注意：2022 年 6 月 30 日起，您才能啟用 GKE 費用分配功能。啟用 GKE 費用分配功能後，詳細帳單匯出作業就會從該日期開始，納入 GKE 資源的其他委刊項。帳單匯出功能不會回填 GKE 費用分配資料。
代管的 Microsoft AD	service.description和resource.name或resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日期為 2023 年 12 月 8 日。
Memorystore for Redis	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2024 年 1 月 16 日。
Pub/Sub	service.description和resource.name或 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2025 年 12 月 17 日。
Secret Manager	service.description、resource.name和resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱。resource.name 欄包含使用者提供的名稱。resource.global_name 欄包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料收集日為 2024 年 7 月 19 日。
Spanner	service.description 和 resource.global_name	service.description 欄包含服務名稱，resource.global_name 欄則包含資源的專屬 ID。 注意：這項服務的第一個完整資料日為 2023 年 3 月 15 日。

請參閱查詢資源精細資料的範例。

詳細用量費用資料結構定義

在 BigQuery 資料集中，詳細的 Google Cloud使用費用資料會載入名為 gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID> 的資料表。

在 BigQuery 中使用詳細用量費用資料時，請注意下列事項：

• 詳細 Cloud Billing 資料匯出的資料表結構定義可能會隨時間變更，例如在詳細匯出作業中新增欄位。為避免查詢受到日後結構定義變更的影響，建議您使用 BigQuery 檢視表正規化資料，讓資料表向查詢呈現相同的結構定義，而不是依賴直接參照匯出資料欄的查詢。進一步瞭解這項限制。
• 選取或建立 BigQuery 資料集來儲存詳細用量費用資料時，您可以選取任何支援 Cloud Billing 資料的資料集位置。
• 首次在 Cloud Billing 啟用詳細使用費用資料匯出功能時，如果選取的資料集設為使用多區域位置 (歐盟或美國)，Cloud Billing 資料會從上個月初開始追溯。資料會依時間順序匯出。匯出資料的初始補充作業可能需要最多五天，才能完成追溯 Cloud Billing 資料的匯出作業，之後您才會看到最新的用量資料。
• 如果您啟用詳細用量費用資料匯出功能，並選取設為使用支援區域位置的資料集，系統會從您啟用匯出功能的日期開始提供 Cloud Billing 資料。
• 如果您啟用、停用，然後重新啟用詳細使用費用資料匯出功能，則在明確停用資料匯出功能的期間，可能無法使用 Cloud Billing 資料。
• 進一步瞭解資料載入 BigQuery 資料表的頻率。
• 查看其他可能影響將帳單資料匯出至 BigQuery 的限制，例如啟用客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK) 的資料集。
• 啟用詳細用量費用資料匯出功能，而非標準用量費用資料匯出功能時，請考量 BigQuery 資料表可能需要的額外資料量和額外費用。資源層級資訊的精細程度提高，可能會增加資料列數量，這些資料列會以標準使用費用格式匯總。建議您參閱「在 BigQuery 控管費用」一文，進一步瞭解管理 BigQuery 費用的最佳做法。

欄位	類型	說明
billing_account_id	字串	與用量相關聯的 Cloud Billing 帳戶 ID。 經銷商：如果是 Cloud Billing 帳單子帳戶產生的用量費用，則會顯示帳單子帳戶 ID，而非上層經銷商 Cloud Billing 帳戶 ID。
invoice.month	字串	月結單的年和月 (YYYYMM)，其中包含費用明細項目。例如：「201901」等於 2019 年 1 月。 您可以使用這個欄位來取得月結單上的費用總額。請參閱「將 Cloud Billing 資料匯出至 BigQuery 的查詢範例」。 注意：這個欄位最早從 2018 年 6 月開始提供完整月份的資料。 注意：月結單月份可能與用量月份不同。舉例來說，月底的部分產品用量可能會計入下個月的月結單。此外，Cloud Billing 帳單調整項和相關稅金的帳單月份，反映的是調整項「開立」的月份；調整項「套用」的月份可能與開立月份不同。詳情請參閱錯誤和調整。
invoice.publisher_type	字串	與交易相關聯的發布商。這個欄位支援將月結單拆分為直接與 Google 進行的交易 (第一方)，以及與合作夥伴進行的交易 (第三方)，這也代表可能適用於交易的法規。 可能的值如下： GOOGLE：由 Google Cloud進行的第一方非管制交易。 PARTNER：由合作夥伴進行的第三方交易，無論是否受監管。
cost_type	字串	這個明細項目代表的費用類型：定期、稅金、調整項或捨入錯誤。 注意事項： 這個欄位的第一個完整月份資料是 2019 年 1 月。 自 2020 年 9 月 1 日起，您會看到各項專案的稅金明細項目。
service.id	字串	與用量相關聯的服務 ID。
service.description	字串	回報 Cloud Billing 資料的 Google Cloud 服務。
sku.id	字串	服務所用資源的 ID。如需完整的 SKU 清單，請參閱「Google Cloud SKU」。 注意：您可以使用 sku.id 欄，將各個明細項目對應至Google Cloud 定價頁面、價目表報表和 Cloud Billing Catalog API 發布的定價。
sku.description	字串	服務所用資源類型的說明。舉例來說，Cloud Storage 的資源類型是「Standard Storage US」。
usage_start_time	時間戳記	計算指定費用的每小時用量時間範圍開始時間。所有服務的用量和費用都會以小時為單位顯示，也就是說，長時間執行的服務用量會分散在多個小時的時間範圍內。 詳情請參閱 BigQuery 說明文件中的時間戳記資料類型。另請參閱「匯出資料與月結單之間的差異」。
usage_end_time	時間戳記	計算指定費用的每小時用量時間範圍結束時間。所有服務的用量和費用都會以小時為單位顯示，也就是說，長時間執行的服務用量會分散在多個小時的時間範圍內。 詳情請參閱 BigQuery 說明文件中的時間戳記資料類型。另請參閱「匯出資料與月結單之間的差異」。
project	結構	project 包含描述 Cloud Billing 專案的欄位，例如 ID、編號、名稱、ancestry_numbers 和標籤。 注意：如果是新建立的專案，在專案建立後 24 小時內發生的用量，可能不會顯示專案資訊。
project.id	字串	產生 Cloud Billing 資料的 Google Cloud 專案 ID。
project.number	字串	系統內部產生的匿名專屬 ID，用於識別產生 Cloud Billing 資料的 Google Cloud 專案。在客服案件和其他客戶通訊中，Google 會以這個專案編號指稱您的專案。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2020 年 10 月 29 日。 新增這個欄位會變更資料表結構定義，並可能破壞直接參照匯出資料欄的任何查詢。進一步瞭解這項限制。
project.name	字串	產生 Cloud Billing 資料的 Google Cloud 專案名稱。
project.ancestry_numbers	字串	專案資源階層中的祖系，由指定的 project.id 識別 (例如 my-project-123)。 例如：/ParentOrgNumber/ParentFolderNumber/。進一步瞭解資源階層。 注意：匯出 Cloud Billing 資料時，系統會根據使用時間記錄專案上階層。組織和資料夾編號不可變更，但專案的祖系可以。隨著時間推移，您可能會在資源階層中移動專案和資料夾。這個欄位的第一個完整月份資料是 2019 年 1 月。
project.ancestors	結構	這個欄位說明費用明細項目的資源階層結構和值，包括專案、資料夾和組織。祖系會依節點到根節點 (專案、資料夾，然後是組織) 的順序排列。 注意：這個欄位的第一個完整月份資料為 2022 年 4 月。
project.ancestors.resource_name	字串	每個祖系的相對資源名稱，格式為「resourceType/resourceNumber」。使用 project.ancestors.resource_name 可更全面地瞭解 project.ancestry_numbers。
project.ancestors.display_name	字串	您在控制台中為資源建立的名稱。
project.labels	結構	描述專案標籤的欄位，例如鍵、值。
project.labels.key	字串	如有標籤，則為產生用量的 Google Cloud 專案中，標籤鍵/值組合的「鍵」部分。如要進一步瞭解如何使用標籤，請參閱「使用標籤」。
project.labels.value	字串	如有標籤，則為 Google Cloud 專案中標籤的鍵/值組合中的「值」部分，該專案為用量發生處。如要進一步瞭解如何使用標籤，請參閱「使用標籤」。
labels	結構	描述標籤的欄位，例如鍵、值。
labels.key	字串	如果標籤存在，則為 Google Cloud 資源上標籤的鍵/值組合中，鍵的部分，該資源為用量發生的地方。如要進一步瞭解如何使用標籤，請參閱「使用標籤」。
labels.value	字串	如有標籤，則為 Google Cloud 資源上標籤所含鍵/值組合的「值」部分，該資源為用量發生處。如要進一步瞭解如何使用標籤，請參閱「使用標籤」。
system_labels	結構	說明系統標籤的欄位，例如鍵、值。
system_labels.key	字串	如果系統標籤存在，則為資源上系統產生的標籤中，鍵/值組合的「鍵」部分，該資源為用量發生處。另請參閱「可用的系統標籤」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2018 年 9 月 18 日。
system_labels.value	字串	如有系統標籤，則為資源上系統產生的標籤所含鍵/值組合的「值」部分，該資源為用量發生處。另請參閱「可用的系統標籤」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2018 年 9 月 18 日。
location.location	字串	多區域、國家/地區、區域或可用區層級的用量位置；或沒有特定位置的資源為 global。詳情請參閱「地理位置與區域」和「 Google Cloud 位置」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2018 年 9 月 18 日。
location.country	字串	如果 location.location 是國家/地區或可用區，這個欄位會是使用國家/地區，例如 US。詳情請參閱「地理位置與區域」和「 Google Cloud 位置」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2018 年 9 月 18 日。
location.region	字串	如果 location.location 是區域或可用區，這個欄位會是使用區域，例如 us-central1。詳情請參閱「地理位置與區域」和「 Google Cloud 位置」。 注意：這個欄位最早可提供 2018 年 9 月 18 日起的完整資料。
location.zone	字串	如果 location.location 是可用區，這個欄位就是用量所在的可用區，例如 us-central1-a。詳情請參閱「地理位置與區域」和「 Google Cloud 位置」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2018 年 9 月 18 日。
cost	浮點值	依據適用的計費模式計算的費用，包括與 Cloud Billing 帳戶連結的合約中，自訂定價反映的任何議定折扣 (如適用)。
currency	字串	帳單採用的幣別。詳情請參閱「帳單和付款的當地幣別」。
currency_conversion_rate	浮點值	美元兌當地貨幣的匯率。也就是說，cost ÷ currency_conversion_rate 是以美元為單位的費用。 注意：Google 以當地幣別收費時，會根據主要金融機構公布的匯率，將價格換算成適用的當地幣別。
usage.amount	浮點值	usage.unit 的使用量。
usage.unit	字串	資源用量的基本測量單位，舉例來說，Standard Storage 的基本單位是位元組秒。
usage.amount_in_pricing_units	浮點值	usage.pricing_unit 的使用量。 注意：這個欄位最早可提供 2018 年 1 月 22 日起的完整資料。
usage.pricing_unit	字串	根據 Cloud Billing Catalog API，資源用量的測量單位。 注意：這個欄位最早可提供 2018 年 1 月 22 日起的完整資料。
credits	結構	credits 包含的欄位，說明與 Google Cloud 和 Google Maps Platform SKU 相關聯的抵免額結構和價值。
credits.id	字串	如果出現，表示有抵免額與產品 SKU 相關聯。credits.id 值可以是英數字元專屬 ID (例如 12-b34-c56-d78)，或是抵免額類型的說明 (例如 Committed Usage Discount: CPU)。 如果 credits.id 欄位空白，表示產品 SKU 未與抵免額建立關聯。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2020 年 9 月 10 日。
credits.full_name	字串	與產品 SKU 相關聯的抵免額名稱。這是英數字元 credits.id 的人類可讀說明。例如免費試用抵免額或依支出計算的承諾使用折扣。 只有 credits.id 為英數字元的 SKU 才有 credits.full_name 值。如果 credits.id 的值是抵免額類型的說明 (例如 Committed Usage Discount: CPU)，則 credits.full_name 欄位會留空。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2020 年 9 月 10 日。
credits.type	字串	這個欄位說明 credits.id 的用途或來源。抵免額類型包括： FEE_UTILIZATION_OFFSET 如果是新的依支出計算 CUD 折扣，這項抵免額會用來抵銷購買 CUD 的費用。在新模式中，您可以用折扣價購買承諾使用合約。使用 CUD 涵蓋的 SKU 時，這筆抵免額會抵銷費用。充分運用承諾使用合約時，抵銷金額會將費用降至零，並以折扣價收取符合條件的 SKU 用量費用。 COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE：針對不屬於新定價模式的舊版依支出計算承諾使用折扣 (CUD)，這是您承諾在特定區域內支出最低服務金額後獲得的抵免額。 COMMITTED_USAGE_DISCOUNT：為 Compute Engine 購買的資源型承諾使用合約，可享有 VM 使用量的大幅折扣。 DISCOUNT：消費額達到合約中設定的門檻後，系統就會套用折扣抵免額。請注意，在 Google Cloud 控制台提供的 Cloud Billing 帳單報表中，折扣抵免額類型會列為「支出型折扣」。 FREE_TIER：某些服務提供資源用量配額，只要不超過指定限制就無須付費。對於這些服務，系統會套用抵免額來實施免費方案用量。 PROMOTION：促銷抵免額類型包括支出里程碑抵免額、 Google Cloud 免費試用和行銷廣告活動抵免額，或其他可使用的補助金 Google Cloud。促銷抵免額可用時，會視為付款方式，並自動套用以減少您的總費用。 RESELLER_MARGIN：如果您是經銷商，經銷商利潤抵免額類型代表每筆符合條件的明細項目獲得的經銷商計畫折扣。 SUBSCRIPTION_BENEFIT：購買長期訂閱服務，即可享有折扣優惠。 SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT：續用折扣抵免額類型是一種自動折扣，只要在帳單月份中，使用符合資格的 Compute Engine 資源達一定時間，即可享有這項折扣，無須簽訂承諾合約。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2020 年 9 月 10 日。
credits.name	字串	套用至 Cloud Billing 帳戶的抵免額說明。
credits.amount	浮點值	抵免額折抵用量的金額。
adjustment_info	結構	adjustment_info 包含的欄位，說明與 Cloud Billing 帳戶相關聯的費用明細項目調整項結構和值。 只有在為 Cloud Billing 修改項目產生費用明細項目時，才會顯示 adjustment_info 值。修改原因可能是為了更正或非更正。adjustment_info 類型包含調整項目的詳細資料，無論是為了更正錯誤或其他原因而發出。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2020 年 10 月 29 日。 新增這個欄位會變更資料表結構定義，並可能破壞直接參照匯出資料欄的任何查詢。進一步瞭解這項限制。
adjustment_info.id	字串	如果出現，表示調整項與費用明細項目相關聯。adjustment_info.id 是與問題相關的所有調整項專屬 ID。
adjustment_info.description	字串	調整項目的說明和原因。
adjustment_info.type	字串	調整項類型。 類型包括： USAGE_CORRECTION：因回報的用量有誤而進行修正。 PRICE_CORRECTION：因定價規則不正確而進行的修正。 METADATA_CORRECTION：修正中繼資料，但不變更費用。 GOODWILL：基於商譽核發給客戶的抵免額。 SALES_BASED_GOODWILL：基於商譽核發給客戶的抵免額，屬於合約的一部分。 SLA_VIOLATION：因違反服務水準目標 (SLO) 而向客戶核發的抵免額。 BALANCE_TRANSFER：將資金從一個付款帳戶轉移至另一個付款帳戶的調整項。 ACCOUNT_CLOSURE：將已關閉帳戶的餘額調整為零。 GENERAL_ADJUSTMENT：一般帳單帳戶修改。
adjustment_info.mode	字串	調整項目的核發方式。 模式包括： PARTIAL_CORRECTION：更正項目會部分抵銷原始用量和費用。 COMPLETE_NEGATION_WITH_REMONETIZATION：更正項目會完全抵銷原始用量和費用，並發布更正後的明細項目，其中包含更新後的用量和費用。 COMPLETE_NEGATION：更正作業會完全抵銷原始用量和費用，且不會再對任何用量重新計費。 MANUAL_ADJUSTMENT：手動將調整項分配至費用和用量。
export_time	時間戳記	與 Cloud Billing 資料附加作業相關聯的處理時間。每次執行新的匯出作業後，這個值一定會增加。 注意：請透過 export_time 欄查看匯出帳單資料的上次更新時間。 另請參閱下方的「匯出資料與月結單之間的差異」。
tags	結構	描述標記的欄位，例如鍵、值和命名空間。 注意：2022 年 10 月是第一個有這些標記的完整月份資料。
tags.key	字串	與這個特定標記相關聯的鍵簡稱或顯示名稱。
tags.value	字串	附加至 tags.key 的資源。在任何時間點，一項資源只能有一個特定鍵的值。
tags.inherited	布林值	指出標記繫結是沿用 (Tags Inherited = True) 或直接/非沿用 (Tags Inherited = False)。您可以建立標記繫結，連結至資源階層中的父項資源。
tags.namespace	字串	代表定義標記鍵和值的資源階層。命名空間可與標記鍵和標記值簡稱結合，為標記鍵或標記值建立全域不重複的完整名稱。
cost_at_list	浮點值	依預設計費模式計算的定價費用。 注意：這個欄位的第一個完整資料日為 2023 年 6 月 29 日。
transaction_type	字串	賣家的交易類型。交易類型可能為下列其中一種： GOOGLE = 1：由 Google Cloud銷售的服務。 THIRD_PARTY_RESELLER = 2：由 Google Cloud轉售的第三方服務。 THIRD_PARTY_AGENCY = 3：由合作夥伴銷售的第三方服務，並由 Google Cloud擔任代理商。 如果委刊項的 cost_type = regular，系統會填入這個欄位，其他 cost_types 則可能缺少這個欄位。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期是 2023 年 8 月 22 日。
seller_name	字串	賣家的法定名稱。 這個欄位會填入市集相關費用委刊項，適用於 Google 或關係企業可擔任供應商代理人的國家/地區。詳情請參閱「代理機構管轄權」。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2023 年 8 月 22 日。
price	結構	說明用量計費結構和值的欄位。 注意：如果是詳細資料匯出，這個欄位的第一個完整資料日期為 2023 年 4 月 13 日。如果是標準資料匯出，這個欄位中第一個完整一天的資料是 2025 年 7 月 15 日。
price.list_price	數字	SKU 定價 (依預設計費模式)。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
price.effective_price_default	數字	根據預設計費模式的 SKU 價格，包含與 Cloud Billing 帳戶連結的合約中，自訂價格反映的任何議定折扣 (如適用)。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
price.list_price_consumption_model	數字	根據適用的計費模式，SKU 的定價，未計入與 Cloud Billing 帳戶連結的合約中，自訂定價反映的任何議定折扣 (如適用)。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
price.effective_price	數字	根據適用的計費模式，SKU 價格包含任何議定折扣，這些折扣會反映在與 Cloud Billing 帳戶連結的合約自訂價格中 (如適用)。 注意：如果是詳細資料匯出，這個欄位的第一個完整資料日期為 2023 年 4 月 13 日。如果是標準資料匯出，這個欄位中第一個完整一天的資料是 2025 年 7 月 15 日。
price.tier_start_amount	數字	SKU 價格級別的單位數量下限。詳情請參閱「關於定價層級」。
price.unit	字串	指定定價和測量資源用量的使用單位。 注意：如果是詳細資料匯出，這個欄位中第一個完整一天的資料是 2023 年 4 月 13 日。如果是標準資料匯出，這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
price.pricing_unit_quantity	數字	SKU 的計價單位數量。舉例來說，如果價格是每 1000000 個位元組 $1 美元，則這一欄會顯示 1000000。 注意：如果是詳細資料匯出，這個欄位的第一個完整資料日期為 2023 年 4 月 13 日。如果是標準資料匯出，這個欄位中第一個完整一天的資料是 2025 年 7 月 15 日。
cost_at_effective_price_default	數字	依預設計費模式計算的費用，包含與 Cloud Billing 帳戶連結的合約中，自訂定價反映的任何議定折扣 (如適用)。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
cost_at_list_consumption_model	數字	依據適用的計費模式計算的費用，尚未扣除與 Cloud Billing 帳戶連結的合約中，自訂定價反映的議定折扣 (如適用)。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
consumption_model	結構	說明適用計費模式的欄位。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
consumption_model.id	字串	計費模式 ID。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
consumption_model.description	字串	計費模式的說明。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2025 年 7 月 15 日。
詳細用量費用資料匯出作業可用的其他欄位
resource	結構	說明與產生用量的服務資源 (例如虛擬機器或 SSD) 相關資訊的結構和值的欄位。
resource.global_name	字串	產生相關用量的資源全域專屬服務 ID。
resource.name	字串	產生相關用量的資源服務專屬 ID。使用者可以自行輸入這項資訊。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2021 年 8 月 11 日。
subscription	結構	說明依支出或資源計算的承諾使用合約。您可以使用這些欄位，分析特定承諾使用合約的費用。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2024 年 1 月 25 日。
subscription.instance_id	字串	與承諾使用合約連結的訂閱 ID。 注意：這個欄位的第一個完整資料日期為 2024 年 1 月 25 日。
consumption_model.applied_subscription_instance_id	字串	訂閱方案執行個體的專屬 ID，該方案提供使用費明細項目的折扣福利。如果是依支出計算的承諾使用折扣 (CUD)，這個值會與費用成本明細項目中的 subscription.instance_id 相同。 在依支出計算的 CUD 涵蓋資料列中，這個欄位並非空值；在未套用計費模式折扣的資料列中，這個欄位則為空值。

瞭解標準和詳細用量費用資料

以下各節說明匯出至 BigQuery 的標準和詳細用量費用資料。

關於標籤

特定標籤的費用資料只會顯示標籤套用至資源當天起的用量。舉例來說，如果您在 2024 年 1 月 15 日將 environment:dev 標籤新增至 Compute Engine VM，則 environment:dev 的任何分析只會包含該 VM 自 1 月 15 日起的使用量。

此外，不同服務提供標籤資料的時間可能不同，因此您可能會在不同時間看到標籤資料。

可用系統標籤

產生用量的資源具有重要的中繼資料，這些中繼資料的鍵/值組合即是系統標籤。以下系統標籤會自動加到適用的用量上。

注意：2018 年 9 月 18 日是第一個有這些系統標籤的完整資料日。

system_labels.key	範例 system_labels.value	說明
compute.googleapis.com/machine_spec	n1-standard-1、custom-2-2048	虛擬機器的設定。詳情請參閱「機器類型」。
compute.googleapis.com/cores	如果是 n1-standard-4，則為 4；如果是 custom-2-2048，則為 2	虛擬機器可用的 vCPU 數目。
compute.googleapis.com/memory	如果是 n1-standard-4，則為 15360 (即 15 GB * 1024 MB/GB)；如果是 custom-2-2048，則為 2048	虛擬機器可用的記憶體量 (MB)。
compute.googleapis.com/is_unused_reservation	true; false	指出透過可用區預留項目預留但未使用的用量。
compute.googleapis.com/reservation_name	my-a2-reservation	Compute Engine 預留項目的簡稱。如果是第一方 (1P) 情境，這也包括 Google Cloud 服務 (例如 Vertex AI) 建立的執行個體所使用的共用預留項目。如要進一步瞭解如何在 Vertex AI 中與第一方 (1P) 共用預留項目，請參閱下列內容： 使用預留項目搭配訓練工作 使用預留項目搭配線上推論 使用預留項目搭配 Vertex AI Workbench 執行個體
compute.googleapis.com/reservation_project_id	my-gcp-project	Compute Engine 預留項目所屬的專案 ID。如果是第一方 (1P) 情境，這也包括 Google Cloud 服務 (例如 Vertex AI) 建立的執行個體所使用的共用預留項目。如要進一步瞭解如何在 Vertex AI 中與第一方 (1P) 共用預留項目，請參閱下列內容： 使用預留項目搭配訓練工作 使用預留項目搭配線上推論 使用預留項目搭配 Vertex AI Workbench 執行個體
storage.googleapis.com/object_state	live、noncurrent、soft_deleted、multipart	收費儲存物件的狀態。

匯出的資料與月結單之間的差異

Google Cloud 和符合計費資格的產品 (例如 Google Maps Platform、Google AI Studio 和 Firebase) 會以不同頻率，將用量資料回報給 Cloud Billing。由於我們的計費和處理系統較為複雜，您可能需要等待一段時間，才能在 Google Payments 帳戶中看到用量費用，以及在各種費用報表和資訊主頁中查看用量和費用。

• 費用明細通常會在一天內顯示，但有時可能超過 24 小時。
• 如果是自助式線上帳戶，某些用量的費用可能會很快產生，例如在使用後 5 到 15 分鐘。
• 由於時間點不同，您可能會發現後付或預付付款帳戶中出現費用，但費用報表或帳單資訊主頁中尚未顯示相關明細。這些系統延遲也會影響預算快訊、異常偵測，以及匯出至 BigQuery 的帳單資料。

在日曆月月底，逾期回報的用量可能不會計入當月的月結單，而是併入下個月的月結單。

使用時間戳記欄位查詢費用時，傳回的資料可能會包含延遲回報的用量，而這些用量原本並未計入當月產生的月結單。因此，傳回的 Cloud Billing 資料可能不會直接對應到該月結單。

時間戳記欄位包括：

• usage_start_time
• usage_end_time
• export_time

如要傳回直接對應至帳單的 Cloud Billing 資料，請查詢 invoice.month，而非時間戳記欄位。

稅金

自 2020 年 9 月 1 日起，用量費用資料會顯示各項專案的應付稅額，而非單一明細項目。如果查詢或圖表仰賴稅務資料，您可能需要更新查詢，以反映這些異動。

舉例來說，如果是 9 月 1 日前記錄的費用，用量費用資料會類似於以下範例，顯示應繳稅額總計為 $10 美元。

billing_account_id	project.id	cost_type	cost
123456-ABCDEF-123456	example-project	一般	$60 美元
123456-ABCDEF-123456	test-project	一般	$40 美元
123456-ABCDEF-123456	[empty]	稅金	$10 美元

對於 9 月 1 日之後記錄的費用，這 $10 美元會細分為 example-project 的 $6 美元和 test-project 的 $4 美元：

billing_account_id	project.id	cost_type	cost
123456-ABCDEF-123456	example-project	一般	$60 美元
123456-ABCDEF-123456	test-project	一般	$40 美元
123456-ABCDEF-123456	example-project	稅金	$6
123456-ABCDEF-123456	test-project	稅金	$4 美元

注意：如果稅金與專案無關，project 欄會留空。舉例來說，支援費用由 Cloud Billing 帳戶擁有，而非特定專案。這些費用的稅金部分，project 欄會留空。

錯誤和調整

在極少數情況下，如果 Cloud Billing 資料有誤或需要調整，系統會附加更正資料。這些調整項分為兩類：帳單修改或更正。

帳單修改

帳單修改項目會顯示為獨立明細項目。如果您收到帳單修改通知，匯出至 BigQuery 的 Cloud Billing 資料中會顯示新的明細項目，反映這項異動。顯示的調整項會對應到 Google Cloud 控制台「帳單」專區「文件」區域中的應付憑據、貸項憑單和借項憑單文件。

如要進一步瞭解帳單修改項目及其套用方式，請參閱「瞭解備忘錄和調整項」。

修正

修正項目會以新資料的形式呈現，並會覆寫來源 SKU 的錯誤資料。在某些情況下，新資料會取代不正確的費用。帳單資料匯出作業中的所有資料欄都會與原始資料相符，但下列資料欄除外：

• cost
• credit
• usage.amount
• export_time

舉例來說，假設您在 1 月 1 日使用 SKU A，費用為 $10 美元。在 1 月的月結單 (2 月初開立) 中，您會看到 SKU A 的費用為 $10 美元。不過， Google Cloud 在 2 月 2 日針對SKU A發出更正，將用量費用降至 $5 美元。2 月份的月結單 (3 月初開立) 會顯示兩個額外的明細項目：

• 1 月 1 日用量：-$10 美元 (抵銷原始費用)
• 1 月 1 日的使用費為 $5 美元 (載明預定收費金額)

在帳單資料匯出作業中，這些新項目會顯示 adjustment_info 欄。1 月份的原始月結單會顯示超收費用，不會調整。您可以依 usage_start_time 查看費用，並依 Day 分組，在匯出的帳單資料中驗證費用。在這些檢視畫面中，系統會累積任何修正或延遲計費的使用費用，您不必擔心任何暫時不正確的資料。

如要進一步瞭解更正資訊，請查看月結單月份的所有費用，並找出使用日期在月結單月份之前的費用。這些費用是修正或延遲計費的使用量所產生。

以下程式碼範例說明如何建立基本查詢，傳回修正或延遲營利使用情形的總費用：

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';

如要查看查詢範例，瞭解如何傳回服務費用明細、應付憑據費用，以及使用日期在應付憑據月份之前的情況，請參閱「Cloud Billing 資料匯出的查詢範例」中的「查詢費用詳細資料，查看指定應付憑據月份的修正項目或延遲計費使用情形 (依服務區分)」。

自訂定價合約中的促銷抵免額

如果您有自訂價格合約，可能會收到促銷抵免額，可在 Google Cloud 使用。舉例來說，您可能會獲得 $1,000 美元，用於 Compute Engine 資源。促銷抵免額通常視為付款方式。如有促銷抵免額，系統會自動折抵總費用。

合約條款會指定促銷抵免額是否適用於 SKU 定價或淨價 (折扣後) 計算的費用。

如果促銷抵免額適用於依定價計算的費用，費用表報表中會顯示名為 Invoice 的服務，以及名為 Contract billing adjustment 的 SKU。這個 SKU 會調整抵免額，以便套用至定價費用。如要查看調整項目的用量，請查詢 system.labels 欄。system.labels.key 中的鍵為 cloud-invoice.googleapis.com/sku_id，system.labels.value 中的值則包含抵免額和調整項套用至的 SKU ID。

關於代碼

標記是以鍵/值組合形式呈現的資源，可直接或透過繼承方式附加至資源。您可以使用標記執行交易退單、稽核和其他成本分配分析。您也可以使用標記並依條件強制執行政策，精細控管資源階層。

標記具有強大的權限模型，可支援繼承、集中管理、命名標準化和政策引擎整合，而標籤則是獨立工具，可讓您為資源加上註解。

資源、專案、資料夾和組織的 BigQuery Export 會顯示標記資料。

可用的標記

資源、專案、資料夾和組織的「標準費用」和「詳細費用」匯出作業包含下列標記資料欄位：標記鍵、標記值、標記繼承和標記命名空間。

Cloud Billing 資料匯出中的資源層級標記適用於下列資源：

• AlloyDB for PostgreSQL 叢集、執行個體和備份
• Artifact Registry 存放區
• Bigtable 執行個體
• Cloud Run 服務和工作
• Cloud Storage 值區
• Compute Engine 執行個體
• Memorystore for Redis 執行個體
• Secret Manager 全域和區域性密鑰
• Spanner 執行個體
• Firestore 資料庫

標記限制

• 標記最多可能需要一小時，才會套用至 BigQuery 匯出作業。如果標記是在一小時內新增或移除，或者資源存在時間不到一小時，則可能不會顯示在匯出內容中。

使用費詳細資料查詢範例

本節提供範例，說明如何查詢匯出至 BigQuery 的 Cloud Billing 詳細用量費用資料。

• 傳回月結單上的資源層級費用
  • 每張月結單中各項資源的費用總和
  • 依各資源的費用類型傳回詳細資料 (按應付憑據月份)

• 取得 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集費用明細
  • 篩選 GKE 費用明細

由於詳細使用費用結構定義包含標準使用費用結構定義的所有欄位，因此針對匯出至 BigQuery 的標準資料提供的查詢範例，也適用於匯出的詳細資料。標準查詢範例並非用於擷取詳細用量費用匯出選項提供的任何資源層級資訊。建立「詳細」資料的查詢時，您可以使用「標準」查詢範例做為範本，更新資料表名稱，並新增詳細用量費用結構定義中可用的任何欄位。

詳細費用查詢範例中使用的常見值

本節的查詢範例使用下列「Table name」(資料表名稱) 值： project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX

傳回月結單上的資源層級費用

下列查詢示範兩種方法，說明如何使用匯出的帳單資料，查看月結單上的資源層級費用和抵免額值。

• total 欄位會直接加總浮點費用和抵免額值，這可能會導致浮點捨入錯誤。
• total_exact 欄位會先將費用和抵免額值轉換為微單位，再進行加總，然後在加總後轉換回美元，避免浮點捨入誤差。

每份月結單中各項資源的費用總和

這項查詢會顯示每個月各resource.name的帳單總額，當中包含定期費用、稅金、調整項和捨入錯誤。與資源層級項目無關的任何費用，都會匯總到當月的名稱 null。

標準 SQL

SELECT
  invoice.month,
  resource.name,
  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_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;

舉例來說，上述查詢的結果可能如下：

列	月	名稱	總計	total_exact
1	201901	null	$1005.004832999999984 美元	$1005.00 美元
2	201901	backend1	$781.8499760000028	$781.85
3	201902	null	$953.0034923645475983	$953.03
4	201902	backend1	$992.3101739999999717 美元	$992.31 美元
5	201902	bitnami-launchpad-wordpress-1-wordpress	$1.2817819999999998	$1.28

依各資源的費用類型傳回詳細資料 (按應付憑據月份)

這項查詢會顯示每個月各 resource.name 的各 cost_type 總計。費用類型包括定期費用、稅金、調整項和捨入錯誤。與資源層級項目無關的任何費用，都會匯總到當月的名稱 null。

標準 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 * 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_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC, 3 ASC
;

舉例來說，上述查詢的結果可能如下：

列	月	cost_type	名稱	總計	total_exact
1	201901	regular	null	$1000.501209987994782 美元	$1000.50 美元
2	201901	rounding_error	null	–$0.500489920049387 美元	–$0.50 美元
3	201901	tax	null	$10.000329958477891 美元	$10.00 美元
4	201901	adjustment	null	–$5.002572999387045 美元	–$5.00 美元
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

取得 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集費用明細

本節提供範例，說明如何在 BigQuery Export 報表中篩選 GKE 叢集費用。如要進一步瞭解 GKE 叢集費用，請參閱「查看叢集費用明細」。

篩選 GKE 費用

下列查詢範例說明如何依叢集名稱、命名空間和標籤，篩選及分組支援資源類型的 GKE 費用。

扣除抵免額前的 GKE 叢集費用

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
;

各命名空間扣除抵免額後的 GKE 費用

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
;

依 SKU 劃分的 GKE 費用

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
;

含有標記的查詢範例

以下範例說明如何使用標記查詢資料。

使用標記依月結單月份計算費用

下列查詢示範如何使用 cost_center 標記，依月結單月份傳回費用。

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;

舉例來說，上述查詢的結果可能如下：

列	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	個人化	16.08

查看未標記資源的費用

這項查詢會顯示未標記資源的月結單總額，並依月結單月份分組。

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;

舉例來說，上述查詢的結果可能如下：

列	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

使用系統標籤查詢

Google Cloud 預留項目的系統標籤可讓您更清楚瞭解預留項目用量。您可以追蹤哪些執行個體正在使用哪些預留項目，並直接在 BigQuery 中分析已使用和未使用容量的相關費用。

這些範例使用兩個系統標籤：

• compute.googleapis.com/reservation_name
• compute.googleapis.com/reservation_project_id

這些標籤會出現在 Cloud Billing 記錄中，包括使用預留項目的執行個體，以及預留項目未使用的部分。

下列範例說明如何查詢 BigQuery 帳單匯出資料，使用系統標籤分析預留項目用量。

重要事項：2025 年 9 月 17 日當天或之後的用量，Cloud Billing 匯出資料會顯示這些預留項目標籤。這個日期之前的歷來資料不會包含有效標籤。

事前準備

如要使用系統標籤查詢，您必須啟用 Cloud Billing 匯出至 BigQuery 的功能，特別是詳細用量費用資料匯出。這項匯出作業包含資源層級資訊 (包括系統標籤)，可讓您查看新的預留項目標籤。

如要設定或驗證 BigQuery Export，請參閱下列說明文件：

1. 將帳單資料匯出至 BigQuery 的總覽
2. 設定將帳單資料匯出至 BigQuery
3. 瞭解詳細資料匯出結構定義

確認 BigQuery 資料集已設為接收詳細匯出資料。資料表名稱通常會採用 gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID> 格式。

注意：在下列範例中，請將 project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X 替換為實際的 BigQuery 資料表名稱。

查看特定執行個體的用量

這項查詢可讓您檢查特定執行個體是否在特定期間內使用預留項目，以及使用的預留項目為何。

SELECT
  t.usage_start_time,
  sl_reservation.value AS reservation_name,
  t.sku.description AS sku_description,
  SUM(t.usage.amount) AS total_usage_amount
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
  LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
WHERE
  t.service.id = '6F81-5844-456A' AND DATE(TIMESTAMP_TRUNC(t._PARTITIONTIME, DAY)) = '2025-09-16' AND t.sku.description LIKE '%Core%' AND
  t.resource.name LIKE '%tc-billing-case1-instance-1757983787%'
GROUP BY t.usage_start_time, reservation_name, t.sku.description
ORDER BY t.usage_start_time, reservation_name, t.sku.description;

結果範例：

usage_start_time	reservation_name	sku_description	total_usage_amount
2025-09-16 00:00:00.000000 UTC		在美洲執行的 E2 執行個體核心	597
2025-09-16 01:00:00.000000 UTC		在美洲執行的 E2 執行個體核心	3009
2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	tc-billing-case1-res0-1757983787	在美洲執行的 E2 執行個體核心	591
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC		在美洲執行的 E2 執行個體核心	10
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	tc-billing-case1-res0-1757983787	在美洲執行的 E2 執行個體核心	3054
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	tc-billing-case1-res1-1757983787	在美洲執行的 E2 執行個體核心	37

注意：

• SKU 篩選：將 SKU 限制在 CPU 核心，可更清楚瞭解資源分配情形。您可以調整這項設定，改為預留其他資源，例如 RAM、LocalSSD、TPU 或 GPU。
• 隨選用量：如果 reservation_name 和 reservation_project_id 皆為空值，則執行個體會使用隨選資源。

如果有多個資料列的 reservation_name 和 reservation_project_id 不同，但對應到指定時間範圍內的特定執行個體，表示該執行個體使用的預留項目在該期間內有所變更。用量部分會詳細說明消耗量。

分析特定預留項目的用量分布

這項查詢可協助您瞭解特定共用預留項目的用量分布情形，顯示可使用該預留項目的不同Google Cloud 專案中，已使用和未使用的容量。

SELECT
  t.project.id AS consumer_project_id,
  t.sku.description AS sku_description,
  CASE
    WHEN t.resource.global_name NOT LIKE '%instances/%' THEN 'Unused Capacity'
    WHEN t.resource.name IS NOT NULL AND t.resource.name != '' THEN 'Instance Usage'
    ELSE 'Other Reservation Cost'
  END AS usage_category,
  SUM(t.usage.amount) AS total_usage_amount,
  t.usage.unit AS usage_unit,
  SUM(t.cost) AS total_cost_usd
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
  LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
  LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_project_id
  ON sl_project_id.key = 'compute.googleapis.com/reservation_project_id'
WHERE
  t.service.id = '6F81-5844-456A' AND DATE(TIMESTAMP_TRUNC(t._PARTITIONTIME, DAY)) = '2025-09-16' AND t.sku.description LIKE '%Core%' AND
  sl_reservation.value LIKE '%tc-billing-case2-res-1757983801%'
GROUP BY consumer_project_id, t.sku.description, usage_category,
  usage_unit
ORDER BY consumer_project_id, usage_category;

結果範例：

consumer_project_id	sku_description	usage_category	total_usage_amount	usage_unit	total_cost_usd
disco-sector-292704	在美洲執行的 E2 執行個體核心	執行個體用量	14551	秒	0.088158
flash-freehold-292704	在美洲執行的 E2 執行個體核心	執行個體用量	7347	秒	0.044512
united-sandbox-303721	在美洲執行的 E2 執行個體核心	未使用的容量	7936	秒	0.04808

列出使用預留項目的所有執行個體

同樣地，我們也可以編寫查詢，瞭解在特定時間範圍內，有哪些執行個體 (包括第一方執行個體) 耗用了特定預留項目。

SELECT
  t.usage_start_time,
  t.usage_end_time,
  t.project.id AS consumer_project_id,
  t.resource.name AS instance_name,
  t.usage.amount AS usage_amount
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
  LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
WHERE
  t.service.id = '6F81-5844-456A' AND DATE(TIMESTAMP_TRUNC(t._PARTITIONTIME, DAY)) = '2025-09-16' AND t.sku.description LIKE '%Core%' AND
  sl_reservation.value LIKE '%tc-billing-case2-res-1757983801%' AND t.resource.global_name NOT LIKE '%allocation/%' AND
  t.resource.name IS NOT NULL AND t.resource.name != ''
ORDER BY t.usage_start_time, t.project.id, t.resource.name;

結果範例：

usage_start_time	usage_end_time	consumer_project_id	instance_name	usage_amount
2025-09-16 00:00:00.000000 UTC	2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins0-1757983801	552
2025-09-16 00:00:00.000000 UTC	2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins1-1757983801	533
2025-09-16 00:00:00.000000 UTC	2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	flash-freehold-292704	projects/978655420110/instances/tc-billing-case2-ins2-1757983801	517 名
2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins0-1757983801	3600
2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins1-1757983801	3600
2025-09-16 01:00:00.000000 UTC	2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	flash-freehold-292704	projects/978655420110/instances/tc-billing-case2-ins2-1757983801	3600
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins0-1757983801	3022
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins0-1757983801	79
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins1-1757983801	79
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	disco-sector-292704	projects/204187533293/instances/tc-billing-case2-ins1-1757983801	3086
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	flash-freehold-292704	projects/978655420110/instances/tc-billing-case2-ins2-1757983801	3151
2025-09-16 02:00:00.000000 UTC	2025-09-16 03:00:00.000000 UTC	flash-freehold-292704	projects/978655420110/instances/tc-billing-case2-ins2-1757983801	79

使用 BigQuery 分析 Vertex AI 預留項目用量

如要分析 Vertex AI 等第一方 (1P) 產品如何在執行 Vertex AI 工作的專案中，使用共用預留項目，請在 BigQuery 中使用下列系統標籤：

• compute.googleapis.com/reservation_name
• compute.googleapis.com/reservation_project_id

如要進一步瞭解如何在 Vertex AI 中與第一方 (1P) 產品共用預留項目，請參閱下列內容：

• 使用預留項目搭配訓練工作
• 使用預留項目搭配線上推論
• 使用預留項目搭配 Vertex AI Workbench 執行個體

下列查詢範例說明如何使用這些標籤，詳細瞭解預留項目用量、監控執行個體如何耗用這些預留項目，以及執行深入的費用分析。

列出在 Vertex AI 中使用第一方產品預留項目的 SKU 類型

如果您建立預留項目，並與 Vertex AI 共用，用於訓練工作，下列查詢會傳回當天的 SKU 類型清單。

SELECT DISTINCT
  t.sku.description AS sku_description
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
WHERE
  TRUE
  AND t.service.id = '6F81-5844-456A'
  AND DATE(t.usage_start_time) = CURRENT_DATE()
  AND EXISTS(
    SELECT 1
    FROM UNNEST(t.Tags) AS tag
    WHERE
      tag.key = 'gcp-product'
      AND tag.value = 'vertex_ai'
      AND tag.inherited = TRUE
  )
  AND sl_reservation.value = 'RESERVATION_NAME'
  AND t.resource.name IS NOT NULL
  AND t.resource.name != ''
ORDER BY sku_description ASC;

結果範例

結果顯示，訓練工作使用 Vertex AI 服務中的三種 SKU 類型。

sku_description
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體核心
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體 RAM
在美洲執行的 NVIDIA Tesla T4 GPU

在 Vertex AI 中，依預留項目分析第一方產品的 SKU 統計資料

下列查詢可協助您瞭解當月第一方 (1P) 產品預留項目的執行個體分布情形，以及相關用量費用。

SELECT
  t.sku.description AS sku_description,
  t.usage_start_time AS usage_start_time,
  t.usage_end_time AS usage_end_time,
  SUM(t.usage.amount) AS total_usage_amount
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_project_id
  ON sl_project_id.key = 'compute.googleapis.com/reservation_project_id'
WHERE
  TRUE
  AND t.service.id = '6F81-5844-456A'
  AND t.invoice.month = '202602'
  AND EXISTS(
    SELECT 1
    FROM UNNEST(t.Tags) AS tag
    WHERE
      tag.key = 'gcp-product'
      AND tag.value = 'vertex_ai'
      AND tag.inherited = TRUE
  )
  AND sl_reservation.value = 'RESERVATION_NAME'
  AND sl_project_id.value = 'PROJECT_ID'
  AND t.resource.name IS NOT NULL
  AND t.resource.name != ''
GROUP BY sku_description, usage_start_time, usage_end_time;

結果範例

下列輸出內容顯示 SKU 如何使用預留項目，並提供對應使用費用的明細。

sku_description	usage_start_time	usage_end_time	total_usage_amount
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體核心	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	2026-02-10 06:00:00.000000 UTC	5040
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體 RAM	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	2026-02-10 06:00:00.000000 UTC	20293720473600
在美洲執行的 NVIDIA Tesla T4 GPU	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	2026-02-10 06:00:00.000000 UTC	1260
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體核心	2026-02-10 04:00:00.000000 UTC	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	14400
在美洲執行的 N1 預先定義執行個體 RAM	2026-02-10 04:00:00.000000 UTC	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	57982058496000
在美洲執行的 NVIDIA Tesla T4 GPU	2026-02-10 04:00:00.000000 UTC	2026-02-10 05:00:00.000000 UTC	3600

分析共用專案中 Vertex AI 的預留項目用量

如果預留項目由多個擁有者專案共用，且這些專案有執行中的 Vertex AI 工作，您可以使用下列查詢，依個別專案分析及細分用量費用。

注意：BigQuery 資料表名稱取決於帳單帳戶。如要查看這項資料，所有共用專案都必須使用相同的帳單帳戶，否則資訊可能不會顯示在結果中。

SELECT
  t.project.id AS consumer_project_id,
  t.sku.description AS sku_description,
  t.usage.unit AS usage_unit,
  SUM(t.usage.amount) AS total_usage_amount
FROM
  project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_X AS t
LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_reservation
  ON sl_reservation.key = 'compute.googleapis.com/reservation_name'
LEFT JOIN
  UNNEST(t.system_labels) AS sl_project_id
  ON sl_project_id.key = 'compute.googleapis.com/reservation_project_id'
WHERE
  TRUE
  AND t.service.id = '6F81-5844-456A'
  AND EXISTS(
    SELECT 1
    FROM UNNEST(t.Tags) AS tag
    WHERE
      tag.key = 'gcp-product'
      AND tag.value = 'vertex_ai'
      AND tag.inherited = TRUE
  )
  AND sl_reservation.value = 'RESERVATION_NAME'
  AND sl_project_id.value = 'PROJECT_ID'
GROUP BY
  consumer_project_id, sku_description, usage_unit
ORDER BY consumer_project_id, sku_description, usage_unit;

結果範例

下列輸出內容顯示使用預留項目時，各項專案在總用量費用中的占比。

consumer_project_id	sku_description	usage_unit	total_usage_amount
project1	在美洲執行的 N1 預先定義執行個體核心	秒	4221572
project1	在美洲執行的 N1 預先定義執行個體 RAM	位元組秒	16998309356466500
project1	在美洲執行的 NVIDIA Tesla T4 GPU	秒	1057391
project2	在美洲執行的 N1 預先定義執行個體核心	秒	3996192
project2	在美洲執行的 N1 預先定義執行個體 RAM	位元組秒	16009292257431300
project2	在美洲執行的 NVIDIA Tesla T4 GPU	秒	993985

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• 設定將 Cloud Billing 資料匯出至 BigQuery。
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