我有一个BigQuery表，大约有34M行（几个月内会增长到~500M）。我得到了存储定价，但我真的不明白查询/分析定价的工作原理。
例如，如果我运行的查询是一个简单的选择，从大约20条记录中返回3列，则表示处理了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（*），它会报告处理0个字节。
BigQuery的一个用例是创建仪表板和临时报告。但是，如果针对该表每两个查询花费0.03美元，我就不会看到这是如何实用的。
我错过了什么吗？是否有减少简单数据访问处理数据量的策略？
答案 0 :(得分：2)
见the BigQuery pricing documentation。基本上，您需要支付所访问列的完整大小，因为每个BigQuery查询都会读取所提到的每个列。例如，
select foo, bar from table1 where foo=1
将向您收取访问表1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，因此不需要任何费用。
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select foo from table1,table2）在单个查询中组合表。您还可以缓存结果（BigQuery不会自行执行任何缓存）。