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**BigQuery**を使う頻度が増えてきた事もあり、一度コストをしっかりみるかと思い。見たことがきっかけ。
とりあえず9月から増えだした事は理解
## そもそもLong term storageって?
[https://cloud.google.com/bigquery/pricing#storage](https://cloud.google.com/bigquery/pricing#storage)
> • **Long-term storage** includes any table or table partition that has not been modified for 90 consecutive days. The price of storage for that table automatically drops by approximately 50%. There is no difference in performance, durability, or availability between active and long-term storage.
90日連続して変更されていないテーブル(またはパーティション)
## もうツールを作成して少し調べてみた
> [!info] INFORMATION_SCHEMAを用いたBigQueryのストレージ無駄遣い調査 - ZOZO TECH BLOG
> こんにちは、 『地球の歩き方ムー』創刊のニュース に心を踊らせている、データ基盤ブロックの塩崎です。 本記事では、データ基盤の管理者としてBigQueryのストレージコストの削減に取り組んだ事例を紹介します。 ZOZOのデータ基盤として利用されているBigQueryは、非常にパワフルなDWH(Data WareHouse)です。しかし、それ故に利用者の意図しないところで費用が高騰することもしばしば発生します。よく問題になるのはクエリ費用の高騰であり、以下のQiita記事はBigQuery利用者の中でも有名です。 このクエリ費用の高騰に対し、我々データ基盤ブロックはこれまでに、いくつもの方法で対処してきました。具体的な取り組みの一部は以下の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。 しかし、BigQueryの費用はクエリに関するもののみではありません。以下のドキュメントによると、BigQueryの費用はクエリに関する費用(Analytis)とストレージに関する費用(Storage)の2つがメインであることが分かります。 BigQuery pricing has two main components: Analysis pricing is the cost to process queries, including SQL queries, user-defined functions, scripts, and certain data manipulation language (DML) and data definition language (DDL) statements that scan tables.
> [https://techblog.zozo.com/entry/investigating-waste-of-bq-storage](https://techblog.zozo.com/entry/investigating-waste-of-bq-storage)
が役に立ちました。
1. この記事内に書かれているスクリプトを [Colab](https://colab.research.google.com/?hl=ja) で実行してBQにテーブルを作成して集約
2. Looker(旧Data Studio)で可視化
![[Untitled__3_.png]]
調べてみるとテーブル数が多い。このテーブルはシャーディング( `_yyyymmmdd`)
更に7月まではシャーディングで取得していたけど、このタイミングからdbtなどで取得方法が変わっていて、シャーディングテーブルはつくられなくなっていた。
原因は特定できたので、あとは消すか消さないか。消すにしてもすべて消すか一部残すか。利用用途など色々確認した結果不要と判断したので、削除することにしました
## 削除編
```SQL
SELECT
CONCAT("bq rm -f -t ",table_schema,".", table_name, ";" )
FROM `<project_id>.<dataset>`.INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE
table_name LIKE "<ここにprefix>_%"
ORDER BY table_name
```
これで削除コマンドが出力されるのであとは実行するだけでした。
![[Untitled__4_.png]]
結果1番先頭のテーブルは残りましたが、それ以外はスッキリしました。コストとしても数百ドル下がる結果ととなりました。もしBQのコストにお悩みの方がいたら参考にしていただければと思いました。
> [!info] INFORMATION_SCHEMAを用いたBigQueryのストレージ無駄遣い調査 - ZOZO TECH BLOG
> こんにちは、 『地球の歩き方ムー』創刊のニュース に心を踊らせている、データ基盤ブロックの塩崎です。 本記事では、データ基盤の管理者としてBigQueryのストレージコストの削減に取り組んだ事例を紹介します。 ZOZOのデータ基盤として利用されているBigQueryは、非常にパワフルなDWH(Data WareHouse)です。しかし、それ故に利用者の意図しないところで費用が高騰することもしばしば発生します。よく問題になるのはクエリ費用の高騰であり、以下のQiita記事はBigQuery利用者の中でも有名です。 このクエリ費用の高騰に対し、我々データ基盤ブロックはこれまでに、いくつもの方法で対処してきました。具体的な取り組みの一部は以下の記事で紹介しているので、併せてご覧ください。 しかし、BigQueryの費用はクエリに関するもののみではありません。以下のドキュメントによると、BigQueryの費用はクエリに関する費用(Analytis)とストレージに関する費用(Storage)の2つがメインであることが分かります。 BigQuery pricing has two main components: Analysis pricing is the cost to process queries, including SQL queries, user-defined functions, scripts, and certain data manipulation language (DML) and data definition language (DDL) statements that scan tables.
> [https://techblog.zozo.com/entry/investigating-waste-of-bq-storage](https://techblog.zozo.com/entry/investigating-waste-of-bq-storage)
改めてになりますが、参考になりました感謝です。
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