GSP651

概览

在本实验中，您将探索如何通过修改配额来控制 BigQuery 费用。

您将执行的操作

• 查询公共数据集并了解相关费用。
• 修改配额。
• 在修改配额后，尝试重新运行查询。

BigQuery 价格

BigQuery 提供灵活多样的价格选项，可以根据您的技术需求和预算进行调整。

使用 BigQuery 时，可能会产生存储费用和查询费用。在本实验中，您将探索查询费用。如需了解详情，请参阅 BigQuery 价格。

BigQuery 中的查询费用有两种价格模式：

• 按需：按需价格模式根据您运行的每个查询处理的数据量计费。这是最灵活的选项。

• 固定费用：固定费用客户购买专用资源来处理查询，无需按具体查询付费。这种可预测的价格选项最适合预算固定的客户。

设置

在本部分中，您将访问 Google Cloud 和 BigQuery 控制台。

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

   • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

   该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

   提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

   注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

   {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

   {{{user_0.password | "<密码>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

6. 点击下一步。

   重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

激活 Cloud Shell

Cloud Shell 是一种装有开发者工具的虚拟机。它提供了一个永久性的 5GB 主目录，并且在 Google Cloud 上运行。Cloud Shell 提供可用于访问您的 Google Cloud 资源的命令行工具。

1. 点击 Google Cloud 控制台顶部的激活 Cloud Shell 。

2. 在弹出的窗口中执行以下操作：

   • 继续完成 Cloud Shell 信息窗口中的设置。
   • 授权 Cloud Shell 使用您的凭据进行 Google Cloud API 调用。

如果您连接成功，即表示您已通过身份验证，且项目 ID 会被设为您的 Project_ID 。输出内容中有一行说明了此会话的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的命令行工具。它已预先安装在 Cloud Shell 上，且支持 Tab 自动补全功能。

3. （可选）您可以通过此命令列出活跃账号名称：

gcloud auth list

4. 点击授权。

输出：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （可选）您可以通过此命令列出项目 ID：

gcloud config list project

输出：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需查看在 Google Cloud 中使用 gcloud 的完整文档，请参阅 gcloud CLI 概览指南。

打开 BigQuery 控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，选择导航菜单 > BigQuery。

您会看到欢迎在 Cloud 控制台中使用 BigQuery 消息框，其中提供了指向快速入门指南和版本说明的链接。

2. 点击完成。

BigQuery 控制台即会打开。

任务 1. 在 BigQuery 中查询公共数据集

在本实验中，您将查询 bigquery-public-data:wise_all_sky_data_release 公共数据集。如需详细了解此数据集，请参阅博文 Querying the Stars with BigQuery GIS（使用 BigQuery GIS 查询星体）。

1. 在查询编辑器中，粘贴以下查询。

   SELECT w1mpro_ep, mjd, load_id, frame_id FROM `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise` ORDER BY mjd ASC LIMIT 500

2. 请勿运行查询。请回答以下问题：

在没有适当的成本控制措施的情况下处理大量数据，即使是运行上面这样的简单查询，也可能会导致账单上出现意想不到的费用。为了管理费用，请了解 BigQuery 的定价方式，以及如何为团队设置自定义配额。

3. 现在运行查询，看看 BigQuery 能够以多快的速度处理这种规模的数据。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

在 BigQuery 中查询公共数据集

任务 2. 探索查询费用

每月处理的前 1 TB 查询数据免费。

• 如需详细了解费用，请参阅 BigQuery 价格指南。
• 如需详细了解如何计算和估算 Google Cloud 中的费用，请使用 Google Cloud 价格计算器。

任务 3. 更新 BigQuery 配额

在此任务中，您将更新 BigQuery API 配额，以限制项目中处理的查询数据量。

1. 在 Cloud Shell 中，运行以下命令以查看 BigQuery API 的当前用量配额：

gcloud alpha services quota list --service=bigquery.googleapis.com --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --filter="usage"

consumerQuotaLimits 显示您当前的每日查询限制。每个项目的用量和每个用户的用量有单独的配额。

2. 在 Cloud Shell 中运行以下命令，将您的每用户配额更新为每天 0.25 TiB：

gcloud alpha services quota update --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --service bigquery.googleapis.com --metric bigquery.googleapis.com/quota/query/usage --value 262144 --unit 1/d/{project}/{user} --force

3. 配额更新后，再次检查 consumerQuotaLimits：

gcloud alpha services quota list --service=bigquery.googleapis.com --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --filter="usage"

您应该会看到与之前相同的限制，以及一个 consumerOverride，其值为上一步中使用的值：

--- consumerQuotaLimits: - metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage quotaBuckets: - defaultLimit: '9223372036854775807' effectiveLimit: '9223372036854775807' unit: 1/d/{project} - metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage quotaBuckets: - consumerOverride: name: projects/33699896259/services/bigquery.googleapis.com/consumerQuotaMetrics/bigquery.googleapis.com%2Fquota%2Fquery%2Fusage/limits/%2Fd%2Fproject%2Fuser/consumerOverrides/Cg1RdW90YU92ZXJyaWRl overrideValue: '262144' defaultLimit: '9223372036854775807' effectiveLimit: '262144' unit: 1/d/{project}/{user} displayName: Query usage metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage unit: MiBy

接下来，您将使用更新后的配额重新运行查询。

任务 4. 重新运行查询

1. 在 Cloud 控制台中，点击 BigQuery。

2. 您之前运行的查询应该仍在查询编辑器中，但如果不在，请将以下查询粘贴到查询编辑器中，然后点击运行：

   SELECT w1mpro_ep, mjd, load_id, frame_id FROM `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise` ORDER BY mjd ASC LIMIT 500

   请注意，验证器仍然显示 This query will process 1.36 TB when run（本次查询在运行时将处理 1.36 TB 的数据）。不过，查询已成功运行，但未处理任何数据。您觉得这是为什么？

注意： 如果您的查询已被自定义配额阻止，请不要担心。您很可能设置了自定义配额，并在第一个查询有时间缓存结果之前重新运行了查询。

使用缓存查询结果的查询不会产生额外费用，也不会占用您的配额。如需详细了解如何使用缓存的查询结果，请参阅使用缓存的查询结果。

为了测试新设置的配额，您必须停用查询缓存，以便使用之前的查询来处理数据。

3. 如需测试配额是否已更改，请停用缓存的查询结果。在查询编辑器窗格中，依次点击更多 > 查询设置：

4. 取消选中使用缓存的结果，然后点击保存。

5. 再次运行查询，以便将其计入您的每日配额。

6. 查询成功运行并处理 1.36 TB 数据后，再次运行该查询。

   发生了什么情况？您是否能够运行查询？您应该会收到如下错误：

   超出自定义配额：您的用量超出了管理员设置的 QueryUsagePerUserPerDay 自定义配额。如需了解详情，请访问 https://cloud.google.com/bigquery/cost-controls

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

重新运行查询

任务 5. 探索 BigQuery 最佳实践

配额可用于控制成本，但企业可自行决定什么样的配额适合其团队。这是设置配额以防止意外费用的一个示例。减少查询数据量的一种方法是优化查询。

如需详细了解如何优化 BigQuery 查询，请参阅 BigQuery 费用控制指南。

恭喜！

在本实验中，您完成了以下任务：

• 查询公共数据集并探索相关费用。
• 修改 BigQuery API 配额。
• 在修改配额后尝试重新运行查询。

Google Cloud 培训和认证

…可帮助您充分利用 Google Cloud 技术。我们的课程会讲解各项技能与最佳实践，可帮助您迅速上手使用并继续学习更深入的知识。我们提供从基础到高级的全方位培训，并有点播、直播和虚拟三种方式选择，让您可以按照自己的日程安排学习时间。各项认证可以帮助您核实并证明您在 Google Cloud 技术方面的技能与专业知识。

本手册的最后更新时间：2025 年 10 月 14 日

本实验的最后测试时间：2025 年 10 月 14 日

版权所有 2026 Google LLC 保留所有权利。Google 和 Google 徽标是 Google LLC 的商标。其他所有公司名和产品名可能是其各自相关公司的商标。