メインコンテンツまでスキップ

課金利用 システムテーブル Reference

この記事では、スキーマやクエリの例など、課金利用 システムテーブルの概要について説明します。 システムテーブルを使えば、アカウントの課金利用データが一元管理され、すべての地域にルーティングされるため、ワークスペースがどの地域からでもアカウントのグローバルな利用状況を確認することができます。

このテーブルを使用してコストとサンプル クエリを監視する方法については、「 システムテーブルを使用してコストを監視する」を参照してください。

テーブルパス :このシステムテーブルは system.billing.usageにあります。

課金利用 table schema​

課金利用 システムテーブルは、次のスキーマを使用します。

列名

データ型

説明

例

record_id

string

この使用レコードの一意の ID

11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118

account_id

string

このレポートが生成されたアカウントの ID

23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118

workspace_id

string

この使用法が関連付けられたワークスペースの ID

1234567890123456

sku_name

string

SKU の名前

STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE

cloud

string

この使用状況に関連付けられたクラウド。 指定できる値は、 AWS、 AZURE、および GCPです。

AWS、 AZURE、または GCP

usage_start_time

タイムスタンプ

この使用レコードに関連する開始時刻。 タイムゾーン情報は、UTCタイムゾーンを表す +00:00 で値の末尾に記録されます。

2023-01-09 10:00:00.000+00:00

usage_end_time

タイムスタンプ

この使用レコードに関連する終了時刻。 タイムゾーン情報は、UTCタイムゾーンを表す +00:00 で値の末尾に記録されます。

2023-01-09 11:00:00.000+00:00

usage_date

日付

使用状況レコードの日付、このフィールドを使用すると、日付による集計を高速化できます

2023-01-01

custom_tags

マップ

使用状況レコードに関連付けられたカスタムタグ

{ “env”: “production” }

usage_unit

string

この使用量が測定される単位

DBU

usage_quantity

DECIMALタイプ

このレコードで消費されたユニット数

259.2958

usage_metadata

構造体

コンピュート リソースとジョブ (該当する場合) の ID など、使用状況に関するシステム提供のメタデータ。 使用状況メタデータを参照してください。

{cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null}

identity_metadata

構造体

使用に関連する ID に関するシステム提供のメタデータ。 「ID メタデータ」を参照してください。

「ID メタデータ」を参照してください。

record_type

string

レコードがオリジナル、撤回、または修正のいずれであるか。 レコードが修正に関連している場合を除き、値は ORIGINAL です。 「レコードタイプ」を参照してください。

ORIGINAL

ingestion_date

日付

レコードが usage テーブルに取り込まれた日付

2024-01-01

billing_origin_product

string

使用を開始した製品。 一部の製品は、異なるSKUとして請求できます。 使用可能な値については、 製品を参照してください。

JOBS

product_features

構造体

使用されている特定の製品機能の詳細。 「製品の機能」を参照してください。

製品の特徴を見る

usage_type

string

請求目的で製品またはワークロードに起因する使用のタイプ。 可能な値は、 COMPUTE_TIME、 STORAGE_SPACE、 NETWORK_BYTES、 NETWORK_HOUR、 API_OPERATION、 TOKEN、または GPU_TIMEです。

STORAGE_SPACE

使用状況メタデータの参照​

usage_metadataの値は、使用状況レコードに関連するオブジェクトとリソースを示します。

値

データ型

説明

cluster_id

string

使用状況レコードに関連付けられたクラスターの ID

warehouse_id

string

使用レコードに関連付けられた SQLウェアハウスの ID

instance_pool_id

string

使用状況レコードに関連付けられたインスタンス・プールの ID

node_type

string

コンピュート リソースのインスタンスタイプ

job_id

string

使用状況レコードに関連付けられているジョブの ID。 サーバレス コンピュートまたはジョブ コンピュート usage の値のみを返し、それ以外の場合は nullを返します 。

job_run_id

string

使用状況レコードに関連付けられているジョブ実行の ID。 サーバレス コンピュートまたはジョブ コンピュート usage の値のみを返し、それ以外の場合は nullを返します 。

job_name

string

使用状況レコードに関連付けられたジョブのユーザー指定の名前。 サーバレス コンピュート上のジョブ実行の値のみを返し、それ以外の場合は nullを返します 。

notebook_id

string

使用状況に関連付けられているノートブックの ID。 ノートブックの使用については、サーバレス コンピュートの値のみを返し、それ以外の場合は nullを返します 。

notebook_path

string

使用状況に関連付けられているノートブックのワークスペース ストレージ パス。 ノートブックの使用については、サーバレス コンピュートの値のみを返し、それ以外の場合は nullを返します 。

dlt_pipeline_id

string

使用状況レコードに関連付けられた DLT パイプラインの ID

dlt_update_id

string

使用状況レコードに関連付けられた DLT パイプライン更新の ID

dlt_maintenance_id

string

使用状況レコードに関連付けられた DLT パイプラインメンテナンスタスクの ID

run_name

string

使用状況レコードに関連付けられた基盤モデル ファインチューニング 実行の一意のユーザー向け識別子

endpoint_name

string

使用状況レコードに関連付けられているモデルサービング エンドポイントまたはベクトル検索エンドポイントの名前

endpoint_id

string

使用状況レコードに関連付けられたモデルサービング エンドポイントまたはベクトル検索エンドポイントの ID

central_clean_room_id

string

使用レコードに関連付けられたセントラルクリーンルームのID

source_region

string

使用状況に関連付けられているワークスペースのリージョン。 ネットワーク関連のコストの値のみを返します。

destination_region

string

アクセスされているリソースのリージョン。 ネットワーク関連のコストの値のみを返します。

metastore_id

string

使用状況レコードに関連付けられているメタストアの ID

app_id

string

使用状況レコードに関連付けられているアプリの ID

app_name

string

使用状況レコードに関連付けられているアプリのユーザー指定の名前

ID メタデータの参照​

identity_metadata列には、使用に関連する ID に関する詳細情報が表示されます。run_as フィールドには、ワークロードを実行したユーザーが記録されます。owned_byフィールドは SQLウェアハウスの使用状況にのみ適用され、使用状況を担当する SQLウェアハウスを所有するユーザーまたはサービスプリンシパルをログに記録します。

さらに、Databricks アプリに起因する使用状況は、 identity_metadata.created_by フィールドに値をログに記録します。 この値には、アプリを作成したユーザーのEメールが入力されます。

実行 IDS​

identity_metadata.run_asに記録される ID は、使用状況に関連付けられている製品によって異なります。identity_metadata.run_asの動作については、次の表を参照してください。

ワークロードの種類

のアイデンティティ run_as

Jobs コンピュート

run_as設定で定義されているユーザーまたはサービスプリンシパル。デフォルトでは、ジョブはジョブ所有者のIDとして実行されますが、管理者はこれを別のユーザーまたはサービスプリンシパルに変更できます。

ジョブ用サーバレスコンピュート

run_as設定で定義されているユーザーまたはサービスプリンシパル。デフォルトでは、ジョブはジョブ所有者のIDとして実行されますが、管理者はこれを別のユーザーまたはサービスプリンシパルに変更できます。

ノートブック実行用サーバレスコンピュート

ノートブック コマンドを実行したユーザー (具体的には、ノートブック セッションを作成したユーザー)。 共有ノートブックの場合、これには同じノートブック セッションを共有する他のユーザーによる使用が含まれます。

DLT パイプライン

DLT パイプラインの実行にアクセス許可が使用されているユーザー。これは、パイプラインの所有権を譲渡することで変更できます。

基盤モデルのファインチューニング

ファインチューニング トレーニング 実行を開始したユーザーまたはサービスプリンシパル。

予測的最適化

Databricks所有のサービスプリンシパル that 実行 予測的最適化 operations.

Lakehouseモニタリング

モニターを作成したユーザー。

注記

FedRamp コンプライアンス標準が有効になっているワークスペースでは、 identity_metadata 列のすべての null 以外の値が __REDACTED__に置き換えられます。

レコード・タイプ参照​

billing.usage テーブルは修正をサポートしています。修正は、使用レコードのいずれかのフィールドが正しくなく、修正する必要がある場合に発生します。

修正が行われると、Databricks は 2 つの新しいレコードをテーブルに追加します。 取り消しレコードは元の誤ったレコードを否定し、その後、修正された情報を再修正レコードに含めます。 修正レコードは、 record_type フィールドを使用して識別されます。

  • RETRACTION: 元の誤った使用を否定するために使用されます。 すべてのフィールドは、元の使用量を相殺する負の値である usage_quantityを除き、ORIGINALレコードと同じです。たとえば、元のレコードの使用量が 259.4356の場合、リトラクション レコードの使用量は -259.4356になります。
  • RESTATEMENT: 正しいフィールドと使用量を含むレコード。

たとえば、次のクエリは、修正が加えられた場合でも、 job_idに関連する正しい時間単位使用量を返します。 使用量を集計することにより、リトラクトレコードは元のレコードを否定し、リプレゼンテーションの値のみを返します。

SQL
SELECT
  usage_metadata.job_id, usage_start_time, usage_end_time,
  SUM(usage_quantity) as usage_quantity
FROM system.billing.usage
GROUP BY ALL
HAVING usage_quantity != 0
注記

元の使用レコードが書き込まれるべきではなかった修正の場合、修正は撤回レコードのみを追加し、修正レコードは追加できません。

請求元製品参照​

一部の Databricks 製品は、同じ共有 SKU で請求されます。 使用状況を区別するために、 billing_origin_product 列と product_features 列では、使用状況に関連する特定の製品や機能について、より詳細な知見を得ることができます。

billing_origin_product 列には、使用状況レコードに関連付けられている Databricks 製品が表示されます。値には次のものが含まれます。

  • JOBS

  • DLT

  • SQL

  • ALL_PURPOSE

  • MODEL_SERVING

  • INTERACTIVE

  • DEFAULT_STORAGE

  • VECTOR_SEARCH

  • LAKEHOUSE_MONITORING

  • PREDICTIVE_OPTIMIZATION

  • ONLINE_TABLES

  • FOUNDATION_MODEL_TRAINING

  • AGENT_EVALUATION

  • FINE_GRAIN_ACCESS_CONTROL

  • NETWORKING: サーバレス コンピュートをリソースに接続するためのコスト

  • APPS: Databricks アプリの構築と実行に関連するコスト

製品機能リファレンス​

product_features列は、使用されている特定の製品機能に関する情報を含むオブジェクトであり、次のキーと値のペアが含まれます。

  • jobs_tier: 値には、 LIGHT、 CLASSIC、または null

  • sql_tier: 値には、 CLASSIC、 PRO、または null

  • dlt_tier: 値には、 CORE、 PRO、 ADVANCED、または null

  • is_serverless: 値に true または falseが含まれる null

  • is_photon: 値に true または falseが含まれる null

  • serving_type: 値には、 MODEL、 GPU_MODEL、 FOUNDATION_MODEL、 FEATURE、または null

  • networking.connectivity_type: 値には PUBLIC_IP と PRIVATE_IP

に最終更新