課金利用システムテーブル参照

この記事では、課金利用システムテーブルの概要、スキーマ、サンプルクエリなどについて説明します。システムテーブルを使用すると、アカウントの課金利用データが一元化され、すべてのリージョンにルーティングされるため、ワークスペースがどのリージョンにあっても、アカウントのグローバルな使用状況を表示できます。

このテーブルを使用してジョブコストを監視する方法については、「システムテーブルを使用したジョブコストの監視」を参照してください。

サーバーレスの使用状況を分析する戦略については、「サーバーレスコンピュートのコストを監視する」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。

課金テーブルスキーマの利用

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ているワークスペースの ID	`1234567890123456`
`sku_name`	string	SKU名	`STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE`
`cloud`	string	この使用法が関連するクラウド。可能な値は、 `AWS`、 `AZURE`、 `GCP`です。	`AWS`、[ `AZURE`]、または `GCP`
`usage_start_time`	timestamp	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値の最後に記録され、 `+00:00` UTC タイムゾーンを表します。	`2023-01-09 10:00:00.000+00:00`
`usage_end_time`	timestamp	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値の最後に記録され、 `+00:00` UTC タイムゾーンを表します。	`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	この使用法に適用されるタグ。コンピュートリソースタグ、ジョブタグ、予算ポリシータグが含まれます。	`{ “env”: “production” }`
`usage_unit`	string	この使用量が測定される単位。可能な値には DBU が含まれます。	`DBU`
`usage_quantity`	DECIMALタイプ	このレコードで消費されたユニットの数。	`259.2958`
`usage_metadata`	構造体	コンピュートリソースとジョブの ID (該当する場合) を含む、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の分析」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 メタデータの分析」を参照してください。	`{run_as: example@email.com}`
`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。修正レコードの分析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 として請求される場合があります。可能な値については、「使用状況に関連付けられた製品に関する情報の表示」を参照してください。	`JOBS`
`product_features`	構造体	使用される特定の製品機能に関する詳細。	可能な値については、「製品の機能」を参照してください。
`usage_type`	string	課金目的で製品またはワークロードに帰属する使用状況のタイプ。指定できる値は、 `COMPUTE_TIME`、 `STORAGE_SPACE`、 `NETWORK_BYTES`、 `API_CALLS`、 `TOKEN`、または `GPU_TIME`です。	`STORAGE_SPACE`

使用状況メタデータの分析

usage_metadataの値は、使用状況記録に関係するリソースに関する情報を示します。

値	データ型	説明
`cluster_id`	string	使用状況記録に関連付けられたクラスターのID
`warehouse_id`	string	使用状況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たノートブックの ID。コンピュータの使用状況に応じて、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 Delta Live Tables 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ている Delta Live Tables 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ている Delta Live Tables パイプラインの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Mosaic AIモデルトレーニング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。

ID メタデータの分析

identity_metadata列は、サーバーレス課金レコードの責任者を特定するのに役立ちます。この列には、使用状況を ID に帰属させる run_as 値が含まれます。 identity_metadata.run_asに記録される ID は、使用法に関連付けられた製品によって異なります。

identity_metadata.run_as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も含まれます。
Delta Liveテーブルパイプライン	Delta Live Tables 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。
Mosaic AIモデルトレーニング	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。

修正レコードの分析

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。

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：

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。

使用状況に関連付けられた製品に関する情報を表示する

一部の Databricks 製品は、同じ共有 SKU に基づいて課金されます。使用法を区別できるように、 billing_origin_product列とproduct_features列には、使用法に関連付けられている特定の製品と機能に関する詳細な情報が提供されます。

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。値は次のとおりです。

JOBS
DLT
SQL
ALL_PURPOSE
MODEL_SERVING
INTERACTIVE
MANAGED_STORAGE
VECTOR_SEARCH
LAKEHOUSE_MONITORING
PREDICTIVE_OPTIMIZATION
ONLINE_TABLES
FOUNDATION_MODEL_TRAINING

NETWORKING: サーバレスコンピュートをワークスペースリソースに接続するためのコスト

product_features列は、使用され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が含まれます。 null
is_serverless: 値に true または falseが含まれる場合、または null
is_photon: 値に true または falseが含まれる場合、または 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

サンプルクエリ

次のサンプルクエリを使用して、課金利用に関する一般的な質問に答えることができます。

DBU 消費量の日々の傾向はどうですか?
今月は各製品のDBUがいくつ使用されましたか?
どのジョブが最も多くの DBU を消費しましたか?
特定のタグが付いたリソースの使用量はどの程度になりますか?
使用量が増加しているSKUを表示する
万能コンピュート（ Photon ）の使用傾向は？
マテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルの DBU 消費量はどれくらいですか?
サーバレス DLT パイプラインの DBU 消費量はどれくらいですか?

DBU 消費量の日々の傾向はどうですか?

SELECT
  usage_date as `Date`, sum(usage_quantity) as `DBUs Consumed`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  sku_name = "STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE"
GROUP BY
  usage_date
ORDER BY
  usage_date ASC

今月は各製品のDBUがいくつ使用されましたか?

SELECT
    billing_origin_product,
    usage_date,
    sum(usage_quantity) as usage_quantity
FROM system.billing.usage
WHERE
    month(usage_date) = month(NOW())
    AND year(usage_date) = year(NOW())
GROUP BY billing_origin_product, usage_date

どのジョブが最も多くの DBU を消費しましたか?

SELECT
  usage_metadata.job_id as `Job ID`, sum(usage_quantity) as `Usage`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.job_id IS NOT NULL
GROUP BY
  `Job ID`
ORDER BY
  `DBUs` DESC

特定のタグが付いたリソースの使用量はどの程度になりますか?

コストはさまざまな方法で分類できます。この例では、カスタムタグ別にコストを分類する方法を示します。クエリ内のカスタムタグのキーと値を必ず置き換えてください。

SELECT
  sku_name, usage_unit, SUM(usage_quantity) as `Usage`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  custom_tags.{{key}} = "{{value}}"
GROUP BY 1, 2

利用が伸びている製品を見る

SELECT
  after.billing_origin_product, before_dbus, after_dbus, ((after_dbus - before_dbus)/before_dbus * 100) AS growth_rate
FROM
  (SELECT
     billing_origin_product, sum(usage_quantity) as before_dbus
   FROM
     system.billing.usage
   WHERE
     usage_date BETWEEN "2023-04-01" and "2023-04-30"
   GROUP BY
     billing_origin_product
  ) as before
JOIN
  (SELECT
     billing_origin_product, sum(usage_quantity) as after_dbus
   FROM
     system.billing.usage
   WHERE
     usage_date
   BETWEEN
     "2023-05-01" and "2023-05-30"
   GROUP BY
     billing_origin_product
  ) as after
WHERE
  before.billing_origin_product = after.billing_origin_product
SORT BY
  growth_rate DESC

万能コンピュート（ Photon ）の使用傾向は？

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  sum(usage_quantity) as `DBUs consumed`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  year(usage_date) = year(CURRENT_DATE)
AND
  sku_name = "ENTERPRISE_ALL_PURPOSE_COMPUTE_(PHOTON)"
AND
  usage_date > "2023-04-15"
GROUP BY
  sku_name, usage_date

マテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルの DBU 消費量はどれくらいですか?

特定のマテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルの DBU 使用量と SKU を取得するには、マテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルに関連付けられたパイプラインの ID に usage_metadata.dlt_pipeline_id が設定されているレコードのクエリを課金利用システムテーブルに送信します。パイプライン ID は、マテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルを表示するときに、カタログエクスプローラーの [詳細 ] タブで確認できます。必要に応じて、日付で消費を制限するには、開始日、終了日、または日付範囲を指定します。次のクエリは、ID が 00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b で使用開始日が 2023-05-30のパイプラインの DBU 使用量を取得します。

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  SUM(usage_quantity) AS `DBUs`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.dlt_pipeline_id = "00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b"
AND
  usage_start_time > "2023-05-30"
GROUP BY
  ALL

サーバレス DLT パイプラインの DBU 消費量はどれくらいですか?

サーバレス DLT パイプラインの DBU 使用量と SKU を取得するには、usage_metadata.dlt_pipeline_id がパイプラインの ID に設定されているレコードのクエリを課金利用システムテーブルに送信します。パイプライン ID は、 Delta Live TablesUI でパイプラインを表示するときに、パイプラインの [詳細 ] タブで確認できます。必要に応じて、日付で消費を制限するには、開始日、終了日、または日付範囲を指定します。次のクエリは、ID が 00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5bのパイプラインの 2023 年 12 月からの DBU 使用量を取得します。

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  SUM(usage_quantity) AS `DBUs`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.dlt_pipeline_id = "00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b"
AND
  usage_start_time >= "2023-12-01"
AND
  usage_end_time < "2024-01-01"
GROUP BY
  ALL