Google BigQuery 쿼리 처리 방식 및 요금 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- Google BigQuery는 서버리스 아키텍처로 사용자가 인프라를 직접 관리하지 않고 자동으로 리소스가 확장·최적화된다.
- 쿼리는 Query Planner가 실행 계획을 세운 뒤 Stage-Step-Task 단위로 분할되어 슬롯과 노드를 통해 병렬 처리된다.
- 요금은 주로 쿼리 실행 시 읽은 데이터 양(스캔 바이트) 기준으로 부과되며 $5/TB이고 최소 10MB부터 과금된다.
- 파티셔닝을 활용하면 스캔 범위를 줄여 비용을 크게 절감할 수 있으며 쿼리 캐시나 dry_run은 무료다.
- Create·Streaming Insert·Read·Update·Delete 등 작업 유형별로 과금 기준과 대략적인 요금이 다르므로 자동화 스케줄링 시 비용을 미리 체크해야 한다.
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# Google BigQuery 쿼리 처리 방식 및 요금
2025년 07월 07일 2025년 07월 07일
테크
Google BigQuery를 사용하면서 MYSQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)을 사용했을때와 다르게 쿼리 작성등을 편하게 하다보니 무분별하게 사용하다 요금 폭탄을 맞거나 하는 경우가 있어 어떠한 방식으로 동작하는지 사용시에 발생하는 요금이 얼마나 되는지를 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
Google BigQuery의 동작 방식은 Google Cloud에서 제공하는 서버리스(Serverless) 데이터 웨어하우스 구조를 기반으로 하며, 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있도록 설계되어 있습니다. 아래는 Google BigQuery의 쿼리 처리 방식 입니다.
1. 서버리스 아키텍처
사용자는 인프라(서버, 클러스터)를 직접 관리하지 않아도 됨
Google이 자동으로 리소스를 확장 및 최적화
2. 쿼리 처리 전체 흐름
(1) SQL 입력
(2) Query Planner (실행 계획 수립)
(3) Stage → Step → Task 분할
(4) 노드(Node) + 슬롯(Slot) 병렬 처리
(5) 중간 결과 재조합
(6) 결과 반환
3. 쿼리 처리 구조
(1) SQL 쿼리 실행
(2) Query Planner (실행 계획 수립)
SQL을 실행 가능한 형태로 바꾸고, 성능을 최적화하는 실행 계획을 세우는 시스템
SQL → 내부적으로 여러 단계(Scan, Join, Aggregate 등)로 나눔
각 단계에 작업 우선순위 , 순서 , 리소스 배분 등을 결정
내부적으로 DAG(Directed Acyclic Graph, 비순환 방향 그래프)로 실행 흐름 구성
쿼리 실행 단계 예시 SELECT user_id, COUNT(*) FROM project.dataset.events WHERE event_date = '2025-07-06' GROUP BY user_id
단계 설명
- Scan events 테이블에서 event_date = '2025-07-06' 파티션만 스캔
- Filter 날짜 조건에 맞는 데이터 필터링
- Aggregate user_id 기준으로 COUNT(*) 집계
- Output 결과 반환
각 단계는 Query Planner가 결정합니다. 이때 user_id 가 클러스터링되어 있으면 → 더 빠르고 저렴한 실행 계획 생성
(3) STAGE, STEP, TASK 분할
단위 설명
Stage 쿼리의 상위 연산 단위 (Scan, Join, Aggregate 등)
Step Stage 안의 하위 실행 단계 (연산 유형별 세분화)
Task Step을 처리하는 가장 작은 작업 단위 (병렬 실행 가능)
예: 하나의 쿼리는 3~10개의 Stage로 나뉘고, 각 Stage는 수천 개의 Task로 나뉠 수 있음.
(4) 내부 컴퓨팅 구조: 슬롯(Slot)과 노드(Node)
🧱 Slot
BigQuery 의 연산 리소스 단위 (CPU + RAM)
Task 단위로 할당되어 병렬로 실행
On-Demand에서는 Google이 자동으로 슬롯을 할당
Flat-rate에서는 고정된 슬롯 수를 예약하여 사용
🖥️ Node
슬롯을 호스팅하는 컴퓨팅 서버 (GCP 내부의 물리/가상 머신)
각 노드는 여러 개의 슬롯을 가짐
노드는 지역/리전 단위로 분산되어 운영됨
(5) 분산 처리: 쿼리를 여러 서버에서 병렬로 분산 실행
(6) 실행 결과는 임시 저장 후 사용자에게 반환
4. 요금
Google BigQuery에서 쿼리를 사용하거나 실행할 때 발생하는 요금 은 주로 “읽은 데이터 양(Scanned Data)” 기준 으로 부과됩니다.
항목 설명
과금 기준 쿼리 실행 시 읽은 바이트 수 (스캔된 데이터)
과금 단위 $5 / TB (테라바이트 단위), 최소 10MB
재사용 쿼리 쿼리 캐시 가 작동하면 무료
–dry_run 예상 비용 확인 전용 실행 → 요금 없음
big_table 이 3TB 규모이고, 파티션 설정이 안 되어 있다면 → 전체 3TB 읽음 → $15 과금
반면에 event_time 이 DATE 파티셔닝되어 있고 , 해당 조건만 조회한다면 → 300GB만 읽으면 → $1.5 과금
작업 유형 과금 기준 대략 요금 (USD) 설명 및 특징
Create Batch Load: 무료 무료 파일 업로드 (CSV, JSON 등)는 비용 없음
Streaming Insert: 행 단위 약 $0.01 / 200 행 실시간 데이터 삽입 시 발생
Read 쿼리 스캔 바이트 기준 약 $5 / 1TB 스캔 데이터 읽은 데이터 양만큼 과금
쿼리 캐시 재사용 무료 24시간 내 동일 쿼리 시 캐시 결과 사용
Update 업데이트 대상 데이터 스캔 $5 / 1TB 스캔 데이터 (읽기 비용) + 저장 비용 발생 업데이트는 대상 데이터 전체 스캔 후 변경 부분 저장
Delete 삭제 대상 데이터 스캔 $5 / 1TB 스캔 데이터 (읽기 비용) + 저장 비용 발생 파티션 단위 삭제 권장, 전체 삭제 시 비용 증가
예시로 이해하기
작업 유형 상황 설명 예상 비용 (USD)
Create (Batch Load) 100GB 데이터 CSV 업로드 $0 ( 무료)
Create (Streaming) 10,000 행 스트리밍 삽입 (10,000 / 200) × $0.01 = $0.50
Read (쿼리) 500GB 데이터 스캔 (500 / 1024) × $5 ≈ $2.44
Update 200GB 대상 데이터 업데이트 (200 / 1024) × $5 ≈ $0.98 + 저장 비용
Delete 100GB 파티션 삭제 (100 / 1024) × $5 ≈ $0.49 + 저장 비용
Google BigQuery를 사용하는데 있어 제한이 없는만큼 데이터양과 CURD 작업 단계에서 부과 되는 요금은 체크하면서 작업하면 좋을 것 같습니다. 프로시저와 스케줄링을 사용하여 자동화하게 되면 주기적으로 실행되기 때문에 생각지도 못한 요금에 대해서 모두 대비하면서 사용하세요.
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출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%85%8c%ed%81%ac/google-bigquery-%ec%b2%98%eb%a6%ac-%eb%b0%a9%ec%8b%9d-%eb%b0%8f-%ec%9a%94%ea%b8%88/
자주 묻는 질문
BigQuery 요금은 어떤 기준으로 부과되나요?
주로 쿼리 실행 시 읽은 데이터 양(스캔된 바이트 수)을 기준으로 부과됩니다. 과금 단위는 $5/TB이며 최소 10MB부터 과금됩니다. 동일 쿼리를 24시간 내 재실행하면 쿼리 캐시가 작동해 무료로 처리될 수 있습니다.
파티션을 설정하면 비용이 얼마나 절감되나요?
본문 예시에 따르면 3TB 규모 테이블에서 파티션 없이 전체를 스캔하면 $15가 과금되지만, 날짜 파티셔닝을 통해 필요한 300GB만 조회하면 $1.5로 줄어듭니다. 즉 조회 범위를 줄일수록 비용이 크게 절감됩니다.
데이터를 업로드하거나 삽입할 때도 비용이 발생하나요?
배치 방식(CSV, JSON 등 파일 업로드)의 Create 작업은 무료입니다. 반면 스트리밍 삽입(Streaming Insert)은 행 단위로 약 200행당 $0.01 정도의 비용이 발생합니다.
Update나 Delete 작업도 비용이 드나요?
네, Update와 Delete는 대상 데이터를 스캔하는 과정에서 읽기 비용($5/1TB 스캔 기준)이 발생하고 저장 비용도 추가됩니다. 삭제 시에는 전체 삭제보다 파티션 단위 삭제가 비용 측면에서 권장됩니다.
쿼리 비용을 미리 확인할 방법이 있나요?
dry_run 옵션을 사용하면 실제 쿼리를 실행하지 않고 예상 비용만 확인할 수 있어 요금이 발생하지 않습니다. 이를 통해 실행 전에 스캔될 데이터 양을 점검할 수 있습니다.