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計費使用量系統數據表參考

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本文提供可計費使用量系統數據表的概觀，包括架構和範例查詢。 使用系統數據表時，您的帳戶計費使用量數據會集中並路由傳送到所有區域，因此您可以從工作區所在的哪個區域檢視帳戶的全域使用量。

如需使用此資料表監視成本和範例查詢的資訊，請參閱使用系統資料表監視成本 。

資料表路徑：此系統資料表位於 system.billing.usage。

計費使用量數據表架構

計費使用量系統數據表會使用下列架構：

欄位名稱 資料類型 描述 範例
record_id 字串 此使用記錄的唯一標識碼 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
account_id 字串 產生此報告之帳戶的標識碼 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
workspace_id 字串 與此使用方式相關聯的工作區識別碼 1234567890123456
sku_name 字串 SKU 的名稱 STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE
cloud 字串 與此用途相關聯的雲端服務。 可能的值為 AWS、AZURE和 GCP。 AWS、 AZURE或 GCP
usage_start_time 時間戳記 與這個使用量記錄相關的開始時間。 時區資訊會記錄在值的結尾，+00:00 代表 UTC 時區。 2023-01-09 10:00:00.000+00:00
usage_end_time 時間戳記 與這個使用記錄相關的結束時間。 時區資訊會記錄在值的結尾，+00:00 代表 UTC 時區。 2023-01-09 11:00:00.000+00:00
usage_date 日期 使用量記錄的日期，此字段可用於依日期更快速匯總 2023-01-01
custom_tags 地圖 與使用記錄相關聯的自定義標籤 { “env”: “production” }
usage_unit 字串 測量此用量時所使用的單位是 DBU
usage_quantity 十進制 此記錄所耗用的單位數目 259.2958
usage_metadata struct 系統提供的使用量元數據，包括計算資源和作業的標識碼（如果適用的話）。 請參閱 使用量元資料。 {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null}
identity_metadata struct 系統提供的有關使用方式相關身分識別的元數據。 請參閱 身分識別元資料。 請參閱 身分識別元數據
record_type 字串 記錄是原始的、撤銷的，還是重述。 除非記錄與更正相關，否則此值為ORIGINAL。 請參閱 記錄類型。 ORIGINAL
ingestion_date 日期 記錄匯入到 usage 表格的日期 2024-01-01
billing_origin_product 字串 發起使用的產品。 某些產品可以作為不同的 SKU 進行計費。 如需可能的值，請參閱 Product。 JOBS
product_features struct 所使用特定產品功能的詳細數據。 請參閱 產品功能。 請參閱 產品功能
usage_type 字串 用於計費之產品或工作負載的使用類型。 可能的值為 COMPUTE_TIME、STORAGE_SPACE、NETWORK_BYTES、NETWORK_HOUR、API_OPERATION、TOKEN或 GPU_TIME。 STORAGE_SPACE

使用元數據參考

usage_metadata 中的值會告訴您使用記錄中涉及的對象和資源。

值 資料類型 描述
cluster_id 字串 與使用量記錄相關聯的叢集標識碼
warehouse_id 字串 與使用量記錄相關聯的 SQL 倉儲標識碼
instance_pool_id 字串 與使用量記錄相關聯的實例集區標識碼
node_type 字串 計算資源的實例類型
job_id 字串 與使用量記錄相關聯的作業識別碼。 只傳回無伺服器計算或作業計算使用量的值，否則會傳 null回 。
job_run_id 字串 與使用量記錄相關聯的作業運行ID。 只傳回無伺服器計算或作業計算使用量的值，否則會傳 null回 。
job_name 字串 與使用量記錄相關聯的作業使用者指定名稱。 只會傳回在無伺服器計算上執行的作業值，否則會傳 null回 。
notebook_id 字串 與使用量相關聯的筆記本標識碼。 只有在筆記本使用中傳回無伺服器計算的值，否則傳回null。
notebook_path 字串 與使用量相關聯的筆記本工作區記憶體路徑。 只有在筆記本使用中，無伺服器計算才會返回值，否則會傳回 null。
dlt_pipeline_id 字串 與使用量記錄相關聯的 DLT 管線標識碼
dlt_update_id 字串 與使用量記錄相關聯的 DLT 管線更新識別碼
dlt_maintenance_id 字串 與使用記錄相關聯的 DLT 管線維護工作的標識碼
run_name 字串 與使用記錄相關聯的基礎模型微調的唯一用戶對應標識符
endpoint_name 字串 服務端點或向量搜尋端點的模型名稱，與使用記錄相關聯
endpoint_id 字串 與使用記錄相關聯的模型服務端點或向量搜尋端點的標識碼
central_clean_room_id 字串 與使用紀錄相關聯的中央無塵室識別碼
source_region 字串 與使用量相關聯的工作區區域。 只傳回網路相關成本的值。
destination_region 字串 正在存取之資源的區域。 只傳回網路相關成本的值。
metastore_id 字串 與使用量記錄相關聯的中繼存放區標識碼
app_id 字串 與使用量記錄相關聯的應用程式標識碼
app_name 字串 與使用量記錄相關聯的應用程式使用者指定名稱
private_endpoint_name 字串 適用的私人端點名稱。 只傳回網路相關成本的值。

身份識別元數據參考資料

identity_metadata 欄位提供了有關使用中涉及身分的更多資訊。 執行工作負載的人會被紀錄在 run_as 欄位中。 [owned_by] 字段僅適用於 SQL 倉儲使用量，並記錄擁有負責使用量之 SQL 倉儲的使用者或服務主體。

此外，歸因於 Databricks Apps 的使用量會在 [identity_metadata.created_by] 欄位中記錄值。 此值會填入建立應用程式之用戶的電子郵件。

run_as 身分識別

identity_metadata.run_as 中記錄的身分識別取決於使用相關的產品。 請參考下列表格，以了解 identity_metadata.run_as 行為：

工作負載類型 run_as的身分識別
任務計算 設定中 run_as 定義的用戶或服務主體。 根據預設，作業會以作業擁有者的身分識別執行，但系統管理員可以將此變更為其他用戶或服務主體。
工作任務的無伺服器運算 設定中 run_as 定義的用戶或服務主體。 根據預設，作業會以作業擁有者的身分識別執行，但系統管理員可以將此變更為其他用戶或服務主體。
筆記型電腦的無伺服器計算 執行筆記本命令的使用者（特別是建立筆記本會話的使用者）。 對於共用筆記本，這包括其他用戶在同一筆記本會話中的使用情況。
DLT 管線 用來執行 DLT 管線之許可權的使用者。 這可以藉由轉移管線的擁有權來更改。
基礎模型微調 發起微調訓練執行的用戶或服務主體。
預測性優化 Databricks 所屬的服務主體，負責執行預測性優化作業。
Lakehouse 監視 建立監視器的使用者。

記錄類型參考

billing.usage 數據表支援更正。 當使用記錄的任何欄位不正確且必須修正時，就會發生更正。

發生更正時，Azure Databricks 會將兩筆新記錄新增至數據表。 撤銷記錄會否定原始不正確的記錄，然後重新整理記錄會包含更正的資訊。 更正記錄是使用 record_type 欄位來識別：

  • RETRACTION：用來否定原始不正確的使用方式。 所有欄位都與 ORIGINAL 記錄相同，但 除外 usage_quantity，這是取消原始使用量數量的負值。 例如，如果原始記錄的使用數量是 259.4356，則撤銷記錄的使用量數量 -259.4356會是 。
  • RESTATEMENT：包含正確欄位和使用量數量的記錄。

例如，下列查詢會傳回與 job_id相關的正確每小時使用量數量，即使已進行更正也一樣。 藉由彙總使用量，撤銷記錄會抵消原始記錄，只會傳回重述的值。

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

注意

對於不應寫入原始使用記錄的更正，更正可能只會新增撤銷記錄，而沒有重新整理記錄。

計費來源產品參考

某些 Databricks 產品會以相同的共用 SKU 計費。 為了協助您區分使用量，billing_origin_product 和 product_features 數據行可讓您深入瞭解與使用量相關聯的特定產品和功能。

billing_origin_product 欄顯示與使用記錄相關聯的 Databricks 產品。 這些值包括：

  • 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：將無伺服器計算透過私人端點連接到您的資源所涉及的成本。 針對 NETWORKING 使用量，workspace_id 為 null、usage_unit 為 hour，且 networking.connectivity_type 為 PRIVATE_IP。
  • APPS：與建置和執行 Databricks Apps 相關聯的成本

產品功能參考

product_features 列是一個包含使用特定產品功能信息的物件，並包括以下鍵值對：

  • jobs_tier：值包括 LIGHT、CLASSIC或 null
  • sql_tier：值包括 CLASSIC、PRO或 null
  • dlt_tier：值包括 CORE、PRO、ADVANCED或 null
  • is_serverless：值包括 true 或 false或 null
  • is_photon：值包括 true 或 false或 null
  • serving_type：值包括 MODEL、GPU_MODEL、FOUNDATION_MODEL、FEATURE或 null
  • networking.connectivity_type：值包括 PUBLIC_IP 和 PRIVATE_IP