Snowpipe 成本¶

资源使用和管理开销¶

在按每 GB Credit 的定价模型下，Snowpipe 的计费基于您加载的每 GB 数据所对应的固定积分数量。这种简化的方式意味着您无需再跟踪或管理计算资源的使用情况，而此前该使用情况是以每秒/每核心的粒度进行计量的。

文件大小和暂存频率可能会影响 Snowpipe 的性能。有关推荐的最佳实践，请参阅 连续数据加载 – 即 Snowpipe – 和文件大小调整。

Estimation of Snowpipe charges¶

估算 Snowpipe 费用非常简单。您可以根据预期的数据量和每 GB 的固定 Credit 使用量来计算预计成本。由于文本文件（例如 CSV、JSON、XML）是根据其未压缩的大小收费的，因此您必须知道文本文件的压缩率。

然后，您可以通过检查相关 Account Usage 视图中的 BILLED_BYTES 列，对照实际使用情况验证这些计算结果。BILLED_BYTES 列是在 2025_05 BCR 捆绑包 中引入的。

要了解特定工作负载的实际 Credit 使用量，建议通过执行一组典型的负载来进行实验。

View data-load history and cost¶

账户管理员（具有 ACCOUNTADMIN 角色的用户）或授予 MONITOR USAGE 全局权限的角色的用户可以使用 Snowsight 或 SQL 查看指定日期范围内计入 Snowflake 账户的 Credit。

偶尔，数据压缩和维护过程会消耗 Snowflake Credit。例如，返回的结果可能显示您使用了 0 BYTES_INSERTED 和 0 FILES_INSERTED 的 Credit。这表示您的数据未加载，但数据压缩和维护过程已使用了一些 Credit。

要查看您账户中 Snowpipe 数据加载的 Credit 账单，请执行以下操作：

Snowsight:

在导航菜单中，选择 Admin » Cost management。

SQL:

查询以下任一内容：

• PIPE_USAGE_HISTORY 表函数（在 Snowflake Information Schema 中）。

• /sql-reference/account-usage/pipe_usage_history`（在 :doc:/sql-reference/account-usage` 中）。

  您可以对 PIPE_USAGE_HISTORY 视图运行以下查询。您可以使用 BYTES_BILLED 列，根据数量验证成本。

  查询：Snowpipe 成本历史记录（按天、按对象）

  以下查询提供管道的完整列表，以及过去 30 天通过服务使用的 Credit 量（按天细分）。

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  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    pipe_name,
    SUM(credits_used) AS credits_used,
    SUM(bytes_billed) AS bytes_billed_total
  FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_history
  WHERE start_time >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY 1,2
  ORDER BY bytes_billed_total DESC;
  

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  查询：Snowpipe 历史记录和 m 天平均值

  以下查询显示了去年按周分组的 Snowpipe 平均每日使用的 Credit。此查询可以帮助您识别一年中每日平均使用量的异常情况，以便您可以调查使用量的突然增长或意外变化。

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  WITH credits_by_day AS (
    SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
      SUM(credits_used) AS credits_used,
      SUM(bytes_billed) AS bytes_billed_total
    FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_history
    WHERE start_time >= DATEADD(year,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    GROUP BY 1
  )
  SELECT DATE_TRUNC('week',date),
    AVG(credits_used) AS avg_daily_credits,
    AVG(bytes_billed_total) AS avg_daily_bytes_billed
  FROM credits_by_day
  GROUP BY 1
  ORDER BY 1;
  

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