BigQuery-Preise erklärt: Ein einfacher Leitfaden zur Kostenkontrolle im Jahr 2025

Google BigQuery ist ein beeindruckendes Tool. Es gibt Unternehmen die Möglichkeit, riesige Datensätze in Sekundenschnelle zu durchsuchen, was wie ein Traum klingt. Aber wie viele Unternehmen auf die harte Tour erfahren mussten, kann diese Leistungsfähigkeit mit einem überraschend komplizierten und manchmal schwindelerregenden Preis verbunden sein. Eine einzige ineffiziente Abfrage oder ein einfaches Missverständnis des Preismodells kann eine überschaubare Rechnung schnell in budgetsprengende Kopfschmerzen verwandeln.

Das eigentliche Ziel ist nicht nur, Daten zu nutzen, sondern sie intelligent zu nutzen, ohne sich in den Feinheiten der Infrastrukturkosten zu verlieren. Dieser Leitfaden soll die Hauptbestandteile der BigQuery-Preise auf verständliche Weise erläutern. Wir werden die verschiedenen Modelle durchgehen, Ihnen helfen herauszufinden, welches zu Ihren Bedürfnissen passt, und einige praktische Tipps geben, um Ihre Kosten im Griff zu behalten. Die Idee ist, dass Sie sich auf das Finden von Erkenntnissen konzentrieren können, anstatt über Ihre monatliche Rechnung in Panik zu geraten.

Was ist Google BigQuery?

Bevor wir über das Geld sprechen, lassen Sie uns kurz zusammenfassen, was BigQuery ist. Es ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse von Google Cloud. „Serverless“ ist hier das wichtige Wort. Es bedeutet im Grunde, dass Sie sich nicht mit der mühsamen Verwaltung von Servern oder Clustern befassen müssen. Sie laden einfach Ihre Daten hoch und beginnen, SQL-Abfragen auszuführen. So einfach ist das.

BigQuery ist auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt und kann alles von wenigen Gigabytes bis hin zu Petabytes an Daten bewältigen, ohne ins Schwitzen zu kommen. Deshalb ist es eine bevorzugte Lösung für alles, von der Bereitstellung von Business-Intelligence-Dashboards bis hin zur Ausführung von Echtzeitanalysen und Machine-Learning-Modellen. Das Geheimnis seines Erfolgs liegt darin, wie es die Datenspeicherung von der Rechenleistung, die Ihre Abfragen ausführt, trennt, was seine Preisgestaltung so flexibel macht.

Die zwei Hauptkomponenten der BigQuery-Preise: Rechenleistung und Speicher

Wenn man es auf den Punkt bringt, setzen sich Ihre BigQuery-Preise aus zwei Hauptkomponenten zusammen: Rechenleistung und Speicher. Zu verstehen, wie jede einzelne funktioniert, ist der erste große Schritt, um böse Überraschungen auf Ihrer Rechnung zu vermeiden.

Preise für Rechenleistung (Compute)

Rechenkosten sind das, was Ihnen für die tatsächliche Verarbeitung Ihrer Abfragen in Rechnung gestellt wird. Dies umfasst alle SQL-Abfragen, benutzerdefinierten Funktionen oder Skripte, die Sie ausführen. BigQuery bietet Ihnen zwei verschiedene Möglichkeiten, dafür zu bezahlen, und wir werden diese gleich genauer betrachten:

• On-Demand-Preise: Sie zahlen für die Datenmenge, die Ihre Abfrage bei jeder Ausführung scannt. Es ist ein klassisches Pay-as-you-go-Modell.

• Kapazitätspreise: Sie reservieren eine bestimmte Menge an Rechenleistung (die Google „Slots“ nennt) gegen eine Pauschalgebühr. Mit diesem Modell erhalten Sie eine feste Rechnung, unabhängig davon, wie viele Daten Ihre Abfragen verarbeiten.

Die Entscheidung, die Sie hier treffen, wird den größten Einfluss auf Ihre monatlichen Ausgaben haben.

Preise für Speicher

Speicherpreise sind genau das, wonach es klingt: die Kosten für die Aufbewahrung Ihrer Daten in BigQuery. Sie sind in der Regel viel günstiger als die Rechenkosten, aber die Kosten können schleichend ansteigen, wenn Sie viele Daten haben und nicht aufpassen. BigQuery unterteilt den Speicher in zwei verschiedene Stufen:

• Aktiver Speicher: Dies gilt für jede Tabelle oder Tabellenpartition, die Sie in den letzten 90 Tagen geändert haben. Hierfür können Sie mit etwa 0,02 $ pro GB pro Monat rechnen.

• Langzeitspeicher: Hier gibt es eine nette kleine Funktion zum Kostensparen. Wenn eine Tabelle oder Partition 90 Tage lang unberührt bleibt, halbiert BigQuery automatisch den Speicherpreis auf etwa 0,01 $ pro GB pro Monat.

Das Beste daran? Das bloße Ausführen einer Abfrage auf einer Tabelle zählt nicht als Änderung, sodass der 90-Tage-Zähler nicht zurückgesetzt wird. Sie können also weiterhin all Ihre historischen Daten analysieren, ohne sie wieder in die teurere „aktive“ Stufe zu befördern. Außerdem sind Ihre ersten 10 GB Speicher pro Monat kostenlos.

So wählen Sie das richtige Compute-Modell

Die Entscheidung zwischen On-Demand- und Kapazitätspreisen ist wahrscheinlich die wichtigste Wahl, die Sie treffen werden, wenn es um die Verwaltung Ihres BigQuery-Budgets geht. Was Sie tun, wie viele Daten Sie haben und wie vorhersagbar Ihre Kosten sein müssen, wird Sie allesamt zur richtigen Wahl führen.

On-Demand-Preise bei BigQuery: Bezahlen für das, was Sie abfragen

On-Demand ist die Standardoption und am einfachsten zu verstehen. Ihnen werden die Kosten basierend auf der Anzahl der Bytes berechnet, die jede Abfrage verarbeitet, zu einem Satz von etwa 6,25 $ pro Terabyte (TiB). Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, ist das erste verarbeitete TiB an Daten pro Monat kostenlos.

• Für wen es geeignet ist: Dies ist perfekt für Teams, deren Abfrageanforderungen sehr unterschiedlich sind oder noch relativ gering. Wenn Sie gerade erst anfangen, viele einmalige Analysen durchführen oder Workloads haben, die stark schwanken, ist On-Demand ein guter Ausgangspunkt.

• Die Vorteile:

  • Keine Notwendigkeit, sich im Voraus zu verpflichten.

  • Es ist unkompliziert und leicht zu verstehen.

  • Es ist günstig, wenn Sie nicht Unmengen von Abfragen ausführen.

• Die Nachteile:

  • Ihre Kosten können sehr unvorhersehbar sein. Eine einzige schlechte Abfrage (wie ein „SELECT *“ auf einer riesigen Tabelle) kann zu einem enormen Anstieg Ihrer Rechnung führen.

  • Es wird sehr teuer, sobald Sie eine hohe Anzahl sich wiederholender Abfragen ausführen.

Kapazitätspreise bei BigQuery: Bezahlen für Rechenleistung

Wenn Sie Vorhersehbarkeit wünschen, sind Kapazitätspreise genau das Richtige für Sie. Anstatt pro Abfrage zu bezahlen, kaufen Sie eine festgelegte Menge an Abfrageverarbeitungsleistung, gemessen in „Slots“ (stellen Sie sie sich als virtuelle CPUs vor). Sie zahlen einen Pauschalbetrag für diese Slots, und alle Ihre Abfragen laufen mit dieser dedizierten Kapazität. Dieses Modell basiert auf den BigQuery Editions, die in den Stufen Standard, Enterprise und Enterprise Plus erhältlich sind.

• Für wen es geeignet ist: Dieses Modell ist für Unternehmen mit stabilen, hochvolumigen Workloads oder für jeden gedacht, der sein Budget streng im Auge behalten muss. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für die Ausführung regelmäßiger Datenverarbeitungsjobs oder für die Bereitstellung von Dashboards, die vom gesamten Unternehmen genutzt werden.

• Die Vorteile:

  • Ihre monatlichen Kosten sind auf den Dollar genau vorhersagbar.

  • Es kann wesentlich günstiger sein, wenn Sie umfangreiche, konsistente Abfragen ausführen.

  • Es ermöglicht Ihnen, die Leistung für Ihre wichtigsten Aufgaben zu garantieren.

• Die Nachteile:

  • Es erfordert etwas mehr Planung, um herauszufinden, wie viele Slots Sie benötigen.

  • Sie bezahlen für die Kapazität, ob Sie sie vollständig nutzen oder nicht, obwohl es Autoscaling-Optionen gibt, die für mehr Flexibilität sorgen.

Ein schneller Preisvergleich bei BigQuery: On-Demand vs. Kapazität

5 praktische Strategien zur Kontrolle der BigQuery-Kosten

Egal, für welches Preismodell Sie sich entscheiden, ein paar gute Gewohnheiten können einen großen Unterschied für Ihr Endergebnis machen. Hier sind fünf Dinge, die Sie heute beginnen können, um Ihre Ausgaben zu senken.

1. Vermeiden Sie „SELECT *“ wie die Pest

   Das ist die oberste Regel von BigQuery. Ernsthaft. Fragen Sie nur die Spalten ab, die Sie wirklich benötigen. Da die On-Demand-Preise auf den Daten basieren, die in den von Ihnen ausgewählten Spalten gescannt werden, ist das Vermeiden von „SELECT *“ der einfachste Weg, Ihre Kosten zu senken.

2. Verwenden Sie partitionierte und geclusterte Tabellen

   Das Partitionieren Ihrer Tabellen (normalerweise nach Datum) ist, als würde man Trennwände in einen riesigen Aktenschrank einbauen. Es ermöglicht Ihnen, BigQuery anzuweisen, nur in einem bestimmten Abschnitt zu suchen. Zum Beispiel können Sie eine Abfrage nur für die Daten der letzten Woche ausführen, anstatt BigQuery die gesamte mehrjährige Tabelle scannen zu lassen. Clustering geht noch einen Schritt weiter, indem es die Daten innerhalb dieser Partitionen sortiert, was Ihre Filter noch schneller und günstiger ausführen kann.

3. Daten kostenlos in der Vorschau ansehen

   Es ist nicht nötig, eine kostenpflichtige Abfrage auszuführen, nur um zu sehen, wie eine Tabelle aussieht. Sie können die Tabellenvorschau-Optionen in der Google Cloud Console oder den Befehl „bq head“ in der Befehlszeile verwenden. Diese sind völlig kostenlos und verbrauchen keine Ihrer Kontingente.

4. Richten Sie benutzerdefinierte Kontingente und Benachrichtigungen ein

   Stellen Sie sich dies als Ihr finanzielles Sicherheitsnetz vor. Um zu verhindern, dass eine aus dem Ruder gelaufene Abfrage oder ein übereifriger Analyst Ihr Budget sprengt, können Sie benutzerdefinierte Kontingente und Benachrichtigungen festlegen, die begrenzen, wie viele Daten pro Tag verarbeitet werden können, entweder für das gesamte Projekt oder für einzelne Benutzer. Sie sollten auch Abrechnungsbenachrichtigungen einrichten, um eine E-Mail zu erhalten, wenn Ihre Ausgaben einen bestimmten Betrag überschreiten.

5. Konzentrieren Sie sich auf das Ergebnis, nicht nur auf die Daten

   Manchmal ist es leicht, sich in den Daten zu verlieren. Zum Beispiel nutzen viele Support-Teams BigQuery, um historische Ticket-Trends zu analysieren und so ihre Hilfedokumente zu verbessern. Das ist ein großartiges Ziel, aber es erfordert oft viel Data-Engineering-Arbeit und verursacht Monat für Monat Abfragekosten.

   Was wäre, wenn es einen direkteren Weg gäbe? Ein Tool wie eesel AI kann sich direkt mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und anderen Wissensquellen verbinden. Es nutzt KI, um Ihre vergangenen Tickets automatisch zu verstehen und kann einen KI-Agenten betreiben, um Kundenprobleme sofort zu lösen. Dadurch können Sie Ihren Fokus von der Verwaltung von Datenpipelines auf das Erreichen echter Geschäftsziele verlagern, wie z. B. die schnellere Lösung von Tickets und die Senkung Ihrer Supportkosten.

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Der Agent von eesel AI kann Kundenprobleme automatisch lösen und reduziert so den Bedarf an kostspieligen Datenanalyse-Pipelines.

Die Kontrolle über Ihre BigQuery-Preise übernehmen

Es lässt sich nicht leugnen, dass BigQuery ein Kraftpaket ist. Aber sein Preismodell bedeutet, dass Sie es intelligent nutzen müssen. Indem Sie den Unterschied zwischen Rechenleistung und Speicher verstehen, das richtige Preismodell für Ihr Team auswählen und ein paar kostensparende Gewohnheiten in die Praxis umsetzen, können Sie alle Vorteile von BigQuery ohne Budget-Sorgen nutzen. Der Schlüssel ist, proaktiv zu sein: Behalten Sie Ihre Nutzung im Auge, optimieren Sie Ihre Abfragen und verlieren Sie nie den Geschäftswert aus den Augen, den Sie schaffen wollen.

Dieses Video bietet eine hilfreiche exemplarische Vorgehensweise durch die verschiedenen Komponenten, aus denen sich Ihre BigQuery-Preise zusammensetzen und wie Google Cloud Ihre Rechnung berechnet.

Eine intelligentere Art, Ihre Support-Daten zu nutzen

Sind Sie es leid, zuzusehen, wie Ihr Entwicklungsbudget von der Erstellung und Wartung von Datenpipelines aufgefressen wird, nur um Support-Tickets zu analysieren?

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