Otimização de Custos no BigQuery: Como Reduzir Gastos com Dados

O Google BigQuery é um dos data warehouses serverless mais poderosos do mercado. Ele permite analisar grandes volumes de dados sem a necessidade de gerenciar infraestrutura, escalando automaticamente conforme o uso.

Porém, essa flexibilidade tem um custo: sem otimização, o BigQuery pode se tornar caro rapidamente. Em muitos times, o crescimento do custo não está ligado ao volume de dados em si, mas à forma como queries, ingestões e armazenamento são utilizados no dia a dia. O problema costuma ficar evidente apenas quando a fatura chega.

Neste artigo, você vai entender como funciona o modelo de preços do BigQuery e quais boas práticas de otimização de custos podem ser aplicadas para reduzir gastos sem comprometer performance.

Como Funciona o Custo do BigQuery

Os custos do BigQuery são divididos em dois grandes componentes, que são cobrados de forma independente:

1. Processamento de Consultas

O custo de processamento depende da quantidade de dados lidos pelas queries. O BigQuery oferece dois modelos principais:

• Sob demanda, onde você paga por TB processado em cada query. Esse modelo é simples e funciona bem para workloads esporádicos, mas pode gerar custos elevados quando há muitas consultas ou varreduras grandes de dados.

• Por capacidade, usando slots reservados, onde você paga por capacidade computacional fixa, independentemente do volume de dados lido por cada query.

No modelo por capacidade, o custo deixa de estar diretamente ligado a cada consulta individual e passa a depender da quantidade de processamento reservada para o time ou projeto.

2. Armazenamento de Dados

O armazenamento é cobrado separadamente do processamento e se divide em dois tipos:

• Armazenamento ativo

• Armazenamento de longo prazo (dados sem alteração por 90 dias)

No BigQuery, o tipo de armazenamento não afeta performance, apenas custo, o que permite otimizar gastos sem impacto técnico nas consultas.

Boas Práticas para Otimização de Custos no BigQuery

1. Consulte Apenas os Dados Necessários

Evite usar SELECT *. O BigQuery cobra pelos dados lidos, não pelo tamanho do resultado final.

Boas práticas:

• Selecionar apenas as colunas necessárias

• Aplicar filtros sempre que possível

• Evitar varreduras completas de tabelas grandes

Mesmo pequenas mudanças em uma query podem reduzir drasticamente a quantidade de dados processados e, consequentemente, o custo.

2. Use Particionamento e Clustering

O particionamento permite que o BigQuery leia apenas partes específicas da tabela, como intervalos de data, em vez de escanear todo o dataset.

O clustering organiza fisicamente os dados com base em colunas frequentemente usadas em filtros, como customer_id, status ou event_type.

Importante: essas técnicas só reduzem custos se forem utilizadas corretamente nas queries. Se a consulta não filtrar pela coluna de partição ou clustering, o BigQuery ainda pode acabar lendo grandes volumes de dados.

3. Aproveite o Armazenamento de Longo Prazo

Dados que não são alterados por 90 dias consecutivos passam automaticamente para armazenamento de longo prazo, que custa cerca de 50% menos do que o armazenamento ativo, sem qualquer impacto de performance.

Esse modelo é ideal para:

• Dados históricos

• Logs

• Dados brutos imutáveis

• Informações usadas apenas para auditoria ou análises ocasionais

Evite atualizações desnecessárias em dados históricos, pois qualquer modificação faz com que eles voltem ao armazenamento ativo, aumentando o custo.

4. Prefira Cargas em Lote ao Streaming

Streaming permite acesso quase em tempo real aos dados, mas possui custo adicional por volume ingerido.

Quando tempo real não é essencial:

• Use cargas em lote

• Agende ingestões periódicas (por exemplo, a cada hora ou diariamente)

Na maioria dos casos analíticos, batch resolve o problema com custo muito menor.

5. Estime Custos Antes de Executar Queries

Antes de rodar queries pesadas:

• Utilize dry runs para estimar a quantidade de dados processados

• Verifique a estimativa de custo exibida no console do BigQuery

Esse cuidado simples ajuda a evitar queries caras rodando por engano, especialmente em ambientes compartilhados.

6. Configure Cotizações, Orçamentos e Alertas

Para manter controle financeiro e previsibilidade:

• Defina cotas de consulta por usuário ou projeto

• Configure orçamentos e alertas de billing

• Monitore o consumo regularmente ao longo do mês

Essas medidas evitam surpresas e ajudam a identificar padrões de uso ineficientes.

Estratégias Avançadas de Otimização

Uso de Slots Reservados

Slots reservados são uma forma de pagar pelo processamento do BigQuery com base em capacidade, e não por query individual.

Um slot é uma unidade de capacidade computacional. Ao reservar slots, você garante uma quantidade fixa de processamento disponível para seus workloads.

Esse modelo faz mais sentido para:

• Workloads constantes e previsíveis

• Dashboards e relatórios recorrentes

• Pipelines de ELT agendados

• Times com muitos usuários executando queries simultaneamente

Vantagens:

• Custos mensais previsíveis

• Performance mais estável

• Menor risco de picos inesperados na fatura

• Possibilidade de autoscaling para horários de maior uso

Análise de Billing no Próprio BigQuery

Exportar os dados de faturamento do Google Cloud para o próprio BigQuery permite analisar com mais profundidade:

• Times ou projetos mais caros

• Queries que consomem mais recursos

• Evolução dos custos ao longo do tempo

• Oportunidades contínuas de otimização

Essa prática transforma o controle de custos em um processo contínuo, não reativo.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Qual é o principal fator de custo no BigQuery?

O processamento de consultas é o maior fator de custo, especialmente quando grandes volumes de dados são lidos sem filtros ou com queries mal otimizadas.

Preço sob demanda ou slots: qual é mais barato?

Sob demanda funciona melhor para uso irregular. Slots reservados tendem a ser mais vantajosos para workloads previsíveis e de uso contínuo.

Particionamento sempre reduz custos?

Não. Ele só reduz custos quando as queries utilizam filtros na coluna de partição.

O que é armazenamento de longo prazo no BigQuery?

São dados que não sofrem alterações por 90 dias e passam automaticamente para um modelo de armazenamento com custo cerca de 50% menor.

Streaming no BigQuery é caro?

Sim. Streaming tem custo adicional. Cargas em lote são mais econômicas quando o tempo real não é necessário.

Conclusão

O BigQuery oferece enorme poder analítico, mas o controle de custos depende de boas decisões técnicas e operacionais. Com queries bem escritas, uso correto de particionamento, escolha adequada entre sob demanda e slots reservados, e monitoramento contínuo, é possível reduzir significativamente os gastos e manter eficiência à medida que os dados crescem.