Come funziona la fatturazione in Aurora SQL

Con Amazon Aurora DSQL, paghi solo per ciò che usi senza costi iniziali. Questa sezione spiega come Aurora DSQL misura l'attività del database e la traduce in addebiti sulla fattura. AWS Per i prezzi correnti per regione, consulta la pagina dei prezzi di Aurora DSQL.

Come funziona la misurazione

A differenza dei database tradizionali che addebitano un costo per la capacità fornita, Aurora DSQL addebita solo il lavoro effettivamente svolto. Aurora DSQL misura due componenti principali: l'attività del database, misurata in unità di elaborazione distribuite (DPUs), e lo storage, misurata in GiB-mese.

DPUs misurano il lavoro svolto dal sistema per eseguire il carico di lavoro SQL e sono composti da tre componenti per i cluster a regione singola: Compute, Read e Write. DPUs DPUs DPUs I cluster multi-regione richiedono un componente Write DPU aggiuntivo. MultiRegion Per i dettagli, consulta Fatturazione per più regioni.

La tabella seguente riassume i componenti utilizzati da Aurora DSQL per misurare l'attività del database. Nella fattura vengono visualizzate solo due voci: una per l'archiviazione e una per la DPU, che è la somma di ciascuno dei singoli componenti.

Spiegazione della misurazione dei componenti della DPU

Per ogni transazione, Aurora DSQL calcola la DPU totale come la somma di tre componenti: Compute DPU, Read DPU e Write DPU. Le sezioni seguenti spiegano come Aurora DSQL misura ogni componente.

Total DPU = ComputeDPU + ReadDPU + WriteDPU

PU computerizzata

L'elaborazione DPUs viene misurata utilizzando il tempo di elaborazione totale impiegato per l'esecuzione della query, inclusi join, funzioni, aggregazioni, ordinamento e pianificazione delle query. Poiché alcune parti della query possono essere elaborate in parallelo, la Compute DPU riflette la somma di tutti i tempi di elaborazione, non il tempo dell'orologio a parete della query.

La formula seguente riassume come calcolare Compute: DPUs

ComputeDPU = Total Compute time (in seconds)

PU scritto

Per ogni transazione, Aurora DSQL misura la scrittura in DPUs base al totale dei byte scritti nello storage. Write DPUs include i dati totali scritti nella tabella di base e gli eventuali indici secondari. Aurora DSQL fattura ogni riga scritta nella tabella di base e negli indici secondari inferiori a 128 byte come se fosse 128 byte. Aurora DSQL fattura una transazione di scrittura che scrive meno di 1.024 byte come se avesse scritto 1.024 byte.

Le seguenti formule mostrano i passaggi per calcolare Write: DPUs

Passaggio 1: calcola i byte scritti

Bytes Written = Sum of max(size of each row, 128 bytes) for all rows written

Fase 2: Calcolare la PU scritta

WriteDPU = max(Bytes Written, 1024) × 0.00004883

Leggi DPU

Per ogni transazione, Aurora DSQL misura il numero di byte letti DPUs dallo storage in base al totale dei byte letti. La lettura DPUs include i dati letti dalla tabella di base e da eventuali indici secondari.

Minimo per partizione: Aurora DSQL misura i byte letti per partizione di archiviazione, non per riga. Se una richiesta di lettura a una partizione di archiviazione restituisce meno di 128 byte, Aurora DSQL la arrotonda a 128 byte. Ad esempio, se la query viene letta da 4 partizioni, 200 byte da una partizione e 50 byte da ciascuna delle altre tre, le tre letture da 50 byte vengono arrotondate ciascuna a 128 byte, per un totale di 200 + 128 + 128 + 128 + 128 = 584 byte fatturati.

Transazione minima: Aurora DSQL fattura una transazione di lettura che legge meno di 2.048 byte in totale come se leggesse 2.048 byte.

Le seguenti formule mostrano i passaggi per il calcolo della lettura: DPUs

Passaggio 1: calcola i byte letti

Bytes Read = # of rows read × size of each row

Fase 2: Calcola ReadDPU

ReadDPU = max(Bytes Read, 2048) × 0.00000183105

Esempi di fatturazione

Gli esempi seguenti mostrano come Aurora DSQL calcola DPUs le operazioni comuni. I valori di costo in questi esempi utilizzano il prezzo della regione us-east-1. Per i prezzi in altre regioni, consulta la pagina dei prezzi di Aurora DSQL.

CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    customer_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    status VARCHAR(20)
);
-- Average row size: ~100 bytes

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 'cust-12345';

ReadDPU = max(500, 2048) × 0.00000183105 = 2048 × 0.00000183105 = 0.00375

ComputeDPU: 0.003
ReadDPU:    0.00375
WriteDPU:   0.0
-------------------
Total DPU:  0.00675

CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    customer_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    status VARCHAR(20)
);
-- Average row size: ~100 bytes
-- Table contains 100 orders for customer 'cust-12345'

SELECT * FROM orders 
WHERE customer_id = 'cust-12345' 
  AND total_amount > 500.00;

ReadDPU = max(10000, 2048) × 0.00000183105 = 10000 × 0.00000183105 = 0.01831

ComputeDPU: 0.008
ReadDPU:    0.01831
WriteDPU:   0.0
-------------------
Total DPU:  0.02631

CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    customer_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    status VARCHAR(20)
);
-- Average row size: ~100 bytes

INSERT INTO orders (customer_id, total_amount, status)
VALUES ('cust-67890', 150.00, 'pending');

1 row × max(100 bytes, 128 bytes) = 1 × 128 = 128 bytes

WriteDPU = max(128, 1024) × 0.00004883 = 1024 × 0.00004883 = 0.05

ReadDPU = 0.00375 (transaction minimum)

ComputeDPU: 0.008
ReadDPU:    0.00375
WriteDPU:   0.05
-------------------
Total DPU:  0.06175

CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    customer_id VARCHAR(50) NOT NULL,
    order_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    status VARCHAR(20)
);
-- Average row size: ~100 bytes

INSERT INTO orders (customer_id, total_amount, status)
VALUES 
    ('cust-001', 100.00, 'pending'),
    ('cust-002', 150.00, 'pending'),
    ... -- 100 rows total
    ('cust-100', 200.00, 'pending');

100 rows × max(100 bytes, 128 bytes) = 100 × 128 = 12,800 bytes

WriteDPU = max(12800, 1024) × 0.00004883 = 12800 × 0.00004883 = 0.625

ReadDPU = max(1600, 2048) × 0.00000183105 = 2048 × 0.00000183105 = 0.00375

ComputeDPU: 0.08
ReadDPU:    0.00375
WriteDPU:   0.625
-------------------
Total DPU:  0.70875

Fatturazione multiregionale

I cluster multi-regione prevedono un componente MultiRegion Write DPU aggiuntivo oltre agli standard Compute, Read e Write. DPUs Questa sezione si applica solo ai cluster multiregionali. I cluster a regione singola non sono soggetti a questo costo.

MultiRegion Write DPUs misura i byte totali scritti nella regione peer. Poiché Aurora DSQL replica in modo sincrono i dati scritti nell'area peered, il valore Write DPU è equivalente alla MultiRegion Write DPU. Aurora DSQL carica questa DPU nella regione in cui ha avuto origine la scrittura, non nella regione peer.

MultiRegionWriteDPU = WriteDPU

Monitoraggio dell'utilizzo della DPU con CloudWatch

Aurora DSQL pubblica i parametri di utilizzo su Amazon CloudWatch, consentendoti di monitorare il consumo quasi in tempo reale.

Metriche DPU disponibili

Visualizzazione delle metriche DPU

Metriche di osservabilità aggiuntive

Per un elenco completo delle metriche e delle funzionalità di monitoraggio di Aurora DSQL, vedere. Monitoraggio e registrazione dei log per Aurora DSQL

Utilizzo di EXPLAIN ANALYZE VERBOSE per la consapevolezza dei costi

Aurora DSQL si estende EXPLAIN ANALYZE VERBOSE per includere una stima dell'utilizzo della DPU a livello di dichiarazione alla fine dell'output. Ciò offre una visibilità immediata sui costi delle query, aiutandoti a identificare i fattori di costo del carico di lavoro, ottimizzare le prestazioni delle query e prevedere meglio l'utilizzo delle risorse.

Esempio 1: interrogazione SELECT

EXPLAIN ANALYZE VERBOSE SELECT * FROM test_table;

QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Index Only Scan using test_table_pkey on public.test_table  (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual time=2.973..4.482 rows=120 loops=1)
  Output: id, context
  -> Storage Scan on test_table_pkey (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual rows=120 loops=1)
      Projections: id, context
      -> B-Tree Scan on test_table_pkey (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual rows=120 loops=1)
Query Identifier: qymgw1m77maoe
Planning Time: 11.415 ms
Execution Time: 4.528 ms
Statement DPU Estimate:
  Compute: 0.01607 DPU
  Read: 0.04312 DPU
  Write: 0.00000 DPU
  Total: 0.05919 DPU

In questo esempio, l'istruzione SELECT esegue una scansione solo indicizzata, quindi la maggior parte del costo proviene da Read DPU (0.04312), che rappresenta i dati recuperati dallo storage, e Compute DPU (0,01607), che riflette le risorse di elaborazione utilizzate per elaborare e restituire i risultati. Non esiste una DPU di scrittura poiché la query non modifica i dati. La DPU totale (0,05919) è la somma di Compute+Read+Write.

Esempio 2: query INSERT

EXPLAIN ANALYZE VERBOSE INSERT INTO test_table VALUES (1, 'name1'), (2, 'name2'), (3, 'name3');

QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Insert on public.test_table  (cost=0.00..0.04 rows=0 width=0) (actual time=0.055..0.056 rows=0 loops=1)
  ->  Values Scan on "*VALUES*"  (cost=0.00..0.04 rows=3 width=122) (actual time=0.003..0.008 rows=3 loops=1)
        Output: "*VALUES*".column1, "*VALUES*".column2
Query Identifier: jtkjkexhjotbo
Planning Time: 0.068 ms
Execution Time: 0.543 ms
Statement DPU Estimate:
  Compute: 0.01550 DPU
  Read: 0.00307 DPU (Transaction minimum: 0.00375)
  Write: 0.01875 DPU (Transaction minimum: 0.05000)
  Total: 0.03732 DPU

Questa istruzione esegue principalmente le scritture, quindi la maggior parte del costo è associata a Write DPU. La Compute DPU (0,01550) rappresenta il lavoro svolto per elaborare e inserire i valori. La Read DPU (0.00307) riflette le letture secondarie del sistema (per le ricerche nel catalogo o il controllo degli indici).

Notate i valori minimi delle transazioni indicati tra parentesi accanto a Lettura e scrittura. DPUs Questi minimi si applicano a livello di transazione, il che significa che la DPU totale di lettura o scrittura per un'intera transazione non è mai inferiore a questi valori. Se utilizzi EXPLAIN ANALYZE VERBOSE la modalità di previsione dei costi e questa è l'unica dichiarazione della transazione, utilizza i valori minimi della transazione anziché le stime non elaborate dei rendiconti. Se la transazione contiene più rendiconti, i minimi si applicano all'aggregato di tutti i rendiconti. Poiché EXPLAIN ANALYZE VERBOSE i report stimati a livello di rendiconto durante la fatturazione applicano i minimi a livello di transazione, i valori potrebbero non corrispondere esattamente alle metriche o ai dati di fatturazione. CloudWatch

Utilizzo delle informazioni DPU per l'ottimizzazione

Le stime DPU per dichiarazione offrono un modo efficace per ottimizzare le query oltre il semplice tempo di esecuzione. Casi di utilizzo comune comprendono:

Interpretazione delle informazioni sulla DPU

Tieni a mente le seguenti best practice quando utilizzi dati DPU da: EXPLAIN ANALYZE VERBOSE

Le migliori pratiche di stima dei costi