在日益增长的组织中，尤其是当许多独立的利益相关者可以访问数据时，Google BigQuery的成本监控可能是一项艰巨的任务。如果组织没有使用预留槽（固定费率定价），而是按处理的字节数计费（按需定价），成本可能会迅速失控。需要一种方法来调查或“调试”BigQuery的使用情况，以便理解：
以前，不得不通过Stackdriver手动设置查询日志，如文章《采取实际方法监控BigQuery成本》中所解释的。但在2019年底，BigQuery引入了作为测试功能的INFORMATION_SCHEMA视图，这些视图也包含了通过INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_*视图的数据，并于2020年6月16日全面上市（GA）。
以下是一些使用INFORMATION_SCHEMA视图查询BigQuery作业的示例SQL查询：
SELECT
creation_time,
job_id,
project_id,
user_email,
total_bytes_processed,
query
FROM
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER
SELECT
*
FROM
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
SELECT
*
FROM
`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION
以下是监控BigQuery查询成本的工作示例SQL查询：
# Monitor Query costs in BigQuery; standard-sql; 2020-06-21
#
@see http://www.pascallandau.com/bigquery-snippets/monitor-query-costs/
DECLARE timezone STRING DEFAULT "Europe/Berlin";
DECLARE gb_divisor INT64 DEFAULT 1024*1024*1024;
DECLARE tb_divisor INT64 DEFAULT gb_divisor*1024;
DECLARE cost_per_tb_in_dollar INT64 DEFAULT 5;
DECLARE cost_factor FLOAT64 DEFAULT cost_per_tb_in_dollar / tb_divisor;
SELECT
DATE(creation_time, timezone) creation_date,
FORMAT_TIMESTAMP("%F %H:%I:%S", creation_time, timezone) as query_time,
job_id,
ROUND(total_bytes_processed / gb_divisor, 2) as bytes_processed_in_gb,
IF(cache_hit != true, ROUND(total_bytes_processed * cost_factor, 4), 0) as cost_in_dollar,
project_id,
user_email,
FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER
WHERE DATE(creation_time) BETWEEN DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY) and CURRENT_DATE()
ORDER BY bytes_processed_in_gb DESC
此查询将选择INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_USER视图中与成本监控最相关的字段，用于在当前选定项目中运行的所有作业。成本_in_dollar是通过计算total_bytes_processed以TB为单位并乘以5.00美元（截至2020年6月22日的成本）来估算的。此外，只考虑那些没有从缓存中回答的查询（参见cache_hit != true条件）。creation_time被转换为本地时区。结果被限制在过去30天内，通过WHERE子句过滤分区列creation_time。
SELECT
*
FROM
(
SELECT * FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION)
UNION ALL
(
SELECT * FROM `region-eu`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION)
SELECT
*
FROM
`other-project.region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT