帳單在 Aurora DSQL 中的運作方式

使用 Amazon Aurora DSQL 時，您只需為所使用的項目付費，無需預付費用。本節說明 Aurora DSQL 如何計量您的資料庫活動，並將其轉換為 AWS 帳單上的費用。如需依區域列出的目前定價，請參閱 Aurora DSQL 定價頁面。

計量的運作方式

與收取佈建容量費用的傳統資料庫不同，Aurora DSQL 只會收取實際執行的工作費用。Aurora DSQL 會測量兩個主要元件：以分散式處理單元 (DPUs) 測量的資料庫活動，以及以 GiB 月測量的儲存。

DPUs會測量系統執行 SQL 工作負載的工作量，並包含單一區域叢集的三個元件：運算 DPUs、讀取 DPUs 和寫入 DPUs。多區域叢集會產生額外的MultiRegion寫入 DPU 元件。如需多區域計費的詳細資訊，請參閱多區域計費。啟用變更資料擷取 (CDC) 的叢集會產生額外的串流 DPU 元件。如需 CDC 帳單的詳細資訊，請參閱串流 DPU。

下表摘要說明 Aurora DSQL 用來計量資料庫活動的元件。在您的帳單上，您只會看到兩個明細項目：一個用於儲存，另一個用於 DPU，這是每個個別元件的總和。

DPU 元件計量說明

對於每筆交易，Aurora DSQL 會將總 DPU 計算為三個元件的總和：運算 DPU、讀取 DPU 和寫入 DPU。下列各節說明 Aurora DSQL 如何計量每個元件。

Total DPU = ComputeDPU + ReadDPU + WriteDPU

ComputeDPU

運算 DPUs是使用執行查詢所花費的總處理時間來測量，包括聯結、函數、彙總、排序和查詢規劃。由於部分查詢可以平行處理，因此運算 DPU 會反映所有處理時間的總和，而不是查詢的時鐘時間。

下列公式摘要說明如何計算運算 DPUs：

ComputeDPU = Total Compute time (in seconds)

WriteDPU

對於每筆交易，Aurora DSQL 會依據寫入儲存體的總位元組來測量寫入 DPUs。寫入 DPUs包含寫入基底資料表的總資料，以及任何次要索引。Aurora DSQL 會將寫入基礎資料表的每個資料列和小於 128 個位元組的次要索引計費，就好像是 128 個位元組一樣。Aurora DSQL 會向寫入少於 1，024 個位元組的寫入交易收費，就好像寫入 1，024 個位元組一樣。

下列公式顯示計算寫入 DPUs的步驟：

步驟 1：計算寫入的位元組

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

步驟 2：計算 WriteDPU

WriteDPU = max(Bytes Written, 1024) × 0.00004883

ReadDPU

對於每筆交易，Aurora DSQL 會依據從儲存體讀取的總位元組數來測量讀取 DPUs。讀取 DPUs包含從基礎資料表讀取的資料，以及任何次要索引。

每個分割區最小值：Aurora DSQL 會測量每個儲存分割區的讀取位元組，而不是每一列。如果對儲存分割區的讀取請求傳回少於 128 個位元組，Aurora DSQL 會將其四捨五入至 128 個位元組。例如，如果您的查詢從 4 個分割區讀取，一個分割區讀取 200 個位元組，另一個分割區讀取 50 個位元組，則三個 50 個位元組的讀取會四捨五入至 128 個位元組，導致總計 200 + 128 + 128 + 128 = 584 個位元組計費。

交易下限：Aurora DSQL 會針對總計讀取少於 2，048 個位元組的讀取交易計費，就好像讀取 2，048 個位元組一樣。

下列公式顯示計算讀取 DPUs的步驟：

步驟 1：計算位元組讀取

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

步驟 2：計算 ReadDPU

ReadDPU = max(Bytes Read, 2048) × 0.00000183105

串流 DPU

串流 DPUs僅適用於您在叢集上啟用變更資料擷取 (CDC) 的情況。Aurora DSQL 會根據串流到目標 Amazon Kinesis Data Streams 串流的總位元組數來測量串流 DPUs。當串流沒有變更時，您不需要支付串流 DPU 費用。

下列公式顯示如何計算串流 DPUs：

StreamDPU = Bytes Streamed × 0.0000023283

Aurora DSQL 會以與所有其他 DPUs 元件相同的速率向串流 DPU 收費。如需 CDC 串流的詳細資訊，請參閱 變更資料擷取串流。

計費範例

下列範例示範 Aurora DSQL 如何計算常見操作DPUs。這些範例中的成本值使用 us-east-1 區域價格。如需其他區域的定價，請參閱 Aurora DSQL 定價頁面。

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

多區域計費

除了標準運算、讀取和寫入 DPU 之外，多區域叢集還會產生額外的MultiRegion寫入 DPUs元件。本節僅適用於多區域叢集。單一區域叢集不會產生此費用。

多區域寫入 DPUs會測量寫入對等區域的總位元組數。Aurora DSQL 會在發出寫入的區域中收取此 DPU 的費用，而不是在對等區域中。例如，在雙作用中區域和見證對等組態中，Aurora DSQL 會在計算 時，針對每個作用中對等區域收取原始交易的寫入 DPUMultiRegionWriteDPU。這表示累積 8 的交易MultiRegionWriteDPU會為此組態WriteDPU產生額外的 8。原始區域為 8，對等區域為 8，見證區域為免費。Aurora DSQL 會向產生交易的區域收取所有費用。

多區域組態中的所有叢集都會產生儲存大小費用。由於 Aurora DSQL 會同步複寫您寫入對等區域的資料，因此儲存體大小費用會個別套用至多區域組態中的所有叢集。這也適用於處於待定刪除狀態的叢集。如需待定刪除狀態的詳細資訊，請參閱 Aurora DSQL 叢集生命週期頁面。

MultiRegionWriteDPU = WriteDPU

使用 CloudWatch 監控 DPU 用量

Aurora DSQL 會將用量指標發佈至 Amazon CloudWatch，讓您近乎即時地監控用量。

可用的 DPU 指標

檢視 DPU 指標

其他可觀測性指標

如需 Aurora DSQL 指標和監控功能的完整清單，請參閱Aurora DSQL 的監控和記錄。

使用 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 提高成本意識

Aurora DSQL 延伸EXPLAIN ANALYZE VERBOSE到在輸出結束時包含陳述式層級 DPU 用量預估。這可讓您立即查看查詢成本，協助您識別工作負載成本驅動因素、調整查詢效能，以及更好地預測資源用量。

範例 1：SELECT 查詢

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

在此範例中，SELECT 陳述式會執行純索引掃描，因此大部分成本來自讀取 DPU (0.04312)，代表從儲存和運算 DPU (0.01607) 擷取的資料，反映用於處理和傳回結果的運算資源。由於查詢不會修改資料，因此沒有寫入 DPU。總 DPU (0.05919) 是運算 + 讀取 + 寫入的總和。

範例 2：INSERT 查詢

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

此陳述式主要執行寫入，因此大部分成本都與寫入 DPU 相關聯。運算 DPU (0.01550) 代表處理和插入值所完成的工作。讀取 DPU (0.00307) 反映次要系統讀取 （用於目錄查詢或索引檢查）。

請注意讀取和寫入 DPUs 旁的括號中顯示的交易下限。這些最小值適用於交易層級，這表示整個交易的總讀取或寫入 DPU 絕不會小於這些值。如果您使用 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 來預測成本，而且這是交易中唯一的陳述式，請使用交易最小值，而不是原始陳述式預估值。如果交易包含多個陳述式，則下限會套用至所有陳述式的彙總。由於 會在計費套用交易層級下限時EXPLAIN ANALYZE VERBOSE報告陳述式層級預估，因此這些值可能不會完全符合 CloudWatch 指標或帳單資料。

使用 DPU 資訊進行最佳化

每個陳述式 DPU 預估可讓您在執行時間之外最佳化查詢的強大方式。常用案例包括：

解譯 DPU 資訊

使用來自 的 DPU 資料時，請記住下列最佳實務EXPLAIN ANALYZE VERBOSE：

成本估算最佳實務