現役エンジニアの学びと日常
  • ホーム
  • Snowflake
  • 野球データ分析
  • 旅行
  • About

Snowflakeクレジット消費を分析|ACCOUNT_USAGEビュー入門

Snowflakeクレジット消費を分析|ACCOUNT_USAGEビュー入門 Snowflake
2026.05.032026.05.24
この記事をシェアする𝕏B!FacebookLINEPocket
  1. はじめに:なぜクレジット消費の分析が必要なの?
  2. ACCOUNT_USAGEって何?
    1. アクセスにはACCOUNTADMINが基本
  3. クレジット分析でよく使う主要ビュー
  4. 実践!クレジット消費を可視化するSQL
    1. ① ウェアハウスごとの月次クレジット消費
    2. ② ユーザー別のクレジット消費トップ10
    3. ③ Snowsightのダッシュボードでグラフ化
  5. よくあるユースケースと注意点
  6. まとめ
  7. 参考リンク
  8. 関連記事
    1. ▶次に読むべき記事

はじめに:なぜクレジット消費の分析が必要なの?

こんにちは!Snowflakeを使い始めると、最初は「便利!速い!」とテンションが上がりますが、しばらく経って気になり始めるのがクレジット(=利用料金)の消費量ですよね。「あれ?今月思ったより使ってる…」と慌てた経験、ありませんか?

そんなときに大活躍するのが、Snowflakeが標準で用意してくれている ACCOUNT_USAGEスキーマ です。これを使えば「どのウェアハウスが」「いつ」「どれくらい」クレジットを消費したかを SQL でズバッと可視化できます。本記事では、データベース初心者の方でも今日から使えるように、基本の考え方と実用SQLをまとめました!

Snowflakeクレジット消費を分析|ACCOUNT_USAGEビュー入門

ACCOUNT_USAGEって何?

ACCOUNT_USAGE は、Snowflakeの共有データベース SNOWFLAKE の中にあるスキーマで、アカウント全体の利用履歴(ログイン、クエリ、ストレージ、クレジット消費など)を ビュー(VIEW) として閲覧できる仕組みです。

ビューは「実態のテーブルではなく、SQLで定義された見せ方」のことで、ビューとマテリアライズドビューの違いでも解説しています。ACCOUNT_USAGE のビューはあらかじめ Snowflake が用意してくれているので、私たちは SELECT するだけでOK!

アクセスにはACCOUNTADMINが基本

ACCOUNT_USAGE はデフォルトで ACCOUNTADMINロール のみアクセス可能です。他のロールに見せたい場合は GRANT IMPORTED PRIVILEGES で権限を渡します。

USE ROLE ACCOUNTADMIN;
GRANT IMPORTED PRIVILEGES ON DATABASE SNOWFLAKE TO ROLE COST_ANALYST;

クレジット分析でよく使う主要ビュー

たくさんビューがありますが、まずは以下の3つを押さえればOKです。

  • WAREHOUSE_METERING_HISTORY:ウェアハウスごとの1時間単位のクレジット消費
  • METERING_DAILY_HISTORY:サービス種別×日単位のクレジット消費(ざっくり把握用)
  • QUERY_HISTORY:個々のクエリ実行履歴(誰が何のクエリで使ったか)

※データは最大45分〜3時間ほど遅延して反映される点に注意してください(リアルタイムではありません)。

クレジット分析でよく使う主要ビューの解説図

実践!クレジット消費を可視化するSQL

① ウェアハウスごとの月次クレジット消費

SELECT
    WAREHOUSE_NAME,
    DATE_TRUNC('MONTH', START_TIME) AS MONTH,
    SUM(CREDITS_USED) AS TOTAL_CREDITS
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.WAREHOUSE_METERING_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('MONTH', -3, CURRENT_DATE)
GROUP BY 1, 2
ORDER BY MONTH DESC, TOTAL_CREDITS DESC;

「直近3か月で、どのウェアハウスが食いしん坊さんか」が一目瞭然です。

② ユーザー別のクレジット消費トップ10

SELECT
    USER_NAME,
    SUM(CREDITS_USED_CLOUD_SERVICES) + 
    SUM(CREDITS_USED_CLOUD_SERVICES) AS APPROX_CREDITS,
    COUNT(*) AS QUERY_COUNT
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('DAY', -30, CURRENT_DATE)
GROUP BY USER_NAME
ORDER BY QUERY_COUNT DESC
LIMIT 10;

「クエリを大量に投げているのは誰か?」が分かるので、研修や最適化の対象を絞り込めます。

③ Snowsightのダッシュボードでグラフ化

Snowsight 左メニューの「Projects → Dashboards」から新規ダッシュボードを作成し、上記SQLをタイル化すれば棒グラフや折れ線グラフでチームに共有できます。毎週月曜の朝にチェックする習慣をつけると、無駄使いに早く気づけますよ。

よくあるユースケースと注意点

  • 急にクレジットが跳ねた日を特定:WAREHOUSE_METERING_HISTORY を時間単位で見て、原因クエリを QUERY_HISTORY で深掘り。マルチクラスタウェアハウスのクラスタ起動状況も確認しましょう。
  • キャッシュヒット率の確認:同じクエリでもキャッシュが効けば0クレジット。Snowflakeのキャッシュの違いもあわせてチェック!
  • 遅いクエリの最適化候補抽出:クエリ最適化ベストプラクティスと組み合わせると効果絶大です。

注意点として、ACCOUNT_USAGE のデータ保持期間は1年間。長期分析したい場合は別テーブルにコピーしておきましょう。

まとめ

ACCOUNT_USAGE ビューは、Snowflake のコスト管理における「健康診断ツール」のような存在です。最初はWAREHOUSE_METERING_HISTORYとQUERY_HISTORYの2つだけでも十分に強力。まずはコピペで試して、自分のアカウントのクセを掴むところから始めてみてください!

参考リンク

  • ACCOUNT_USAGE スキーマ(公式ドキュメント)
  • WAREHOUSE_METERING_HISTORY ビュー
  • QUERY_HISTORY ビュー

関連記事

  • Snowflakeクエリ最適化ベストプラクティス10選|初心者向け早見ガイド – クレジット節約の第一歩はクエリ最適化から。
  • Snowflakeマルチクラスタウェアハウス入門|同時実行クエリを増やす仕組み – クラスタ数の増減はクレジット消費に直結します。
  • Snowflakeの3つのキャッシュの違い|リザルト・ウェアハウス・メタデータをやさしく解説 – キャッシュを活かしてクレジットを節約。
  • Snowflakeクエリプロファイル入門|遅いクエリのボトルネックを見抜く方法 – 高コストクエリの原因特定にどうぞ。
  • Snowflakeリソースモニターのクレジット上限到達エラー解除手順 – 関連するエラー対処の手順をまとめています

▶次に読むべき記事

Snowflake入門ガイド|12ステップで学ぶ学習ロードマップのサムネイル
Snowflake入門ガイド|12ステップで学ぶ学習ロードマップ
Snowflakeを基礎から学べる完全ガイド。入門・基礎・応用・上級の4フェーズ12ステップで、ウェアハウス・SQL・データロード・パフォー…
Snowflake Iceberg Table作成手順|外部ボリューム設定からCREATEまでのサムネイル
Snowflake Iceberg Table作成手順|外部ボリューム設定からCREATEまで
Snowflake Iceberg Tableを実際に作るときに必要な「外部ボリューム」の設定から、CREATE ICEBERG TABLE…
Snowflake Iceberg Tablesとは?外部ストレージで動くオープンテーブル形式を解説のサムネイル
Snowflake Iceberg Tablesとは?外部ストレージで動くオープンテーブル形式を解説
Snowflake Iceberg Tablesは、S3などの外部ストレージに置いたデータをオープン形式のまま、Snowflakeから普通の…

この記事は Snowflake入門ガイド の一部です。
学習ロードマップに戻って、次のステップへ進めます。

Snowflake入門ガイドへ戻る
この記事をシェアする𝕏B!FacebookLINEPocket
Soma のプロフィール画像
この記事を書いた人Soma

現役のデータエンジニア(6年目)。Snowflakeをはじめとするデータ基盤技術と、セイバーメトリクス・国内外の旅行記をゆるく書いています。

プロフィール詳細
Snowflake入門系
ACCOUNT_USAGESnowflakeSnowflake 初心者クレジット
Somaをフォローする
Soma

関連記事

Snowflake無料トライアル登録方法|$400クレジットで始める初期設定と注意点のサムネイル Snowflake

Snowflake無料トライアル登録方法|$400クレジットで始める初期設定と注意点

Snowflake無料トライアルの登録方法を初心者向けに解説。AI Data CloudとCortex Code CLIの違い、30日間・$400クレジット、クラウド/リージョン/エディション選択、初回ログイン後の設定、クレジット節約方法までまとめます。
Snowflakeビューとマテリアライズドビューの違い|初心者向け使い分けガイドのサムネイル Snowflake

Snowflakeビューとマテリアライズドビューの違い|初心者向け使い分けガイド

Snowflakeのビューとマテリアライズドビューの違いを、初心者向けにやさしく解説。仕組み・SQL例・使い分けの判断基準まで、フレンドリーに紹介します。
Snowflakeクラスタリングキー完全解説|選び方・効果確認・コスト・代替手段との比較のサムネイル Snowflake

Snowflakeクラスタリングキー完全解説|選び方・効果確認・コスト・代替手段との比較

Snowflakeのクラスタリングキー(Clustering Key)を完全解説。マイクロパーティションとプルーニングの仕組み、どのカラムを選ぶべきか、CLUSTER BYの設定方法、効果確認のSQL、Automatic Clusteringのコスト監視、Search Optimization/Materialized Viewとの使い分けまでまとめました。
Snowsightの画面構成と基本操作を初心者向けにやさしく解説のサムネイル Snowflake

Snowsightの画面構成と基本操作を初心者向けにやさしく解説

SnowflakeのWeb UI「Snowsight」の画面構成と基本操作を初心者向けに解説。ナビゲーション、ワークシート、SQL実行、結果確認まで、はじめての方が迷わないポイントを丁寧にまとめました。
Snowflake SEARCH OPTIMIZATION入門|ID検索・ポイントルックアップを高速化する方法のサムネイル Snowflake

Snowflake SEARCH OPTIMIZATION入門|ID検索・ポイントルックアップを高速化する方法

Snowflake SEARCH OPTIMIZATIONの使い方を初心者向けに解説。Enterprise Edition前提、必要な権限、SYSTEM$ESTIMATE_SEARCH_OPTIMIZATION_COSTSによるコスト見積もり、EQUALITY/SUBSTRING/VARIANT別のSQL例、Query Profileでの効果確認まで網羅。
Snowflakeウェアハウス使用状況の可視化とコスト最適化入門のサムネイル Snowflake

Snowflakeウェアハウス使用状況の可視化とコスト最適化入門

Snowflakeのウェアハウス使用状況をSnowsightやACCOUNT_USAGEで可視化し、無駄なクレジット消費を減らすコスト最適化のコツを初心者向けにやさしく解説します。
Snowflakeの3つのキャッシュの違い|リザルト・ウェアハウス・メタデータをやさしく解説のサムネイル
Snowflakeの3つのキャッシュの違い|リザルト・ウェアハウス・メタデータをやさしく解説
FanGraphs・Baseball Reference・Baseball Savantの使い方入門ガイドのサムネイル
FanGraphs・Baseball Reference・Baseball Savantの使い方入門ガイド
ホーム
Snowflake

カテゴリー

  • Snowflake(106)
  • 入門系(75)
  • トラブルシューティング系(25)
  • 新機能・ニュース系(6)
  • セイバーメトリクス(41)
  • 旅行(11)
  • 海外旅行(6)
  • 国内旅行(5)

最新記事

Snowflake

  • Snowflake Iceberg Table作成手順|外部ボリューム設定からCREATEまで2026年6月30日
  • Snowflake Iceberg Tablesとは?外部ストレージで動くオープンテーブル形式を解説2026年6月27日
  • Snowflake Openflowとは?Apache NiFiベースのデータ統合サービスを初心者向けに解説2026年6月18日

セイバーメトリクス

  • xwOBA・xBA・xSLG・xERAとは?Statcast期待値系指標で運と実力を分けて読む2026年6月7日
  • WPA(Win Probability Added)とは?1打席が試合に与えた勝率変動をやさしく解説2026年6月7日
  • Statcast打球指標入門|Exit Velocity・Launch Angle・Barrel・Hard-Hit%をやさしく解説2026年6月7日

旅行

  • 台湾・饒河街観光夜市で鳥占いを体験|料金・日本語通訳・流れを実体験レビュー2026年6月15日
  • ホテルグレイスリー台北宿泊記|朝食・立地・部屋・荷物預かりを実体験レビュー2026年6月8日
  • 台北の夜市はどこがおすすめ?寧夏・饒河街・士林を実際に巡って比較2026年6月6日
現役エンジニアの学びと日常
  • About
  • お問い合わせ
  • プライバシーポリシー
  • 免責事項
  • サイトマップ|現役エンジニアの学びと日常
© 2025 現役エンジニアの学びと日常.