把仓库里的文件搬进分析系统，看似只是“复制一次”，账单却可能在路线和搬法上膨胀。一名数据工程从业者在 Reddit 求助：其 GCS（Google Cloud Storage，云端文件仓库）位于 single-region（单一区域），BigQuery（托管分析型数据仓库）却在 multi-region（跨多个区域的较大范围）。两者位置不兼容，批量加载 Parquet 文件时会产生高额跨区传输费。
更麻烦的是，这套流程并非只搬新增数据。由于数据集没有分区，当前使用 WRITE_TRUNCATE：先清空目标表，再整体重写；上游环境也会覆盖重写。换句话说，同一批历史数据可能反复跨区搬运。外部表虽然能让 BigQuery 直接读取 GCS、少一次持久化复制，但查询扫描成本、性能和位置限制仍要另算。这个案例的提醒很直接：迁移前要一起核对存储位置、加载方式和查询路径，不能只比较每 GB 的传输单价。原帖仅提出问题，未披露账单数字，也没有给出经过验证的最省钱方案。