BigQuery vs Redshift: kosten, prestaties en schaalbaarheid vergeleken

Vergelijk de twee toonaangevende cloudgebaseerde datawarehouse-oplossingen en kies de beste voor jouw behoeften.

Bijgewerkt 30 sep 2026 · 11 min lezen

Verken met AI

Als we werken met grote hoeveelheden gestructureerde en semi-gestructureerde data uit verschillende bronnen, denken we aan een centrale opslagplaats. Het perspectief op datawarehouses verandert continu, en cloudoplossingen bieden uitzonderlijke prestaties, flexibiliteit en schaalbaarheid. Google BigQuery en Amazon Redshift zijn de toonaangevende oplossingen op dit gebied.

De krachtige mogelijkheden voor dataverwerking, analytics en opslag van beide cloudgebaseerde datawarehouses stellen dataprofessionals in staat hun data effectiever en efficiënter te beheren.

In dit artikel vergelijk ik deze platforms grondig, inclusief hun features, voordelen, nadelen en best practices. Laten we de details bekijken en je helpen de beste optie voor jouw vereisten te kiezen!

Wat is BigQuery?

Google BigQuery is een volledig beheerd, serverloos datawarehouse binnen Google Cloud Platform (GCP). BigQuery is ontworpen voor het verwerken van enorme datasets, real-time analyse en het ondersteunen van machine learning-workflows met minimale infrastructuurzorg. Dankzij de serverloze architectuur kun je je data analyseren met SQL-queries.

BigQuery presenteert data in tabellen, rijen en kolommen en ondersteunt database-transactie-semantiek (ACID). BigQuery-opslag wordt automatisch gerepliceerd over meerdere locaties voor hoge beschikbaarheid.

GCP-interface: BigQuery-console hoofdinterface.

Kernfeatures van BigQuery:

Serverloze architectuur: Je hoeft je geen zorgen te maken over infrastructuurbeheer. BigQuery neemt dit uit handen door automatisch resources te voorzien op basis van querybehoeften.
Realtime analytics met streaming inserts: BigQuery verwerkt moeiteloos live data, ideaal voor eventgedreven systemen. Zo kun je inzichten halen uit streamingdata.
Ingebouwde machine learning: Met BigQuery ML kun je ML-modellen bouwen, trainen en deployen binnen de BigQuery-omgeving met SQL.
Native integratie met GCP-services: BigQuery integreert met andere Google Cloud-services zoals Pub/Sub, Cloud Storage en Dataflow, wat de veelzijdigheid vergroot.

Use cases voor BigQuery:

Ad-hocqueries op enorme datasets: BigQuery is gebouwd voor gigantische datasets, van terabytes tot petabytes. Zo kun je grote hoeveelheden data efficiënt analyseren zonder je zorgen te maken over infrastructuur en performance.
Realtime analytics voor eventgedreven systemen: BigQuery ondersteunt eventgedreven architecturen, waarbij data naar het systeem wordt gepusht zodra events plaatsvinden. Je kunt live datastreams monitoren en analyseren voor direct bruikbare inzichten.
ML-modeltraining en -deployments: Google BigQuery biedt ingebouwde ML-mogelijkheden waarmee je modellen direct binnen de BigQuery-omgeving kunt maken, trainen en deployen zonder tools van derden.

Wat is Redshift?

Amazon Redshift is een cloudgebaseerde datawarehouse-oplossing die deel uitmaakt van het bredere cloudplatform Amazon Web Services (AWS). Met Redshifts clustergebaseerde architectuur kunnen gebruikers grootschalige, voorspelbare workloads benaderen en analyseren, met de noodzaak om de infrastructuur zelf te beheren.

Met Redshift kunnen gebruikers data laden en direct beginnen met queryen via de Amazon Redshift query editor v2 of hun favoriete business intelligence (BI)-tool. De service biedt een uitstekende prijs-prestatieverhouding en vertrouwde SQL-functionaliteit in een gebruiksvriendelijke omgeving zonder beheerlast.

AWS-interface: Amazon Redshift-console hoofdinterface.

Kernfeatures van Redshift:

Kolomgebaseerde opslag voor high-performance analytics: Redshift gebruikt een kolomgebaseerde opslagarchitectuur die is geoptimaliseerd voor analytische queries op grote datasets, efficiënte compressie mogelijk maakt en I/O-operaties vermindert.
Naadloze integratie met het AWS-ecosysteem: Redshift integreert met AWS-services zoals Amazon S3, Glue en Athena, wat de veelzijdigheid vergroot en het een robuuste tool maakt voor data-analyse en -beheer.
Redshift Spectrum: Amazon Redshift breidt zijn analysecapaciteiten uit door je grote hoeveelheden data in een Amazon S3-bucket te laten analyseren naast de data in je Redshift-cluster.
Ondersteuning voor complexe SQL-queries: Redshift biedt volledige SQL-ondersteuning, waardoor gebruikers geavanceerde datatransformaties en analytics kunnen uitvoeren.

Use cases voor Redshift:

ETL-zware workflows: Redshift is zeer geschikt voor het afhandelen van complexe ETL-workflows, die bestaan uit het extraheren van data uit verschillende bronnen, transformeren naar een geschikt format en laden in een datawarehouse voor analyse.
Datawarehousing op ondernemingsniveau: Grote organisaties hoeven zich geen zorgen te maken bij het werken met robuuste gestructureerde en semi-gestructureerde data. Redshift ondersteunt datawarehousing op enterprise-niveau met sterke mogelijkheden zoals unieke schaalbaarheid, hoge performance, sterke beveiligingsfeatures en integratie met AWS-services.
BI-rapportage: Als je je data zinvol wilt visualiseren of rapporteren, is Redshift ontworpen om te integreren met business intelligence (BI)-tools zoals Tableau en Looker, zodat gebruikers interactieve dashboards en gedetailleerde rapporten kunnen maken.

Verschillen tussen BigQuery en Redshift

Na een korte introductie van deze twee clouddatawarehouses kijken we nu van dichtbij naar hun verschillen op diverse vlakken.

Architectuur

De platformarchitectuur beschrijft hoe systemen functioneren. Hier licht ik het verschil uit tussen BigQuery’s serverloze, querygebaseerde prijsmodel en Redshifts clustergebaseerde aanpak.

BigQuery

Als je de voorkeur geeft aan een hands-off aanpak met automatische schaalbaarheid, dan is BigQuery jouw go-to voor datawarehousing.

Bij BigQuery hoef je geen infrastructuur te beheren; Google regelt alles van provisioning tot schalen. Je betaalt alleen voor de queries die je draait en de opslag die je gebruikt. Deze pay-as-you-go-prijsbenadering is kosteneffectief en helpt om kosten voor idle resources te vermijden.

Architectuur van BigQuery (Bron: Google Cloud-blog).

Redshift

Als je meer controle over je infrastructuur nodig hebt en je clusters kunt beheren, is Amazon Redshift waarschijnlijk geschikter. Je moet clusters opzetten en beheren door het instancetype, het aantal nodes en de configuratie te kiezen. Dit geeft controle over de infrastructuur, maar voegt naar mijn ervaring ook complexiteit toe.

Redshift biedt zowel gereserveerde als on-demand prijsmodellen. Met gereserveerde instances krijg je korting en committeer je je aan een specifieke capaciteit voor een vooraf bepaalde periode (zoals één of drie jaar). On-demand prijzen laten je per uur betalen voor de capaciteit die je gebruikt, maar bij onjuist beheer kan dit duurder uitvallen.

Architectuur van Amazon Redshift (Bron: AWS).

Prestaties

Zowel Google BigQuery als Amazon Redshift leveren indrukwekkende prestaties bij grootschalige queries, maar blinken uit in verschillende situaties. Laten we bekijken hoe beide platforms performance managen voor grootschalige queries, met BigQuery’s optimalisatie voor ad-hocqueries en Redshifts controle over clusters voor voorspelbare workloads.

BigQuery

BigQuery is gebouwd om dynamische workloads moeiteloos aan te kunnen dankzij de serverloze architectuur. Hierdoor kan BigQuery automatisch schalen, wat hoge performance mogelijk maakt voor grootschalige ad-hocqueries. BigQuery’s kolomopslag is zeer efficiënt voor analytische queries. Dit formaat vermindert de hoeveelheid data die van disk gelezen wordt en versnelt zo de queryperformance.

Redshift

Redshift kan een betere optie zijn als je clusters kunt beheren voor betrouwbare prestaties in omgevingen met voorspelbare workloads. Je kunt clusters tunen voor consistente queryperformance, zodat je resources zijn geoptimaliseerd voor je bedrijfsbehoeften.

Redshift biedt verschillende performance-tuningopties, zoals sorteer- en distributiesleutels, om query-executie te optimaliseren. Dit kan tot betere prestaties leiden bij voorspelbare workloads, maar alleen als je weet wat je doet! Naar mijn ervaring is de leercurve behoorlijk steil.

Kostenstructuur

Inzicht in prijs- en kostenstructuren is essentieel bij het kiezen van een datawarehouse, want we willen verantwoord omgaan met elke euro die we uitgeven.

Laten we bekijken hoe het pay-per-query-model en de opslagkosten van Google BigQuery zich verhouden tot Redshifts clustergebaseerde prijsstelling met korting voor gereserveerde instances:

Kostenfactor	BigQuery	Redshift
Gratis tier	10 GB gratis per maand	Geen gratis tier, maar wel een proefperiode van 2 maanden
Opslagkosten	$20 per TB voor actieve logische opslag, $10 voor langetermijn	$0,025 per GB per maand voor SSD, $0,08 per GB voor RA3
Querykosten	$5 per TB voor on-demand queries	Gebaseerd op gebruik van compute-instances en opslag
Computekosten	Kosten op basis van compute-capaciteit (per slot-uur)	Uurafrekening (on-demand of gereserveerde prijsstelling)
Schalen	Automatisch schalen met autoscaler	Handmatig schalen met nodebeheer
Back-upkosten	Kosten voor langetermijnopslag buiten de gratis tier	Inbegrepen voor basisback-ups, extra kosten voor meer snapshots
Aanvullende kosten	Geen voor back-ups of schalen	Kosten voor concurrency scaling na proefperiode

Schaalbaarheid

Schaalbaarheid is een van de belangrijkste factoren bij het kiezen van een datawarehouse.

Laten we bekijken hoe BigQuery opslag en compute automatisch vergroot op basis van de vraag, en hoe Redshift handmatige clusterschaal vereist, wat langer kan duren.

BigQuery

BigQuery is de voorkeur als je zeker weet dat je bedrijf groeit, net als de workloads en infrastructuren. De autoscaling-functionaliteit van BigQuery ontzorgt je, bespaart tijd en moeite, en laat je volledig focussen op data-analyse.

Redshift

In ideale omstandigheden is Redshift beter als je bedrijf genoeg data engineers heeft. Hoewel Redshift meer actief beheer vraagt, kan dat voordelig zijn, zeker als je preciesere controle wilt en resources zelf wilt aansturen.

Het nadeel is dat beheer veel tijd kost, ook al geeft het je vrijheid. Je workflow kan complexer worden doordat je moet plannen, performance monitoren en ingrijpen wanneer opschalen nodig is.

Ecosysteemintegratie

Zowel Google BigQuery als Amazon Redshift bieden voordelen die specifiek zijn voor hun ecosystemen bij integratie met hun cloudplatform.

BigQuery

BigQuery werkt soepel voor teams die GCP en diens services gebruiken, zoals Google Compute Engine, Cloud Storage en Cloud Run; dan is het handig om BigQuery te gebruiken om je datapijplijnen binnen dezelfde omgeving te houden.

Deze integratie met Google’s suite aan tools en services maakt BigQuery de voorkeursoptie voor datawarehousing als je bedrijf al in het Google-ecosysteem zit, omdat het een soepele workflow met die services biedt.

Redshift

Amazon Redshift sluit goed aan op andere services in het AWS-ecosysteem. Het integreert met Amazon S3, AWS Lambda en AWS Glue, waardoor je eenvoudig toegang hebt tot andere AWS-services en -resources. Naar mijn mening is dit een groot voordeel!

Gebruiksgemak

Het belangrijkste verschil tussen Google BigQuery en Amazon Redshift is de operationele verantwoordelijkheid die deze services bij hun klanten neerleggen.

BigQuery

Omdat we ons geen zorgen hoeven te maken over de onderliggende infrastructuur, regelt Google via BigQuery alles van provisioning tot schalen. Dit maakt BigQuery aantrekkelijk voor bedrijven met weinig infrastructuurengineers die operationele verantwoordelijkheden willen vermijden.

Redshift

Redshift daarentegen vereist meer technische knowhow en expertise. Als je team infrastructuurengineers heeft, zijn back-ups, handmatig schalen en clusterprovisioning beter te behappen. Als bedrijf geeft dit je controle en flexibiliteit over je infrastructuur.

Wanneer gebruik je BigQuery

Er zijn diverse use cases en scenario’s waarin Google BigQuery de aangewezen datawarehouse-oplossing is. Kies BigQuery als je:

Al Google Cloud-services gebruikt.

Omdat het op Google Cloud Platform is gebouwd, is BigQuery geschikter voor wie zwaar investeert in GCP. Stel dat je het merendeel van je resources op GCP hebt, zoals Google Compute Engine, Cloud Storage en Cloud Run. Dan is het handig je datapijplijnen binnen dezelfde omgeving te houden.

Realtime analytics of ad-hocqueries nodig hebt.

BigQuery is krachtig voor grote datasets bij ad-hocqueries of realtime analytics. Omdat je geen infrastructuur hoeft te beheren, worden je queries snel en efficiënt verwerkt; je workload schaalt automatisch, ongeacht de omvang of complexiteit van je data.

Weinig DevOps-resources hebt om infrastructuur te beheren.

Als je team niet over de benodigde DevOps-resources beschikt, is BigQuery hier de duidelijke winnaar. Je hoeft je niet bezig te houden met de technische kant van infrastructuurbeheer; Google regelt dat voor je. Zo kun je je volledig richten op de inzichten uit je data.

Wanneer gebruik je Redshift

Er zijn ook scenario’s en use cases waarin Amazon Redshift de logische keuze is voor datawarehousing. Kies Redshift als je:

Zwaar inzet op het AWS-ecosysteem.

Als je organisatie haar resources heeft uitgerold en geïntegreerd binnen AWS, is Redshift een natuurlijke match. Amazon Redshift werkt samen met andere AWS-services zoals Amazon S3, AWS Lambda en AWS Glue, zodat je volledig op AWS kunt vertrouwen voor databeheer zoals opslag, verwerking en automatisering.

Consistente performance nodig hebt voor voorspelbare querypatronen.

Redshift is compatibel met zware workloads die consistente prestaties vereisen voor voorspelbare querypatronen en een soepele, efficiënte run. Omdat Redshifts clusters aanpasbaar zijn en je de infrastructuur kunt controleren, kun je Redshift tunen voor specifieke performance-eisen.

ETL-zware workflows en sterke infrastructuurbeheercapaciteiten hebt.

Als je team complexe ETL-workflows afhandelt met data engineers die de infrastructuur beheren, is Redshift de juiste keuze. Dit past goed bij bedrijven met DevOps-expertise voor zware workflows; je hebt controle over schalen, back-ups en performance.

BigQuery vs. Redshift: overzichtstabel

Nu we enkele belangrijke onderdelen van beide tools hebben doorgenomen, bekijken we hun belangrijkste highlights. Dit helpt je te beslissen welke tool je het beste kunt gebruiken voor jouw specifieke behoeften:

Features	BigQuery	Redshift
Architectuur	Serverloze architectuur betekent dat je geen infrastructuur hoeft te beheren.	Werkt met een clustergebaseerde architectuur waarbij je clusters handmatig moet beheren.
Prestaties	Kan grote datasets snel verwerken, vooral bij realtime analytics of ad-hocqueries.	Bekend om betrouwbare prestaties bij voorspelbare querypatronen.
Kostenstructuur	Gebruikt een pay-per-query-model: je betaalt voor de data die per query wordt verwerkt.	Gebruikt gereserveerde instances voor kostenkorting, waarbij je vooraf betaalt voor specifieke compute-resources.
Schaalbaarheid	Automatische schaalbaarheid is een van BigQuery’s sterkste punten.	Handmatig schalen is vereist; je beheert cluster resizing, resource-allocatie en performance-tuning.
Ecosysteemintegratie	Diepe integratie met Google Cloud Platform (GCP)-services maakt het topkeuze voor teams die al met het Google-ecosysteem werken.	Integreert naadloos met de Amazon Web Services (AWS)-omgeving en -services voor teams die al in het AWS-ecosysteem zitten.
Gebruiksgemak	De volledig beheerde, serverloze architectuur van BigQuery vereenvoudigt het gebruik zonder diepe infrastructuurkennis.	Redshift vereist meer hands-on beheer. Je moet clusters, schaling en performance monitoren en beheren.

Conclusie

In dit artikel hebben we de belangrijkste vergelijkingen behandeld tussen BigQuery en Redshift, twee clouddatawarehouses met elk hun sterke punten en trade-offs. De beste keuze hangt af van jouw behoeften, waaronder datavolume, querypatronen en budget.

Wil je dieper in deze platforms duiken? Bekijk dan Introduction to Redshift en Introduction to BigQuery op DataCamp. Deze hands-on cursussen helpen je de basis van beide tools te beheersen en praktische skills op te doen om effectief met moderne datawarehouses te werken.