BigQuery 与 Redshift：成本、性能与可扩展性的对比

对比两大云端数据仓库解决方案，为您的需求选出最佳方案。

已更新 2026年10月6日 · 11分钟阅读

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当我们需要处理来自不同来源的大量结构化和半结构化数据时，通常会想到将其集中存储在一个仓库中。人们对数据仓库的看法不断演变，基于云的方案在性能、灵活性和可扩展性方面表现出色。Google BigQuery 和 Amazon Redshift 是这一领域的佼佼者。

这两款云端数据仓库强大的数据处理、分析与存储功能，使数据专业人士能够更高效、更有效地管理数据。

本文将对这两大平台进行全面比较，涵盖其功能、优点、缺点以及最佳实践。让我们深入细节，帮助您找到最适合自身需求的选择！

什么是 BigQuery？

Google BigQuery 是 Google Cloud Platform（GCP）提供的全托管、无服务器数据仓库。BigQuery 专为处理海量数据集、支持实时分析以及以最少的基础设施管理支持机器学习工作流而设计。其无服务器架构允许您使用 SQL 查询来分析数据。

BigQuery 以表、行、列呈现数据，支持数据库事务语义（ACID）。BigQuery 存储会在多个位置自动复制，以提供高可用性。

GCP 界面：BigQuery 控制台主界面。

BigQuery 核心功能：

无服务器架构：您无需担心基础设施管理。BigQuery 会根据查询需求自动配置资源，免去这方面的工作。
流式写入的实时分析： BigQuery 能轻松处理实时数据，非常适合事件驱动系统。借助该功能，您可以从流数据中获得洞见。
内置机器学习：借助 BigQuery ML，您可以在 BigQuery 环境中使用 SQL 构建、训练并部署机器学习模型。
与 GCP 服务的原生集成： BigQuery 可与 Pub/Sub、Cloud Storage、Dataflow 等 Google Cloud 服务集成，增强其通用性。

BigQuery 适用场景：

海量数据的临时查询：BigQuery 专为处理从 TB 到 PB 级的超大数据集而构建。这意味着您可以高效分析海量数据，而无需担心基础设施与性能问题。
事件驱动系统的实时分析：BigQuery 支持事件驱动架构，数据会在事件发生时推送到系统。借助 BigQuery，您可以监控并分析实时数据流，获得可行动的洞见。
ML 模型训练与部署：Google BigQuery 提供内置的机器学习（ML）能力，使用户无需借助任何第三方工具，就能在 BigQuery 环境中直接创建、训练并部署模型。

什么是 Redshift？

Amazon Redshift 是基于云的数据仓库解决方案，是 Amazon Web Services（AWS）更大云计算平台的一部分。凭借 Redshift 的集群式架构，用户无需自行管理基础设施，即可访问并分析大规模、可预测的工作负载。

Redshift 允许用户加载数据后，立即通过 Amazon Redshift Query Editor v2 或首选的商业智能（BI）工具开始查询。该服务在易用、零管理的环境中，提供出色的性价比与熟悉的 SQL 功能。

AWS 界面：Amazon Redshift 控制台主界面。

Redshift 核心功能：

面向高性能分析的列式存储： Redshift 采用列式存储架构，旨在优化大数据集上的分析型查询性能，实现高效压缩并减少 I/O 操作。
与 AWS 生态的无缝集成： Redshift 可与 AWS 服务（如 Amazon S3、Glue 和 Athena）集成，从而提升其通用性，使其成为强大的数据分析与管理工具。
Redshift Spectrum： Amazon Redshift 通过支持分析存储在 Amazon S3 桶中的海量数据，并与 Redshift 集群中的数据一起分析，扩展了其分析能力。
支持复杂 SQL 查询： Redshift 提供完整的 SQL 支持，使用户能够执行高级数据转换与分析。

Redshift 适用场景：

重 ETL 的工作流： Redshift 最适合处理复杂的 ETL 工作流，这类工作流涉及从多种来源抽取数据、将其转换为合适的格式，并加载到数据仓库用于分析。
企业级数据仓库：大型组织在处理健壮的结构化与半结构化数据时无需担忧。Redshift 支持企业级数据仓库，具备出色的可扩展性、高性能、强大的安全特性，以及与 AWS 服务的集成能力。
BI 报表：当您希望将数据可视化或以有意义的形式呈现时，Redshift 旨在与商业智能（BI）工具（如 Tableau 和 Looker）集成，使用户能够创建交互式仪表板与详细报告。

BigQuery 与 Redshift 的差异

在简要了解这两款云端数据仓库之后，我们从不同维度更深入地比较它们的差异。

架构

平台架构描述了系统应如何运作。这里我将强调 BigQuery 的无服务器、按查询计费模型与 Redshift 的集群式方法之间的区别。

BigQuery

如果您偏好“省心式”且具备自动扩缩的方式，BigQuery 是数据仓库的不二之选。

BigQuery 让您无需管理任何基础设施；Google 负责从资源配置到扩缩的一切。使用 BigQuery，您只需为运行的查询和使用的存储付费。这种按需付费的定价方式具有成本效益，并有助于避免空闲资源成本。

BigQuery 架构（来源：Google Cloud 博客）。

Redshift

如果您需要对基础设施有更多掌控，并且能够高效管理集群，Amazon Redshift 会更适合您。Redshift 需要您通过选择实例类型、节点数量与配置来设置并管理集群。这让您掌控基础设施，但以我的经验来看，也会增加复杂度。

Redshift 提供预留实例与按需计费两种定价方式。使用预留实例，您可享受折扣，并在预定周期（例如一年或三年）内承诺特定容量。按需计费允许按小时为使用的容量付费，但若管理不当，成本可能更高。

Amazon Redshift 架构（来源：AWS）。

性能

Google BigQuery 与 Amazon Redshift 在大规模查询方面都具备令人印象深刻的性能，但各自擅长的场景不同。我们看看两者如何处理大规模查询：BigQuery 针对临时查询做了性能优化，而 Redshift 则通过集群控制应对可预测的工作负载。

BigQuery

得益于无服务器架构，BigQuery 能轻松应对动态工作负载。这使得 BigQuery 可以自动扩缩，提高大规模临时查询的性能。BigQuery 的列式存储对分析型查询非常高效，这种格式减少了磁盘读取量，加速了查询性能。

Redshift

在可预测的工作负载环境中，如果您能够管理集群以获得可靠性能，Redshift 会是更好的选择。您可以调优集群以实现稳定的查询性能，确保资源与业务需求匹配。

Redshift 提供多种性能调优选项，例如排序键和分布键，以优化查询执行。这能在可预测工作负载下获得更佳性能，但前提是您知道如何使用！以我的经验，学习曲线可能较陡。

成本结构

在选择数据仓库时，了解价格与成本结构至关重要，因为我们希望对每一笔支出负责。

让我们对比 Google BigQuery 的按查询计费与存储费用，以及 Amazon Redshift 的基于集群的定价及预留实例折扣：

成本因素	BigQuery	Redshift
免费层	每月 10GB 免费	无免费层，但提供 2 个月免费试用
存储成本	活跃逻辑存储 $20/TB，长期存储 $10/TB	SSD 为 $0.025/GB/月，RA3 为 $0.08/GB
查询成本	按需查询 $5/TB	基于计算实例使用与存储
计算成本	基于容量计算收费（按 slot hour）	按小时计费（按需或预留定价）
扩缩	借助自动扩缩器自动扩缩	通过节点管理进行手动扩缩
备份成本	超出免费层的长期存储需收费	基础备份已包含，更多快照需额外费用
其他成本	备份或扩缩无额外费用	并发扩缩在免费试用后需收费

可扩展性

可扩展性是选择数据仓库时应重点考虑的因素之一。

我们来看 BigQuery 如何根据需求自动增加存储与计算能力，以及 Redshift 如何需要手动扩展集群且可能耗时更长。

BigQuery

当您确信业务会随工作负载与基础设施一同扩张时，BigQuery 是首选平台。BigQuery 的自动扩缩功能免除了您的负担，节省时间与精力，让您可以全身心专注于数据分析。

Redshift

在理想情况下，如果公司拥有足够的数据工程师，Redshift 会更合适。尽管 Redshift 需要更主动的管理，但这可能对您的业务有利，尤其是在需要更精细的控制并希望自行管理资源时。

缺点在于，即便它给了您自由，管理也非常耗时。您需要进行规划、监控性能，并在需要扩容时采取行动，这会增加工作流的复杂性。

生态集成

在与各自云计算平台集成时，Google BigQuery 与 Amazon Redshift 都能在其生态中展现优势。

BigQuery

对于使用 GCP 及其服务（如 Google Compute Engine、Cloud Storage、Cloud Run）的团队，BigQuery 表现流畅，将数据管道置于同一环境中颇具益处。

凭借与 Google 全家桶工具与服务的整合，如果您的业务已在 Google 生态中运作，BigQuery 将成为数据仓库的优选，带来顺畅的工作流程。

Redshift

Amazon Redshift 能与AWS 生态中的其他服务良好协同。它可与 Amazon S3、AWS Lambda、AWS Glue 集成，便于访问其他 AWS 服务与资源。在我看来，这是一个巨大优势！

易用性

Google BigQuery 与 Amazon Redshift 的关键差异之一在于它们对客户承担的运维责任不同。

BigQuery

借助 BigQuery，Google 负责从资源配置到扩缩的一切，我们无需担心底层基础设施管理。对于缺少基础设施工程师、希望尽量减少运维责任的企业，BigQuery 的这一特性尤为突出。

Redshift

另一方面，Redshift 需要更强的技术能力与专业知识。若您的团队配备基础设施工程师，处理备份、手动扩缩与集群配置将不成问题。对于企业，这让您在基础设施上拥有控制力与灵活性。

何时使用 BigQuery

在多种使用场景下，Google BigQuery 都是首选的数据仓库解决方案。若符合以下条件，请选择 BigQuery：

已经在使用 Google Cloud 服务。

由于其构建于 Google Cloud Platform 之上，BigQuery 与深度投入 GCP 的用户更为契合。假设您的大部分资源位于 GCP，如 Google Compute Engine、Cloud Storage、Cloud Run，那么将数据管道保持在同一环境中可能更有利。

需要实时分析或临时查询。

BigQuery 在处理临时查询或实时分析所需的大型数据集方面十分强大。由于无需管理基础设施，可确保查询快速高效地处理；无论数据规模或复杂度如何，工作负载都能自动扩缩。

缺乏用于管理基础设施的 DevOps 资源。

如果您的团队缺乏必要的 DevOps 资源，BigQuery 在这方面无疑更胜一筹。您无需为基础设施管理的技术细节操心，Google 会为您处理。这能帮助您专注于数据洞见本身。

何时使用 Redshift

在某些场景下，Amazon Redshift 是明确的首选数据仓库解决方案。若符合以下条件，请选择 Redshift：

深度投入 AWS 生态。

如果您的组织已将资源部署并集成于 AWS 生态中，Redshift 自然合拍。Amazon Redshift 可与 Amazon S3、AWS Lambda、AWS Glue 等服务协作，从而在数据存储、处理与自动化等数据管理方面，更多地依赖 AWS。

对可预测查询模式需要稳定一致的性能。

Redshift 适合需要对可预测查询模式保持一致性能的重型工作负载，确保平稳高效地运行。由于 Redshift 集群可定制且您可以控制基础设施，您可以调优 Redshift 以满足特定的性能需求。

拥有重 ETL 工作流与强大的基础设施管理能力。

如果您的团队由负责基础设施管理的数据工程师处理复杂的 ETL 工作流，那么 Redshift 非常契合。这适用于具备DevOps 专长、能够处理重型工作流的公司；您将能掌控扩缩、备份与性能。

BigQuery vs. Redshift：总结表

既然我们已经回顾了两款工具的一些关键组成部分，接下来梳理它们的要点亮点。这将帮助您针对具体需求决定使用哪款工具：

特性	BigQuery	Redshift
架构	无服务器架构意味着您无需管理任何基础设施。	基于集群的架构，需要您手动管理集群。
性能	能够快速处理大型数据集，尤其适合实时分析或临时查询。	以在可预测查询模式下的可靠性能而闻名。
成本结构	采用按查询计费模式，即按每次查询处理的数据量付费。	通过预留实例获得成本折扣，需预先为特定计算资源付费。
可扩展性	自动扩展是 BigQuery 的强项之一。	需要手动扩缩，因此您必须管理集群扩容、资源分配与性能调优。
生态集成	与 Google Cloud Platform（GCP）服务深度集成，对于已在 Google 生态中工作的团队是首选。	与 Amazon Web Services（AWS）环境及其服务无缝集成，适合已使用 AWS 生态的团队。
易用性	BigQuery 的全托管、无服务器架构使其更易使用，无需深厚的基础设施管理技能。	Redshift 需要更多的动手管理。您需要监控并管理集群、扩缩与性能。