导读：BigQuery 和 Snowflake 都提供了丰富的数据分析功能，旨在将企业数据服务提升到更高的水平。但是哪个数据平台更适合你的业务？本文将从 8 个角度逐一对比。

Google BigQuery 和 Snowflake 都是领先的数据平台。两者都提供了丰富的数据分析特性、功能和工具，旨在将企业数据服务提升到更高的水平。

三十多年来，数据仓库一直是企业的宝贵工具。这些存储库（现在基于云）帮助企业整合来自不同来源的数据。它们通常支持多种功能，包括人工智能、数据挖掘、数据分析、机器学习和决策支持功能。

数据仓库快速、灵活且功能强大，尤其是当企业希望扩展数字化转型并整合机器人、物联网、深度集成和 API 支持及其他功能时。

BigQuery VS Snowflake

但是，Google BigQuery 和 Snowflake 之间存在重大差异。本文将对这两个领先的数据仓库平台进行了深入比较：它们如何匹配以及它们的一些关键差异。

一、BigQuery 与 Snowflake：功能比较

【BigQuery】：Google 在提供强大的数据框架和工具方面的声誉延伸到了 BigQuery。它提供了一个快速、高度灵活和可扩展的数据仓库解决方案，可以巧妙地处理结构化和非结构化数据。

Google 表示，这种无服务器多云环境旨在“通过内置机器学习的安全且可扩展的平台使洞察力民主化”。

BigQuery 是一种多云分析解决方案，可以容纳从几字节到 PB 不等的数据仓库。该平台支持预测建模和机器学习、多云数据分析、交互式数据分析和地理空间分析，以及许多其他数据功能。

【Snowflake】：Snowflake 之所以吸引人，是因为它专注于海量数据的灵活性和可扩展性。该平台作为服务交付，可以自动扩展和缩减，而不会对性能产生任何影响。多云共享数据架构处理围绕数据工程、数据仓库、数据湖、数据科学等的大量工作负载和任务。

Snowflake 提供超高弹性，并提供支持现代标准的架构，包括安全性和数据治理。企业可以在 AWS、Azure 和 Google Cloud 或任何组合上运行该平台。

Snowflake 还提供强大的协作和数据共享功能。它是现代集成数据应用程序的理想选择，并与 Salesforce、Alation、Cognizant、Collibra、Dataiku、Informatica、Qlik、Talend 等许多公司建立了战略联盟和合作伙伴关系。

二、BigQuery 与 Snowflake：架构比较

【BigQuery】：BigQuery 平台依赖于一个无服务器的多集群框架，该框架将计算层和存储层分开。Google 在后台处理所有资源配置，并支持在分区表和非分区表上进行集群。这些表是持久的、针对功率和速度进行优化和压缩的。

这种大规模并行环境依赖于数千个 CPU 从存储中读取数据。它支持几乎所有主要的数据摄取方法，包括 Avro、CSV、JSON 和 Parquet/ORC。

BigQuery 的一大优势是其跨全球数据中心的自动复制。这极大地降低了服务中断和停机的风险。

【Snowflake】：Snowflake 平台提供了一个混合系统，结合了传统共享磁盘和共享记录架构的特征。它提供了一种基于需求自动扩展的多集群方法。

因为 Snowflake 在存储和计算之间有一个内置的分离层，所以它非常快速和灵活。例如，微分区可容纳结构化、半结构化和非结构化数据，并且该平台提供了广泛的连接器和驱动程序集，包括 Spark、Python、.NET 和 Node.js。它支持大多数 SQL 命令，包括 DDL 和 DML，可以隔离数据和组，甚至可以从单一数据源运行不同的应用程序。

三、BigQuery 与 Snowflake：主要工具比较

【BigQuery】：BigQuery 平台提供了丰富的功能，并与其他谷歌数据工具集成，包括 Vertex AI 和 Data Studio。BigQuery ML 通过结构化和半结构化数据以及 SQL 帮助数据科学家和数据分析师构建和使用机器学习模型。它使用连接器和插件导入和摄取大多数主要文件类型，包括来自 SAP、Informatica 和 Confluent 的数据。

BigQuery Omni 提供多云分析并无缝连接到 AWS 和 Azure。BigQuery BI Engine 以亚秒级响应时间提供复杂数据库的分析。BigQuery GIS 支持地理空间数据分析，支持大多数地图和图表格式。

此外，该平台还提供 AutoML Tables，这是一种无代码 GUI，可自动执行任务并引导用户找到最佳模型，以及支持各种方法的 ML 功能，包括逻辑回归、K-means 和朴素贝叶斯。它符合 ANSI SQL。

【Snowflake】：Snowflake 平台几乎可以处理企业可以提出的所有数据科学挑战。常见的工作负载包括应用程序构建、协作、网络安全、数据工程、数据湖、数据科学和数据仓库。它能够处理各行各业的需求，提供一套丰富的工具来处理数据摄取、转换和分析的各个方面，包括非结构化数据。模式读取功能允许数据科学家构建管道，而无需提前定义模式。

Snowflake 支持大规模的 BI、分析和机器学习。ML 解决方案允许用户插入选择的工具，具有本地连接器和来自广泛合作伙伴生态系统的强大集成。该平台还提供强大的工具，用于构建具有自动缩放和对数据结构的本机支持的数据应用程序。

Snowflake 的开发者框架 Snowpark 支持多种编程语言和功能，包括 Scala、Python、Java 和 JavaScript。此代码直接在 Snowflake 内部运行，并利用其处理引擎，无需其他系统或修改。

最近的 Snowflake 增强功能包括一个面向 ARM 客户的工具，该工具可以更轻松地使用单个数据集在单个位置利用和管理其数据的生命周期；以及用于决策制定的数据驱动框架，可将应用程序直接交付给数据，从而无需在系统之间移动敏感数据。

新的 Snowflake Native Application Framework 允许开发人员在 Snowflake Marketplace 上构建、货币化和部署应用程序。消费者可以直接在 Snowflake 中的数据上安全地安装和运行这些应用程序。

四、BigQuery 与 Snowflake：接口比较

【BigQuery】：作为 Google Cloud 的一部分，BigQuery 提供了一个带有图形用户界面 (GUI) 的云控制台，用于创建和管理资源以及运行 SQL 查询。该控制台还提供对各种资源的可见性，包括云存储。

【Snowflake】：可通过 Chrome、Firefox、Safari、Opera 和 Edge 浏览器访问 Web 界面（尽管该公司推荐使用 Chrome）。该平台提供资源和功能的单一视图。供应商的 Web 界面 Snowsight 提供 SQL 和其他功能。

五、BigQuery 与 Snowflake：备份和恢复比较

【BigQuery】：由于数据中心遍布世界各地，并且自动复制始终处于开启状态，因此几乎没有丢失数据的机会。Google 依赖于一个数据备份和恢复框架，让用户可以查询超过 7 天的数据更改的时间点快照。

【Snowflake】：供应商没有运行专用的备份系统。相反，它使用故障安全技术来恢复前 7 天的系统故障。

六、BigQuery 与 Snowflake：安全性和合规性比较

【BigQuery】：该平台与各种 Google 安全和隐私服务集成，包括身份和访问管理 (IAM)，以处理角色和权限。

此外，BigQuery 提供列级和行级安全性，可控制关键功能，以及静态和动态默认加密。它包括强大的治理和合规性功能。作为 Google Cloud 的一部分，它支持 HIPAA、FedRAMP、PCI DSS、ISO/IEC、SOC 1、2、3 等。

【Snowflake】：该公司提供全面的安全功能，包括对其使用的所有三个云的专用网络访问、动态数据屏蔽以及静态和动态数据的端到端加密。Snowflake 还提供基于 OAuth 和 SAML 的强大身份和访问控制，以及细粒度的治理。它的 Enterprise +层提供 HIPAA 支持，并且符合 PCI。

此外，Virtual Private Snowflake (VPS)选项提供客户专用的虚拟服务器。它还支持 FedRAMP、DSS、ISO/IEC、SOC 1、2、3 等。

七、BigQuery 与 Snowflake：支持比较

【BigQuery】：Google 提供基本、标准、增强和高级支持。所有客户都包含基本版；它包括社区支持和在线文档。

其他等级具有不同的功能和价格。Google 的知识库非常广泛，并且有一个庞大而活跃的在线社区。

【Snowflake】：供应商以服务参与的形式提供专业服务，将 Snowflake 领域专家与企业的 IT 人员配对。

支持分为两类：Premier 和 Priority。两者都提供跨 AWS、Azure 和 Google Cloud 的无限数量的案例和票证，但优先级优先考虑响应，并包括 Premier 层中不可用的几个功能。还有一个广泛的在线知识库和一个庞大而活跃的在线社区。

八、BigQuery 与 Snowflake：价格比较

【BigQuery】：Google 对数据存储、流式插入和数据查询收费。但是，加载和导出数据是免费的。存储费用为每月每 GB 0.02 美元，长期存储费用为每月 0.01 美元。流式插入的成本为每 200 兆字节 0.01 美元。用户可以选择两种数据分析定价模型：按需定价和统一费率定价。前者每 TB 运行 5 美元，每月第一个 TB 免费。对于 100 个插槽的专用预订，统一费率定价为每月 1,700 美元。对于 100 个 Flex 插槽，Google 每小时收费 4 美元。

【Snowflake】：该公司的定价模型相当复杂，取决于平台（AWS、Azure 或 Google Cloud）和地区。例如，AWS 和美国西部（俄勒冈）有四个层次。

标准层提供完整的 SQL 数据仓库、永远在线的加密、联合身份验证和客户专用的虚拟仓库，按需存储每月每 TB 40 美元，一旦企业达到其需求，每信用额度 2 美元（资源计量单位）购买的容量。

企业计划还需要每月每 TB 40 美元的按需存储费用加上每笔信用额度 3 美元。它包括许多其他功能。Business Critical Enterprise Plus 计划每月运行 23 美元的容量存储，每个信用点的成本为 4 美元。它包括其他高级功能，包括数据库故障转移和回退。

BigQuery 与 Snowflake：结论

这两个平台都提供了最先进的数据仓库和科学功能，并且它们都非常强大、灵活和可扩展。大部分决定取决于企业已经依赖的供应商和平台，以及这两个供应商中的哪一个更适合存储和计算包括定价。

BigQuery 对于数据挖掘和具有可变工作负载的企业可能具有轻微优势，而 Snowflake 对于需要几乎无限自动扩展的企业具有轻微优势。

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