Google bigquery 赞成和反对；BigQuery和亚马逊红移的缺点

比较Google BigQuery和Amazon Redshift表明，两者都可以满足相同的需求，主要是成本计划不同。与Google BigQuery相比，红移的配置（定义键和优化工作）似乎更复杂，因为Google BigQuery可能存在连接表的问题

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Google BigQuery与Amazon Redshift之间是否存在利弊列表？

Amazon Redshift是一个标准的SQL数据库（基于Postgres），具有MPP功能，可以扩展。这些特性还要求您在某种程度上符合数据模型，以获得最佳性能。它支持大量的SQL标准，大多数可以和Postgres对话的工具都可以不加修改地使用它

BigQuery不是数据库。这是一个独特的服务，有自己的API和接口。它为SQL查询提供了有限的支持，但大多数用户通过自定义代码（Java、Python等）与SQL进行交互。一些第三方工具增加了对BigQuery的支持，但现有工具如果不进行修改将无法工作

tl；dr-Redshift更适合与现有工具交互和使用复杂的SQL。BigQuery更适合于自定义编码的交互和不喜欢SQL的团队

更新2017年4月17日-这里有一个更为最新的成本和速度差异摘要（包装在一个销售宣传中，所以YMMV）。TL；如果你有规律地查询数据，DR-Redshift通常会更快更便宜

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更新-由于我在这方面的得票不断下降（我在reddit上发布了这个比较。一位长期从事红移的从业者很快就来评论我的发言。请查看完整的对话

调整群集大小：

• Redshift将要求您选择多个CPU、RAM、HD等，并打开它们
• BigQuery不在乎。只要你想使用它，就可以随时使用，不需要设置

无所事事时的小时成本：

• Redshift会要求您为每台运行的服务器支付每小时的费用，即使您什么也不做
• 当idle BigQuery仅对存储的每GB每月收费0.02美元时，每个GB每月收费0.2美分，仅此而已

查询速度：

• 红移性能受您所购买的CPU数量的限制
• BigQuery透明地带来了在几秒钟内运行查询所需的尽可能多的资源

索引：

• Redshift将要求您根据特定条件为数据编制索引（更正：分发），并且您只能基于此索引运行快速查询
• BigQuery没有索引。每个操作都很快

抽真空：

• 红移需要持续数小时的定期维护和“真空”操作。您需要为每个服务器小时付费
• BigQuery没有。忘记“吸尘”吧

数据分区和分发：

• Redshift要求您考虑如何在服务器内分发数据以保持性能—优化只适用于某些查询
• BigQuery没有。只需运行您想要的任何查询

流式实时数据：

• 不可能（？）红移
• BigQuery可以轻松处理每表每秒摄取多达100000行的数据

扩展您的群集：

• 如果您有更多的数据，或者有更多的并发用户，使用红移进行扩展将是一件痛苦的事情
• BigQuery就行了

多区域：

• 您想要多区域红移以实现可用性和数据完整性？这很痛苦
• 默认情况下，BigQuery是多分区的

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要尝试BigQuery，您不需要信用卡或任何设置时间。只需尝试（）

当您准备将自己的数据放入BigQuery时，只需将JSON新行分隔日志从复制到Google云存储并导入即可

请参阅此云上数据仓库定价的深入指南：

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试试quora，你的问题更适合那里…看看我当然看过那里了，我想我可以从纯开发和集成的角度获得另一个视角。无论如何，谢谢。一些成本分析BQ是一个列式分布式数据库。可以用它自己的SQL口音轻松查询。主要区别在于易于集成与标准db、etl、ui工具的结合，这里redshift有一些小的优势。而管理所需的努力，这里bq有一些优势。好吧，公平点说，bq在技术上是一个“柱状数据库”，实际上不是一个“数据库”，因为它支持来自无数现有工具的JDBC/ODBC连接。它已经存在了三年了它是建立在谷歌自己使用的完全相同的技术上的。你为什么会认为它会被放弃？谷歌是否放弃了其他云技术？BigQuery使用了非常类似SQL的语法，所以你的“BigQuery更适合自定义编码的交互和不喜欢SQL的团队”的说法不准确。它现在也有ODBC连接。不确定在本次讨论中它是否存在。“要尝试BigQuery，您不需要信用卡”似乎不再正确-为了设置免费试用，我必须添加信用卡详细信息。或者还有办法吗？试试看