在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最多、缺点最少是一个重要的决定。下面您将找到 Google BigQuery 和 Snowflake 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Google BigQuery 和 Snowflake 在涉及时间序列数据的工作负载方面的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是因为写入的数据量很大以及访问这些数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Google BigQuery 与 Snowflake 对比分析
 |
 |
|
| 数据库模型 | 数据仓库 |
云数据仓库 |
| 架构 | BigQuery 是由 Google Cloud Platform 提供的完全托管、无服务器的数据仓库。它专为高性能分析而设计，并利用 Google 的基础设施进行数据处理。BigQuery 使用列式存储格式以实现快速查询，并支持标准 SQL。数据在 Google Cloud 区域内的多个可用区之间自动分片和复制 |
Snowflake 可以跨多个云提供商部署，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 商业分析、大规模数据处理、数据集成 |
大数据分析、数据仓库、数据工程、数据共享、机器学习 |
| 可扩展性 | 无服务器、PB 级数据仓库，可以处理海量数据，无需预先容量规划 |
高度可扩展，具有多集群共享数据架构、自动扩展和性能隔离 |
正在寻找最有效率的入门方式吗？
无论您是正在寻找成本节约、更低的管理开销或开源，InfluxDB 都可以提供帮助。
Google BigQuery 概述
Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。凭借对性能、可扩展性和易用性的关注，BigQuery 适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。
Snowflake 概述
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式推出。它旨在使组织能够有效地存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立扩展和优化每个组件。
Google BigQuery 用于时间序列数据
BigQuery 可用于存储和分析时间序列数据，但它更侧重于传统数据仓库用例。在需要低延迟响应时间的用例中，BigQuery 可能表现不佳
Snowflake 用于时间序列数据
虽然 Snowflake 不是专门为时间序列数据设计的，但由于其可扩展和灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。
Google BigQuery 关键概念
与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括
- 项目：BigQuery 中的项目代表数据集、表和视图等资源的顶层容器。
- 数据集：数据集是 BigQuery 中的表、视图和其他数据资源的容器。
- 表：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
- 架构：架构定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的存储单元，包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，以实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户在特定时间点或特定时间范围内查询历史数据。
- 数据共享：在 Snowflake 帐户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。
Google BigQuery 架构
Google BigQuery 的架构构建于 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。在其核心，BigQuery 使用一种名为 Capacitor 的列式存储格式，该格式可实现高效的数据压缩和快速的查询性能。数据自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构自动为查询和数据存储分配资源，从而无需用户管理基础设施或容量规划。
Snowflake 架构
Snowflake 的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。
免费时间序列数据库指南
获取关于备选方案和选择关键要求的全面回顾。
Google BigQuery 功能
列式存储
BigQuery 的列式存储格式 Capacitor 可实现高效的数据压缩和快速的查询性能，使其适用于大规模数据分析。
与 Google Cloud 集成
BigQuery 与其他 Google Cloud 服务（如 Cloud Storage、Dataflow 和 Pub/Sub）无缝集成，从而可以轻松摄取、处理和分析来自各种来源的数据。
机器学习集成
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化构建和部署机器学习应用程序的过程。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，从而可以快速适应不断变化的工作负载和需求。
完全托管
Snowflake 是一项完全托管的服务，无需用户管理基础设施、软件更新或备份。
安全性
Snowflake 提供全面的安全功能，包括静态和传输中加密、多因素身份验证和细粒度访问控制。
数据共享
Snowflake 支持帐户之间安全的数据共享，无需复制或传输数据。
Google BigQuery 用例
商业智能和报表
BigQuery 广泛用于商业智能和报表，使用户能够分析大量数据并生成洞察以支持决策。其快速的查询性能以及与流行的 BI 工具（如 Google Data Studio 和 Tableau）的无缝集成使其成为此用例的理想解决方案。
机器学习和预测分析
BigQuery ML 使用户可以直接在 BigQuery 中创建和部署机器学习模型，从而简化构建和部署机器学习应用程序的过程。BigQuery 快速的查询性能以及对大规模数据处理的支持使其适用于预测分析用例。
数据仓库和 ETL
BigQuery 的分布式架构和列式存储格式使其成为数据仓库和 ETL（提取、转换、加载）工作流程的绝佳选择。它与其他 Google Cloud 服务（如 Cloud Storage 和 Dataflow）的无缝集成简化了从各种来源摄取和处理数据的过程。
Snowflake 用例
数据仓库
Snowflake 提供可扩展、安全且完全托管的数据仓库解决方案，适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可用作数据湖，用于摄取和存储大量原始、未处理的数据，这些数据稍后可根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 的支持以及各种数据加载和卸载选项使其成为数据集成和 ETL 的不错选择
Google BigQuery 定价模型
Google BigQuery 定价基于按需付费模式，成本由数据存储、查询和流媒体决定。BigQuery 定价有两个主要组成部分
- 存储定价：存储成本基于 BigQuery 中存储的数据量。活跃存储和长期存储均需付费，不常访问的数据提供折扣价。
- 查询定价：查询成本基于查询期间处理的数据量。用户可以选择按需定价（为每次查询处理的数据付费）或包月定价（为一定量的查询容量提供固定的每月费用）。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费定价模型，存储和计算资源单独收费。存储按每 TB 每月计费，而计算资源则根据使用量计费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括 Standard、Enterprise、Business Critical 和 Virtual Private Snowflake，每种版本都有不同的功能和定价选项。用户还可以选择按需或预购的折扣 Snowflake Credits。
免费开始使用 InfluxDB
InfluxDB Cloud 是开始存储和分析时间序列数据的最快方式。
