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具有最多的优势和最少的缺点是一个重要的决定。下面您将找到 AWS Redshift 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对比情况。
本文的主要目的是比较 AWS Redshift 和 Snowflake 在涉及时序数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时序数据通常在数据库性能方面提出了独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据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。
AWS Redshift 与 Snowflake 分解
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| 数据库模型 | 数据仓库 |
云数据仓库 |
| 架构 | AWS Redshift 利用列式存储格式进行快速查询，并支持标准 SQL。Redshift 使用分布式、共享无架构，其中数据跨多个计算节点进行分区。每个节点进一步划分为切片，每个切片并行处理数据子集。Redshift 可以部署在单节点或多节点集群中，后者为大型数据集提供更好的性能。 |
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、实时仪表板、数据集成、机器学习 |
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 | 支持独立扩展存储和计算，并支持根据需要添加或删除节点 |
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 |
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AWS Redshift 概述
Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。
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。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的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。
AWS Redshift 用于时序数据
AWS Redshift 可用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用基于日期和时间的函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。
Snowflake 用于时序数据
虽然 Snowflake 并非专门为时序数据而设计，但由于其可扩展且灵活的架构，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，使其成为时序数据分析的合适选择。
AWS Redshift 关键概念
- 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
- 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
- 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式以列而不是行的形式存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
- 节点切片：计算节点被划分为切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，用于处理加载数据的一部分。
Snowflake 关键概念
- 虚拟仓库：Snowflake 中的一种计算资源，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地向上或向下扩展。
- 微分区：Snowflake 中的一个存储单元，其中包含表中数据的一个子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
- 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户查询特定时间点或特定时间范围内的历史数据。
- 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。
AWS Redshift 架构
Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。
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。
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AWS Redshift 功能
可扩展性
Redshift 允许您通过添加或删除计算节点来向上或向下扩展集群，从而使您可以根据需要调整存储容量和查询性能。
性能
Redshift 的列式存储格式和 MPP 架构使其能够为大规模数据仓库工作负载提供高性能的查询执行。
安全性
Redshift 提供一系列安全功能，包括静态和传输中加密、使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 进行网络隔离，以及与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成以进行访问控制。
Snowflake 功能
弹性
Snowflake 的架构允许独立扩展存储和计算资源，使用户能够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 支持在帐户之间安全地共享数据，而无需复制或传输数据。
AWS Redshift 用例
数据仓库
Redshift 专为大规模数据仓库工作负载而设计，为存储和分析结构化数据提供可扩展的高性能解决方案。
商业智能和报告
Redshift 与各种 BI 和报告工具集成，使组织能够从其数据中获得见解并做出数据驱动的决策。
ETL 和数据集成
Redshift 支持数据加载和提取、转换和加载 (ETL) 流程，使您可以集成来自各种来源的数据并为分析做好准备。
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，使其适用于需要存储、处理和分析大量结构化和半结构化数据的组织。
数据湖
Snowflake 可以充当数据湖，用于摄取和存储大量的原始、未处理数据，这些数据稍后可以根据需要进行转换和分析。
数据集成和 ETL
Snowflake 对 SQL 和各种数据加载和卸载选项的支持使其成为数据集成和 ETL 的理想选择
AWS Redshift 定价模型
Amazon Redshift 提供两种定价模式：按需和预留实例。使用按需定价，您只需按小时为使用的容量付费，无需长期承诺。预留实例可以选择预留一年或三年的容量，与按需定价相比，每小时费率更低。除了这些定价模式外，您还可以选择不同的节点类型，它们提供不同数量的存储、内存和计算资源。
Snowflake 定价模型
Snowflake 提供按需付费的定价模式，存储和计算资源分开收费。存储按每月每 TB 收费，而计算资源则根据使用量收费，以 Snowflake Credits 衡量。Snowflake 提供各种版本，包括标准版、企业版、业务关键版和虚拟私有 Snowflake，每个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。
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