Die zunehmende Bedeutung von Daten für Unternehmen hat auch den Bedarf an Werkzeugen und Technologien erhöht, um sie effizient zu verwalten. Data Warehouse ist eine zuverlässige Lösung, da sie Ihre Daten effektiv speichert und für die Analyse bereithält. 

Wenn Sie die Vor- und Nachteile von Snowflake und SQL Server kennen, können Sie die richtige Lösung für Ihre Data Warehousing-Anforderungen auswählen.

Die passende Option wird mit Ihrem wachsenden Datenvolumen und Geschäft Schritt halten können, bietet bequeme Datenintegration, pflegen Datenqualität, und bieten integrierte Funktionen für Datensicherheit und Compliance – und sind zugleich kostengünstig und benutzerfreundlich. 

Lesen Sie weiter, um mehr über die Frage Snowflake vs. SQL Server zu erfahren und eine fundierte Auswahl zu treffen.

Snowflake vs. SQL Server auf einen Blick

Bevor wir später im Blog einen detaillierteren Vergleich anstellen,re's Snowflake vs. SQL Server Face-Off auf einen Blick: 

Übersicht über Schneeflocken

Schneeflocke ist geworden eine große Präsenz im Bereich Datenmanagement innerhalb von nur einem Jahrzehnt. Die Plattform wurde speziell für die Cloud entwickelt und nutzt die Infrastruktur der größten Cloud-Anbieter, darunter Azure, Google Cloud Platform (GCP) und Amazon Web Services (AWS). Snowflake ist ideal für Szenarien mit schwankenden Abfragelasten und Datenmengen, da es die Ressourcen automatisch an die Nachfrage anpasst.  

Die Plattform verfügt außerdem über automatische Wartungsfunktionen, die den Verwaltungsaufwand bei der Verwaltung eines Data Warehouse erheblich senken können.

SQL Server-Übersicht 

Microsoft SQL Server, auch MS SQL Server oder einfach SQL Server genannt, begann als konventioneller On-Premise Managementsystem für relationale Datenbanken (RDBMS) in den 1980er Jahren. Seitdem ist es jedoch auch eine zuverlässige Option für Unternehmen geworden, die eine Mischung aus lokaler und Cloud-Bereitstellung benötigen. 

Unternehmen schätzen SQL Server wegen seiner Anpassbarkeit und umfassenden Sicherheitsfunktionen. Es stehen zahlreiche Entwicklungstools zur Verfügung, um die Funktionalität weiter zu erweitern und zu verfeinern. 

Erfahren Sie mehr über Verwenden von SQL Server für Data Warehousing. 

Snowflake im Vergleich zu SQL Server 

Hier sehen Sie den Vergleich zwischen Snowflake und SQL Server in six Hauptbereiche: 

1. Architektur

Snowflake ist mit einer Cloud-nativen Multi-Cluster-Architektur konzipiert. Es unterstützt Cloud-Anbieter wie Azure, AWS und GCP. 

Es dient in erster Linie Data Warehousing- und Analyseanwendungen. Snowflake-Benutzer müssen die Infrastruktur nicht verwalten, da es die Konfiguration und Verwaltung selbst übernimmt.  

Im Gegensatz dazu wurde SQL Server in erster Linie für On-Premise-Anwendungen entwickelt, kann aber Cloud-Operationen auf Azure unterstützen. Es funktioniert gut für beide Online Analytical Processing (OLAP) und Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) Aufgaben.  

Die Cloud-Versionen von SQL Server stellen einige verwaltete Dienste bereit, die Verwaltung der Infrastruktur liegt jedoch in erster Linie in der Verantwortung der Benutzer. 

2. Skalierbarkeit

Da Snowflake Speicher- und Rechenfunktionen trennt, können Sie sie individuell entsprechend Ihren Anforderungen skalieren. Dank der Multicluster-Architektur kann Snowflake gleichzeitige Workloads verarbeiten, indem für jede Abfrage separate Cluster verwendet werden. 

SQL Server hingegen kombiniert Speicher- und Rechenfunktionen im selben System. Seine Skalierbarkeit kann durch Hardwarebeschränkungen eingeschränkt sein, insbesondere bei der Verwendung vor Ort. Und schließlich kann es zwar gleichzeitige Arbeitslasten verarbeiten, tut dies jedoch nicht so effektiv wie Snowflake. 

3. Leistung

Snowflake bewältigt dank fortschrittlicher Komprimierungstechniken und spaltenbasierter Speicherung leseintensive analytische Abfragen gut. Darüber hinaus optimiert es Abfragen und Datenspeicherung automatisch und minimiert so den Bedarf an manueller Feinabstimmung. 

SQL Server benötigt mehr manuelle Optimierungen als Snowflake. Im Gegensatz zu Snowflake, das speziell für DatenanalyseSQL Server bewältigt sowohl transaktionale als auch analytische Arbeitslasten gut. 

4. Preismodelle

Snowflake berechnet für die Speicherung jeden Monat einen Pauschalpreis pro Terabyte (TB). Benutzer verbrauchen Credits, wenn sie Rechenfunktionen ausführen, und der Preis pro Credit variiert je nach Konto. Für den Datenausgang wird außerdem eine Gebühr pro Byte erhoben. Die monatlichen Gesamtkosten für die Nutzung von Snowflake setzen sich aus Gebühren für Datenübertragung, Rechenleistung und Speicherung zusammen. 

SQL Server bietet verschiedene Editionen mit jeweils eigenem Preis- und Lizenzmodell. Pay-as-you-go-Pakete mit Monats- und Stundentarifen sind ebenfalls verfügbar. 

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Egal, ob Sie sich für Snowflake oder SQL Server entscheiden, AsteraMithilfe der Funktionen von können Sie Ihre Wahl optimal treffen. Finden Sie heraus wie.

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5. Datenaustausch

Sie können Daten in Snowflake auf zwei Arten teilen. Mit „Auflisten“ können Sie Daten privat mit ausgewählten Snowflake-Konten in jeder Region oder öffentlich über den Snowflake Marketplace teilen. Mit „Direkt teilen“ können Sie Daten mit einem oder mehreren Snowflake-Konten in Ihrer Region teilen, ohne sie zu kopieren oder zu verschieben. 

Für die gemeinsame Nutzung von Daten mithilfe eines SQL-Servers sind die folgenden Methoden möglich: 

• Replikation 

• Verbindungsserver 

• Verteilte Abfragen 

• Datenbankspiegelung 

• Always On-Verfügbarkeitsgruppen 

• Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) Prozesse 

• Datenimport / -export 

6. Sicherheit und Compliance

Snowflake bietet integrierte Sicherheitsmaßnahmen wie: 

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand und während der Übertragung 

• Ein Zugriffskontrollsystem, das sowohl rollenbasierte als auch diskretionäre Zugriffskontrollmethoden umfasst 

• Föderierte Authentifizierung und Single Sign-On (SSO) 

• Sicherer Datenaustausch, der Dritten nur Lesezugriff bietet und keine Datenübertragung beinhaltet. 

Snowflake unterstützt außerdem eine Vielzahl von Compliance-Frameworks. Zu den bekanntesten gehören: 

• SOC 1 Typ II und SOC 2 Typ II

• PCI-DSS (Datensicherheitsstandard der Zahlungskreditindustrie) 

• ISO/IEC 27001, ISO 27017:2015 und ISO 27018:2019 

• HITRUST 

Microsoft SQL Server bietet mehrere Sicherheitsebenen, darunter Verschlüsselung, Überwachung und bedingten Zugriff.  

• Die Verschlüsselung in einem SQL Server hat mehrere Facetten, darunter die Verschlüsselung der Kommunikation mit SSL/TLS, die Sicherung jedes SQL Datenbank Verwendung eines Hauptschlüssels und transparenter Datenverschlüsselung (TDE). 

• SQL Server Audit ist ein integriertes Tool mit mehreren Überwachungsebenen, das Sie für Prüfungen auf Server- und Datenbankebene verwenden können. 

• Der bedingte Zugriff bietet eine fein abgestufte Zugriffskontrolle durch Techniken wie rollenbasierten Zugriff, Datenmaskierung, Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) und Sicherheit auf Spaltenebene (CLS).  

Aus Compliance-Gründen unterstützt SQL Server unter anderem die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), PCI-DSS, ISO/IEC 27001 sowie SOC 1, 2 und 3. 

Snowflake vs. SQL Server: Welche Lösung ist für Ihre Anforderungen ideal? 

Wenn Sie planen, Ihre Abläufe vollständig in die Cloud zu verlagern, kann die Cloud-Nativität von Snowflake ein starker Anstoß in diese Richtung sein. Die flexible Skalierung und die benutzerfreundliche Oberfläche machen das Upgraden von Altsystemen und den Umstieg auf eine vollständig cloudbasierte Data-Warehousing-Lösung einfach.

Snowflake ist auch die richtige Wahl, wenn Sie auf eine vollständig verwaltete Lösung umsteigen möchten. Mit Snowflake müssen Sie sich nicht um die Konfiguration, Verwaltung oder Wartung einer Datenplattform kümmern.

Wenn Ihr Unternehmen hingegen noch nicht für eine solche Umstellung bereit ist oder Sie lieber auf ein Hybridmodell umsteigen möchten, bevor Sie sich voll und ganz auf die Cloud konzentrieren, ist SQL Server die richtige Wahl für Ihr Unternehmen. Die leistungsstarken Compliance- und Sicherheitsfunktionen von SQL Server machen ihn zu einer praktikablen Option für gemischte Bereitstellungsszenarien.

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Die Wahl der richtigen Data Warehousing-Plattform ist entscheidend – und ebenso wichtig ist die Wahl des richtigen Datenmanagement-Tools. Ob Snowflake oder SQL Server die bessere Option ist für Sie zu schaffen, die KI-gestützte Astera Datenpipeline-Builder kann dir helfen voll Nutzen Sie die beeindruckenden Fähigkeiten dieser Plattformen. 

Sie können verwenden Asteras native Snowflake-Konnektivität oder richten Sie Drag-and-Drop-Konnektoren ein, um einen SQL Server mit verschiedenen Unternehmenssystemen zu verbinden. Dank AsteraMit den leistungsstarken Automatisierungsfunktionen von können Sie Jobs so einrichten, dass sie ohne manuelles Eingreifen ausgeführt werden und Ihre Datenprozesse skalieren. 

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