大数据的兴起带来了数据存储和计算技术的令人同情的增长，这些技术可以有效地扩展，而不会让企业付出巨大的代价。 在 Redshift 与 Snowflake 上构建云数据仓库的决定通常很复杂，涉及多个必须考虑的因素。 云数据仓库似乎是满足总体数据量增长的完美解决方案，因为它们允许企业创建统一的视图并对大型数据集运行复杂的查询。

据一项调查显示 黄砖数据，75% 的组织希望投资数据仓库和数据湖，以提高安全性、敏捷性和简化的商业智能流程。

如果您正在选择云数据仓库服务，我们已经比较了 Snowflake 和云数据仓库服务。 Redshift——市场上两个领先的云数据仓库。 继续阅读，了解这两种数据仓库的优点以及哪种数据仓库适合您组织的数据分析需求。

什么是雪花？

Snowflake 是一种流行的基于 SQL 云的数据仓库，构建在 Amazon Web Services 或 Microsoft Azure 上。 Snowflake 与市场上其他选项的不同之处在于，您可以单独扩展计算和存储。 这在数据处理需求突然激增的情况下非常有用。 例如，当公司开展新的营销活动时或在热门真人秀节目的最后一轮投票期间。

您还可以 将 Snowflake 与其他分析工具集成 和后端企业应用程序对您的数据执行复杂的查询。 让我们了解 Snowflake 集成的工作原理及其架构。

                                                          雪花建筑

云数据仓库包括三层：

1. 存储层：该层就像邮件收发室一样，存储所有传入的数据。 它负责组织和跟踪所有数据。 为了确保高效检索，它将数据存储在微分区中。 通常，数据位于云存储层，例如 Amazon S3 or Azure Blob存储。 存储层压缩数据并记录元数据。
2. 查询处理：这是一个计算层，您可以通过请求来分析数据。 这一层有多个虚拟仓库，它们是计算资源的集群。 每个虚拟仓库都有专用的计算能力，不会与其他仓库竞争。 查询层还有一个缓存系统，用于存储经常访问的查询。
3. 云服务：这是负责协调 Snowflake 中所有活动的顶层。 它支持基础设施管理、元数据管理、身份验证、访问控制、查询解析和优化。

什么时候使用雪花？

如果您不使用 AWS 生态系统，那么 Snowflake 可能是一个可行的解决方案。 虽然Snowflake没有与AWS产品无缝集成，但它确实支持Power BI和Tableau等各种分析工具。

Snowflake还为JSON存储提供更强大的支持。 由于内置的​​查询和存储函数，它是使用 JSON 的更好选择。 它是处理数据湖和非结构化数据的更好选择。

Snowflake 对于敏捷 DevOps 团队来说也是一个可行的选择，因为它支持动态数据更改。

由于Snowflake中存储和计算是分开的，因此最好在不增加存储的情况下获得临时的高工作负载来增加总容量。

与 Redshift 一样，Snowflake 也针对 OLAP 事务进行了优化。

在几分钟内将来自 40 多个来源的数据发送到 Snowflake

查看演示

什么是 AWS Redshift？

AWS 红移 是一个基于列的云数据仓库，可扩展到 PB 级。 与基于行的系统不同，基于列的系统按顺序存储数据。 列式存储系统使数据的压缩和检索变得更加容易。 数据仓库针对 OLAP 查询进行了优化。

Amazon Redshift 基于 Postgres SQL，因此大多数基于 SQL 的应用程序都可以与其无缝集成。 您还可以轻松地将其与 BI 工具、第三方数据集成工具、数据挖掘和分析工具集成。

 AWS Redshift 架构

当您将 Amazon Redshift 架构与 Snowflake 架构进行比较时，会发现两者之间存在相当大的差异。

亚马逊拥有一组称为节点的计算资源集合，用于存储数据。 节点被组织为集群，称为 红移集群。 每个集群都在 AWS 引擎上运行。 您最多可以有 128 个节点。 有一个领导节点管理与所有客户端程序的所有通信。

AWS Redshift 的查询速度非常快，因为其大规模并行处理 (MPP) 设计可确保集群可以独立工作，而不会影响其他集群的性能。 Redshift 还利用自定义通信协议来优化节点到节点的连接。

您可以从具有 160 GB 节点的 AWS Redshift 开始，然后添加节点以利用并行处理。

相关新闻： 2024 年顶级 AWS ETL 工具。

何时使用 AWS Redshift？

如果您已经使用 AWS 产品，AWS Redshift 会更好，因为它与 AWS 生态系统无缝集成。 借助 Redshift，您还可以利用 AWS 分析工具，因为 Redshift 支持本机连接。 当扩展海量数据（以 PB 为单位）时，Redshift 也是更好的选择。

数据仓库最适合 OLAP 事务，这意味着您可以对大量数据进行分析查询。 然而，它缺乏 OLTP 数据仓库所需的基本数据库修改功能，例如插入、删除或更新。 例如，如果您从事电子商务业务，或者您想要为航空公司或酒店预订网站建立数据仓库，那么 Redshift 可能不是最佳选择。

现在我们已经简要介绍了使用 Redshift 和 Snowflake 的最佳场景，更详细地了解它们的功能和用例非常重要。 这将帮助您做出更明智的购买决定，并选择适合您特定需求的最佳 DWH 解决方案。

使用以下工具创建从 Amazon S3 到 Redshift 的自动化数据管道 Astera

现在就试试！

红移对比。 雪花：定价

在 Redshift 和 Snowflake 之间做出决定之前，成本与收益分析是确定正确选择的最佳方法之一。 两个数据仓库都提供不同的定价结构。

Snowflake 采用即用即付模式。 Snowflake 具有单独的存储和计算成本。 存储按 TB 计费，统一费率为 23 美元/TB，按月累积。 对于按需标准版，计算定价起价为每秒每积分 0.00056 美元。

根据您的使用情况，您可以启用任何虚拟数据仓库进行计算。 虚拟数据仓库有 8 种不同的大小，最小的大小需要花费 2 个积分或每小时 XNUMX 美元。 它不会向您收取任何空闲时间的费用。

雪花虚拟数据仓库大小

最初，Snowflake 的按需定价模型可能很诱人，但从长远来看，它可能非常难以预测，成本随着使用量的增加而增加。

与 Snowflake 相比，Redshift 具有基于 Redshift 集群的简单定价结构。 Redshift 按需定价的公式如下：

Amazon Redshift 每月成本 = [每小时价格] x [集群大小] x [每月小时数]

Redshift 还提供预留实例定价，让您可以节省 75%。在预留实例中，无论集群是否处于活动状态，您都需要支付预定义的金额。 从长远来看，这些费用可以优化使用 AWS 成本管理工具.

判决： Redshift 整体定价更好。

Redshift 与 Snowflake：性能和集成

Redshift 与其他 AWS 服务无缝集成，例如 DynamoDB 和 CloudWatch。 它还使您能够轻松地从 Amazon S3 和 Amazon 的其他存储选项传输数据。

另一方面，Snowflake 支持与 Apache 套件和领先的 BI 工具（如 Qlik 和 Tableau）集成。

Redshift 需要正确的密钥配置才能获得最佳性能。 设置不准确可能会导致数据存储和检索问题。 由于设置密钥可能很麻烦，因此 Redshift 的实施曲线可能很陡峭。 在功能方面，这两种软件的数据分析运行速度比源数据库快数百倍。

判决： 在这里，答案将取决于您需要的具体集成。

红移对比。 雪花：安全

我们世界的现实是，数据是您最重要的资产； 因此，您不能承担任何安全风险。

这两个数据仓库都非常重视安全性，并提供各种功能来确保您的数据始终受到保护。

AWS Redshift 提供登录凭证、列级访问控制、访问管理、集群加密和 SSL 连接，以确保您的客户端和集群的私密性。 您还可以在上传时使用客户端或服务器端加密来加密数据，以便数据在传输过程中不易受到攻击。

就 Snowflake 而言，它提供与 Redshift 类似的安全功能。它为您提供 SCIM 来管理用户身份和组。除了 VPC/VPN 之外，还存在密钥对身份验证、多因素身份验证和始终在线身份验证。 AES-256加密 定期重新密钥并加密所有存储的数据。

然而，Snowflake的安全功能因产品等级的不同而有所不同。

Redshift 还提供各种合规性安全验证，包括 SOC 1 Type II 和 SOC 2 Type II。HIPAA、PCI DSS、HITRUST CSF、FedRAMP Moderate 和 IRAP Protected 合规性。

判决： 这两种解决方案都提供一流的安全性。

红移对比。 雪花：维护

与 AWS Redshift 相比，Snowflake 在维护方面显然是赢家，因为其独立的存储和计算架构使得扩展和缩减变得更加容易。 您可以更改仓库的大小或增加集群的数量。 Snowflake 最好的部分是自动暂停和自动恢复功能，它允许您运行查询，一旦您使用完它，它就会缩小仓库，因此您无需为此付费。

另一方面，AWS Redshift 要求您在队列中发送查询。 通过并发扩展，AWS Redshift 会自动在集群中添加额外容量。 但是，您必须管理通过 WLM 队列将哪些查询发送到并发扩展。 在 Redshift 中调整大小操作可能需要数小时。

判决： 雪花在这里获胜。

红移对比。 雪花：数据支持

长期以来，Snowflake 比 Redshift 更具优势，因为 Snowflake 对半结构化数据（尤其是 JSON）的出色支持。

然而，Redshift 很快迎头赶上，并在 2020 年引入了一种名为 SUPER 的新数据类型，支持大多数半结构化数据，包括 JSON。 SUPER 是一种无模式的通用数据类型。

它还引入了 PartiQL，这是 SQL 的扩展，可以轻松查询半结构化数据。

Snowflake和Redshift还支持其他流行的数据格式，包括XML、AVRO、Parquet等。

判决： 领带。 Snowflake 和 Redshift 都具有强大的数据支持功能。 由于更好的非结构化数据支持，Snowflake 稍占优势。

红移对比。 Snowflake：哪个数据仓库最适合您？

对于应该选择哪种数据仓库，没有明确的答案； 这完全取决于您组织的数据分析需求和现有基础设施。

以下总结了选择每个选项的好处：

使用 AWS Redshift 的好处

1. 由于Redshift基于AWS基础设施，因此它与AWS服务无缝集成。 如果您不想使用 AWS 服务，可以使用任何第三方工具。
2. 由于 MPP 技术，AWS Redshift 与市场上的其他选项相比提供了卓越的性能。
3. 云数据仓库拥有强大的安全协议，包括访问管理、数据SSL加密、列级访问控制以及客户端和服务器端数据加密。
4. Redshift 是一个完全托管的平台，需要最少的监控和维护。

使用雪花的好处

1. 由于 Snowflake 可以单独扩展计算，因此出现临时流量高峰的企业无需投资硬件、软件或维护。
2. 由于 Snowflake 集成会自动优化数据存储，因此您可以轻松组合结构化和非结构化数据。
3. 您可以从 Snowflake 的界面创建帐户，以便与其他 Snowflake 用户或外部客户无缝共享数据。
4. 云数据仓库适合用户较多的业务，每个虚拟仓库可以独立伸缩，不会影响其他查询。
5. Snowflake 提供广泛的安全功能，例如多重身份验证、OAuth 和 Federated 联合身份验证。 此外，您可以将数据存储在多个区域以获得更高的可用性。

阅读我们的 7 佳排名 雪花 ETL 工具. 

更快地 ETL 您的数据 Astera Centerprise

Redshift Vs 的决定。 雪花飘落在你身上。 Astera Centerprise 无论您选择哪种云数据仓库，都可以帮助您轻松开始使用数据仓库解决方案。

Astera Centerprise 是一个无代码、高性价比的数据平台，具有强大的ETL/ELT能力。 它可以从数据仓库中的各种来源加载数据。

Astera Centerprise 支持与 Snowflake 和 AWS Redshift 的本机连接。 和 Centerprise，您可以在几分钟内从各种来源（包括流行的数据库、云存储以及 JSON、XML 和 Delimited 等文件格式）提取数据并将其传送到您的数据仓库。

免代码数据集成平台可让您通过内置转换丰富数据。 您可以使用它来转换数据并验证数据，以消除任何冗余、不准确和格式错误，然后再将其发送到目的地。

Astera Centerprise 可以帮助您更快地将数据 ETL 到您选择的数据仓库中，以便您可以开始利用这些强大平台提供的可扩展性、敏捷性和功能。

下载 Astera Centerprise 今天就可以将数据无缝传输到您的云数据仓库，而无需编写任何代码！