Häufig gestellte Fragen
Redshift arbeitet mit einem provisionierten Cluster-Modell, was bedeutet, dass Sie spezifische Knoten auswählen und verwalten. BigQuery hingegen ist vollständig serverlos und verwaltet automatisch die gesamte Infrastruktur und skaliert die Ressourcen bei Bedarf.
Redshift rechnet hauptsächlich auf Basis der provisionierten Rechenleistung (Stundensatz für Knoten) ab und bietet vorhersehbare Kosten für stabile Workloads. BigQuery rechnet auf Basis des Speichers und der von Abfragen gescannten Daten ab, was bei unregelmäßigen Workloads weniger vorhersehbar sein kann, es sei denn, es wird ein Flatrate-Kapazitätsplan gewählt.
Redshift erfordert mehr manuelle Optimierung, wie das Definieren von Sortier-/Verteilungsschlüsseln und gelegentliche Wartungsarbeiten wie VACUUM-Befehle. BigQuery ist ein wartungsfreier Dienst, der alle Backend-Optimierungen und Wartungsarbeiten automatisch erledigt.
Redshift bietet „Elastic Resize“ für dauerhaftes Wachstum und „Concurrency Scaling“ für temporäre Spitzen, beides erfordert eine gewisse Konfiguration. BigQuery handhabt die Skalierung automatisch und sofort ohne Benutzereingriff, was es sehr widerstandsfähig gegenüber unvorhersehbaren Anforderungen macht.
Redshift ist tief in das AWS-Ökosystem integriert, was die Verbindung zu Diensten wie S3 nahtlos macht, wenn Sie bereits auf AWS sind. BigQuery lässt sich ähnlich perfekt mit Google Cloud-Diensten, einschließlich Google Analytics, verbinden, was ideal für bestehende Google Cloud-Nutzer ist.
Redshift zeichnet sich durch vorhersagbare, konsistente Abfragemuster aus, die in BI-Dashboards aufgrund seiner provisionierten Ressourcen üblich sind. BigQuery glänzt bei der Bewältigung unvorhersehbarer, „spitzenlastiger“ Ad-hoc- und explorativer Abfragen, indem es seine Fähigkeit nutzt, bei Bedarf massive Rechenleistung zu mobilisieren.
