BigQuery vs Redshift: 2025年の包括的な比較

データを使って賢明な意思決定を下すことは、もはや単なる付加価値ではありません。現代のビジネスが競争で優位に立つための必須条件です。そのすべてを支えるエンジンが、分析データを一元管理するクラウドデータウェアハウスです。クラウドデータウェアハウスを探し始めると、必ずと言っていいほどAmazon RedshiftとGoogle BigQueryという2つの名前が挙がります。どちらも業界の重鎮ですが、その設計思想は大きく異なります。

どちらかを選ぶのは、少し圧倒されるかもしれません。最適な選択は、チームのニーズ、予算、そしてどれだけ実践的な管理をしたいかによって決まります。このガイドでは、BigQueryとRedshiftの比較議論にまつわる雑音を整理し、アーキテクチャ、パフォーマンス、価格、そして日常的な使い勝手の観点から両者を比較し、あなたに最適なのはどちらかを見極める手助けをします。

クラウドデータウェアハウスとは？

データウェアハウスを、社内の全データの「中央図書館」だと考えてみてください。CRM、営業ツール、サポートプラットフォームなど、あらゆる場所から情報を集め、分析という特定の目的のために整理します。

少し前まで、企業はこれらのウェアハウスを自社のサーバーで運用する必要がありました。それは高価で、扱いにくく、スケールさせるのは悪夢のようでした。クラウドへの移行は、この状況を一変させ、はるかに安価で柔軟な方法で大量のデータセットを扱えるようにしました。

これがなぜ重要なのかを理解するには、OLTP（オンライン・トランザクション・プロセッシング）とOLAP（オンライン分析プロセッシング）システムの違いを知ることが役立ちます。購入処理を行うPOSシステムのような日常的なアプリケーションはOLTPです。これらは、大量の小さなトランザクションを高速に処理するために作られています。一方、データウェアハウスはOLAPシステムです。「昨年、最も価値のある顧客を連れてきたマーケティングキャンペーンはどれか？」といった、大規模で複雑な問いに答えるために、膨大な量のデータをスキャンするように設計されています。

Google BigQueryとは？

Google BigQueryは、Google Cloudが提供するフルマネージドのサーバーレスデータウェアハウスです。ここでのキーワードは「サーバーレス」です。インフラのプロビジョニング、設定、管理が一切不要です。データをロードしてSQLクエリを書き始めるだけ。舞台裏では、GoogleのDremelエンジンが必要な処理能力を判断し、リソースを確保して処理を実行します。これにより、オンザフライでのスケーリングや、事前の準備なしに巨大な単発クエリを実行するのに非常に優れています。

Amazon Redshiftとは？

Amazon Redshiftは、AWSが提供するペタバイト規模の巨大なデータウェアハウスです。BigQueryとは異なり、クラスターベースのシステムであり、必要なサーバー（ノード）の数とタイプを選択して「クラスター」をプロビジョニングする必要があります。このアプローチにより、パフォーマンスとコストを細かく制御できるため、予測可能でレポート作成が中心のワークロードに適しています。また、巨大なAWSエコシステムに統合されているため、すでにAWSをメインで利用している企業にとっては大きな利点となります。

アーキテクチャとスケーラビリティの比較

この2つの最大の違いは、その構築方法にあります。アーキテクチャは、スケーリング方法、管理方法、そして最終的に、快適に使えるか、それとも常に頭痛の種になるかを決定づけます。

BigQueryの「ただ動く」サーバーレスモデル

BigQueryはシンプルであることを目指して設計されました。ストレージとコンピューティング能力を完全に分離しています。クエリを実行すると、Googleは実行に必要なリソース（「スロット」と呼ばれる）を割り当てます。処理が完了すると、それらのリソースは解放されます。

• 利点： 特にワークロードが急増したり予測不可能だったりする場合、スケーリングが非常に簡単です。インフラの管理、クラスターのサイズ変更、ダウンタイムの心配がありません。ただ動くだけです。

• 欠点： この手放しのアプローチは、直接的な制御が少ないことを意味します。非常に特定的で一貫したワークロードの場合、自分でチューニングしたクラスターほどパフォーマンスが予測可能ではないと感じるかもしれません。

Redshiftの「自分で制御する」クラスターモデル

Redshiftは、より伝統的なプロビジョニングされたクラスターを使用します。必要なノード数とタイプを自分で決定します。ストレージとコンピューティングを分離するRA3ノードのような新しいバージョンでも、コンピューティング部分は自分でスケールアップまたはスケールダウンする個別のクラスターとして管理します。

• 利点： パフォーマンスとコストを非常にきめ細かく制御できます。毎日同じ速度で同じクエリを実行する必要がある安定したBIレポートに最適です。

• 欠点： 制御できる分、責任も増えます。手動でのスケーリングや、コストを節約するためのクラスターの一時停止と再開は自分で行う必要があります。これにより管理の層が一つ増え、分散キーのようなものを最適化したり、すべてを円滑に動かすためのメンテナンス作業を実行したりするには、ある程度の技術的専門知識が必要になります。

そのレベルの制御ができることは一部の人にとっては素晴らしいことですが、ソフトウェアの一般的なトレンドは、実行にエンジニアチームを必要としない、よりシンプルなツールへと向かっています。例えば、eesel AIのようなプラットフォームでは、サポートチームがコードを一行も書かずに数分でAIエージェントを構築し、立ち上げることができます。これは以前なら開発者の時間を数週間も費やす仕事でした。

パフォーマンスと一般的なユースケース

これらのアーキテクチャの違いは、各プラットフォームのパフォーマンスに大きな影響を与えます。どちらか一方が単に「速い」というわけではありません。それは本当に、何をするかによります。

BigQueryが巨大なデータセットの探索で輝くとき

BigQueryは、単一のクエリに大量の並列リソースを投入するように作られています。そのため、大量のデータに対するアドホックで探索的な分析が非常に高速です。データチームが巨大なテーブルをスキャンする必要がある新しい複雑な質問を常に投げかけているなら、BigQueryはロケット船のように感じるでしょう。

• 最適な用途： データマイニング、機械学習モデル用のデータ準備、そして時折発生する非常に重いクエリの実行。インフラを気にせずデータに没頭したいデータサイエンティストに人気です。

Redshiftが一貫したBIとダッシュボードで優れている点

Redshiftの強みは一貫性です。専用のリソースを確保しているため、同じクエリに対して何度も信頼性の高い高速なパフォーマンスを提供できるように作られています。また、ソートキーのようなもので微調整して、反復的なクエリをさらに高速化することもできます。

• 最適な用途： TableauのようなBIツールやAmazon QuickSightでのBIダッシュボードの強化、日々の財務レポートの実行、そして予測可能な速度がすべてである多数の同時ユーザーの処理。エンタープライズのビジネスインテリジェンスチームにとって、しばしば最有力候補となります。

管理と使いやすさ

純粋な速度だけでなく、各プラットフォームとの付き合いやすさについても考える価値があります。

BigQueryのシンプルさ

BigQueryは、データベース管理がほとんど不要なように設計されています。作成すべきインデックスも、実行すべきクリーンアップコマンドも、設定すべきクラスターもありません。数分でデータをロードし、クエリを実行できます。また、JSONのようなネストされたデータもネイティブで扱えるため、Redshiftにロードする前にフラット化する必要がありません。

Redshiftの実践的なアプローチ

Redshiftはあなたを運転席に座らせますが、それはあなたが整備士でもあることを意味します。ノードタイプの選択、クエリを最適化するための分散キーとソートキーの設定、そして時々のメンテナンス作業の実行が必要になります。これにより、パワーユーザーは多くの調整レバーを引くことができますが、学習曲線が急であり、チームにDBAスキルを持つ人がいることがしばしば求められます。

DBAの専門知識やクラスターを管理するリソースがない場合はBigQueryが良い。予測可能なワークロードに対してより多くの制御やチューニングが必要で、かつそのためのリソースがある場合はRedshiftが良い。

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BigQueryとRedshiftの料金詳細比較

お金の話をしましょう。価格は大きな要因であり、両プラットフォームとも、使い方次第で非常に安価にも、驚くほど高価にもなり得るモデルを持っています。

BigQueryの従量課金モデル

BigQueryの価格は、コンピューティング（クエリ実行）とストレージの2つのカテゴリに分かれています。

• コンピューティング（分析）料金：

  • オンデマンド： クエリがスキャンしたデータ量に対して支払います。標準レートは1テラバイト（TiB）あたり6.25ドルで、毎月最初の1TiBは無料です。これは、始めたばかりの時期や、ニーズが予測不可能な場合に最適です。
  • キャパシティ（エディション）： より予測可能なコストを求める場合、一定量の処理能力（「スロット時間」で測定）を予約できます。これは1スロット時間あたり0.04ドルから始まり、一貫して大量のワークロードがある場合に理にかなっています。

• ストレージ料金：

  • アクティブストレージ： 過去90日間に変更されたテーブルのデータに対して、1GBあたり月額約0.02ドルを支払います。
  • 長期ストレージ： テーブルが90日間アクセスされない場合、価格は自動的に1GBあたり月額約0.01ドルに下がります。

BigQueryへのストリーミングデータ取り込みや、関連する他のサービスの利用には別途コストがかかることを覚えておいてください。

Redshiftのプロビジョニング料金モデル

Redshiftでは、主に設定したコンピューティングクラスターに対して支払います。

• コンピューティング（ノード）料金：

  • オンデマンド： クラスター内のノードのタイプと数に基づいた時間料金を支払います。例えば、人気の「ra3.xlplus」ノードは1時間あたり1.086ドルです。大きな利点は、使用していないときにクラスターを一時停止して費用を節約できることです。
  • リザーブドインスタンス： ワークロードが安定している場合、1年または3年の契約を結ぶことで、オンデマンドレートから最大75％もの大幅な割引を受けることができます。

• マネージドストレージ料金（RA3ノードの場合）：

  • これはコンピューティングノードとは別に請求され、1GBあたり月額約0.024ドルです。

• サーバーレスオプション： BigQueryのシンプルさに対抗するため、Redshiftは現在サーバーレスオプションも提供しています。これは「Redshift Processing Units」（RPU）単位で時間ごとに請求され、1RPU時間あたり0.36ドルから始まります。

このビデオは、BigQueryとRedshiftの簡潔かつ詳細な比較を提供し、アーキテクチャ、パフォーマンスなどの主な違いを解説しています。

BigQuery vs Redshift: あなたに最適なデータウェアハウスはどっち？

さて、これまでの情報をもとに、どちらを選ぶべきでしょうか？BigQueryとRedshiftの決定は、結局のところ「シンプルさを取るか、制御を取るか」というトレードオフに帰着します。

• BigQueryを選ぶべき場合： インフラ管理に費やす時間を減らし、データ分析により多くの時間を費やしたい場合。クエリのパターンが不規則で、チームがGoogle Cloudエコシステムを主に利用している場合、またはDBAにチケットを発行することなく巨大な探索的クエリを実行する必要があるデータサイエンティストがいる場合に最適です。

• Redshiftを選ぶべき場合： BIダッシュボードやレポートのために、盤石で予測可能なパフォーマンスが必要な場合。ワークロードが安定しており、コストを管理するためにリソースをきめ細かく制御したい、そしてすでにAWSに深く投資している場合に適しています。

結局のところ、唯一「最高」のデータウェアハウスというものは存在しません。最適なものは、あなたのチームのスキル、会社の予算、そして実際の目標に合ったものです。

分析を超えて：チームの知識をつなぐ

BigQueryとRedshiftは構造化データを扱うのに素晴らしいツールですが、会社の真の知恵の大部分、つまり過去のサポートチケット、社内Wiki、プロジェクト文書などは、非構造化フォーマットで至る所に散らばっています。ここでAIナレッジプラットフォームが大きな違いを生むことができます。

eesel AIは、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクから、ConfluenceやGoogle DocsのようなWikiまで、社内のすべてのアプリやナレッジソースに接続します。散在する知識をすべて集約し、顧客サポートを自動化したり、人間のエージェントがより良い返信を書くのを支援したり、SlackやMicrosoft Teamsで社内チームに即座に正確な回答を提供したりするAIエージェントを強化します。

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