BigQuery vs Redshift: Uma comparação abrangente em 2025

Tomar decisões inteligentes com base em dados já não é apenas um luxo; é a forma como as empresas modernas se mantêm na vanguarda. O motor por trás de tudo isto é um data warehouse na nuvem, o único lugar onde todos os seus dados de análise residem. Quando começa a procurar por um, dois nomes surgem constantemente: Amazon Redshift e Google BigQuery. Ambos são pesos pesados, mas foram construídos com ideias muito diferentes em mente.

_Tentar escolher entre eles pode parecer um pouco esmagador. A melhor escolha resume-se realmente às necessidades da sua equipa, ao orçamento e ao nível de intervenção que pretende ter. Este guia irá simplificar o debate entre BigQuery e Redshift, comparando-os em termos de arquitetura, desempenho, preço e como é usá-los no dia a dia, para que possa descobrir qual deles é o mais adequado para si.

O que é um data warehouse na nuvem?

_Pense num data warehouse como a biblioteca central de todos os dados da sua empresa. Ele recolhe informações de todo o lado - o seu CRM, ferramentas de vendas, plataformas de suporte - e organiza-as para um propósito específico: análise.

_Não há muito tempo, as empresas tinham de manter estes warehouses nos seus próprios servidores, algures num armário. Era caro, pouco prático e um verdadeiro pesadelo para escalar. A mudança para a nuvem alterou as regras do jogo, oferecendo uma forma muito mais barata e flexível de lidar com enormes conjuntos de dados.

_Para entender por que isto é importante, ajuda saber a diferença entre sistemas OLTP (Online Transaction Processing) e OLAP (Online Analytical Processing). As suas aplicações do dia a dia, como um sistema de ponto de venda a registar uma compra, são OLTP. Elas são construídas para muitas transações pequenas e rápidas. Os data warehouses são sistemas OLAP. Eles são projetados para analisar grandes quantidades de dados para responder a perguntas grandes e complexas, como: "Qual campanha de marketing trouxe os nossos clientes mais valiosos no ano passado?"

Recurso 1: [Infográfico], Uma comparação visual dos sistemas OLTP vs OLAP. O infográfico deve ter duas colunas. A coluna OLTP mostra ícones para transações frequentes e simples, como "adicionar ao carrinho" ou "atualizar registo". A coluna OLAP mostra ícones para consultas analíticas complexas, como "tendências de vendas trimestrais" ou "valor do tempo de vida do cliente", analisando grandes conjuntos de dados.

Título Alt: Infográfico a comparar os sistemas OLTP e OLAP no debate BigQuery vs Redshift.

Texto Alt: Um infográfico a explicar a diferença entre os sistemas OLTP (transacional) e OLAP (analítico), que é um conceito chave na comparação BigQuery vs Redshift.

O que é o Google BigQuery?

_O Google BigQuery é o data warehouse totalmente gerido e serverless da Google Cloud. A palavra mágica aqui é serverless. Não precisa de provisionar, configurar ou gerir qualquer infraestrutura. De todo. Apenas carrega os seus dados e começa a escrever consultas SQL. Nos bastidores, o motor Dremel da Google descobre quanta potência precisa, ativa-a e faz o trabalho. Isto torna-o incrível para escalar dinamicamente e executar consultas enormes e pontuais sem qualquer preparação.

Recurso 1: [Captura de ecrã], A interface web do Google BigQuery a mostrar uma interface limpa com um editor de consultas SQL, os resultados da consulta abaixo e o esquema de um conjunto de dados de amostra ao lado.

Título Alt: Captura de ecrã da interface amigável do Google BigQuery, um fator chave na comparação BigQuery vs Redshift.

Texto Alt: Uma captura de ecrã da consola do Google BigQuery a demonstrar a sua abordagem simples e serverless à análise de dados na discussão BigQuery vs Redshift.

O que é o Amazon Redshift?

_O Amazon Redshift é o gigantesco data warehouse à escala de petabytes da AWS. Ao contrário do BigQuery, é um sistema baseado em clusters, o que significa que tem de provisionar um "cluster" escolhendo o número e o tipo de servidores (ou nós) de que precisa. Esta abordagem dá-lhe um controlo enorme sobre o desempenho e o custo, tornando-o uma escolha sólida para cargas de trabalho previsíveis e com muitos relatórios. Também está ligado ao enorme ecossistema da AWS, o que é uma grande vantagem se a sua empresa já estiver nesse ambiente.

Recurso 1: [Captura de ecrã], A consola de gestão do Amazon Redshift na AWS, a mostrar o ecrã onde um utilizador configura um novo cluster, com opções para selecionar o tipo de nó (por exemplo, ra3.xlplus), o número de nós e o identificador do cluster.

Título Alt: Uma captura de ecrã do ecrã de configuração de um cluster Amazon Redshift, destacando o seu modelo provisionado na comparação BigQuery vs Redshift.

Texto Alt: A consola da AWS a mostrar o processo de configuração de um cluster Amazon Redshift, ilustrando o aspeto de gestão prática na escolha entre BigQuery e Redshift.

Comparando arquitetura e escalabilidade

_A maior diferença entre estes dois é a forma como são construídos. A sua arquitetura é o que molda a forma como escalam, como os gere e, em última análise, se os achará um prazer de trabalhar ou uma dor de cabeça constante.

O modelo serverless 'simplesmente funciona' do BigQuery

_O BigQuery foi projetado para ser simples. Ele mantém o seu armazenamento e o seu poder de computação completamente separados. Quando executa uma consulta, a Google simplesmente atribui os recursos necessários (chamados "slots") para a executar. Quando termina, esses recursos desaparecem.

• A vantagem: Escalar é fácil, especialmente se a sua carga de trabalho for irregular ou imprevisível. Não tem de gerir qualquer infraestrutura, redimensionar clusters ou preocupar-se com tempo de inatividade. Simplesmente funciona.

• A desvantagem: Esta abordagem de "mãos livres" significa que tem menos controlo direto. Para cargas de trabalho muito específicas e consistentes, pode achar que o seu desempenho não é tão previsível como o de um cluster que afinou você mesmo.

O modelo de cluster 'você no controlo' do Redshift

_O Redshift usa um cluster provisionado mais tradicional. Você decide quantos nós precisa e de que tipo devem ser. Mesmo com versões mais recentes como os nós RA3 que separam armazenamento e computação, continua a gerir a parte da computação como um cluster distinto que escala para cima ou para baixo você mesmo.

• A vantagem: Obtém um controlo muito detalhado sobre o desempenho e o custo. É perfeito para relatórios de BI estáveis onde precisa que as mesmas consultas sejam executadas à mesma velocidade, todos os dias.

• A desvantagem: Com esse controlo vem mais responsabilidade. Fica encarregado do escalonamento manual e de pausar e retomar clusters para poupar dinheiro. Isto adiciona uma camada de gestão e requer alguma perícia técnica para otimizar coisas como chaves de distribuição e executar tarefas de manutenção para manter tudo a funcionar perfeitamente.

Recurso 1: [Fluxo de trabalho], Um diagrama mermaid a comparar a arquitetura do BigQuery e do Redshift.

Título Alt: Um diagrama de fluxo de trabalho a ilustrar as principais diferenças arquitetónicas na comparação BigQuery vs Redshift.

Texto Alt: Um diagrama a mostrar o modelo serverless dinâmico do BigQuery em comparação com o modelo de cluster provisionado do Redshift, um ponto central na discussão BigQuery vs Redshift.

_Embora ter esse nível de controlo seja ótimo para alguns, a tendência geral no software é para ferramentas mais simples que não exigem uma equipa de engenheiros para as operar. Por exemplo, plataformas como a eesel AI permitem que as equipas de suporte construam e lancem agentes de IA em minutos sem tocar numa única linha de código, um trabalho que costumava levar semanas de tempo de desenvolvimento.

Desempenho e casos de uso comuns

_Essas diferenças arquitetónicas têm um grande impacto no desempenho de cada plataforma. Não há uma única que seja "mais rápida"; depende realmente do que está a fazer.

Quando o BigQuery se destaca na exploração de grandes conjuntos de dados

_O BigQuery foi construído para alocar uma tonelada de recursos paralelos a uma única consulta. Isso torna-o incrivelmente rápido para análises ad-hoc e exploratórias em quantidades massivas de dados. Se a sua equipa de dados está constantemente a fazer perguntas novas e complicadas que exigem a análise de tabelas gigantes, o BigQuery provavelmente parecerá um foguetão.

• Perfeito para: Mineração de dados, preparação de dados para modelos de machine learning e execução daquelas consultas ocasionais, mas muito pesadas. É um favorito dos cientistas de dados que apenas querem mergulhar nos dados sem se preocuparem com a infraestrutura.

Onde o Redshift se sobressai com BI consistente e dashboards

_A força do Redshift é a sua consistência. Como reservou uma porção dedicada de recursos, ele foi construído para oferecer um desempenho fiável e rápido para as mesmas consultas, repetidamente. Também pode afiná-lo com coisas como chaves de ordenação para tornar essas consultas repetitivas ainda mais rápidas.

• Perfeito para: Alimentar dashboards de BI em ferramentas como o Tableau ou o Amazon QuickSight, gerar relatórios financeiros diários e lidar com muitos utilizadores concorrentes onde a velocidade previsível é tudo. É muitas vezes a escolha principal para equipas de business intelligence empresariais.

Recurso 1: [Captura de ecrã], Um dashboard de business intelligence vibrante e de aspeto profissional no Tableau. O dashboard mostra vários gráficos (barras, linhas, circulares) e KPIs ligados a uma fonte de dados Amazon Redshift, indicado subtilmente num canto.

Título Alt: Um dashboard do Tableau alimentado pelo Amazon Redshift, demonstrando um caso de uso chave no debate BigQuery vs Redshift.

Texto Alt: Um exemplo de um dashboard de business intelligence a correr no Redshift, destacando a sua força para relatórios consistentes na comparação BigQuery vs Redshift.

Gestão e facilidade de utilização

_Para além da velocidade pura, vale a pena pensar em como é conviver com cada plataforma.

A simplicidade do BigQuery

_O BigQuery foi projetado para necessitar de quase nenhuma administração de base de dados. Não há índices para criar, nem comandos de limpeza para executar, nem clusters para configurar. Pode estar a carregar dados e a executar consultas em minutos. Ele também lida nativamente com dados aninhados como JSON, que muitas vezes tem de achatar antes de carregar para o Redshift.

A abordagem prática do Redshift

_O Redshift coloca-o no lugar do condutor, o que também significa que é o mecânico. Estará a escolher tipos de nós, a configurar chaves de distribuição e ordenação para otimizar consultas, e a executar tarefas de manutenção de vez em quando. Isto dá aos utilizadores avançados muitas alavancas para puxar, mas também significa uma curva de aprendizagem mais acentuada e muitas vezes requer alguém com competências de DBA na equipa.

O BigQuery é bom se não tiver experiência ou recursos de DBA para gerir um cluster. O Redshift é para quando precisa de mais controlo/afinação para uma carga de trabalho previsível e tem os recursos para isso.

Reddit

Uma análise detalhada dos preços do BigQuery vs Redshift

_Vamos falar de dinheiro. O preço é um fator enorme, e ambas as plataformas têm modelos que podem ser muito baratos ou surpreendentemente caros, tudo dependendo de como os utiliza.

O modelo pague-pelo-uso do BigQuery

_O BigQuery divide os seus preços em duas categorias: computação (execução de consultas) e armazenamento.

• Preços de Computação (Análise):

  • On-demand: Paga pela quantidade de dados que as suas consultas analisam. A taxa padrão é de $6.25 por terabyte (TiB), e recebe o primeiro TiB gratuito a cada mês. Isto é ótimo quando está a começar ou tem necessidades imprevisíveis.
  • Capacidade (Edições): Para custos mais previsíveis, pode reservar uma quantidade fixa de poder de processamento (medido em "slot-horas"). Isto começa em $0.04 por slot-hora e faz sentido para cargas de trabalho consistentes e de alto volume.

• Preços de Armazenamento:

  • Armazenamento Ativo: Pagará cerca de $0.02 por GB por mês por dados em tabelas que foram alteradas nos últimos 90 dias.
  • Armazenamento a Longo Prazo: Se uma tabela não for tocada por 90 dias, o preço cai automaticamente para cerca de $0.01 por GB por mês.

_Lembre-se apenas que a transmissão de dados para o BigQuery ou o uso de outros serviços relacionados podem ter os seus próprios custos.

O modelo de preços provisionado do Redshift

_Com o Redshift, está a pagar principalmente pelo cluster de computação que configurou.

• Preços de Computação (Nó):

  • On-demand: Paga uma taxa horária com base no tipo e número de nós no seu cluster. Um nó popular "ra3.xlplus", por exemplo, custa $1.086 por hora. Uma grande vantagem aqui é que pode pausar o seu cluster quando não o está a usar para poupar dinheiro.
  • Instâncias Reservadas: Se a sua carga de trabalho for estável, pode comprometer-se com um período de 1 ou 3 anos para obter grandes descontos, por vezes até 75% sobre a taxa on-demand.

• Preços de Armazenamento Gerido (para nós RA3):

  • Isto é faturado separadamente dos seus nós de computação, a cerca de $0.024 por GB por mês.

• Opção Serverless: Para competir melhor com a simplicidade do BigQuery, o Redshift oferece agora uma opção serverless. É faturada em "Unidades de Processamento Redshift" (RPUs) por hora, a partir de $0.36 por RPU-hora.

Este vídeo fornece uma comparação concisa e detalhada entre BigQuery e Redshift, cobrindo as principais diferenças em arquitetura, desempenho e muito mais.

BigQuery vs Redshift: Qual é o data warehouse certo para si?

_Então, depois de tudo isto, qual deve escolher? A decisão BigQuery vs Redshift resume-se realmente a um compromisso: quer simplicidade ou quer controlo?

• Escolha o BigQuery se: Quer passar menos tempo a gerir infraestrutura e mais tempo a analisar dados. É perfeito se os seus padrões de consulta são muito variados, a sua equipa vive no ecossistema Google Cloud, ou se tem cientistas de dados que precisam de executar consultas massivas e exploratórias sem abrir um ticket com um DBA.

• Escolha o Redshift se: Precisa de um desempenho sólido e previsível para os seus dashboards e relatórios de BI. É a melhor escolha se as suas cargas de trabalho são estáveis, quer um controlo detalhado sobre os recursos para gerir custos, e já está fortemente investido na AWS.

_No final de contas, não existe um único data warehouse "melhor". O certo é aquele que se adequa às competências da sua equipa, ao orçamento da sua empresa e aos seus objetivos reais.

Para além da análise: Conectar o conhecimento da sua equipa

_Enquanto o BigQuery e o Redshift são incríveis para lidar com os seus dados estruturados, uma grande parte da verdadeira sabedoria da sua empresa - antigos tickets de suporte, wikis internos, documentos de projetos - está espalhada por todo o lado em formatos não estruturados. É aqui que uma plataforma de conhecimento de IA pode fazer uma diferença enorme.

_A eesel AI liga-se a todas as aplicações e fontes de conhecimento da sua empresa, desde help desks como o Zendesk e o Freshdesk a wikis como o Confluence e o Google Docs. Ela reúne todo esse conhecimento disperso para alimentar agentes de IA que podem automatizar o suporte ao cliente, ajudar os seus agentes humanos a escrever melhores respostas e dar respostas instantâneas e precisas às suas equipas internas diretamente no Slack ou no Microsoft Teams.

_Se procura transformar o poder cerebral coletivo da sua equipa num motor de suporte automatizado que realmente funciona, experimente o eesel AI gratuitamente.