Snowflake与Redshift数据仓库技术对比指南

最新推荐文章于 2025-12-19 21:35:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 21:35:04 发布 · 563 阅读

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Snowflake vs Redshift：差异分析与选型指南

Snowflake和AWS Redshift是两个流行的基于云的数据仓库平台，都提供出色的性能、扩展性和商业智能能力。本文将帮助您决定AWS Redshift或Snowflake哪个更适合您的需求。

数据仓库（DWH）是从不同数据源收集的大型数据存储库，组织通常用于分析洞察和商业智能。高效的DWH依赖于一种架构，通过从不同的操作数据库收集数据，然后应用统一格式以实现更轻松的分析和更快的洞察。

数据仓库的基本目的之一是能够快速访问历史数据和上下文，从而帮助决策者优化策略并改善利润。在当今以数据为中心的商业世界中，实施正确的数据仓库解决方案是获得竞争优势的关键。

选择数据仓库平台时需要考虑的关键因素包括：

Snowflake是基于云的软件即服务（SaaS）数据平台，提供：

该平台依赖于虚拟仓库框架，利用第三方云计算资源。与传统DWH解决方案相比，Snowflake通过将计算与存储分离，提供了非传统的数据仓库方法。这意味着数据可以驻留在中央存储库中，而计算实例可以独立调整大小、扩展和管理。

Snowflake分析平台利用自定义SQL查询引擎和三层架构来支持流式大数据的实时分析。其灵活的架构允许用户构建自己的分析应用程序，而无需学习新的编程语言。

Snowflake被认为是以下情况的完美数据仓库解决方案：

AWS Redshift是一个DWH平台，使用基于云的计算节点实现大规模数据分析和存储。该平台采用列式数据库将商业智能解决方案与基于SQL的查询引擎连接起来。

通过利用PostgreSQL和密集存储节点上的大规模并行处理（MPP），该平台在大型数据集上提供快速查询输出。Redshift提供更快的查询处理效率集群管理的多种选项，包括：

高级查询加速器（AQUA）提供了一个缓存，可将查询操作性能提升高达10倍，使企业能够从应用程序/系统中的每个数据点获得新的见解。

AWS Redshift被认为是以下情况的完美数据仓库解决方案：