Snowflake、Redshift、BigQuery の比較：どれを使うべきか？

もしあなたが「どのクラウドデータウェアハウスを使用すべきか」と検索し、スタート時よりも混乱したまま終わってしまったことがあるなら、この記事はあなたのために書かれています。 Snowflake、Redshift、BigQuery は現在、クラウドデータウェアハウディングの分野において最も有名な 3 つの巨人です。彼らは似たことを行い、SQL を使用し、クラウド上で実行されます。では、あなたはどのように選択すればよいのでしょうか？ 答えは状況によるものです。見てみましょう。 違いを理解する前に、まずこの 3 つが共有している点を確認しましょう： 彼らは膨大なデータ量を保有し（億行単位）、標準的な SQL でクエリを実行できます。すべて完全にクラウド上で動作するため、サーバーの購入やメンテナンスは不要です。また、すべてのツールが大規模事業に採用されています。 違いは主に 3 つのことに集約されます：コストモデル、エコシステム、そしてどの企業のために設計されたかです。 クラウド不感の全能者。 Snowflake は AWS、Azure、Google Cloud という 3 つのクラウド上に動作するだけで、その独自性は他では見ることができません。つまり、あなたの企業が複数のクラウドを使用している、あるいは将来クラウドを切り替える計画を立てている場合、Snowflake は他の誰にも匹敵する柔軟性を与えます。 Snowflake が突出している点は以下の通りです： - ストレージとコンピュートの分離：これは Snowflake のキーとなるアーキテクチャの洞察です。ストレージとコンピュートが完全に独立しているため、それぞれを個別にスケーリングでき、実際に使用する分だけ課金できます。 - マルチクラスターウェアハウス：同時にクエリを実行する 100 のアナリストがいる場合、それぞれが独自のコンピュートクラスターを確保します。互いに邪魔されません。 - 最良クラスのデータ共有：コピーなしでパートナーや他のチームとライブデータを共有できます。これは本質的に印象的であり、他の 2 つのツールはこの点を真似するのが困難です。 - Time Travel：誤ってテーブルを削除した場合、あなたのプランによる 90 日までの復元が可能になり、多数のデータチームが災害から脱却しています。 - Zero-Copy Cloning：追加のコストなしで直ちにデータベース全体をクローンできます。テスト環境にとっては最適です。 - 価格体系：秒単位でコンピュートに応じてクレジットベースです。理解すれば制御が容易ですが、ウェアハウスを停止しないと驚くほど高くなる可能性があります。 最适合のターゲット：複数のクラウドを跨って作業するチーム、外部にデータを共有する必要がある組織、そして最大限の柔軟性を求める企業です。 AWS にネイティブな統合。 Amazon Redshift は AWS のデータウェアハウスであり、あなたの企業がすでに AWS エコシステムに深く浸透している場合、それは自然な選択です。S3、Lambda、Glue、Kinesis と AWS スタックの其余部分との統合は、Snowflake と BigQuery が決して真似できないようにシームレスです。 Redshift が突出している点は以下の通りです： - 深い AWS 統合：S3 をストレージ、IAM をアクセス制御、Kinesis ストリーミングに既に使用している場合、Redshift は最小の摩擦でプラグインされます。 - Redshift Serverless：新しいサーバーレスオプションにより、クラスターの管理が不要になります。それは自動的にスケーリングされ、使用する分だけ課金されます。 - 大規模構造化データセットの強力なパフォーマンス：Redshift は列ベースのストレーションを使用し、大規模な構造化データに対する分析クエリに対して高度に最適化されています。 - 企業のセキュリティ：深い IAM 統合、VPC サポート、レスタとトランスィトの暗号化。あなたの企業が厳格なセキュリティ要件を持っている場合、Redshift はすべてのチェックボックスをクリアします。 価格体系：提供済みクラスターは従来から時間単位で課金されており、大規模になると高価になり得ます。Redshift Serverless はより柔軟ですが、コストは累積する可能性があります。予測可能なワークロードを持つ場合は、レバレッジドインスタンスが有意に助けます。 最适合のターゲット：AWS に深く投資した企業が、自社の AWS インフラストラクチャとのシームレスな統合を望む場合です。 Google の獣。サーバーレスで異常な速度。 BigQuery は Google Cloud のデータウェアハウスであり、本質的に素晴らしいものです。これは 3 つの中で最も真にサーバーレスです———全くインフラストラクチャの考え方をすることはありません。単に SQL を書き、実行するだけで、Google がそれ以上のすべてを処理します。 BigQuery が突出している点は以下の通りです： - 真にサーバーレス：クラスター、ウェアハウス、インフラストラクチャの決定なし。単に SQL を書き、実行するだけです。 - 寛容な無料枠：10GB のストレージと 1TB のクエリプロセッ

If you’ve ever Googled “which cloud data warehouse should I use” and ended up more confused than when you started — this post is for you. Snowflake, Redshift, and BigQuery are the three biggest names in cloud data warehousing right now. They all do similar things. They all use SQL. They all run in the cloud. So how do you choose? The answer depends on your situation. Let’s break it down. Before the differences, here’s what all three share: They store massive amounts of data — we’re talking billions of rows — and let you query it with standard SQL. They all run entirely in the cloud, so there are no servers to buy or maintain. And they’re all used by major companies at scale. The differences come down to three things: cost model, ecosystem, and who they’re built for. The cloud-agnostic powerhouse. Snowflake is unique because it runs on AWS, Azure, AND Google Cloud. No other major data warehouse does this. That means if your company uses multiple clouds — or might switch clouds in the future — Snowflake gives you flexibility nobody else does. What makes Snowflake stand out: Separation of storage and compute. This is Snowflake’s key architectural insight. Storage and compute are completely independent, so you can scale each one separately and only pay for what you actually use. Multi-cluster warehouses. 100 analysts running queries at the same time? Each gets their own compute cluster. No one slows anyone else down. Best-in-class data sharing. You can share live data with partners or other teams without copying it. This is genuinely impressive and something the other two struggle to match. Time Travel. Accidentally deleted a table? You can recover it — up to 90 days back depending on your plan. This has saved countless data teams from disaster. Zero-Copy Cloning. Clone an entire database instantly with no extra storage cost. Perfect for test environments. Pricing: Credit-based, per second of compute. Easy to control once you understand it, but can surprise you if you leave warehouses running. Best for: Teams that work across multiple clouds, organisations that need to share data externally, and companies that want maximum flexibility. The AWS native. Powerful if you’re already there. Amazon Redshift is AWS’s data warehouse, and if your company is already deep in the AWS ecosystem, it’s a natural fit. The integration with S3, Lambda, Glue, Kinesis, and the rest of the AWS stack is seamless in a way that Snowflake and BigQuery simply can’t replicate. What makes Redshift stand out: Deep AWS integration. If you’re already using S3 for storage, IAM for access control, or Kinesis for streaming — Redshift plugs in with minimal friction. Redshift Serverless. The newer serverless option means you don’t have to manage clusters anymore. It scales automatically and you pay only for what you use. Strong performance for large structured datasets. Redshift uses columnar storage and is highly optimised for analytical queries across large volumes of structured data. Enterprise security. Deep IAM integration, VPC support, encryption at rest and in transit. If your company has strict security requirements, Redshift ticks all the boxes. Pricing: Traditionally priced per hour for provisioned clusters, which can get expensive at scale. Redshift Serverless is more flexible but costs can still add up. Reserved instances help significantly if you have predictable workloads. Best for: Companies already deeply invested in AWS who want tight integration with the rest of their AWS infrastructure. Google’s beast. Serverless and stupidly fast. BigQuery is Google Cloud’s data warehouse, and it’s genuinely impressive. It’s the most truly serverless of the three — there’s no infrastructure to think about whatsoever. You just query data and Google handles everything else. What makes BigQuery stand out: Truly serverless. No clusters, no warehouses, no infrastructure decisions. Just write SQL and run it. Generous free tier. 10GB of storage and 1TB of query processing free every month. This makes it the best option for learning or for small projects where you don’t want to spend anything. BigQuery ML. You can train and run machine learning models using SQL — no Python required. This is genuinely unique and incredibly powerful for teams that want ML without a dedicated data science team. Looker Studio integration. Connects directly to Google’s BI and visualisation tools with zero setup. Pricing: Pay per query based on data scanned. This sounds great until someone writes a poorly optimised query on a huge table and gets a surprise bill. Always use LIMIT and partition your tables. Best for: GCP-native teams, data science and ML workloads, anyone who wants to start for free, and teams already using Google Workspace or Looker. ❄️ Snowflake 🔴 Redshift 🔵 BigQuery Cloud Any (AWS/Azure/GCP) AWS only GCP only Pricing Per second Per hour Per query Free tier 30-day trial 2 months Always free (1TB/mo) Setup Easy Medium Very easy ML built-in No Limited Yes Data sharing Best in class Limited Good Pick Snowflake if you work across multiple clouds, your team needs to share data externally, or you want maximum long-term flexibility. Pick Redshift if your company is already all-in on AWS and you need tight integration with the rest of the AWS ecosystem. Pick BigQuery if you’re on GCP, you want built-in ML capabilities, or you want to start completely free. If you’re just starting out and want to learn, BigQuery is the easiest entry point — free tier, no setup, and you can have your first query running in minutes. If you’re job hunting in data engineering, Snowflake is the one showing up most in job listings right now. It’s worth learning regardless of which one your company uses. If you’re at an AWS-heavy company, Redshift is likely already in your stack — and getting good at it will make you immediately useful to your team. Which one does your company use? Drop a comment below 👇 Follow me on Instagram at https://www.instagram.com/techqueen.codes for visual SQL, Python and Snowflake tips every week 💙