BigQuery vs Redshift！データウェアハウスを徹底比較

2024年9月9日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

データウェアハウスを導入したいけど、BigQueryとRedshiftどっちが良いの？
BigQueryとRedshiftの違いがわからない…
費用や使いやすさパフォーマンスはどう違うの？
自社のニーズに合ったデータウェアハウスを選びたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

データウェアハウス（DWH）は企業内の様々なデータを統合・分析するための基盤として、ビジネスの意思決定に欠かせない存在となっています。

そしてクラウドベースのDWHとして人気が高いのが、Google Cloudの「BigQuery」とAmazon Web Services（AWS）の「Redshift」です。

どちらも強力なDWHですが、それぞれ特徴やメリット・デメリットが異なります。

この記事ではBigQueryとRedshiftを様々な観点から徹底比較し、どちらのDWHが自社のニーズに合っているのかを判断する材料を提供します。

データ分析初心者の方にも分かりやすく、具体的な違いを解説していきます。

1. BigQueryとは？

BigQueryはGoogle Cloud Platformが提供するフルマネージド型のサーバーレスデータウェアハウスです。

ペタバイト規模のデータに対して、高速なSQLクエリを実行し、分析することができます。

サーバーレスであるため、インフラストラクチャの管理が不要で、従量課金制で利用できる点が大きな特徴です。

当社では自社SaaSの顧客分析にBigQueryを活用しています。

2. Redshiftとは？

RedshiftはAmazon Web Services（AWS）が提供するクラウドベースのデータウェアハウスです。

PostgreSQLをベースに開発されており、大規模なデータセットに対して、高速なクエリ処理を実現します。

Redshiftはクラスタベースのアーキテクチャを採用しており、ユーザーがノード数やストレージ容量などを設定する必要があります。

3. BigQueryとRedshiftの比較

BigQueryとRedshiftを以下の観点から比較します。

3.1 BigQueryとRedshiftのアーキテクチャ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しており、ユーザーはインフラストラクチャの管理を行う必要がありません。

一方、Redshiftはクラスタベースのアーキテクチャを採用しており、ユーザーがノード数やストレージ容量などを設定する必要があります。

項目	BigQuery	Redshift
アーキテクチャ	サーバーレス	クラスタベース
インフラストラクチャ管理	不要	必要

3.2 BigQueryとRedshiftの料金体系

BigQueryは従量課金制を採用しており、使用したリソースの分だけ料金が発生します。

クエリ処理料金とストレージ料金が課金対象となります。

Redshiftは時間課金制を採用しており、ノード数やストレージ容量に応じて料金が発生します。

項目	BigQuery	Redshift
料金体系	従量課金制	時間課金制
課金対象	クエリ処理、ストレージ	ノード数、ストレージ容量

当社ではBigQueryの従量課金制による柔軟性がフィットしており使いやすいと感じています。

3.3 BigQueryとRedshiftのパフォーマンス

BigQueryとRedshiftは、どちらも高速なクエリ処理を実現するDWHですが、パフォーマンスはデータ量やクエリの複雑さによって異なります。

一般的には、BigQueryの方が大規模なデータセットに対して高速なクエリ処理を実現できると言われています。

3.4 BigQueryとRedshiftのスケーラビリティ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、自動的にスケールアップ・スケールダウンが行われます。

一方、Redshiftはユーザーが手動でノード数やストレージ容量を調整する必要があります。

項目	BigQuery	Redshift
スケーラビリティ	自動スケール	手動スケール

3.5 BigQueryとRedshiftの機能

BigQueryとRedshiftはどちらもSQLクエリ、データのインポート・エクスポート、データ可視化ツールとの連携など、基本的なDWH機能を提供しています。

BigQueryは機械学習機能「BigQuery ML」や地理空間データ分析機能「BigQuery GIS」など、独自の機能も提供しています。

3.6 BigQueryとRedshiftの使いやすさ

BigQueryはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャの管理が不要で、使いやすさが高いDWHです。

Redshiftはクラスタベースのアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャの管理が必要となり、BigQueryと比べると使いやすさは劣ります。

3.7 BigQueryとRedshiftの連携サービス

BigQueryはGoogle Cloud Platformの他のサービス（Google Analytics、Cloud Storageなど）とシームレスに連携できます。

Redshiftは、Amazon Web Services（AWS）の他のサービス（S3、EMRなど）とシームレスに連携できます。

連携に関してはどちらが有利ということはあまりなく、メインに据えているクラウドサービスに合わせて選択するのが良いです。

4. BigQueryとRedshiftどちらを選ぶべき？

BigQueryとRedshiftはどちらも強力なDWHですが、それぞれ特徴やメリット・デメリットが異なります。

どちらのDWHが適しているかは以下の要素を考慮して判断する必要があります。

データ量： 処理するデータ量が膨大な場合は、BigQueryの方が適しています。
クエリのパフォーマンス： 高速なクエリ処理が必要な場合は、BigQueryの方が適しています。
コスト： コストを抑えたい場合は、BigQueryの無料枠を活用したり、Redshiftのノード数を調整したりするなど、工夫が必要です。
使いやすさ： インフラストラクチャの管理をしたくない場合は、BigQueryの方が適しています。
連携サービス： 利用しているクラウドプラットフォームや他のサービスとの連携を考慮する必要があります。

当社ではBigQuery導入サポートを行っておりますのでお気軽にご相談ください。

5. FAQ：BigQueryとRedshiftに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryとRedshiftのどちらがより高速なクエリ処理を実現できますか？

一般的にはBigQueryの方が、大規模なデータセットに対して高速なクエリ処理を実現できると言われています。

ただし、クエリのパフォーマンスはデータ量やクエリの複雑さによって異なります。

Q2. BigQueryとRedshiftのどちらがよりコストパフォーマンスが高いですか？

コストパフォーマンスは、データ量、クエリの実行頻度、必要なストレージ容量などによって異なります。

BigQueryは従量課金制、Redshiftは時間課金制であるため、それぞれの料金体系を理解し、自社の利用状況に合わせて最適なDWHを選択する必要があります。

BigQueryは無料で1TBのデータを分析可能ですので、スモールスタートにオススメです。

Q3. BigQueryとRedshiftのどちらがより使い方が簡単ですか？

BigQueryは、サーバーレスアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャの管理が不要で、使いやすさが高いDWHです。

Redshiftは、クラスタベースのアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャの管理が必要となり、BigQueryと比べると使いやすさは劣ります。

BigQueryの導入自体は簡単ですが、データモデリング、ビジネスやサービス開発環境を考慮する必要があるので、当社にご相談ください。

6. まとめ：BigQueryとRedshiftそれぞれの強みを理解して最適な選択を！

BigQueryとRedshiftは、どちらも強力なデータウェアハウスですが、それぞれ特徴やメリット・デメリットが異なります。

データ量、クエリのパフォーマンス、コスト、使いやすさ、連携サービスなどを考慮し、自社のニーズに最適なDWHを選択しましょう。

BigQuery導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

AWS：https://aws.amazon.com/jp/

Redshift：https://aws.amazon.com/jp/redshift/

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