如何挑選雲端資料倉儲？比較 BigQuery、Redshift、Synapse

雲端資料倉儲（Cloud Data Warehouse, CDW）選擇往往牽動長期數據策略，錯誤的判斷不只會增加成本，還可能影響未來擴展性。Google BigQuery、Amazon Redshift 與 Azure Synapse Analytics 是三大代表性方案，但適合的場景卻完全不同。本文將帶您拆解核心差異，並用常見業務情境說明，幫助您找出最合適的選擇。

一、GCP/ AWS/ Azure 雲端資料倉儲核心差異比較

選擇資料倉儲，其實就是在選擇策略。GCP BigQuery 適合數據量波動大、要快又彈性的場景；AWS Redshift 適合長期穩定、固定報表型需求；Azure Synapse 則適合已深度使用 Microsoft 生態的企業，能在既有工具中無縫銜接。

面向	Google BigQuery	Amazon Redshift	Azure Synapse Analytics
架構模式	無伺服器，完全受管，系統自動擴展	以叢集為主，可選 Serverless 或 Provisioned	混合模式，可結合 SQL Data Warehouse 與 Spark
擴展性	自動擴展至 PB 級，無需管理	RA3 支援運算/儲存分離，彈性較高	可水平擴展，整合大數據與 AI 工作負載
整合生態	與 GCP 服務、AI/ML（Vertex AI）整合緊密	與 AWS 生態（S3、SageMaker、Glue）整合深	與 Azure Data Factory、Power BI、ML 原生整合
管理難易度	幾乎零維運，使用者只需專注查詢與分析	需要配置叢集、管理節點規格，但有自動化工具輔助	需考慮 SQL DW 與 Spark 結合的架構管理，偏向進階用戶
適合場景	不確定流量、即時分析、多來源數據整合	長期固定分析需求、企業級數據倉儲	微軟生態下的數據分析與 AI 結合

二、計價模式與成本特性比較

1. Google BigQuery

計價模式：
- 儲存：按資料量收費（每 TB/月）。
- 運算：依查詢量收費（每 TB 計費）。
成本特性：小量查詢非常划算，但如果一次查太多資料，費用可能突然暴增。

2. Amazon Redshift

計價模式：
- Serverless：按 RPU 計費
- 佈建叢集：依節點規格與數量計費（可用 Reserved Instance 拿到長期折扣）
成本特性：固定、大量工作負載最划算，長期用戶透過 RI 省最多。

3. Azure Synapse Analytics

計價模式：
- Dedicated SQL Pool：依 DWU/小時收費，資源可暫停以節省費用。
- Serverless：依查詢量收費（每 TB 計費）。
成本特性：既能依查詢量收費，也能做長期配置。

費用比較懶人包

BigQuery：便宜起步 → 適合小流量或不確定的需求，但大查詢要小心爆價。
Redshift：長期穩定 → 適合固定報表或大電商，RI 可壓低單位成本。
Synapse：兩種模式可切換 → 適合已在 Azure 環境，又要兼顧彈性與合規的企業。

想更詳細了解各費用結構可查看：Google BigQuery 定價詳解 以及 AWS Redshift 怎麼省？

三、雲端資料倉儲情境模擬

在評估雲端資料倉儲的過程中，企業常需要將「實際需求」與「運作模式」對應起來，單純比較規格或價格，往往難以看出哪個資料倉儲最適合自己。以下透過常見的應用情境，整理出不同解決方案的適配性，讓讀者能更清楚判斷何時應選 BigQuery、Redshift 或 Synapse。

情境	適合方案	理由與考量
新創公司剛起步，資料量不固定	GCP BigQuery	可依用量付費，免管理又能自動擴展，避免因伺服器閒置而浪費成本，適合資源有限的新創。
大型電商，交易流量穩定且需每日報表	AWS Redshift RA3 節點	RA3 節點可把運算和儲存分開計費，避免資料越多拉高成本，並搭配長期方案能大幅降低總支出。
小規模專案或試驗性研究	AWS Redshift DC2 節點	DC2 成本低、效能佳，但後續擴展有限，適合入門或小規模使用。
跨國金融機構，需要複雜查詢與嚴格合規	Azure Synapse	Synapse 與 Azure 生態系統整合度高，提供進階安全與治理功能。
數據湖為主，已集中存放在 S3 或 Google Cloud Storage	GCP BigQuery 或 Redshift Spectrum	BigQuery 可直接用 GCS，Redshift Spectrum 也能查 S3，省下大量儲存與搬移成本。