導讀：Snowflake 和 Databricks 都是廣受好評的數據平臺，但哪一個最適合您的業務？這篇將逐一對比誰更勝一籌。

隨著企業需要分析的數據量級逐年上升，企業需要將所有數據集中在一個地方，以便為數據挖掘做好準備。

顯然，基于云的數據平臺 Snowflake 和 Databricks 都是該領域的佼佼者。但是哪個數據平臺最適合您的業務？

Snowflake vs. Databricks誰更勝一籌？

Snowflake 和 Databricks 都提供商業智能應用程序所需的容量、速度和質量。但是有很多相似之處，也有不同之處。

當仔細檢查時，很明顯它們具有不同的方向。因此，很多時候，企業選擇的依據通常會歸結為工具偏好和企業數據策略的適用性。

一、Snowflake 與 Databricks：主要功能的比較

Snowflake是用于結構化和半結構化數據的關系數據庫管理系統和分析數據倉庫。

Snowflake通過SaaS模型提供，使用SQL數據庫引擎來管理信息在數據庫中的存儲方式。它可以處理對整個倉庫內虛擬倉庫的查詢，每個倉庫在自己的集群節點中獨立于其他節點，從而不共享計算資源。

位于該數據庫引擎之上的是用于身份驗證、基礎架構管理、查詢和訪問控制的云服務。Snowflake彈性數倉使用戶能夠利用Amazon S3或Azure資源分析和存儲數據。

Databricks也是基于云的，但基于Apache Spark。它的管理層是圍繞Apache Spark的分布式計算框架構建的，使基礎設施的管理更加容易。

Databricks將自己定位為數據湖而不是數據倉庫。因此，重點更多地放在用例上，例如流式傳輸、機器學習和基于數據科學的分析。

Databricks可用于處理大量未處理的原始數據。Databricks作為SaaS 交付，可以在AWS、Azure 和 Google Cloud上運行。有一個數據平面和一個用于提供即時計算的后端服務控制平面。據說它的查詢引擎通過緩存層提供高性能。

Snowflake包含一個存儲層，而Databricks則通過在 AWS S3、Azure Blob 存儲和谷歌云存儲之上運行來提供存儲。

對那些想要一流數據倉庫的企業來說，Snowflake勝出。但對于那些需要更強大的 ELT、數據科學和機器學習功能的人來說，Databricks是獲勝者。

結論：這一局雙方打個平手。

二、Snowflake 與 Databricks：支持和易用性的比較

據說Snowflake數據倉庫是用戶友好的，具有直觀的SQL界面，可以輕松設置和運行。它還具有許多自動化功能，以方便使用。例如，自動擴展和自動掛起有助于在空閑或高峰期停止和啟動集群——集群可以輕松調整大小。

Databricks 也具有集群的自動縮放功能，但它對用戶不太友好。UI更復雜，因為它針對的是技術用戶。當涉及到調整集群大小、更新配置或切換選項等事情時，它需要更多的手動輸入。有一個更陡峭的學習曲線需要克服。

兩者都提供在線支持：Snowflake提供7*24實時支持，而Databricks只在工作時間提供支持。

結論：這一局Snowflake贏了。

三、Snowflake 與 Databricks：安全性的比較

Snowflake和Databricks都提供基于角色的訪問控制（RBAC）和自動加密。Snowflake在層級中添加了網絡隔離和其他強大的安全功能，每個層級的成本更高。但從好的方面來說，您最終不會為不需要或不想要的安全功能付費。

Databricks包含了許多有價值的安全功能，它們都符合 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA、GDPR 等。

結論：在安全性比較重沒有明確的贏家。

四、Snowflake 與 Databricks：集成的比較

Snowflake位于AWS Marketplace，但并未深入嵌入AWS生態系統。在某些情況下，將 Snowflake與其他工具配對可能具有挑戰性。但在其他情況下，Snowflake 完美地集成在一起。Apache Spark、IBM Cognos、Tableau和Qlik都完全集成。那些使用這些工具的人會發現分析很容易完成。

這兩種工具都支持半結構化和結構化數據。Databricks 在支持任何格式的數據（包括非結構化數據）方面具有更多功能。Snowflake 現在也在增加對非結構化數據的支持。

結論：這一局，Databricks贏了。

五、Snowflake與 Databricks：價格的比較

這兩個數據平臺的定價方式存在很大差異。

但籠統地說：Databricks的價格約為每月99美元，還有一個免費版本。Snowflake每月的費用約為 40 美元，但并非如此簡單。

Snowflake在其定價結構中將計算和存儲分開。而且它的定價有點復雜，從基本版開始有五個不同的版本，而且價格會隨著企業的升級而上漲。定價將根據工作負載和所涉及的層級而有很大差異。

由于存儲不包含在其定價中，Databricks 可能對某些用戶來說更便宜。這一切都取決于使用存儲的方式和使用頻率。Databricks的計算定價也是按處理單位分層和收費的。它們之間的差異使得很難進行完整的比較。

建議用戶評估支持其預測數據量、處理量和分析要求所需的資源。對于某些用戶來說，Databricks會更便宜，而對于另一些用戶來說，Snowflake會更劃算。

結論：這一局雙方算是打了一個平手。

六、Snowflake vs. Databricks的總結

Snowflake和Databricks 都是用于分析目的的優秀數據平臺。每個都有其優點和缺點。為您的業務選擇最佳平臺，需要從使用模式、數據量、工作負載和數據策略等方面綜合評定。

Snowflake 更適合標準的數據轉換和分析以及那些熟悉SQL的用戶。Databricks 更適合流式傳輸、機器學習、人工智能和數據科學工作負載，這得益于其支持使用多種語言的Spark引擎。Snowflake一直在語言上補課，最近增加了對Python、Java和Scala的支持。

有人說Snowflake更適合交互式查詢，因為它在攝取時優化了存儲。它還擅長處理BI工作負載以及生成報告和儀表板。作為數據倉庫，它提供了良好的性能。

不過，一些用戶指出，當面對流式工作負載時會發現的巨大數據量時，它會遇到困難。因此，在數據倉庫能力的直接競爭中，Snowflake獲勝。

但問題是，Databricks根本不是一個真正的數據倉庫。它的數據平臺范圍更廣，在ELT、數據科學和機器學習方面的能力比Snowflake更好。用戶將數據存儲在他們選擇的托管對象存儲中，并且不參與其定價。它專注于數據湖和數據處理。但它直接針對數據科學家和高能力的分析師。

總之，Databricks 贏得了技術受眾的青睞。Snowflake對技術和技術含量較低的用戶群來說是高度可訪問的。

Databricks提供了Snowflake提供的幾乎所有數據管理功能，此外還有更多功能。但它不容易使用，學習曲線陡峭，需要更多的維護。但它可以解決更廣泛的數據工作負載和語言。那些熟悉Apache Spark的人會傾向于使用Databricks。

對于想要快速部署良好的數據倉庫和分析工具而不會陷入配置、數據科學細節或手動設置的用戶來說，Snowflake會是更好的設置。

這也不是說Snowflake是一種輕便的工具或適合初學者。但它不像Databricks那樣高端，它更多地針對復雜的數據工程、ETL、數據科學和流工作負載。

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相比之下，Snowflake 是一個存儲生產數據以用于分析目的的倉庫。它也適合初學者，也適合那些想從小處著手并逐漸擴大規模的用戶。

當然，定價是選型的一個重要部分。有時Databricks會便宜得多，因為它允許用戶處理自己的存儲。但是，用例不同得到的結果完全不同，有時Snowflake會更便宜。

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總結

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