2021年云原生数据仓库发展很快。Snowflake上市后市值一度突破千亿美元，证明了云数据仓库的巨大市场。ClickHouse在国内越来越火，很多互联网公司用它做实时分析。AWS Redshift作为老牌云数据仓库也在不断进化，推出了Redshift Serverless等新功能。

很多团队在做数据仓库选型时不知道该选哪个。这三款产品各有特点，适合不同的场景和需求。选错了可能成本高性能差，迁移起来也很麻烦。

我们团队这几年用过这三款产品，做过几个数据仓库项目，踩过一些坑也积累了一些经验。今天从架构、性能、成本、易用性、生态等多个维度对比这三款主流云原生数据仓库，帮你根据自己的需求做出合适的选择。

先说明一下，以下对比基于2021年底的产品版本，数据仓库产品迭代很快，具体功能和性能可能会有变化，大家选型时以最新官方信息为准。

一、三款产品简介

Snowflake

Snowflake是2012年成立的云原生数据仓库，2020年纽交所上市。它是完全基于云的，从零开始为云设计，支持AWS、Azure、GCP三大云平台。Snowflake的核心特点是存储和计算完全分离，计算资源可以按需扩缩容，数据存储在对象存储上。它还支持数据共享、数据市场等创新功能。

Snowflake定位是全功能的企业级云数据仓库，适合中大型企业做数据平台，支持ETL、BI、数据科学等多种场景。

ClickHouse

ClickHouse是俄罗斯Yandex公司2016年开源的列式数据库，专门为在线分析处理（OLAP）设计。它的特点是查询速度极快，单表查询性能非常强，支持高并发写入。ClickHouse可以自己部署在服务器上，也可以用云厂商的托管服务（比如阿里云ClickHouse、腾讯云CDW）。

ClickHouse定位是高性能实时分析数据库，适合互联网公司做用户行为分析、日志分析、实时看板等场景，对查询性能要求高的场景。

Redshift

Redshift是AWS 2012年推出的云数据仓库，是最早的云数据仓库之一。它基于PostgreSQL，兼容PostgreSQL协议，传统数据仓库用户容易上手。Redshift最近几年也在向云原生演进，推出了RA3节点（存储计算分离）、Redshift Serverless（无服务器）、数据共享等功能。

Redshift定位是AWS生态内的企业级数据仓库，适合已经在用AWS的团队，和AWS其他服务集成好。

二、架构对比

Snowflake的架构

Snowflake是典型的存储计算分离架构。数据存储在对象存储（S3等）上，计算资源是虚拟仓库（Virtual Warehouse），可以独立扩缩容。多个虚拟仓库可以访问同一份数据，互不影响。元数据单独存储在全局服务层。

这种架构的好处是：计算和存储独立扩展，需要多少计算就开多少，不用为了存储买计算。多个工作负载可以用不同的虚拟仓库，ETL用大的，BI查询用小的，互不抢资源。数据不需要复制，多个仓库共享同一份。

Snowflake还支持自动挂起和恢复，虚拟仓库不用时自动挂起不收费，有查询时自动恢复。这对成本控制很友好。

ClickHouse的架构

ClickHouse是单机架构为主，也支持分布式集群。单机版就是一个ClickHouse节点，数据存在本地磁盘上。分布式版用分片加副本，数据分布在多个节点上，查询时分布式聚合。

ClickHouse的存储和计算是耦合的，每个节点既有存储也有计算。扩容需要加节点并迁移数据，相对麻烦。但因为数据在本地，查询性能很好，没有网络拉数据的开销。

ClickHouse也支持了一些云原生特性，比如支持对象存储作为存储后端，但还不够成熟，主流还是本地存储。

Redshift的架构

Redshift早期是存储计算耦合的MPP架构，每个节点既有计算又有存储。后来推出了RA3节点，实现了存储计算分离，数据存在S3上，计算节点缓存热数据。最近又推出了Redshift Serverless，完全无服务器，按查询计费。

Redshift的架构在向Snowflake靠拢，存储计算分离、无服务器、数据共享这些功能都有了，但整体上还是比Snowflake重一些，运维复杂度高一些。

三、性能对比

性能是数据仓库最核心的指标，但不同场景下性能表现差异很大，分开说。

单表大查询性能

ClickHouse最强。ClickHouse为OLAP查询做了大量优化，列式存储、向量化执行、稀疏索引、数据压缩，单表查询速度极快。亿级数据聚合查询往往几百毫秒就能返回。我们测试过，同样的数据同样的查询，ClickHouse比Snowflake快两到五倍，比Redshift快三到十倍。

Snowflake次之。Snowflake的查询性能也不错，列式存储加优化器，大部分查询能在秒级返回。但因为数据在对象存储上，有网络IO开销，极端情况下比ClickHouse慢。

Redshift相对慢一些。Redshift的查询性能中规中矩，复杂查询可能要几十秒。RA3节点因为数据在S3上，冷查询更慢一些，有缓存后会好一些。

多表Join性能

Snowflake最好。Snowflake的优化器很强，对多表Join、子查询、窗口函数等复杂SQL支持好，性能稳定。ClickHouse虽然单表快，但多表Join是弱项，尤其是大表Join大表，性能会明显下降，而且对Join的写法有要求，不支持某些复杂Join。Redshift的Join性能中等，比ClickHouse好一些，但不如Snowflake。

并发性能

Snowflake最好。因为存储计算分离，可以开多个虚拟仓库，不同用户不同工作负载用不同仓库，并发能力强。单个仓库内也支持多并发查询。ClickHouse并发能力一般，高并发下CPU容易打满，查询延迟上升，一般建议并发控制在几十以内。Redshift并发能力中等，并发高了会排队。

写入性能

ClickHouse最好。ClickHouse支持高吞吐批量写入，每秒写入几十万行没问题，适合实时数据写入。Snowflake写入性能也不错，支持COPY批量加载，但小批量频繁写入性能差，建议批量写入。Redshift写入性能中等，COPY加载快，小批量插入慢。

四、成本对比

成本是选型的重要因素，三款产品的计费模式不同。

Snowflake的成本

Snowflake按计算资源和存储分别计费。计算按虚拟仓库的运行时间计费，不同规格的仓库每小时费用不同，最小的X-Small仓库每小时大概2美元左右（AWS美国区），按秒计费，自动挂起不收费。存储按数据量计费，大概23美元/TB/月。

Snowflake的成本弹性大，用得多花得多，用得少花得少。如果查询不多，自动挂起后成本很低。但如果查询量大或者仓库开得大，成本会很高。我们有个项目Snowflake一个月花了一万多美元，主要是ETL用了大仓库跑了很久。

Snowflake还有数据传输费用，跨云跨区域传输数据会收费。

ClickHouse的成本

ClickHouse开源免费，如果自己部署，成本主要是服务器费用。可以用物理机或云主机，自己搭集群。因为性能好，同样的数据量需要的服务器少，成本相对低。我们一个项目用三台16核64G的服务器跑ClickHouse，一个月成本大概三千多人民币，能支撑亿级数据的实时查询。

如果用云厂商的托管ClickHouse，成本会高一些，但省了运维。阿里云ClickHouse按节点规格计费，比自己部署贵但比Snowflake便宜。

ClickHouse的隐性成本是运维，自己部署需要有人维护集群、备份、扩容，人力成本要考虑。

Redshift的成本

Redshift按节点计费，不同节点类型价格不同。RA3节点按计算节点计费，存储在S3上单独收费。Redshift Serverless按RPU（Redshift Processing Unit）小时计费，和Snowflake类似。

Redshift的成本介于Snowflake和ClickHouse之间。如果已经在用AWS，预留实例能便宜不少。Redshift没有Snowflake那么灵活的自动挂起（Serverless版有），传统版节点一直开着就一直收费。

五、易用性对比

Snowflake最易用。 Snowflake是全托管的，不用管基础设施，开个仓库就能用。SQL语法标准，支持大部分标准SQL，文档完善，上手快。自动优化做得好，不用手动调优，大部分查询自动就快了。数据加载也简单，COPY命令或者Snowpipe自动加载。对非专业数据工程师很友好。

Redshift易用性中等。 也是全托管的，基于PostgreSQL，会PostgreSQL的人容易上手。但调优比Snowflake复杂，需要了解分布键、排序键、压缩编码等，设置不好性能差很多。运维也比Snowflake多一些，比如VACUUM、ANALYZE等维护操作。

ClickHouse易用性相对差。 自己部署的话需要运维集群。SQL语法和标准SQL有差异，有些函数和语法不一样，需要学习。建表需要了解各种表引擎（MergeTree系列）、分区键、排序键、主键，设置不好性能差很多。Join语法也比较特殊，需要用GLOBAL JOIN或者IN。对新手不友好，需要有经验的工程师。

六、生态和集成对比

Snowflake生态最丰富。 支持三大云平台，和各种ETL工具（Fivetran、dbt、Airflow）、BI工具（Tableau、Power BI、Looker）、数据科学工具都有很好的集成。还有数据共享、数据市场这些独特功能，能和外部组织安全共享数据。Snowflake的合作伙伴生态很完善。

Redshift和AWS生态集成最好。 如果已经在用AWS，Redshift和S3、Glue、Athena、QuickSight、Lambda等服务集成很方便。Redshift Spectrum能直接查S3上的数据。但Redshift只支持AWS，多云支持不如Snowflake。

ClickHouse生态在快速发展。 ClickHouse开源社区活跃，有很多第三方工具和集成。和Kafka、Flink、Spark等大数据工具集成好。BI工具也基本都支持ClickHouse。但企业级功能和生态完善度不如Snowflake和Redshift。国内阿里云、腾讯云都有托管ClickHouse，国内生态不错。

七、怎么选

说了这么多，到底该怎么选？根据场景给一些建议。

选Snowflake的场景：

第一，中大型企业做统一数据平台，有ETL、BI、数据科学等多种工作负载，需要稳定可靠、功能完善的数据仓库。

第二，团队没有专业的大数据运维人员，想要全托管免运维，开箱即用。

第三，需要多云支持，或者未来可能跨云。

第四，预算充足，愿意为易用性和稳定性付费。

第五，复杂SQL多，多表Join多，需要强优化器。

选ClickHouse的场景：

第一，互联网公司做用户行为分析、日志分析、实时看板，单表大查询多，对查询延迟要求高。

第二，数据量大，预算有限，想要极致性价比。

第三，有专业的大数据工程师，能自己部署和运维。

第四，写入量大，需要高吞吐实时写入。

第五，查询模式相对固定，以单表聚合为主，复杂Join少。

选Redshift的场景：

第一，已经深度使用AWS生态，大部分服务都在AWS上，Redshift集成最方便。

第二，团队熟悉PostgreSQL，想要兼容PostgreSQL的体验。

第三，预算中等，想要比Snowflake便宜一些的全托管数据仓库。

第四，传统企业数据仓库迁移到云，Redshift的MPP架构和传统数仓类似，迁移成本低。

八、我们的经验和建议

最后分享一些我们的实际经验和建议。

第一，不要盲目追新。很多团队看Snowflake火就想上Snowflake，但如果数据量不大、查询不多，用个PostgreSQL加索引就够了，或者用ClickHouse自己部署更划算。数据仓库是重资产，选之前先评估自己的数据量、查询量、团队能力和预算。

第二，先做POC测试。选型前拿真实数据和真实查询做POC，测性能测成本测易用性，不要只看官方benchmark。官方benchmark往往是最有利于自己的场景，和你的实际场景可能差很多。

第三，考虑迁移成本。数据仓库迁移很麻烦，数据要迁移，SQL要改写，ETL要重做，下游BI要重新连接。选型时要考虑长期使用，不要频繁换。如果不确定，可以先用云服务按量付费试一段时间，合适了再长期用。

第四，混合架构也是选择。很多公司不是只用一个数据仓库，而是多个配合。比如用ClickHouse做实时用户行为分析，用Snowflake做企业级数据仓库和BI，各取所长。数据通过ETL同步，虽然复杂但能满足不同场景的需求。

第五，关注团队能力。工具再好，团队不会用也白搭。ClickHouse性能好但需要懂的人调优，Snowflake易用但贵。选型要结合团队的技术能力，选团队能驾驭的工具，而不是理论上最强的工具。

九、写在最后

以上就是三款云原生数据仓库的对比。总结一下：Snowflake功能完善易用性好但贵，适合中大型企业；ClickHouse性能极致性价比高但运维复杂，适合互联网公司做实时分析；Redshift和AWS集成好，适合AWS生态内的团队。

没有最好的数据仓库，只有最适合你的数据仓库。根据自己的业务场景、数据量、查询模式、团队能力和预算，选择最合适的。2021年云原生数据仓库还在快速发展，未来会有更多新功能新产品，保持关注但不要盲目跟风。

数据仓库的核心价值是支撑业务决策，工具只是手段。把数据治理好，把指标定义清楚，把分析做好，比选什么工具更重要。工具选对了能事半功倍，但工具代替不了数据思维和业务理解。

希望这篇对比能帮你在选型时少走弯路。如果你有不同的经验或者疑问，欢迎在评论区交流。祝大家都能选到合适的数据仓库，用数据驱动业务增长。