在当今这个由数据驱动的世界中，我们每天都需要处理呈指数级增长的数据量。作为数据工程师或架构师，我们面临着同样紧迫的任务：为海量数据找到最合适、最高效的“家”。在云端数据仓库领域，Amazon Redshift 和 Google BigQuery 无疑是两座最为耀眼的灯塔。它们都能存储 PB 级的数据并支持复杂的 SQL 分析，但它们真的完全一样吗？
显然不是。在这篇文章中，我们将深入探讨 AWS Redshift 和 Google BigQuery 之间的核心差异，并融入 2026 年的技术视角。我们不仅要比较它们的理论架构，还将结合 AI 辅助开发 的实际代码示例、Serverless 2.0 的部署策略以及针对现代工作负载的性能优化技巧，来帮助我们做出明智的技术选型。让我们开始这段探索之旅吧。
#### 现代架构演进：从 MPP 到 AI 原生无服务器
当我们谈论 2026 年的数据仓库时，我们实际上是在谈论一个能够自我优化、支持高并发读写，并能与 AI 工作流无缝集成的平台。
AWS Redshift：走向智能的 MPP 巨兽
Amazon Redshift 基于传统 PostgreSQL 修改版，利用 大规模并行处理（MPP） 和 列式存储 技术。想象一下，Redshift 就像是一支训练有素的军队。我们需要构建一个“集群”，由一个领导节点和多个计算节点组成。领导节点负责协调，计算节点负责并行扫描数据。
但在 2026 年，我们不再像过去那样需要手动管理每一个节点的参数。AWS 引入了 Redshift Serverless 和 AQUA (Advanced Query Accelerator)，使得 Redshift 在保持 MPP 架构高性能的同时，极大地降低了运维门槛。更重要的是，现在 Redshift 集成了 Amazon Q，这是一个生成式 AI 助手，可以帮助我们自动生成 SQL 查询、优化表结构，甚至诊断性能瓶颈。我们不再需要独自面对复杂的 Explain Plan，AI 已经成为了我们的结对编程伙伴。
Google BigQuery：定义无服务器与 AI 原生标准
相比之下，Google BigQuery 始终坚持无服务器 的哲学。如果说 Redshift 是需要调校的赛车，那么 BigQuery 就是自动驾驶的特斯拉。BigQuery 采用了 Dremel 查询引擎技术和 Capacitor 存储格式，实现了真正的计算与存储分离。
在 2026 年，BigQuery 的最大优势在于其与 Google AI 生态的深度绑定。通过 BigQuery ML (BQML) 和 Vertex AI 的集成，我们可以在数据库内部直接运行大语言模型（LLM）推理，甚至进行向量搜索。对于正在构建 AI 原生应用 的团队来说，这种“数据即代码”的能力极具吸引力。
#### 核心差异解析：2026 年视角下的技术选型
1. 性能与弹性：手动挡 vs 自动驾驶
在我们的实战经验中，性能调优是区分两者的关键。
- Redshift 的精细控制：对于工作负载相对固定（如每晚批处理 ETL）的场景，Redshift 的 RA3 实例 提供了极致的性能。我们可以手动定义 Sort Keys（排序键）和 Distribution Keys（分布键）。在 2026 年，Redshift 引入了更多自动化特性，如 自动表优化，但仍保留了让我们微调底层物理设计的权力。例如，我们曾在一个金融项目中，通过精确设置
DISTSTYLE KEY，将大规模关联查询的速度提升了 10 倍。
- BigQuery 的弹性伸缩：BigQuery 不需要我们设置任何键值。它在后台自动处理数据分布。对于即席查询和突发性负载，BigQuery 能够瞬间调配数千个核心进行计算。然而，这种“黑盒”特性在处理极度复杂的关联查询时，有时不如精心调优的 Redshift 可预测。
2. 数据建模与 AI 融合
这是 2026 年最激动人心的变化领域。传统的扁平化数据模型正在让位于支持 AI 的半结构化模型。
- BigQuery 的半结构化优势：BigQuery 原生支持 STRUCT 和 ARRAY 类型，这完美契合了现代 JSON 数据日志和嵌套的 AI 向量数据。我们可以直接在表中存储模型的 Embedding 向量，并利用
VECTOR_SEARCH函数进行相似度检索，无需将数据移出到专门的向量数据库中。
- Redshift 的 SUPER 数据类型：Redshift 也不甘示弱，引入了 SUPER 数据类型来支持半结构化数据。但在处理复杂的嵌套逻辑时，SQL 语法通常比 BigQuery 的
UNNEST稍显繁琐。不过，对于习惯了传统关系型建模的团队，Redshift 提供了更平滑的过渡路径。
#### 代码实战：生产级 SQL 与 AI 辅助优化
让我们通过具体的代码示例来看看两者在处理现代数据场景时的差异。假设我们在分析一个包含用户事件和 AI 生成摘要的复杂日志数据集。
场景 1：处理嵌套的半结构化数据
我们的源数据包含用户会话信息，以及该会话中的一系列事件（包括点击、浏览等）。
Google BigQuery 方案
BigQuery 的原生嵌套支持让我们能以最接近数据原始形态的方式存储和查询。
-- 在 BigQuery 中定义包含嵌套事件数组和 AI 摘要的表
CREATE OR REPLACE TABLE `my_project.analytics.user_sessions_2026` (
session_id STRING,
user_id STRING,
session_start_time TIMESTAMP,
-- 嵌套结构：存储该会话下的所有事件
events ARRAY<
STRUCT<
event_type STRING,
page_url STRING,
time_offset INT64,
metadata MAP -- 使用 MAP 存储灵活的键值对
>
>,
-- AI 字段：存储由 LLM 生成的会话摘要向量
session_embedding ARRAY
)
PARTITION BY DATE(session_start_time)
CLUSTER BY user_id;
-- 查询示例：提取特定用户的点击流，并计算 AI 特征
SELECT
user_id,
session_id,
-- 使用 UNNEST 将数组展开，这是 BigQuery 处理半结构化数据的核心语法
event.event_type,
event.page_url
FROM
`my_project.analytics.user_sessions_2026`,
UNNEST(events) AS event
WHERE
user_id = ‘user_123‘
AND STARTS_WITH(event.page_url, ‘/product/‘);
-- 解释：
-- 1. ARRAY<STRUCT>: 保留了数据的层级关系，避免了过早的 Join 操作。
-- 2. MAP: 允许我们存储不确定的元数据，这在处理来自不同微服务的数据时非常有用。
-- 3. UNNEST: 语法简洁，不仅展开数组，还能保留父级字段，非常适合路径分析。
AWS Redshift 方案
在 Redshift 中，虽然我们可以使用 SUPER 类型，但为了极致的查询性能，我们通常还是倾向于进行一定程度的规范化，或者利用特定的 PartiQL 语法进行查询。
-- 在 Redshift 中创建表，使用 SUPER 类型存储 JSON
CREATE TABLE user_sessions (
session_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
user_id VARCHAR(50) DISTKEY, -- 按 user_id 分布以优化 Join
session_start_time TIMESTAMP SORTKEY, -- 按时间排序以优化范围查询
events SUPER, -- 以 JSON 格式存储整个事件列表
ai_summary VARCHAR(MAX)
);
-- 插入数据（假设从 S3 或 Kinesis 流入）
-- INSERT INTO user_sessions VALUES (‘sess_1‘, ‘user_123‘, ‘2026-05-20‘, JSON_PARSE(‘[{"type": "click"}]‘), ‘Summary text...‘);
-- 查询示例：利用 Redshift 的 PartiQL 扩展查询 SUPER 数据
SELECT
s.user_id,
s.session_id,
e.event.type AS event_type,
e.event.url AS page_url
FROM
user_sessions s
-- Redshift 的语法：使用 AT 子句解构 SUPER 数组
CROSS JOIN s.events AT e AS event
WHERE
s.user_id = ‘user_123‘
AND e.event.type = ‘click‘;
-- 解释：
-- 1. SUPER 类型: 提供了极大的灵活性，让我们可以像处理 NoSQL 文档一样处理行数据。
-- 2. CROSS JOIN ... AT: 这是 Redshift 处理数组的标准方式。虽然语法不如 UNNEST 直观，
-- 但对于习惯传统 SQL 的开发者来说，这更符合关系型代数的逻辑。
场景 2：AI 驱动的数据查询与调优（2026 新趋势）
现在，让我们看看如何利用 AI 能力。假设我们需要对用户评论进行情感分析。
Google BigQuery: 原生 LLM 集成
在 BigQuery 中，我们可以直接调用 Vertex AI 的模型，无需移动数据。
-- 直接在 SQL 中调用 LLM 进行情感分析
SELECT
user_id,
review_text,
-- 使用 ML.GENERATE_TEXT 调用 Google 的 Gemini 模型
ml.generate_text(
model => ‘gemini-1.5-flash‘,
prompt => CONCAT(‘Analyze sentiment of this review: ‘, review_text)
).ml_generate_text_result[0].predictions[0].content AS sentiment_analysis
FROM
`my_project.raw_data.user_reviews`
LIMIT 10;
-- 这就是 2026 年开发者的日常：SQL 即 AI 接口。
AWS Redshift: 通过 Redshift ML 集成
Redshift 则通过连接 AWS SageMaker 来实现类似功能。
-- 首先创建一个模型连接（假设模型已在 SageMaker 部署）
-- CREATE MODEL sentiment_model
-- FROM sentiment_data
-- TARGET sentiment
-- FUNCTION predict_sentiment
-- IAM_ROLE ‘arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftRole‘
-- SETTINGS (
-- SAGEMAKER ‘arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:model/sentiment-model‘
-- );
-- 在查询中调用该函数
SELECT
user_id,
review_text,
predict_sentiment(review_text) AS sentiment
FROM
user_reviews;
-- 解释：Redshift 依赖于 AWS 广泛的 AI 生态系统。如果你已经是 AWS 的深度用户，
-- 这种方式可以无缝衔接你现有的 SageMaker 工作流。
#### 深度运维与成本策略：避免“账单休克”
在 2026 年，随着数据量的激增和 AI 查询的高昂成本，成本控制已成为架构设计的核心部分。
AWS Redshift 成本优化
Redshift 的传统计费模式是按实例小时数计费。这意味着，如果你的集群是开启的，即使没有查询，你也在付费。
- 我们的实战策略：我们强烈建议使用 Redshift Serverless。它根据处理负载（以 RPU – Redshift Processing Units 计量）自动扩缩容。这使得开发测试环境可以在负载极低时几乎降为零成本，而在生产环境突发流量时自动扩容。此外，我们可以编写简单的 Python 脚本利用 AWS Lambda 在夜间自动暂停非关键业务集群。
Google BigQuery 成本优化
BigQuery 的按查询字节数计费模式非常灵活，但也容易导致“意外”。一次不小心的全表扫描可能会消耗掉整个月的预算。
- 我们的实战策略：我们在项目中会强制执行
MAXIMUM_BYTES_BILLED参数。这是我们的“安全气囊”。
-- 设置查询上限，避免意外的高额账单
-- 如果扫描超过 2GB，查询直接失败，而不是扣费
SELECT *
FROM `my_project.large_table`
WHERE date = ‘2026-01-01‘
OPTIONS(maximum_bytes_billed=2147483648); -- 2GB
#### 常见陷阱与排查指南
在使用这两个平台多年后，我们发现了一些经常困扰开发者的问题。
1. Redshift 的数据倾斜
- 现象：查询 99% 的时间在等待一个节点，其他节点早早完成了任务。
- 排查：我们通常查询
STL_DIST视图来识别数据倾斜。
-- 诊断数据倾斜的查询
SELECT slice, col, num_values, count(*)
FROM stv_dist_partitions
WHERE col = 0 -- 检查第一个分布键
GROUP BY slice, col, num_values
ORDER BY num_values DESC;
- 解决方案：如果发现某键值倾斜严重（例如某个热门用户占据了 50% 的数据），请避免将该键作为 INLINECODEb0cc007c，或者改用 INLINECODE4d12b08c（针对小表）或
DISTSTYLE EVEN。
2. BigQuery 的“扫描爆炸”
- 现象：看似简单的查询，却扫描了数 PB 的数据，导致超时或费用过高。
- 排查：在 BigQuery 界面中，查看“Job Information”下的“Bytes Billed”。如果它远大于表的大小，说明查询引擎没有利用分区或聚簇。
- 解决方案：确保你的 INLINECODE47cd706b 子句中包含分区列（通常是时间戳）。此外，定期使用 INLINECODE0f9d6447 来更新聚簇键，因为数据的分布会随时间变化。
#### 总结与决策建议：2026 年的抉择
回到我们最初的问题：我们该如何选择？这不仅仅是技术栈的选择，更是团队文化和业务形态的选择。
选择 AWS Redshift，如果：
- 你的公司已经是 AWS 的深度用户，数据主要存储在 S3 和 DynamoDB 中，利用 VPC 内网互通可以大幅降低延迟。
- 你的工作负载主要是高吞吐量的批处理 ETL，且需要精细的事务控制。
- 你有专职的 DBA 团队，或者你更喜欢“所见即所得”的物理配置控制权。
- 你需要与 AWS 的 GLue、Step Functions 等大数据生态紧密集成。
选择 Google BigQuery，如果：
- 你的团队较小，或者你希望所有人（包括产品经理、分析师）都能直接用 SQL 查询数据，而不需要关心服务器配置。
- 你的业务涉及大量的即席查询，负载波动剧烈，需要秒级的弹性响应。
- 关键点：你正在构建 AI 原生应用，需要直接在数据仓库内运行机器学习模型或向量搜索。
- 你使用 Google Analytics 4 (GA4) 或 Google Ads，BigQuery 的原生导出功能将为你节省大量管道开发时间。
无论我们选择哪一方，2026 年的数据仓库趋势是清晰的：无服务器化、AI 原生化和开发体验的民主化。作为技术专家，我们的职责不仅仅是编写 SQL，更是利用这些先进的工具，构建出能够自我优化、智能驱动的高效数据解决方案。希望这篇深入的比较能帮助我们在未来的技术征途中做出正确的决策！