比較情報

ClickHouse vs BigQuery

BigQueryでは、アドホッククエリや小規模データの処理は効率的ですが、規模を拡張すると費用およびパフォーマンス管理の面で負担がかなり大きくなります。以下の表では、費用、パフォーマンス、およびサポートされる機能の面からClickHouseとBigQueryを詳細に比較しています。

ClickHouseからBigQueryへの移行について詳しく解説したガイドをお読みください

速度と効率
最大95%のクエリ速度向上、さらにストレージ使用量を60%削減。
コスト効率が高い
最大100倍のコスト効率を実現。
最新のSQL
標準SQLを多数の拡張機能 (Lambda関数や高階関数など) で強化および改善しているため使いやすく、簡単に分析タスクを実行できる。
簡単なデータ分析
150以上の事前定義された集計関数に加え、パワフルな集計関数を組み合わせることが可能。ベクトル化と並列化に完全に対応。

数値計算、地理情報、機械学習、時系列などの処理に1,300以上のデータ処理関数を使用できる。
リッチデータ型のサポート
JSON、マップ、配列などの高度なデータ型と、80を超える配列関数を使用し、シンプルかつ直感的な方法で問題をモデル化して解決できる。
世界クラスの相互運用性
ほとんどのデータソースから、90を超えるファイル形式でデータをネイティブに読み取ることができるため、形状や場所に関係なく、データを簡単に分析できる。

速度と効率
クエリ速度が遅く、ストレージ消費量も多い。
コスト効率が高い
BigQueryを分析処理に使用すると費用が高くなる。
最新のSQL
標準SQLのみに対応しているため、分析タスクが複雑になりやすい。
簡単なデータ分析
集計関数や標準データ処理関数の数が少ないため、非常に複雑なSQLを作成する必要がある。
リッチデータ型のサポート
配列関数がわずか8つなど、データ型の数に制限がある。
世界クラスの相互運用性
相互運用性が低い。5つのファイル形式と19のデータソースのみに対応。


速度と効率	速度と効率最大95%のクエリ速度向上、さらにストレージ使用量を60%削減。	速度と効率クエリ速度が遅く、ストレージ消費量も多い。
コスト効率が高い	コスト効率が高い最大100倍のコスト効率を実現。	コスト効率が高い BigQueryを分析処理に使用すると費用が高くなる。
最新のSQL	最新のSQL 標準SQLを多数の拡張機能 (Lambda関数や高階関数など) で強化および改善しているため使いやすく、簡単に分析タスクを実行できる。	最新のSQL 標準SQLのみに対応しているため、分析タスクが複雑になりやすい。
簡単なデータ分析	簡単なデータ分析 150以上の事前定義された集計関数に加え、パワフルな集計関数を組み合わせることが可能。ベクトル化と並列化に完全に対応。数値計算、地理情報、機械学習、時系列などの処理に1,300以上のデータ処理関数を使用できる。	簡単なデータ分析集計関数や標準データ処理関数の数が少ないため、非常に複雑なSQLを作成する必要がある。
リッチデータ型のサポート	リッチデータ型のサポート JSON、マップ、配列などの高度なデータ型と、80を超える配列関数を使用し、シンプルかつ直感的な方法で問題をモデル化して解決できる。	リッチデータ型のサポート配列関数がわずか8つなど、データ型の数に制限がある。
世界クラスの相互運用性	世界クラスの相互運用性ほとんどのデータソースから、90を超えるファイル形式でデータをネイティブに読み取ることができるため、形状や場所に関係なく、データを簡単に分析できる。	世界クラスの相互運用性相互運用性が低い。5つのファイル形式と19のデータソースのみに対応。

ClickHouseは多くのお客さまから信頼を獲得しています

ClickHouseはなぜ開発者に選ばれるのか

BigQueryはクエリ速度が遅い

クエリの応答時間を1秒未満に抑え、ワークロードを多数同時処理することは、BigQueryの場合、不可能とは言いませんが簡単ではありません。

ClickHouseは大容量のデータ分析をリアルタイムで処理することを目的としたデータベースです。非常に高速かつリソース効率の高い分析処理が可能であり、同時に多数のクエリを、数に限りなく並列処理で実行できます。

大容量データをリアルタイムで集計する、詳細な分析をインタラクティブにオンザフライで実行する、顧客に高機能なダッシュボードを提供するなどを、ClickHouseであれば瞬時に処理できます。

We needed a solution that could scale, but also provide end-user facing analytics capabilities with low latency and high throughput. Read blog

BigQueryはコストが高い

BigQueryの価格設定により、データの使用やアクセスが人為的に制限され、ROIが低下する可能性があります。

ClickHouseでは莫大な量のデータを効率的に管理することができます。リソース管理を効率化できるため、コスト効率を大幅に改善することができます。ClickHouseはリソースの使用効率を最高水準まで高めるようにデザインされています。

たとえば、Prefectを使用してBigQueryからClickHouseに移行すれば、コストを33%削減でき、Juspayを使用して分析ワークロードをBigQueryからClickHouseに移行すれば、コストを10倍削減できます。

[BigQuery] discourages data usage. Instead of encouraging analysts to query the database in any and all ways they can imagine you’ll end up worrying about needing to limit them and come up with processes for controlling the volume of data being used.

We simply don’t want the hassle of trying to figure out in advance of how many BigQuery slots to purchase - what a headache! Read blog