Data Universe
Newsletter
Accueil›Comparatifs›Google BigQuery vs Amazon Redshift
Data Warehouse

Google BigQuery vs Amazon Redshift

Les deux géants du data warehouse cloud : lequel choisir selon votre écosystème ?

Mis à jour le 14 juin 2026 · 7 critères

Synthèse

BigQuery et Redshift sont les deux data warehouses cloud les plus utilisés en entreprise. BigQuery se distingue par son modèle serverless et sa scalabilité sans gestion de clusters. Redshift est plus profondément intégré dans l'écosystème AWS et offre plus de contrôle sur les coûts prévisibles. Le choix est souvent dicté par votre cloud principal.

Radar comparatif

Score global

Analyse critère par critère
Critère
Modèle serverless / scalabilité
95
65

💡 BigQuery est fully serverless : aucun cluster à gérer, la scalabilité est automatique. Redshift Serverless existe mais reste moins mature qu'un BigQuery natif.

Performance sur grandes requêtes
88
85

💡 Les deux sont très performants. BigQuery excelle sur les requêtes ad-hoc massives. Redshift peut être plus rapide avec des distributions et tris optimisés.

Modèle de facturation
72
78

💡 Redshift avec instances réservées est plus prévisible et souvent moins cher sur des workloads stables. BigQuery à la requête peut surprendre sur de mauvaises requêtes.

Intégration écosystème cloud
90
92

💡 Redshift s'intègre profondément avec S3, Glue, EMR, SageMaker. BigQuery s'intègre avec Vertex AI, Dataflow, Looker. Chaque outil est natif dans son cloud.

SQL et compatibilité
85
80

💡 BigQuery supporte le SQL standard ANSI et les fonctions analytiques avancées. Redshift a son propre dialecte SQL qui peut nécessiter des adaptations.

Gestion opérationnelle
95
68

💡 BigQuery zéro ops : pas de vacuum, pas de tuning de distribution. Redshift nécessite toujours une maintenance périodique même en mode Serverless.

Connecteurs BI et outils tiers
88
85

💡 Les deux sont très bien supportés par Tableau, Power BI, Looker, dbt. BigQuery a un avantage natif avec Looker Studio et Looker.

Notre verdict

Usage combiné possible ?

Les deux ne coexistent pas souvent dans la même organisation. Le critère de choix numéro un est votre cloud provider. Si vous êtes multi-cloud, BigQuery est plus simple à opérer indépendamment.

📐

Méthodologie de notation

📄

Documentation officielle

Docs, changelogs et benchmarks publiés par les éditeurs.

👥

Communauté data

Retours de praticiens sur Reddit (r/dataengineering), Stack Overflow, GitHub Issues.

📊

Benchmarks publics

TPC-H, TPC-DS, ClickBench et comparaisons indépendantes publiées depuis 2023.

🏭

Expérience terrain

Témoignages et post-mortems d'équipes data en production (blogs tech, conférences).

Grille de notation :chaque critère est noté de 0 à 100. Le score global est une moyenne pondérée ajustée selon l'importance relative de chaque critère dans les cas d'usage les plus fréquents — il ne résulte pas d'une moyenne arithmétique simple. Les scores sont des évaluations éditoriales de l'équipe Data Universe, non sponsorisées. Dernière révision : juin 2026.
← Tous les comparatifs