Databricks vs BigQuery
Ein unabhängiger, belegter Vergleich. Jede Zeile verlinkt zu den eigenen Docs des Anbieters und trägt ein verifiziertes Datum.
Von brickster.ai · Feature-Daten geprüft 2. Sept. 2026 · Live-Signale aktualisiert 5. Sept. 2026
Die kurze Antwort
Wählen Sie Databricks, wenn Data Engineering, Machine Learning oder KI-Agenten Ihr Schwerpunkt sind und Sie eine offene Plattform wollen, die Sie über mehrere Clouds hinweg selbst kontrollieren. Wählen Sie BigQuery, wenn Sie ein serverloses, SQL-first-Warehouse wollen, das nahezu keinen Betrieb erfordert und in Google Cloud direkt neben Pub/Sub, Looker und Sheets liegt. Seit April 2026 interoperieren die beiden über Iceberg, sodass eine Aufteilung auf Google Cloud eine echte Option ist.
Databricks ist die Data Intelligence Platform: Spark- und Photon-Compute, das in Ihrem eigenen Cloud-Konto über offenen Tabellenformaten läuft (Delta Lake nativ, verwaltetes Apache Iceberg mit Lesen und Schreiben GA), mit Unity Catalog als Governance für Daten- und KI-Assets. Es läuft auf AWS, Azure und Google Cloud gleich, wobei Classic Compute auf Google Compute Engine in Ihrem eigenen Projekt startet und die Abrechnung über den Google Cloud Marketplace läuft.
BigQuery ist Googles serverloses Data Warehouse, und 2026 versucht es außerdem, ein Lakehouse zu sein. Sie schreiben GoogleSQL, Google führt es aus: keine Cluster, keine Runtimes, Kapazität entweder pro gescanntem TiB oder pro Slot-Stunde bezahlt. Darum herum liegen Apache Iceberg managed tables (früher BigLake tables for Apache Iceberg), der Knowledge Catalog (früher Dataplex Universal Catalog), kostenlose Gemini-Unterstützung in der Konsole und Machine Learning direkt in SQL. Die Plattformen treffen sich inzwischen in der Mitte: BigQuery kann Unity-Catalog-Tabellen lesen und Databricks kann BigQuery abfragen, beides über offene Schnittstellen. Die Wahl dreht sich damit zunehmend darum, wo eine Workload am besten läuft, und weniger darum, welcher Anbieter insgesamt gewinnt.
Wähle Databricks, wenn
- Data Engineering ist umfangreich, code-first oder echtes Streaming. Lakeflow-Ingestion und Declarative Pipelines, Auto Loader und Structured Streaming mit Latenzen unter einer Sekunde gehen weiter als eine Komposition aus SQL plus Diensten, und BigQuerys eigene continuous queries verlangen die Enterprise Edition mit einer dedizierten Reservierung und halten stateful operations in der Vorschau.
- Machine Learning und KI-Agenten stehen im Zentrum. Databricks deckt Model Serving, AI Search, das Unity AI Gateway und ein Agent Framework mit verwalteten MCP-Servern (öffentliche Vorschau) ab, daneben MLflow, einen Feature Store, AutoML und GPU-Compute. BigQuery ML trainiert ein festes Menü an Modelltypen in SQL und übergibt Deep Learning an die Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI), ein zweites Produkt mit eigener Preisliste.
- Multicloud oder Portabilität ist wichtig. BigQuery gibt es nur in Google Cloud; Databricks betreibt dieselbe Plattform, denselben Katalog und dieselben Pipelines auf allen drei großen Clouds.
- Sie wollen ein Governance-Modell für Tabellen, Dateien, Modelle und Agenten. Unity Catalog umspannt sie mit ABAC, Lineage und einem Open-Source-Kern; BigQuery verteilt die Aufgabe auf IAM, Policy Tags und den Knowledge Catalog.
- Spark ist die Sprache Ihres Teams. BigQuerys Engine ist SQL; sein Spark-Angebot läuft über separate serverlose Spark-Sessions, während Databricks durchgängig Spark-nativ ist.
Wähle BigQuery, wenn
- Sie wollen vor allem SQL ohne Betrieb. Keine Cluster, keine zu dimensionierenden Warehouses, keine Runtime-Versionen: BigQuerys serverloses Modell ist das betriebsärmste Warehouse der Plattformen, die wir vergleichen, und der Sandbox-Tarif funktioniert ohne Kreditkarte.
- Ihr Stack ist Google. Pub/Sub streamt ohne Pipeline nativ nach BigQuery, Looker und Connected Sheets fragen es direkt ab, und die Kernfunktionen von Gemini in BigQuery (SQL- und Python-Generierung, Data Canvas, Data Insights) sind über alle Compute-Optionen hinweg kostenlos.
- Einstiegsökonomie und Einfachheit: 6,25 $ pro gescanntem TiB on demand, das erste TiB pro Monat kostenlos, 10 GiB kostenloser Storage, ein automatischer Rabatt von 50 % auf Long-Term Storage für unberührte Tabellen sowie kostenloses Batch-Laden und kostenloser Export.
- Analytik auf eintreffenden Daten allein mit SQL. Pub/Sub-Subscriptions schreiben direkt in Tabellen, die Storage Write API liefert Exactly-once-Streaming mit den ersten 2 TiB pro Monat kostenlos, und continuous queries führen dauerhaft laufendes SQL aus, sofern Sie auf der Enterprise Edition sind.
- Ihr ML passt in SQL. BigQuery ML trainiert Regression, Klassifikation, Clustering, PCA und ARIMA_PLUS-Forecasting dort, wo die Daten bereits liegen (Matrixfaktorisierung benötigt Enterprise-Reservierungen), mit Vector Search GA für Embedding-Workloads.
Databricks vs. BigQuery, Kriterium für Kriterium
Jede Zelle verlinkt auf die Produkt-, Preis- oder Doku-Seite des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Sie zitiert die Anbieter, sie kürt keinen Sieger.
Die Kriterienwerte sind wortwörtlich aus der englischen Dokumentation des jeweiligen Anbieters übernommen.
| Kriterium | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | BigQuery Serverless-Data-Warehouse |
|---|---|---|
| Architektur & Offenheit | ||
| ArchitekturPlattformform | Data + AI Platform (lakehouse) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Serverless warehouse; Lakehouse (was BigLake) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Compute-EngineZugrunde liegende Query-Engine | Apache Spark + Photon Quelle · geprüft 2026-09-02 | Dremel (proprietary engine) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Trennung von Storage / ComputeUnabhängige Skalierung | Decoupled storage and compute Quelle · geprüft 2026-09-02 | Fully decoupled (Colossus + Dremel) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Natives TabellenformatDelta / Iceberg / proprietär | Delta Lake (and managed Iceberg) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Proprietary (Capacitor columnar) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Apache IcebergLese- + Schreibunterstützung | Native managed Iceberg, read+write GA Quelle · geprüft 2026-09-02 | Managed Iceberg tables, read+write Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Delta LakeDelta-Tabellen lesen / schreiben | Native Delta read/write Quelle · geprüft 2026-09-02 | Read-only external tables for Delta Lake Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Offener / REST-KatalogIceberg REST / offener Katalog | Unity Catalog Iceberg REST catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 | Iceberg REST catalog (Lakehouse runtime catalog) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Open-Source-KernEngine / Format Open Source | Spark, Delta, Unity Catalog open source Quelle · geprüft 2026-09-02 | Engine proprietary; Iceberg format open Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Multi-CloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP Quelle · geprüft 2026-09-02 | GCP native; AWS/Azure via BigQuery Omni Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| BereitstellungsmodellSaaS vs. eigenes Cloud-Konto | Runs in your cloud account Quelle · geprüft 2026-09-02 | SaaS-only (Google Cloud managed) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Kosten & Preise | ||
| Abrechnungseinheit | Per-DBU Quelle · geprüft 2026-09-02 | On-demand per-TB or slot capacity Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| AbrechnungsgranularitätPro Sekunde / Minute / Stunde | Per-second Quelle · geprüft 2026-09-02 | Slots per-sec; 1-min minimum unless fluid scaling Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Scale-to-Zero-ServerlessAuto-Suspend | Serverless SQL/compute, auto-suspend Quelle · geprüft 2026-09-02 | Serverless; editions autoscale to zero Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Separate InfrastrukturabrechnungCompute getrennt von VM / Storage abgerechnet | Classic: separate VM bill; serverless bundled Quelle · geprüft 2026-09-02 | Compute/storage billed by BigQuery directly Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Storage-Preise$ / TB-Monat | Cloud bills own storage; default storage in DSUs Quelle · geprüft 2026-09-02 | ~$0.02/GB-mo active; $0.01 long-term Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Free Tier / Testversion | Free Edition + 14-day trial Quelle · geprüft 2026-09-02 | 1 TB queries + 10 GB storage/month Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Rabatte bei zugesagter Nutzung | Committed-use contracts Quelle · geprüft 2026-09-02 | 1yr/3yr capacity commitments discounted Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| KostentransparenzNutzungs- / Kostenüberwachung | System tables, usage dashboards, budgets Quelle · geprüft 2026-09-02 | Cost dashboards, slot/admin monitoring Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| PreistransparenzVeröffentlicht vs. individuelles Angebot | List DBU prices published Quelle · geprüft 2026-09-02 | List prices published publicly Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| SQL & Abfrage | ||
| ANSI-SQL-AbdeckungWindow, rekursive CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE Quelle · geprüft 2026-09-02 | GoogleSQL; window + recursive CTE Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Semistrukturierte DatenJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native JSON data type Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| GeodatenGeo-Typen + -Funktionen | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 Quelle · geprüft 2026-09-02 | GEOGRAPHY type + GIS functions Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Benutzerdefinierte FunktionenSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs Quelle · geprüft 2026-09-02 | SQL, JavaScript, Python UDFs Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Materialisierte Sichten | Native materialized views Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native materialized views Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Zwischenspeicherung von Abfrageergebnissen | Query result caching Quelle · geprüft 2026-09-02 | Automatic query result cache Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Query-FöderationExterne Quellen an Ort und Stelle abfragen | Lakehouse Federation Quelle · geprüft 2026-09-02 | Cloud SQL, Spanner, external sources Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Data Engineering | ||
| Batch-ETL-/ELT-ToolingNatives Pipeline-Tooling | Lakeflow pipelines, Lakeflow Jobs Quelle · geprüft 2026-09-02 | Dataform, Dataflow, Data Transfer Service Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Streaming-Ingestion | Structured Streaming, Real-Time Mode Quelle · geprüft 2026-09-02 | Storage Write API streaming ingest Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Change Data Capture | CDC via AUTO CDC APIs, Lakeflow Connect Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native CDC ingest; Datastream Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Automatische Datei-IngestionKlasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader Quelle · geprüft 2026-09-02 | DTS event-driven Cloud Storage transfers Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Native OrchestrierungJobs / Scheduler | Lakeflow Jobs Quelle · geprüft 2026-09-02 | Scheduled queries, Dataform workflows Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| dbt-Unterstützung | First-class dbt adapter and task Quelle · geprüft 2026-09-02 | First-class dbt adapter Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Deklarative PipelinesDLT / Lakeflow-Stil | Lakeflow pipelines (Spark Declarative Pipelines) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Dataform SQL declarative pipelines Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| ML & AI | ||
| ModelltrainingNativ, auf der Plattform | Native training on Spark/GPU clusters Quelle · geprüft 2026-09-02 | BigQuery ML trains models in SQL Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Feature Store | Native feature store in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 | Agent Platform Feature Store on BigQuery Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Experiment-TrackingMLflow oder gleichwertig | Managed MLflow Quelle · geprüft 2026-09-02 | Agent Platform Experiments (separate product) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Model ServingHosting / Inferenz | Databricks Model Serving (real-time, batch) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Serving via Agent Platform endpoints Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| AutoML | AutoML models in BigQuery ML Quelle · geprüft 2026-09-02 | |
| Vector SearchEmbeddings-Index | Databricks AI Search (formerly Vector Search) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native vector index + VECTOR_SEARCH Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Foundation-Model-GatewayGesteuerter Multi-Modell-Zugriff | Unity AI Gateway (multi-provider routing) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Gemini via ML.GENERATE_TEXT/AI functions Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Text-to-SQLNL-zu-SQL-Assistent | Genie Agents (formerly Genie Spaces) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Gemini SQL generation in editor Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Agents / MCPAgent Framework + MCP-Server | Agent Bricks, Agent Framework, MCP (preview) Quelle · geprüft 2026-09-02 | Data agents + BigQuery MCP server Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| GPU-Compute | GPU instances for ML Quelle · geprüft 2026-09-02 | GPUs via Agent Platform, not native BigQuery Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| BI & Nutzung | ||
| Native Dashboards / BI | AI/BI Dashboards Quelle · geprüft 2026-09-02 | BI Engine; Looker Studio dashboards Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Semantische / Metrik-Ebene | Unity Catalog Metric Views Quelle · geprüft 2026-09-02 | Looker; BigQuery Graph measures (preview) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Notebooks | Native notebooks Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native notebooks in BigQuery Studio Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Natürlichsprachliche BIFrag deine Daten | Genie One and Genie Agents natural language Quelle · geprüft 2026-09-02 | Data Canvas natural-language analytics Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| BI-Tool-IntegrationenTableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors Quelle · geprüft 2026-09-02 | Tableau, Power BI, Looker connectors Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Governance & Sicherheit | ||
| Einheitlicher Governance-KatalogEin Katalog über Daten + AI | Unity Catalog across data and AI Quelle · geprüft 2026-09-02 | Knowledge Catalog (formerly Dataplex) Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Feingranulares RBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 | IAM roles, fine-grained permissions Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Attributbasierte ZugriffssteuerungTag-basierte Richtlinien | ABAC with governed tags, GA Quelle · geprüft 2026-09-02 | Policy tags / taxonomy-based access Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Spaltenmaskierung | Dynamic column masks Quelle · geprüft 2026-09-02 | Dynamic data masking via policy tags Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Row-Level Security | Row filters Quelle · geprüft 2026-09-02 | Row-level access policies Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Data LineageAutomatisch | Automatic lineage in Unity Catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 | Automatic lineage via Knowledge Catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| DatenklassifizierungAutomatische PII-Erkennung | Automated data classification GA Quelle · geprüft 2026-09-02 | Automatic PII discovery via Knowledge Catalog Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Audit-Protokollierung | Audit logs / system tables Quelle · geprüft 2026-09-02 | Cloud Audit Logs for access Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Kundenverwaltete SchlüsselCMK / BYOK | Customer-managed keys Quelle · geprüft 2026-09-02 | CMEK via Cloud KMS Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Privates NetworkingPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection Quelle · geprüft 2026-09-02 | VPC Service Controls, Private Service Connect Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Sharing & Zusammenarbeit | ||
| Data SharingKontoübergreifend / Cloud-übergreifend | OpenSharing (formerly Delta Sharing), any cloud Quelle · geprüft 2026-09-02 | BigQuery sharing / Analytics Hub Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Clean Rooms | Clean Rooms GA Quelle · geprüft 2026-09-02 | Native data clean rooms Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Marketplace | Databricks Marketplace Quelle · geprüft 2026-09-02 | Google Cloud Marketplace / data exchanges Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Betrieb & Zuverlässigkeit | ||
| Öffentliche Status-APIMaschinenlesbare Verfügbarkeit | Public Status API; email, webhook, Slack alerts Quelle · geprüft 2026-09-02 | Google Cloud status dashboard published Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Veröffentlichtes SLA | 99.9% control plane SLA; Lakebase SLA published Quelle · geprüft 2026-09-02 | 99.99% uptime SLA published Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Auto-Scaling | Cluster autoscaling Quelle · geprüft 2026-09-02 | Autoscaling slots in editions Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Multi-Region / DR | Managed DR (gated preview) via Mission Critical Quelle · geprüft 2026-09-02 | Cross-region dataset replication, multi-region Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Workload-IsolationETL von BI isolieren | Separate warehouses/clusters per workload Quelle · geprüft 2026-09-02 | Reservations isolate ETL vs BI Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Ökosystem & Support | ||
| Partner-Konnektoren | Lakeflow Connect 100+ sources Quelle · geprüft 2026-09-02 | Data Transfer Service + partner connectors Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Compliance-ZertifizierungenSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO Quelle · geprüft 2026-09-02 | SOC 2, HIPAA, ISO, PCI, FedRAMP Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Globale Regionen | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP Quelle · geprüft 2026-09-02 | 40+ Google Cloud regions Quelle · geprüft 2026-09-02 |
| Support-Stufen | Tiered support plans Quelle · geprüft 2026-09-02 | Standard, Enhanced, Premium support Quelle · geprüft 2026-09-02 |
Architektur und Offenheit
Databricks betreibt offene Formate in Ihrem eigenen Storage: Delta Lake nativ, verwaltetes Iceberg mit Lesen und Schreiben GA und einen Iceberg-REST-Endpoint in Unity Catalog, den externe Engines lesen. BigQuery dreht die Kontrolle um: Google verwaltet Storage und Compute, Sie bringen SQL mit. Die Öffnung ist allerdings echt. Apache Iceberg managed tables (GA, mit Partitionierung und Multi-Statement-Transaktionen GA seit Juli 2026) halten Daten als Iceberg in Ihrem eigenen Cloud-Storage-Bucket, und der Lakehouse runtime catalog (früher BigLake metastore) stellt einen Iceberg-REST-Katalog bereit, den Spark, Flink und Trino nutzen können. Delta ist in BigQuery zweiter Klasse: lesbar über Delta Lake BigLake external tables (GA seit 2024), aber nur lesend. Die Ausstiegsszenarien unterscheiden sich in der Art: Databricks zu verlassen heißt, eine andere Engine auf Dateien zu richten, die Ihnen bereits gehören; BigQuery zu verlassen ist wirklich günstig (kostenloser Batch-Export, 300 TiB pro Monat kostenlose Storage Read API), doch die Daten nativer Tabellen liegen in Googles verwaltetem Storage, bis Sie sie verschieben. Beide sind deutlich offener als vor zwei Jahren; Databricks ist offen per Voreinstellung, BigQuery ist offen per Option.
Preise und Kostenmodell
Drei Zähler, nicht zwei. BigQuery on demand berechnet 6,25 $ pro gescanntem TiB (US, das erste TiB pro Monat kostenlos): keine Verpflichtung, und eine Abfrage, die wenig scannt, kostet wenig, doch ein versehentlicher Full-Table-Scan kostet echtes Geld. BigQuery Editions rechnen Slot-Stunden ab (Standard 0,04 $, Enterprise 0,06 $, Enterprise Plus 0,10 $ in der US-Multiregion), Autoscaling in 50-Slot-Schritten, standardmäßig sekundengenau mit einer Mindestdauer von einer Minute, mit Commitment-Rabatten von 10 % bis 40 % je nach Track und Laufzeit. Databricks misst DBUs pro Workload: auf Google Cloud Premium in US (Virginia) kostet Jobs-Compute 0,15 $ pro DBU plus die GCE-Infrastruktur, All-Purpose-Interactive 0,55 $ plus Infrastruktur, und SQL läuft mit 0,22 $ classic, 0,55 $ pro oder 0,70 $ serverless mit gebündeltem Compute. Faustregeln: sporadisches, scan-armes SQL ist auf BigQuery on demand schwer zu unterbieten; gleichmäßig schweres SQL wird zu einer Rechnung Slots gegen DBUs; und Nicht-SQL-Arbeit (Pipelines, ML, Agenten) berührt BigQuerys Zähler überhaupt nicht, sie läuft auf anderen Google-Produkten mit eigenen Rechnungen. Modellieren Sie Ihre eigene Workload, bevor Sie irgendjemandes Rechnung glauben, einschließlich unserer.
Data Engineering und Streaming
Databricks erledigt sein Engineering in einem Produkt: Lakeflow Connect für verwaltete Ingestion, Declarative Pipelines für ETL, Jobs für Orchestrierung, Auto Loader für inkrementelle Dateien und Structured Streaming mit Real-Time Mode für echtes Streaming, alles in Spark mit Photon darunter. BigQuery komponiert Google-Cloud-Dienste: Batch-Loads sind kostenlos, Pub/Sub-Subscriptions schreiben ohne Pipeline-Code direkt in Tabellen, die Storage Write API streamt mit Exactly-once-Semantik (0,025 $ pro GiB nach kostenlosen 2 TiB pro Monat), Dataflow übernimmt schwere Transformationen, und Googles Data Engineering Agent (GA seit April 2026) erzeugt und pflegt Pipelines aus natürlicher Sprache. BigQuerys Antwort auf dauerhaft laufendes SQL, die continuous queries, ist eingeschränkt: nur Enterprise oder Enterprise Plus, eine dedizierte Reservierung, und stateful operations wie Joins weiterhin in der Vorschau. Die Aufteilung, die trägt: SQL-förmiges ELT mit Google-nativen Quellen spricht für BigQuery; komplexes, individuelles oder latenzsensitives Engineering spricht für Databricks.
Machine Learning und KI
Databricks behandelt ML und Agenten als Kernprodukt: Model Serving, AI Search, das Unity AI Gateway, ein Agent Framework mit verwalteten MCP-Servern (öffentliche Vorschau), MLflow, Feature Store, AutoML, GPU-Compute. BigQuery behandelt ML als SQL-Funktion und liefert seine Agenten als von Google betriebene Dienste rund um das Warehouse. BigQuery ML ist dort, wo es passt, wirklich nützlich: CREATE MODEL trainiert Regression, Klassifikation, k-means, PCA und ARIMA_PLUS-Forecasting direkt an Ort und Stelle (On-Demand-Training der eingebauten Modelltypen kostet 312,50 $ pro verarbeitetem TiB, Matrixfaktorisierung erfordert Enterprise-Reservierungen, und BigQuery ML ist auf der Standard Edition nicht verfügbar), mit eingebautem TimesFM-Forecasting und Vector Search GA. Deep Learning und individuelles Serving gehen an die Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI) über, ein separates Produkt. Wo Google führt, ist die Unterstützung: die Kernfunktionen von Gemini in BigQuery (SQL- und Python-Generierung, Data Canvas, Data Insights, Data Preparation) sind GA und auf jeder Compute-Option kostenlos, und Conversational-Analytics-Datenagenten beantworten Geschäftsfragen über kuratierte Quellen. Wenn Sie Modelle und Agenten bauen und betreiben, geht Databricks an einem Ort deutlich weiter. Wenn Sie Analysten mit KI unterstützen, ist BigQuerys kostenlose Gemini-Schicht eine echte Stärke.
BI und Datennutzung
BigQuerys Weg zur Datennutzung ist das Google-Ökosystem: Looker und Looker Studio fragen es als natives Backend ab, Connected Sheets legt Milliarden Zeilen hinter eine Tabellenkalkulationsoberfläche (mit eingebautem TimesFM-Forecasting), BI Engine beschleunigt Dashboards im Arbeitsspeicher zu 0,0416 $ pro GiB-Stunde, wobei in Editions-Commitments freie Kapazität enthalten ist, und Conversational-Analytics-Agenten geben Business-Anwendern eine governte natürlichsprachliche Oberfläche. Databricks' Datennutzung ist jünger, nähert sich aber schnell an: AI/BI Dashboards, Genie für natürlichsprachliche Fragen, verankert in Unity Catalog, und Genie One als Einstiegspunkt für Business-Anwender, dazu erstklassige Konnektoren zu Power BI, Tableau und Looker über SQL-Warehouses. Beide Plattformen können hinter jedem BI-Werkzeug stehen; die Frage ist, welche native Oberfläche Ihre Nutzer annehmen. Häuser mit Sheets und Looker fühlen sich auf BigQuery zu Hause; Teams, die sich auf eine governte Daten- und KI-Plattform standardisieren, kommen mit Databricks weiter.
Governance, und das Argument für beide
Unity Catalog regelt Tabellen, Dateien, Modelle, Funktionen und Agenten in einer Hierarchie: ABAC GA, Row Filters und Column Masks, automatisierte Lineage über Daten und KI hinweg, ein Open-Source-Kern und ein Iceberg-REST-Endpoint, der Governance auf Engines außerhalb ausdehnt. BigQuery verteilt Governance über Google Cloud: IAM für Zugriff, Policy Tags mit dynamischem Masking für Sicherheit auf Spaltenebene (GA), automatisch erfasste Lineage und den Knowledge Catalog (früher Dataplex Universal Catalog, umbenannt im April 2026) für Suche, Profiling und Qualität über den gesamten Bestand. Beides funktioniert; Unity Catalog ist das einheitlichere Modell, der Knowledge Catalog reicht weiter über Google-Dienste jenseits von BigQuery. Die Tatsache aus 2026, die die meisten Vergleiche übersehen: die beiden föderieren inzwischen. Google kündigte am 29. April 2026 Catalog Federation in der Vorschau an, womit BigQuery von Unity Catalog verwaltete Tabellen ohne Kopie lesen kann, und Databricks, das von Googles Cloud Lakehouse verwaltete Iceberg-Tabellen liest, ist in der privaten Vorschau, beides über das Iceberg-REST-Protokoll. Nimmt man Lakehouse Federation (Databricks fragt BigQuery direkt ab, ohne Vorschau-Kennzeichnung in der Dokumentation) und Delta Lake BigLake external tables (BigQuery liest Delta, GA, nur lesend) hinzu, dann ist Databricks für Engineering und ML neben BigQuery für Analytik im Google-Ökosystem eine unterstützte Architektur und kein Hack.
Databricks vs. BigQuery: Preise
Die Einheiten haben unterschiedliche Formen: BigQuery rechnet pro gescanntem TiB (on demand) oder pro Slot-Stunde (Editions) ab, Databricks pro DBU pro Workload, wobei die GCE-Infrastruktur bei Classic Compute separat abgerechnet wird. Nicht-SQL-Arbeit berührt BigQuerys Zähler überhaupt nicht; sie läuft auf separaten Google-Produkten. Modellieren Sie Ihre eigene Workload und behalten Sie den Scan-Zähler im On-Demand-Modell im Auge.
Databricks
Databricks in Google Cloud wird über den Google Cloud Marketplace abonniert und über Ihr Google-Konto abgerechnet. Listenpreise des Premium-Plans in US (Virginia), Anfang September 2026 von den Preisseiten gelesen: Jobs-Compute 0,15 $ pro DBU (classic; die GCE-VMs werden separat abgerechnet) oder 0,35 $ pro DBU serverless als Gesamtpreis, All-Purpose-Interactive 0,55 $ pro DBU plus Infrastruktur oder 0,75 $ serverless, und Databricks SQL zu 0,22 $ classic, 0,55 $ pro und 0,70 $ serverless mit enthaltenem Compute. Photon auf Classic-All-Purpose-Compute erzeugt DBUs zum 2-fachen. Rabatte für Vorabkauf-Commitments gibt es über private Angebote im Marketplace. Eine 14-tägige Testversion läuft serverless auf von Databricks verwalteter Infrastruktur, und die Free Edition deckt persönliche, nicht-kommerzielle Nutzung ab.
BigQuery
BigQuery bietet zwei Compute-Modelle. On demand: 6,25 $ pro gescanntem TiB (US-Multiregion), das erste TiB pro Monat kostenlos, mindestens 10 MB je referenzierter Tabelle abgerechnet. Editions: Standard 0,04 $, Enterprise 0,06 $, Enterprise Plus 0,10 $ pro Slot-Stunde (US-Multiregion), Autoscaling in 50-Slot-Schritten, sekundengenaue Abrechnung mit standardmäßig einer Minute Mindestdauer; ausgabenbasierte Commitments senken die Kosten um 10 % (1 Jahr) oder 20 % (3 Jahre), Ressourcen-Commitments auf den Enterprise-Stufen um 20 % oder 40 %. Storage in der US-Multiregion: 0,02 $ pro GiB-Monat aktiv logisch, halbiert auf 0,01 $ für Tabellen, die 90 Tage unberührt bleiben, mit komprimierter physischer Abrechnung zu 0,04 $/0,02 $ als Option auf Dataset-Ebene und 10 GiB monatlich kostenlos. Streaming, zu regionalen US-Tarifen wie Iowa: Inserts über den älteren REST-Pfad 0,01 $ pro 200 MiB, Storage Write API 0,025 $ pro GiB mit 2 TiB monatlich kostenlos. Batch-Laden und Export sind kostenlos; On-Demand-Modelltraining mit BigQuery ML kostet 312,50 $ pro TiB.
Quellen: BigQuery-Preise, BigQuery Editions und Autoscaling, Databricks SQL Preise (GCP auswählen), Lakeflow Jobs Preise (GCP auswählen), Ankündigung zur Interoperabilität von Unity Catalog und BigQuery.
Häufig gestellte Fragen
Ist BigQuery günstiger als Databricks?
Für sporadisches, scan-armes SQL meist ja: 6,25 $ pro TiB mit einem kostenlosen ersten TiB pro Monat und ohne Leerlaufkosten ist eine sehr niedrige Untergrenze. Bei dauerhaft schwerem SQL wird daraus eine Rechnung Slots gegen DBUs, die von der Auslastung abhängt. Und für Pipelines, ML und Agenten bricht der Vergleich zusammen, denn diese Arbeit berührt BigQuerys Zähler nicht; sie läuft auf anderen Google-Produkten mit eigenen Rechnungen, während Databricks sie als DBUs auf einer Plattform bepreist.
Was ist der Hauptunterschied zwischen Databricks und BigQuery?
Databricks ist eine offene Multicloud-Plattform für Daten und KI: Spark-natives Compute in Ihrem Cloud-Konto, offene Tabellenformate, die Sie kontrollieren, ein Governance-Modell über Daten, Modelle und Agenten hinweg. BigQuery ist ein serverloses, SQL-first-Warehouse in Google Cloud: Google betreibt alles, Sie schreiben GoogleSQL, und das umgebende Ökosystem (Pub/Sub, Looker, Sheets, Gemini) erledigt den Rest.
Können Databricks und BigQuery zusammenarbeiten?
Ja, und seit April 2026 by design. Lakehouse Federation lässt Databricks BigQuery an Ort und Stelle abfragen. In die andere Richtung lässt Googles Catalog Federation (angekündigt in der Vorschau am 29. April 2026) BigQuery von Unity Catalog verwaltete Tabellen über das Iceberg-REST-Protokoll ohne Kopie lesen, und BigQuery liest Delta-Tabellen seit 2024 über BigLake external tables, nur lesend. Engineering und ML auf Databricks mit Analytik im Google-Ökosystem auf BigQuery ist eine unterstützte Aufteilung.
Ist Databricks oder BigQuery besser für Machine Learning?
Databricks, wenn es um das Bauen und Betreiben von Modellen geht: MLflow, ein Feature Store, GPU-Compute, Model Serving, Vector Search und ein Agent Framework liegen auf einer Plattform. BigQuery ML ist hervorragend für SQL-förmiges ML (Forecasting, Klassifikation, Clustering an Ort und Stelle), übergibt Deep Learning und individuelles Serving aber an die separate Gemini Enterprise Agent Platform und ist auf der Standard Edition nicht verfügbar. Bei KI-Unterstützung für Analysten liegen BigQuerys kostenlose Gemini-Funktionen vorn.
Ist BigQuery jetzt ein Lakehouse?
Es ist näher dran, als die meisten denken. Apache Iceberg managed tables sind GA und halten Daten als Iceberg in Ihrem eigenen Cloud-Storage-Bucket, der Lakehouse runtime catalog stellt einen Iceberg-REST-Endpoint für Spark, Flink und Trino bereit, und Google hat BigLake im April 2026 buchstäblich in Lakehouse umbenannt. Die Einschränkungen: Delta wird nur lesend unterstützt, und die tiefsten Engine-Funktionen setzen weiterhin von BigQuery verwaltete native Tabellen voraus.
Wie schwer ist der Ausstieg aus den beiden Plattformen?
Databricks zu verlassen heißt, eine andere Engine auf Dateien in offenen Formaten zu richten, die bereits in Ihrem eigenen Storage liegen; der Iceberg-REST-Endpoint von Unity Catalog lässt externe Engines verwaltete Tabellen sogar an Ort und Stelle lesen. BigQuery zu verlassen ist betrieblich einfach und günstig (Batch-Export ist kostenlos, die Storage Read API gibt 300 TiB pro Monat kostenlos), doch es ist eine Datenverlagerung: native Tabellen liegen in von Google verwaltetem Storage, bis Sie sie exportieren, es sei denn, Sie haben von Anfang an Iceberg managed tables in Ihren eigenen Buckets eingesetzt.
Läuft Databricks in Google Cloud gut?
Ja. Es wird über den Google Cloud Marketplace abonniert, über Ihr Google-Konto abgerechnet, und Classic Compute startet Google-Compute-Engine-VMs in Ihrem eigenen Projekt (die frühe GKE-basierte Architektur ist Geschichte). Serverless SQL, Jobs und Notebooks sind verfügbar, und die BigQuery-Integrationen (Lakehouse Federation, die Katalog-Interoperabilität, der Spark-Konnektor) sind erstklassig, sodass gemischte Bestände normal sind.
So funktioniert dieser Vergleich
- Jede Zelle der Tabelle verlinkt auf die Dokumentation des jeweiligen Anbieters und zeigt, wann sie zuletzt geprüft wurde. Wir zitieren die Anbieter, wir führen keine eigenen Benchmarks durch.
- Die Feature-Daten sind eine langsam veränderliche Momentaufnahme, die regelmäßig neu geprüft wird. Die Open-Source-Dynamik und das Aktualisierungsdatum werden täglich über unsere Pipeline erneuert.
- brickster.ai ist unabhängig und weder mit Databricks, BigQuery noch mit einem anderen Anbieter verbunden. Wenn etwas nicht stimmt, sag uns Bescheid.
Von KI aus dem englischen Original übersetzt.