Databricks vs BigQuery
Uma comparação independente e com fontes. Cada linha aponta para a documentação do próprio fornecedor e traz uma data verificada.
Por brickster.ai · dados de recursos verificados em 2 de set. de 2026 · sinais ao vivo atualizados em 5 de set. de 2026
A resposta rápida
Escolha o Databricks se engenharia de dados, machine learning ou agentes de IA são o seu centro de gravidade e você quer uma plataforma aberta sob seu controle em várias nuvens. Escolha o BigQuery se você quer um data warehouse serverless e SQL-first que quase não exige operação e fica dentro do Google Cloud, ao lado de Pub/Sub, Looker e Sheets. Desde abril de 2026 os dois interoperam sobre o Iceberg, então, no Google Cloud, dividir o trabalho entre eles é uma opção real.
O Databricks é a Data Intelligence Platform: compute Spark e Photon rodando na sua própria conta de nuvem sobre formatos de tabela abertos (Delta Lake nativamente, além de Apache Iceberg gerenciado com leitura e escrita em disponibilidade geral (GA)), com o Unity Catalog governando ativos de dados e de IA. Ele funciona da mesma forma na AWS, no Azure e no Google Cloud, onde o compute classic sobe no Google Compute Engine dentro do seu projeto e a cobrança passa pelo Google Cloud Marketplace.
O BigQuery é o data warehouse serverless do Google e, em 2026, tenta ser também um lakehouse. Você escreve GoogleSQL e o Google executa: sem clusters, sem runtimes, com a capacidade paga por TiB escaneado ou por slot-hora. Ao redor dele estão as tabelas gerenciadas Apache Iceberg (antes BigLake tables for Apache Iceberg), o Knowledge Catalog (antes Dataplex Universal Catalog), a assistência gratuita do Gemini no console e machine learning dentro do SQL. As plataformas agora se encontram no meio do caminho: o BigQuery consegue ler tabelas do Unity Catalog e o Databricks consegue consultar o BigQuery, ambos por interfaces abertas, então a escolha passa a ser cada vez mais sobre onde cada carga de trabalho roda melhor, e não sobre qual fornecedor vence de forma absoluta.
Escolha Databricks se
- A engenharia de dados é pesada, code-first ou genuinamente de streaming. A ingestão do Lakeflow e os pipelines declarativos, o Auto Loader e o Structured Streaming com latência abaixo de um segundo vão mais longe do que compor SQL com serviços avulsos, e as próprias consultas contínuas do BigQuery exigem a edição Enterprise com uma reserva dedicada e mantêm as operações com estado em prévia.
- Machine learning e agentes de IA são centrais. O Databricks cobre o Model Serving, o AI Search, o Unity AI Gateway e um Agent Framework com servidores MCP gerenciados (prévia pública), ao lado do MLflow, um feature store, AutoML e compute com GPU. O BigQuery ML treina um cardápio fixo de tipos de modelo em SQL e entrega o deep learning ao Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI), um segundo produto com preços próprios.
- Multicloud ou portabilidade importam. O BigQuery existe apenas no Google Cloud; o Databricks roda a mesma plataforma, o mesmo catálogo e os mesmos pipelines nas três grandes nuvens.
- Você quer um único modelo de governança para tabelas, arquivos, modelos e agentes. O Unity Catalog abrange todos eles com ABAC, linhagem e um núcleo de código aberto; o BigQuery divide essa tarefa entre IAM, tags de política e o Knowledge Catalog.
- Spark é a língua da sua equipe. O mecanismo do BigQuery é SQL; sua história com Spark passa por sessões serverless de Spark separadas, enquanto o Databricks é Spark-native de ponta a ponta.
Escolha BigQuery se
- Você quer SQL sem operação acima de tudo. Sem clusters, sem warehouses para dimensionar, sem versões de runtime: o modelo serverless do BigQuery é o de menor esforço operacional entre as plataformas que comparamos, e o tier sandbox funciona sem cartão de crédito.
- Sua stack é Google. O Pub/Sub transmite para o BigQuery nativamente, sem pipeline, o Looker e o Connected Sheets consultam direto, e a assistência central do Gemini no BigQuery (geração de SQL e Python, data canvas, data insights) é gratuita em todas as opções de compute.
- Economia de entrada e simplicidade: $6.25 por TiB escaneado no modo on-demand, com o primeiro 1 TiB por mês gratuito, 10 GiB de armazenamento gratuito, um desconto automático de 50% para armazenamento de longo prazo em tabelas intocadas, e carregamento em lote e exportação gratuitos.
- Análise sobre dados que chegam, só com SQL. As assinaturas do Pub/Sub escrevem direto nas tabelas, a Storage Write API entrega streaming exactly-once com os primeiros 2 TiB por mês gratuitos, e as consultas contínuas rodam SQL sempre ligado se você estiver na edição Enterprise.
- Suas necessidades de ML cabem em SQL. O BigQuery ML treina regressão, classificação, clusterização, PCA e previsão com ARIMA_PLUS onde os dados já estão (a fatoração de matrizes exige reservas Enterprise), com vector search em GA para cargas de trabalho de embeddings.
Databricks vs BigQuery, critério por critério
Cada célula leva à própria página de produto, preços ou documentação do fornecedor e mostra quando foi verificada pela última vez. Ela cita o fornecedor, não elege um vencedor.
Os valores de cada critério são citados na íntegra da documentação em inglês de cada fornecedor.
| Critério | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | BigQuery Data warehouse serverless |
|---|---|---|
| Arquitetura e abertura | ||
| ArquiteturaFormato da plataforma | Data + AI Platform (lakehouse) fonte · verificado 2026-09-02 | Serverless warehouse; Lakehouse (was BigLake) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Motor de computaçãoMotor de consulta subjacente | Apache Spark + Photon fonte · verificado 2026-09-02 | Dremel (proprietary engine) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Separação de armazenamento / computaçãoEscalonamento independente | Decoupled storage and compute fonte · verificado 2026-09-02 | Fully decoupled (Colossus + Dremel) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Formato de tabela nativoDelta / Iceberg / proprietário | Delta Lake (and managed Iceberg) fonte · verificado 2026-09-02 | Proprietary (Capacitor columnar) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Apache IcebergSuporte a leitura + escrita | Native managed Iceberg, read+write GA fonte · verificado 2026-09-02 | Managed Iceberg tables, read+write fonte · verificado 2026-09-02 |
| Delta LakeLer / escrever tabelas Delta | Native Delta read/write fonte · verificado 2026-09-02 | Read-only external tables for Delta Lake fonte · verificado 2026-09-02 |
| Catálogo aberto / RESTIceberg REST / catálogo aberto | Unity Catalog Iceberg REST catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Iceberg REST catalog (Lakehouse runtime catalog) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Núcleo de código abertoMotor / formato de código aberto | Spark, Delta, Unity Catalog open source fonte · verificado 2026-09-02 | Engine proprietary; Iceberg format open fonte · verificado 2026-09-02 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP fonte · verificado 2026-09-02 | GCP native; AWS/Azure via BigQuery Omni fonte · verificado 2026-09-02 |
| Modelo de implantaçãoSaaS vs. sua conta de nuvem | Runs in your cloud account fonte · verificado 2026-09-02 | SaaS-only (Google Cloud managed) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Custo e preços | ||
| Unidade de cobrança | On-demand per-TB or slot capacity fonte · verificado 2026-09-02 | |
| Granularidade da cobrançaPor segundo / minuto / hora | Per-second fonte · verificado 2026-09-02 | Slots per-sec; 1-min minimum unless fluid scaling fonte · verificado 2026-09-02 |
| Serverless com escala a zeroSuspensão automática | Serverless SQL/compute, auto-suspend fonte · verificado 2026-09-02 | Serverless; editions autoscale to zero fonte · verificado 2026-09-02 |
| Cobrança de infraestrutura separadaComputação cobrada à parte da VM / armazenamento | Classic: separate VM bill; serverless bundled fonte · verificado 2026-09-02 | Compute/storage billed by BigQuery directly fonte · verificado 2026-09-02 |
| Preço de armazenamento$ / TB-mês | Cloud bills own storage; default storage in DSUs fonte · verificado 2026-09-02 | ~$0.02/GB-mo active; $0.01 long-term fonte · verificado 2026-09-02 |
| Nível gratuito / avaliação | Free Edition + 14-day trial fonte · verificado 2026-09-02 | 1 TB queries + 10 GB storage/month fonte · verificado 2026-09-02 |
| Descontos por uso comprometido | Committed-use contracts fonte · verificado 2026-09-02 | 1yr/3yr capacity commitments discounted fonte · verificado 2026-09-02 |
| Observabilidade de custosMonitoramento de uso / custo | System tables, usage dashboards, budgets fonte · verificado 2026-09-02 | Cost dashboards, slot/admin monitoring fonte · verificado 2026-09-02 |
| Transparência de preçosPublicado vs. cotação personalizada | List DBU prices published fonte · verificado 2026-09-02 | List prices published publicly fonte · verificado 2026-09-02 |
| SQL e consultas | ||
| Cobertura de ANSI SQLWindow, CTE recursiva | ANSI SQL incl. window, recursive CTE fonte · verificado 2026-09-02 | GoogleSQL; window + recursive CTE fonte · verificado 2026-09-02 |
| Dados semiestruturadosJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support fonte · verificado 2026-09-02 | Native JSON data type fonte · verificado 2026-09-02 |
| GeoespacialTipos + funções geo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 fonte · verificado 2026-09-02 | GEOGRAPHY type + GIS functions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Funções definidas pelo usuárioSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs fonte · verificado 2026-09-02 | SQL, JavaScript, Python UDFs fonte · verificado 2026-09-02 |
| Visões materializadas | Native materialized views fonte · verificado 2026-09-02 | Native materialized views fonte · verificado 2026-09-02 |
| Cache de resultados de consulta | Query result caching fonte · verificado 2026-09-02 | Automatic query result cache fonte · verificado 2026-09-02 |
| Federação de consultasConsultar fontes externas no local | Lakehouse Federation fonte · verificado 2026-09-02 | Cloud SQL, Spanner, external sources fonte · verificado 2026-09-02 |
| Engenharia de dados | ||
| Ferramentas de ETL / ELT em loteFerramentas de pipeline nativas | Lakeflow pipelines, Lakeflow Jobs fonte · verificado 2026-09-02 | Dataform, Dataflow, Data Transfer Service fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ingestão de streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode fonte · verificado 2026-09-02 | Storage Write API streaming ingest fonte · verificado 2026-09-02 |
| Change data capture | CDC via AUTO CDC APIs, Lakeflow Connect fonte · verificado 2026-09-02 | Native CDC ingest; Datastream fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ingestão automática de arquivosClasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader fonte · verificado 2026-09-02 | DTS event-driven Cloud Storage transfers fonte · verificado 2026-09-02 |
| Orquestração nativaJobs / agendador | Lakeflow Jobs fonte · verificado 2026-09-02 | Scheduled queries, Dataform workflows fonte · verificado 2026-09-02 |
| Suporte a dbt | First-class dbt adapter and task fonte · verificado 2026-09-02 | First-class dbt adapter fonte · verificado 2026-09-02 |
| Pipelines declarativosEstilo DLT / Lakeflow | Lakeflow pipelines (Spark Declarative Pipelines) fonte · verificado 2026-09-02 | Dataform SQL declarative pipelines fonte · verificado 2026-09-02 |
| ML e IA | ||
| Treinamento de modelosNativo, na plataforma | Native training on Spark/GPU clusters fonte · verificado 2026-09-02 | BigQuery ML trains models in SQL fonte · verificado 2026-09-02 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Agent Platform Feature Store on BigQuery fonte · verificado 2026-09-02 |
| Rastreamento de experimentosMLflow ou equivalente | Managed MLflow fonte · verificado 2026-09-02 | Agent Platform Experiments (separate product) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Model servingHospedagem / inferência | Databricks Model Serving (real-time, batch) fonte · verificado 2026-09-02 | Serving via Agent Platform endpoints fonte · verificado 2026-09-02 |
| AutoML | AutoML models in BigQuery ML fonte · verificado 2026-09-02 | |
| Vector searchÍndice de embeddings | Databricks AI Search (formerly Vector Search) fonte · verificado 2026-09-02 | Native vector index + VECTOR_SEARCH fonte · verificado 2026-09-02 |
| Gateway de modelos de fundaçãoAcesso governado a múltiplos modelos | Unity AI Gateway (multi-provider routing) fonte · verificado 2026-09-02 | Gemini via ML.GENERATE_TEXT/AI functions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Text-to-SQLAssistente de NL-para-SQL | Genie Agents (formerly Genie Spaces) fonte · verificado 2026-09-02 | Gemini SQL generation in editor fonte · verificado 2026-09-02 |
| Agents / MCPAgent framework + servidor MCP | Agent Bricks, Agent Framework, MCP (preview) fonte · verificado 2026-09-02 | Data agents + BigQuery MCP server fonte · verificado 2026-09-02 |
| Computação com GPU | GPU instances for ML fonte · verificado 2026-09-02 | GPUs via Agent Platform, not native BigQuery fonte · verificado 2026-09-02 |
| BI e consumo | ||
| Dashboards / BI nativos | AI/BI Dashboards fonte · verificado 2026-09-02 | BI Engine; Looker Studio dashboards fonte · verificado 2026-09-02 |
| Camada semântica / de métricas | Unity Catalog Metric Views fonte · verificado 2026-09-02 | Looker; BigQuery Graph measures (preview) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Notebooks | Native notebooks fonte · verificado 2026-09-02 | Native notebooks in BigQuery Studio fonte · verificado 2026-09-02 |
| BI em linguagem naturalPergunte aos seus dados | Genie One and Genie Agents natural language fonte · verificado 2026-09-02 | Data Canvas natural-language analytics fonte · verificado 2026-09-02 |
| Integrações com ferramentas de BITableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors fonte · verificado 2026-09-02 | Tableau, Power BI, Looker connectors fonte · verificado 2026-09-02 |
| Governança e segurança | ||
| Catálogo de governança unificadoUm catálogo para dados + IA | Unity Catalog across data and AI fonte · verificado 2026-09-02 | Knowledge Catalog (formerly Dataplex) fonte · verificado 2026-09-02 |
| RBAC granular | Fine-grained RBAC in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | IAM roles, fine-grained permissions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Controle de acesso baseado em atributosPolíticas baseadas em tags | ABAC with governed tags, GA fonte · verificado 2026-09-02 | Policy tags / taxonomy-based access fonte · verificado 2026-09-02 |
| Mascaramento de colunas | Dynamic column masks fonte · verificado 2026-09-02 | Dynamic data masking via policy tags fonte · verificado 2026-09-02 |
| Row-level security | Row filters fonte · verificado 2026-09-02 | Row-level access policies fonte · verificado 2026-09-02 |
| Linhagem de dadosAutomática | Automatic lineage in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Automatic lineage via Knowledge Catalog fonte · verificado 2026-09-02 |
| Classificação de dadosDescoberta automática de PII | Automated data classification GA fonte · verificado 2026-09-02 | Automatic PII discovery via Knowledge Catalog fonte · verificado 2026-09-02 |
| Registro de auditoria | Audit logs / system tables fonte · verificado 2026-09-02 | Cloud Audit Logs for access fonte · verificado 2026-09-02 |
| Chaves gerenciadas pelo clienteCMK / BYOK | Customer-managed keys fonte · verificado 2026-09-02 | CMEK via Cloud KMS fonte · verificado 2026-09-02 |
| Rede privadaPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection fonte · verificado 2026-09-02 | VPC Service Controls, Private Service Connect fonte · verificado 2026-09-02 |
| Compartilhamento e colaboração | ||
| Compartilhamento de dadosEntre contas / entre nuvens | OpenSharing (formerly Delta Sharing), any cloud fonte · verificado 2026-09-02 | BigQuery sharing / Analytics Hub fonte · verificado 2026-09-02 |
| Clean rooms | Clean Rooms GA fonte · verificado 2026-09-02 | Native data clean rooms fonte · verificado 2026-09-02 |
| Marketplace | Databricks Marketplace fonte · verificado 2026-09-02 | Google Cloud Marketplace / data exchanges fonte · verificado 2026-09-02 |
| Operações e confiabilidade | ||
| API pública de statusDisponibilidade legível por máquina | Public Status API; email, webhook, Slack alerts fonte · verificado 2026-09-02 | Google Cloud status dashboard published fonte · verificado 2026-09-02 |
| SLA publicado | 99.9% control plane SLA; Lakebase SLA published fonte · verificado 2026-09-02 | 99.99% uptime SLA published fonte · verificado 2026-09-02 |
| Auto-scaling | Cluster autoscaling fonte · verificado 2026-09-02 | Autoscaling slots in editions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Multirregião / DR | Managed DR (gated preview) via Mission Critical fonte · verificado 2026-09-02 | Cross-region dataset replication, multi-region fonte · verificado 2026-09-02 |
| Isolamento de cargas de trabalhoIsolar ETL vs. BI | Separate warehouses/clusters per workload fonte · verificado 2026-09-02 | Reservations isolate ETL vs BI fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ecossistema e suporte | ||
| Conectores de parceiros | Lakeflow Connect 100+ sources fonte · verificado 2026-09-02 | Data Transfer Service + partner connectors fonte · verificado 2026-09-02 |
| Certificações de conformidadeSOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO fonte · verificado 2026-09-02 | SOC 2, HIPAA, ISO, PCI, FedRAMP fonte · verificado 2026-09-02 |
| Regiões globais | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP fonte · verificado 2026-09-02 | 40+ Google Cloud regions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Níveis de suporte | Tiered support plans fonte · verificado 2026-09-02 | Standard, Enhanced, Premium support fonte · verificado 2026-09-02 |
Arquitetura e abertura
O Databricks roda formatos abertos no seu próprio armazenamento: Delta Lake nativamente, Iceberg gerenciado com leitura e escrita em disponibilidade geral (GA) e um endpoint REST Iceberg do Unity Catalog que mecanismos externos leem. O BigQuery inverte o controle: o Google gerencia armazenamento e compute, você entra com o SQL. Ainda assim, sua abertura é real. As tabelas gerenciadas Apache Iceberg (em GA, com particionamento e transações multi-instrução em GA desde julho de 2026) mantêm os dados como Iceberg no seu próprio bucket do Cloud Storage, e o catálogo de runtime do Lakehouse (antes BigLake metastore) expõe um catálogo REST Iceberg que Spark, Flink e Trino conseguem usar. O Delta é de segunda classe no BigQuery: legível por meio das Delta Lake BigLake external tables (em GA desde 2024), mas somente leitura. As histórias de saída diferem em natureza: sair do Databricks significa apontar outro mecanismo para arquivos que você já possui; sair do BigQuery é genuinamente barato (exportação em lote gratuita, 300 TiB por mês gratuitos na Storage Read API), mas os dados das tabelas nativas ficam no armazenamento gerenciado do Google até você movê-los. Os dois são muito mais abertos do que eram há dois anos; o Databricks é aberto por padrão, o BigQuery é aberto por opção.
Preços e modelo de custo
São três medidores, não dois. O BigQuery on-demand cobra $6.25 por TiB escaneado (EUA, o primeiro 1 TiB por mês gratuito): zero compromisso, e uma consulta que escaneia pouco custa pouco, mas um escaneamento acidental da tabela inteira vira dinheiro de verdade. As edições do BigQuery cobram por slot-hora (Standard $0.04, Enterprise $0.06, Enterprise Plus $0.10 na multirregião dos EUA), com autoscaling em passos de 50 slots, cobrança por segundo e mínimo de um minuto por padrão, e descontos por compromisso de 10% a 40% conforme a trilha e o prazo. O Databricks mede DBUs por carga de trabalho: no Google Cloud, plano Premium, em US (Virginia), o compute de jobs custa $0.15 por DBU mais a infraestrutura do GCE, o interativo all-purpose $0.55 mais infraestrutura, e o SQL sai a $0.22 classic, $0.55 pro ou $0.70 serverless com o compute embutido. Regras de bolso: SQL intermitente e com pouco escaneamento é difícil de bater no BigQuery on-demand; SQL pesado e constante vira uma conta de slots versus DBU; e o trabalho que não é SQL (pipelines, ML, agentes) nunca toca os medidores do BigQuery, ele roda em outros produtos do Google, com faturas próprias. Modele o seu próprio uso antes de acreditar na conta de qualquer um, inclusive a nossa.
Engenharia de dados e streaming
O Databricks faz sua engenharia dentro de um único produto: Lakeflow Connect para ingestão gerenciada, pipelines declarativos para ETL, Jobs para orquestração, Auto Loader para arquivos incrementais e Structured Streaming com Real-Time Mode para streaming de verdade, tudo em Spark com o Photon por baixo. O BigQuery compõe serviços do Google Cloud: os carregamentos em lote são gratuitos, as assinaturas do Pub/Sub escrevem direto nas tabelas sem código de pipeline, a Storage Write API faz streaming com semântica exactly-once ($0.025 por GiB depois de 2 TiB gratuitos por mês), o Dataflow cuida das transformações pesadas, e o Data Engineering Agent do Google (em GA desde abril de 2026) gera e mantém pipelines a partir de linguagem natural. A resposta de SQL sempre ligado do BigQuery, as consultas contínuas, vem com restrições: só nas edições Enterprise ou Enterprise Plus, com uma reserva dedicada, e operações com estado como joins ainda em prévia. A divisão que se sustenta: ELT em formato de SQL com fontes nativas do Google favorece o BigQuery; engenharia complexa, personalizada ou sensível à latência favorece o Databricks.
Machine learning e IA
O Databricks trata ML e agentes como o produto central: Model Serving, AI Search, Unity AI Gateway, um Agent Framework com servidores MCP gerenciados (prévia pública), MLflow, feature store, AutoML e compute com GPU. O BigQuery trata ML como um recurso de SQL e entrega seus agentes como serviços operados pelo Google ao redor do warehouse. O BigQuery ML é genuinamente útil onde se encaixa: CREATE MODEL treina regressão, classificação, k-means, PCA e previsão com ARIMA_PLUS no próprio lugar onde os dados estão (o treinamento on-demand dos tipos de modelo embutidos custa $312.50 por TiB processado, a fatoração de matrizes exige reservas Enterprise, e o BigQuery ML não está disponível na edição Standard), com previsão TimesFM embutida e vector search em GA. Deep learning e serving personalizado são repassados ao Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI), um produto separado. Onde o Google lidera é na assistência: os recursos centrais do Gemini no BigQuery (geração de SQL e Python, data canvas, data insights, preparação de dados) estão em GA e são gratuitos em qualquer opção de compute, e os data agents de análise conversacional respondem perguntas de negócio sobre fontes curadas. Se você constrói e opera modelos e agentes, o Databricks vai muito mais longe em um só lugar. Se você quer ampliar a capacidade dos analistas com IA, a camada gratuita de Gemini do BigQuery é uma força de verdade.
BI e consumo
A história de consumo do BigQuery é o ecossistema Google: o Looker e o Looker Studio o consultam como backend nativo, o Connected Sheets coloca bilhões de linhas atrás de uma interface de planilha (com previsão TimesFM embutida), o BI Engine acelera dashboards em memória a $0.0416 por GiB-hora, com capacidade gratuita incluída nos compromissos das edições, e os agentes de análise conversacional dão aos usuários de negócio uma superfície governada em linguagem natural. O consumo no Databricks é mais jovem, mas converge rápido: AI/BI Dashboards, o Genie para perguntas em linguagem natural fundamentadas no Unity Catalog e o Genie One como porta de entrada para usuários de negócio, além de conectores de primeira classe para Power BI, Tableau e Looker pelos SQL warehouses. As duas plataformas podem ficar atrás de qualquer ferramenta de BI; a pergunta é qual superfície nativa seus usuários vão adotar. Casas que vivem de Sheets e Looker vão se sentir em casa no BigQuery; equipes que se padronizam em uma única plataforma governada de dados e IA vão mais longe com o Databricks.
Governança, e o argumento por ambos
O Unity Catalog governa tabelas, arquivos, modelos, funções e agentes em uma única hierarquia: ABAC em GA, filtros de linha e máscaras de coluna, linhagem automatizada entre dados e IA, um núcleo de código aberto e um endpoint REST Iceberg que estende a governança a mecanismos externos. O BigQuery divide a governança pelo Google Cloud: IAM para acesso, tags de política com mascaramento dinâmico para segurança em nível de coluna (em GA), linhagem capturada automaticamente e o Knowledge Catalog (antes Dataplex Universal Catalog, renomeado em abril de 2026) para busca, perfilamento e qualidade em todo o parque. Os dois funcionam; o Unity Catalog é o modelo mais unificado, o Knowledge Catalog alcança mais serviços do Google fora do BigQuery. O fato de 2026 que a maioria das comparações não menciona: agora os dois se federam. O Google anunciou a federação de catálogos em prévia no dia 29 de abril de 2026, permitindo que o BigQuery leia tabelas gerenciadas do Unity Catalog sem copiar dados, e o Databricks lendo tabelas Iceberg gerenciadas pelo Cloud Lakehouse do Google está em prévia privada, ambos pelo protocolo REST do Iceberg. Some a isso o Lakehouse Federation (o Databricks consultando o BigQuery diretamente, sem selo de prévia na documentação) e as Delta Lake BigLake external tables (o BigQuery lendo Delta, em GA, somente leitura), e rodar o Databricks para engenharia e ML ao lado do BigQuery para análise no ecossistema Google é uma arquitetura suportada, não uma gambiarra.
Preços de Databricks vs BigQuery
As unidades têm formatos diferentes: o BigQuery cobra por TiB escaneado (on-demand) ou por slot-hora (edições), o Databricks cobra por DBU por carga de trabalho, com a infraestrutura do GCE cobrada à parte no compute classic. O trabalho que não é SQL nunca toca os medidores do BigQuery; ele roda em produtos separados do Google. Modele a sua própria carga de trabalho e fique de olho no medidor de escaneamento no modo on-demand.
Databricks
O Databricks no Google Cloud é assinado pelo Google Cloud Marketplace e cobrado na sua conta Google. Taxas de tabela do plano Premium em US (Virginia), lidas nas páginas de preços no início de setembro de 2026: compute de jobs $0.15 por DBU (classic; as VMs do GCE são cobradas à parte) ou $0.35 por DBU no serverless com tudo incluído, interativo all-purpose $0.55 por DBU mais infraestrutura ou $0.75 no serverless, e o Databricks SQL a $0.22 classic, $0.55 pro e $0.70 serverless com o compute incluído. O Photon em compute classic all-purpose emite DBUs a 2x. Existem descontos por pré-compra via private offers no marketplace. Um teste de 14 dias roda serverless em infraestrutura gerenciada pelo Databricks, e a Free Edition cobre uso pessoal e não comercial.
BigQuery
O BigQuery oferece dois modelos de compute. On-demand: $6.25 por TiB escaneado (multirregião dos EUA), o primeiro 1 TiB por mês gratuito, com um mínimo de 10 MB cobrado por tabela referenciada. Edições: Standard $0.04, Enterprise $0.06, Enterprise Plus $0.10 por slot-hora (multirregião dos EUA), autoscaling em passos de 50 slots, cobrança por segundo com mínimo de um minuto por padrão; compromissos baseados em gasto cortam 10% (1 ano) ou 20% (3 anos), e compromissos de recursos nos tiers Enterprise cortam 20% ou 40%. Armazenamento na multirregião dos EUA: $0.02 por GiB-mês no lógico ativo, caindo pela metade para $0.01 em tabelas intocadas por 90 dias, com a cobrança física comprimida a $0.04/$0.02 como opção no nível do dataset e 10 GiB gratuitos por mês. Streaming, a taxas regionais dos EUA como Iowa: inserções pelo caminho REST mais antigo a $0.01 por 200 MiB, Storage Write API a $0.025 por GiB com 2 TiB gratuitos por mês. Carregamento em lote e exportação são gratuitos; o treinamento on-demand de modelos do BigQuery ML custa $312.50 por TiB.
Fontes: Preços do BigQuery, Edições e autoscaling do BigQuery, Preços do Databricks SQL (selecione GCP), Preços do Lakeflow Jobs (selecione GCP), Anúncio de interoperabilidade entre UC e BigQuery.
Perguntas frequentes
O BigQuery é mais barato que o Databricks?
Para SQL intermitente e com pouco escaneamento, geralmente sim: $6.25 por TiB, com o primeiro TiB de cada mês gratuito e custo zero quando ocioso, é um piso muito baixo. Para SQL pesado e sustentado, vira uma conta de slots versus DBU que depende da utilização. E para pipelines, ML e agentes a comparação se desfaz, porque esse trabalho nunca toca os medidores do BigQuery; ele roda em outros produtos do Google, com faturas próprias, enquanto o Databricks cobra tudo em DBUs em uma única plataforma.
Qual é a principal diferença entre Databricks e BigQuery?
O Databricks é uma plataforma aberta e multicloud de dados e IA: compute Spark-native na sua própria conta de nuvem, formatos de tabela abertos sob seu controle e um modelo único de governança para dados, modelos e agentes. O BigQuery é um data warehouse serverless e SQL-first dentro do Google Cloud: o Google roda tudo, você escreve GoogleSQL, e o ecossistema ao redor (Pub/Sub, Looker, Sheets, Gemini) faz o resto.
Databricks e BigQuery podem funcionar juntos?
Sim, e desde abril de 2026 por design. O Lakehouse Federation permite que o Databricks consulte o BigQuery no lugar. Na direção oposta, a federação de catálogos do Google (anunciada em prévia em 29 de abril de 2026) permite que o BigQuery leia tabelas gerenciadas do Unity Catalog pelo protocolo REST do Iceberg sem copiar dados, e o BigQuery lê tabelas Delta pelas BigLake external tables desde 2024, somente leitura. Engenharia e ML no Databricks com análise do ecossistema Google no BigQuery é uma divisão suportada.
Databricks ou BigQuery é melhor para machine learning?
O Databricks, para construir e operar modelos: MLflow, um feature store, compute com GPU, model serving, vector search e um agent framework vivem em uma única plataforma. O BigQuery ML é excelente para ML em formato de SQL (previsão, classificação, clusterização no próprio lugar), mas entrega o deep learning e o serving personalizado ao Gemini Enterprise Agent Platform, que é um produto separado, e não está disponível na edição Standard. Para assistência de IA a analistas, os recursos gratuitos de Gemini do BigQuery estão à frente.
O BigQuery já é um lakehouse?
Está mais perto do que a maioria imagina. As tabelas gerenciadas Apache Iceberg estão em GA e mantêm os dados como Iceberg no seu próprio bucket do Cloud Storage, o catálogo de runtime do Lakehouse expõe um endpoint REST Iceberg para Spark, Flink e Trino, e o Google literalmente renomeou o BigLake para Lakehouse em abril de 2026. As ressalvas: o suporte a Delta é somente leitura, e os recursos mais profundos do mecanismo ainda pressupõem tabelas nativas gerenciadas pelo BigQuery.
Qual é a dificuldade de sair de cada plataforma?
Sair do Databricks significa apontar outro mecanismo para arquivos em formato aberto que já estão no seu próprio armazenamento; o endpoint REST Iceberg do Unity Catalog permite até que mecanismos externos leiam tabelas gerenciadas no lugar. Sair do BigQuery é operacionalmente fácil e barato (a exportação em lote é gratuita, a Storage Read API dá 300 TiB por mês gratuitos), mas é uma mudança de dados: as tabelas nativas ficam no armazenamento gerenciado pelo Google até você exportá-las, a menos que você tenha adotado tabelas gerenciadas Iceberg nos seus próprios buckets desde o início.
O Databricks roda bem no Google Cloud?
Sim. Ele é assinado pelo Google Cloud Marketplace, cobrado na sua conta Google, e o compute classic sobe VMs do Google Compute Engine dentro do seu próprio projeto (a arquitetura inicial baseada em GKE ficou no passado). SQL, jobs e notebooks serverless estão disponíveis, e as integrações com o BigQuery (Lakehouse Federation, a interoperabilidade de catálogos, o conector Spark) são de primeira classe, então parques mistos são normais.
Como funciona esta comparação
- Cada célula da tabela leva à própria documentação do fornecedor e mostra quando foi verificada pela última vez. Nós citamos o fornecedor, não fazemos nossos próprios benchmarks.
- Os dados de recursos são um retrato que muda lentamente, reverificado periodicamente. O momentum do código aberto e a data de atualização são atualizados diariamente pelo nosso pipeline.
- O brickster.ai é independente e não tem vínculo com Databricks, BigQuery ou qualquer fornecedor. Se algo parecer errado, avise-nos.
Traduzido por IA a partir do original em inglês.