Databricks vs Snowflake
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 2 de out. de 2026
A resposta rápida
Escolha o Databricks se seu centro de gravidade é engenharia de dados, machine learning ou agentes de IA em formatos abertos e você se sente à vontade gerenciando compute. Escolha o Snowflake se você roda principalmente SQL e BI e quer menos parâmetros para ajustar. A diferença central: o Databricks é um lakehouse aberto que você executa na sua própria conta de nuvem, o Snowflake é um data warehouse SaaS gerenciado com um núcleo proprietário que está se abrindo ao Apache Iceberg.
O Databricks e o Snowflake permitem, ambos, armazenar dados, rodar SQL, construir pipelines e treinar modelos em uma única plataforma, mas chegaram lá por caminhos opostos. O Databricks começou como um serviço gerenciado de Apache Spark e se tornou a Data Intelligence Platform, um lakehouse construído sobre formatos de tabela abertos (Delta Lake e, agora, Apache Iceberg gerenciado). Ele executa compute na sua própria conta AWS, Azure ou GCP e cobra por DBU. Tende a vencer onde o trabalho é engenharia de dados, machine learning e IA.
O Snowflake começou como um data warehouse na nuvem e agora é a AI Data Cloud. Seu núcleo é um mecanismo SQL vetorizado proprietário sobre armazenamento de micropartições proprietário (FDN), entregue como SaaS puro com quase nenhuma infraestrutura para gerenciar. Ele cobra por crédito. O Snowflake está abrindo esse núcleo fechado ao Iceberg por meio de tabelas Iceberg nativas e do Open Catalog baseado em Polaris. A escolha prática costuma ser aberto e flexível com mais parâmetros versus simples e com menos operação.
Escolha Databricks se
- Sua equipe escreve Spark, Python ou Scala e faz ETL pesado, não apenas SQL, e você quer Lakeflow Declarative Pipelines, Auto Loader e Structured Streaming com Real-Time Mode em um só lugar.
- Machine learning e IA generativa são centrais. Você quer Databricks Model Serving, Databricks AI Search, Agent Framework com um servidor MCP gerenciado, MLflow, um feature store, AutoML e compute com GPU nativamente.
- Você quer dados em formatos abertos que você controla. Delta Lake e Iceberg gerenciado (leitura e escrita, em disponibilidade geral (GA)) com o Unity Catalog como um catálogo REST Iceberg de código aberto, para que outros mecanismos possam ler suas tabelas.
- Você não se importa em executar compute na sua própria conta de nuvem e ajustar clusters, tipos de instância e Photon para equilibrar custo e velocidade.
- Você quer uma plataforma única abrangendo engenharia, BI (AI/BI Dashboards mais o Genie para SQL em linguagem natural) e IA, em vez de acoplar ML a um data warehouse.
Escolha Snowflake se
- A maior parte da sua carga de trabalho é análise SQL e BI, e você quer gerenciamento de infraestrutura próximo de zero. Os warehouses suspendem e retomam automaticamente, e você os dimensiona com um rótulo de tamanho de camiseta em vez de escolher instâncias.
- Você valoriza previsibilidade e baixo esforço operacional mais do que controle granular. Uma equipe de SQL pode ser produtiva em um dia sem aprender Spark.
- Você quer IA SQL-first sem montar infraestrutura de ML. Cortex Analyst (SQL em linguagem natural), Cortex Search, o tipo nativo VECTOR e Cortex Agents com um servidor MCP gerenciado já vêm embutidos.
- Compartilhamento de dados e um grande marketplace importam. Secure Data Sharing, Clean Rooms nativos e um Marketplace com mais de 3.400 listagens são maduros e amplamente usados.
- Você quer governança forte e simples pronta para uso com o Horizon Catalog, mascaramento baseado em tags, políticas de acesso por linha e linhagem e classificação automáticas.
Databricks vs Snowflake, 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) | Snowflake Data warehouse em nuvem |
|---|---|---|
| Arquitetura e abertura | ||
| ArquiteturaFormato da plataforma | Data + AI Platform (lakehouse) fonte · verificado 2026-09-02 | Cloud data warehouse / AI Data Cloud fonte · verificado 2026-09-02 |
| Motor de computaçãoMotor de consulta subjacente | Apache Spark + Photon fonte · verificado 2026-09-02 | Proprietary vectorized SQL engine fonte · verificado 2026-09-02 |
| Separação de armazenamento / computaçãoEscalonamento independente | Decoupled storage and compute fonte · verificado 2026-09-02 | Fully decoupled storage and compute fonte · verificado 2026-09-02 |
| Formato de tabela nativoDelta / Iceberg / proprietário | Delta Lake (and managed Iceberg) fonte · verificado 2026-09-02 | Proprietary micro-partitions (FDN) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Apache IcebergSuporte a leitura + escrita | Native managed Iceberg, read+write GA fonte · verificado 2026-09-02 | Native Iceberg, read+write fonte · verificado 2026-09-02 |
| Delta LakeLer / escrever tabelas Delta | Native Delta read/write fonte · verificado 2026-09-02 | Read via external/Iceberg, no native write fonte · verificado 2026-09-02 |
| Catálogo aberto / RESTIceberg REST / catálogo aberto | Unity Catalog Iceberg REST catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Horizon Catalog Iceberg REST (Apache Polaris) 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 closed; Polaris/Arctic open fonte · verificado 2026-09-02 |
| MulticloudAWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP fonte · verificado 2026-09-02 | AWS, Azure, GCP 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 managed service fonte · verificado 2026-09-02 |
| Custo e preços | ||
| Unidade de cobrança | Per-credit (Platform Credits + AI Credits) fonte · verificado 2026-09-02 | |
| Granularidade da cobrançaPor segundo / minuto / hora | Per-second fonte · verificado 2026-09-02 | Per-second, 60-second minimum fonte · verificado 2026-09-02 |
| Serverless com escala a zeroSuspensão automática | Serverless SQL/compute, auto-suspend fonte · verificado 2026-09-02 | Auto-suspend warehouses + serverless compute 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 | Bundled; no separate cloud VM bill fonte · verificado 2026-09-02 |
| Preço de armazenamento$ / TB-mês | Cloud bills own storage; default storage in DSUs fonte · verificado 2026-09-02 | ~$23/TB-month on-demand (AWS US East) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Nível gratuito / avaliação | Free Edition + 14-day trial fonte · verificado 2026-09-02 | 30-day free trial with credits fonte · verificado 2026-09-02 |
| Descontos por uso comprometido | Committed-use contracts fonte · verificado 2026-09-02 | Pre-paid capacity discounts fonte · verificado 2026-09-02 |
| Observabilidade de custosMonitoramento de uso / custo | System tables, usage dashboards, budgets fonte · verificado 2026-09-02 | Cost views, budgets, resource monitors fonte · verificado 2026-09-02 |
| Transparência de preçosPublicado vs. cotação personalizada | List DBU prices published fonte · verificado 2026-09-02 | List credit/storage prices published 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 | Broad ANSI SQL, window + recursive CTE fonte · verificado 2026-09-02 |
| Dados semiestruturadosJSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support fonte · verificado 2026-09-02 | Native VARIANT/JSON/Avro/Parquet fonte · verificado 2026-09-02 |
| GeoespacialTipos + funções geo | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 fonte · verificado 2026-09-02 | GEOGRAPHY + GEOMETRY types and functions fonte · verificado 2026-09-02 |
| Funções definidas pelo usuárioSQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs fonte · verificado 2026-09-02 | SQL, Python, Java, Scala 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 | Persisted query result cache fonte · verificado 2026-09-02 |
| Federação de consultasConsultar fontes externas no local | Lakehouse Federation fonte · verificado 2026-09-02 | External tables; limited live federation 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 | Snowpark, Streams, Tasks, Openflow fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ingestão de streaming | Structured Streaming, Real-Time Mode fonte · verificado 2026-09-02 | Snowpipe Streaming, up to 10 GB/s fonte · verificado 2026-09-02 |
| Change data capture | CDC via AUTO CDC APIs, Lakeflow Connect fonte · verificado 2026-09-02 | Streams; Openflow CDC connectors fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ingestão automática de arquivosClasse Auto Loader / Snowpipe | Auto Loader fonte · verificado 2026-09-02 | Snowpipe auto-ingest fonte · verificado 2026-09-02 |
| Orquestração nativaJobs / agendador | Lakeflow Jobs fonte · verificado 2026-09-02 | Native Tasks scheduler / DAGs fonte · verificado 2026-09-02 |
| Suporte a dbt | First-class dbt adapter and task fonte · verificado 2026-09-02 | dbt Projects on Snowflake (GA); dbt Core + Fusion fonte · verificado 2026-09-02 |
| Pipelines declarativosEstilo DLT / Lakeflow | Lakeflow pipelines (Spark Declarative Pipelines) fonte · verificado 2026-09-02 | Dynamic Tables 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 | Snowflake ML native training (CPU/GPU) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Feature store | Native feature store in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Native Snowflake Feature Store fonte · verificado 2026-09-02 |
| Rastreamento de experimentosMLflow ou equivalente | Managed MLflow fonte · verificado 2026-09-02 | Snowflake ML Experiments (GA Feb 2026) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Model servingHospedagem / inferência | Databricks Model Serving (real-time, batch) fonte · verificado 2026-09-02 | Model Serving on Container Services fonte · verificado 2026-09-02 |
| AutoML | Partial automation, no full AutoML product fonte · verificado 2026-09-02 | |
| Vector searchÍndice de embeddings | Databricks AI Search (formerly Vector Search) fonte · verificado 2026-09-02 | Native VECTOR type + Cortex 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 | Cortex AI hosts multiple LLMs fonte · verificado 2026-09-02 |
| Text-to-SQLAssistente de NL-para-SQL | Genie Agents (formerly Genie Spaces) fonte · verificado 2026-09-02 | Cortex Analyst NL-to-SQL fonte · verificado 2026-09-02 |
| Agents / MCPAgent framework + servidor MCP | Agent Bricks, Agent Framework, MCP (preview) fonte · verificado 2026-09-02 | Cortex Agents + managed MCP server fonte · verificado 2026-09-02 |
| Computação com GPU | GPU instances for ML fonte · verificado 2026-09-02 | GPU compute pools (Container Services) fonte · verificado 2026-09-02 |
| BI e consumo | ||
| Dashboards / BI nativos | AI/BI Dashboards fonte · verificado 2026-09-02 | Streamlit apps; Snowsight dashboards retired fonte · verificado 2026-09-02 |
| Camada semântica / de métricas | Unity Catalog Metric Views fonte · verificado 2026-09-02 | Semantic views fonte · verificado 2026-09-02 |
| Notebooks | Native notebooks fonte · verificado 2026-09-02 | Native Snowflake Notebooks fonte · verificado 2026-09-02 |
| BI em linguagem naturalPergunte aos seus dados | Genie One and Genie Agents natural language fonte · verificado 2026-09-02 | Cortex Analyst ask-your-data 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 | Horizon Catalog across data + AI fonte · verificado 2026-09-02 |
| RBAC granular | Fine-grained RBAC in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Role-based access control fonte · verificado 2026-09-02 |
| Controle de acesso baseado em atributosPolíticas baseadas em tags | ABAC with governed tags, GA fonte · verificado 2026-09-02 | Tag-based ABAC (masking GA; row access preview) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Mascaramento de colunas | Dynamic column masks fonte · verificado 2026-09-02 | Dynamic data masking fonte · verificado 2026-09-02 |
| Row-level security | Row filters fonte · verificado 2026-09-02 | Row access policies fonte · verificado 2026-09-02 |
| Linhagem de dadosAutomática | Automatic lineage in Unity Catalog fonte · verificado 2026-09-02 | Automatic data lineage (Horizon) fonte · verificado 2026-09-02 |
| Classificação de dadosDescoberta automática de PII | Automated data classification GA fonte · verificado 2026-09-02 | Automatic sensitive-data classification fonte · verificado 2026-09-02 |
| Registro de auditoria | Audit logs / system tables fonte · verificado 2026-09-02 | Access History / audit logs fonte · verificado 2026-09-02 |
| Chaves gerenciadas pelo clienteCMK / BYOK | Customer-managed keys fonte · verificado 2026-09-02 | Tri-Secret Secure customer-managed keys fonte · verificado 2026-09-02 |
| Rede privadaPrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection fonte · verificado 2026-09-02 | PrivateLink / Private Link networking 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 | Secure cross-cloud data sharing 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 | Snowflake Marketplace (3,400+ listings) 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 | Statuspage with JSON status API fonte · verificado 2026-09-02 |
| SLA publicado | 99.9% control plane SLA; Lakebase SLA published fonte · verificado 2026-09-02 | 99.99% / 99.9% monthly availability SLA fonte · verificado 2026-09-02 |
| Auto-scaling | Cluster autoscaling fonte · verificado 2026-09-02 | Multi-cluster elastic auto-scaling fonte · verificado 2026-09-02 |
| Multirregião / DR | Managed DR (gated preview) via Mission Critical fonte · verificado 2026-09-02 | Cross-region replication and failover fonte · verificado 2026-09-02 |
| Isolamento de cargas de trabalhoIsolar ETL vs. BI | Separate warehouses/clusters per workload fonte · verificado 2026-09-02 | Separate virtual warehouses per workload fonte · verificado 2026-09-02 |
| Ecossistema e suporte | ||
| Conectores de parceiros | Lakeflow Connect 100+ sources fonte · verificado 2026-09-02 | Openflow + broad 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, PCI, FedRAMP, ISO fonte · verificado 2026-09-02 |
| Regiões globais | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP fonte · verificado 2026-09-02 | Global regions across AWS/Azure/GCP fonte · verificado 2026-09-02 |
| Níveis de suporte | Tiered support plans fonte · verificado 2026-09-02 | Snowflake Support (ex Premier); Priority Support fonte · verificado 2026-09-02 |
Arquitetura e abertura
O Databricks é um lakehouse. O compute (Apache Spark mais o mecanismo Photon) roda na sua própria conta de nuvem contra formatos de tabela abertos no seu armazenamento de objetos: Delta Lake nativamente, além de Apache Iceberg gerenciado com leitura e escrita agora em disponibilidade geral (GA). O Unity Catalog é de código aberto e expõe um catálogo REST Iceberg, para que mecanismos como Trino ou Flink possam ler suas tabelas. O Snowflake é apenas SaaS. Seu núcleo é um mecanismo SQL vetorizado proprietário sobre armazenamento de micropartições proprietário (FDN), então você não vê nem gerencia a infraestrutura. O Snowflake está se abrindo por meio de tabelas Iceberg nativas (leitura e escrita) e do Open Catalog, seu catálogo REST Iceberg Apache Polaris gerenciado. O trade-off prático: o Databricks oferece formatos abertos e controle direto do compute, o Snowflake oferece um núcleo gerenciado fechado, porém mais simples, que agora interopera com o Iceberg. Se evitar lock-in de armazenamento for um requisito rígido, o Databricks começa aberto e o Snowflake está alcançando.
Preços e modelo de custo
Os dois cobram em unidades diferentes, então os preços de tabela não se comparam diretamente. O Databricks cobra por DBU (Databricks Unit) por segundo, e a taxa depende da carga de trabalho: o compute do Lakeflow Jobs é o mais barato, o compute interativo all-purpose custa cerca de 3 a 4 vezes mais por DBU, e o SQL tem taxas classic, pro e serverless. Em compute não serverless você também paga separadamente ao seu provedor de nuvem pelas VMs. O Snowflake cobra por crédito por segundo com um mínimo de 60 segundos, e a taxa do crédito depende da edição (Standard, Enterprise, Business Critical, VPS) e da região. A infraestrutura de compute está embutida no crédito, e o armazenamento é cobrado separadamente por terabyte. Os warehouses do Snowflake suspendem automaticamente quando ociosos, o que limita o desperdício. O custo real depende do formato da carga de trabalho, então modele o seu próprio uso em vez de confiar nas taxas de manchete.
Engenharia de dados e streaming
O Databricks pende para engenharia code-first. Você tem Lakeflow (Declarative Pipelines, Connect e Jobs), Auto Loader para ingestão incremental de arquivos e Structured Streaming com um Real-Time Mode de baixa latência, tudo em Spark com Python, Scala ou SQL. Isso serve para transformações complexas e trabalho de larga escala ou streaming de verdade. O Snowflake pende para SQL-first e menos operação. As Dynamic Tables oferecem transformações declarativas atualizadas de forma incremental, Streams mais Tasks tratam captura de mudanças e agendamento, o Snowpipe Streaming trata ingestão de baixa latência, e o Openflow (construído sobre o Apache NiFi) trata a movimentação baseada em conectores. O Snowpark roda Python, Java e Scala dentro do Snowflake para lógica que não é SQL. A divisão honesta: o Databricks é mais forte para pipelines pesados, personalizados ou genuinamente de streaming e dá mais controle, enquanto o Snowflake coloca pipelines de simples a médios em funcionamento mais rápido e com menos para operar. Equipes que vivem em SQL costumam achar o Snowflake mais rápido de começar.
Machine learning e IA
Esta é a vantagem mais clara do Databricks. A plataforma reúne o Databricks Model Serving, o Databricks AI Search, o Unity AI Gateway e o Agent Framework com um servidor MCP gerenciado, ao lado do MLflow, um feature store, AutoML e compute com GPU. O caminho completo de dados a treinamento, a serving, a agentes vive em uma única plataforma, e é por isso que equipes intensivas em ML gravitam para cá. O Snowflake fechou boa parte da lacuna para os casos comuns. O Cortex AI hospeda vários LLMs, o Cortex Analyst faz SQL em linguagem natural, o Cortex Search trata recuperação, há um tipo nativo VECTOR, e o Cortex Agents vem com um servidor MCP gerenciado. O Snowflake ML acrescenta treinamento, um feature store, Model Serving em Container Services, rastreamento de experimentos nativo (ML Experiments) e pools de compute com GPU. Para IA e recuperação centradas em SQL, o Snowflake muitas vezes é suficiente. Para treinamento de modelos personalizados, MLOps profundo ou construção de agentes, o Databricks geralmente vai mais longe.
Governança e segurança
Ambos oferecem governança madura, e a diferença aqui é pequena. O Databricks se centra no Unity Catalog: o controle de acesso baseado em atributos (ABAC) está em disponibilidade geral (GA), além de máscaras de coluna, filtros de linha, linhagem de ponta a ponta e classificação automatizada, tudo abrangendo ativos de dados e de IA. Como o Unity Catalog é de código aberto com um endpoint REST Iceberg, a governança pode ir além do compute do Databricks. O Snowflake se centra no Horizon Catalog: mascaramento baseado em tags, políticas de acesso por linha, linhagem automática e classificação automática, gerenciados pelo Snowsight. O modelo de edições do Snowflake também importa aqui, já que o Business Critical acrescenta controles como chaves gerenciadas pelo cliente e conformidade mais rígida para setores regulados, o que influencia sua taxa de crédito. Ambos suportam acesso granular, mascaramento e linhagem bem o suficiente para a maioria das empresas. O fator decisivo costuma ser em qual catálogo o restante da sua stack se padroniza e se você precisa que a governança abranja mecanismos por meio de um catálogo Iceberg aberto.
BI e consumo
O Snowflake pressupõe que ferramentas de BI como Tableau, Power BI ou Looker se conectam via SQL, e acrescenta sua própria camada: Snowsight para consulta e dashboards, Streamlit para construir aplicativos de dados dentro do Snowflake, semantic views e notebooks nativos. A herança de data warehouse SQL o torna um backend natural para stacks de BI existentes. O Databricks oferece AI/BI Dashboards e o Genie, uma experiência de linguagem natural para SQL ligada aos metadados do Unity Catalog, além do Databricks Apps para construir aplicativos interativos, e se conecta às mesmas ferramentas de BI externas. Ambos entregam uma camada de consulta conversacional em linguagem natural (Genie no Databricks, Cortex Analyst no Snowflake) e ambos têm SQL espacial e geoespacial. Se sua organização já está padronizada em uma ferramenta de BI, ambos funcionam como o warehouse por trás dela. O Snowflake é o endpoint SQL mais convencional e drop-in, enquanto o Databricks aproxima o BI do seu catálogo e de seus recursos de IA.
Preços de Databricks vs Snowflake
O Databricks cobra por DBU por segundo, com a taxa definida pela carga de trabalho (Lakeflow Jobs, all-purpose, SQL classic/pro/serverless) e pelo tier, e em compute não serverless você também paga seu provedor de nuvem pelas VMs. O Snowflake cobra por crédito por segundo com um mínimo de 60 segundos, com a taxa definida pela edição e região, e a infraestrutura embutida. Unidades diferentes e regras de agrupamento tornam as taxas de manchete difíceis de comparar, então modele a sua própria carga de trabalho.
Databricks
O Databricks lista preços por DBU com granularidade por segundo e sem custo inicial (databricks.com/product/pricing). A página encaminha os valores exatos por uma calculadora e páginas de produto em vez de uma tabela estática. Com base em análises de FinOps amplamente citadas de meados de 2026 dessas taxas (CloudZero e Flexera), as taxas do tier Premium na AWS ficam em torno de: compute do Lakeflow Jobs cerca de US$ 0,15/DBU, compute interativo all-purpose cerca de US$ 0,55/DBU, SQL classic cerca de US$ 0,22/DBU, SQL pro cerca de US$ 0,55/DBU e SQL serverless cerca de US$ 0,70/DBU (o serverless agrupa o custo da VM, o não serverless não). O tier Enterprise fica acima do Premium (all-purpose cerca de US$ 0,65/DBU). O tier Standard foi descontinuado na AWS e no GCP e está sendo eliminado no Azure ao longo de 2026. Free Edition e um teste com até US$ 400 em uso estão disponíveis.
Snowflake
Segundo a própria Service Consumption Table do Snowflake, em vigor a partir de 10 de junho de 2026, os preços de crédito on-demand na AWS US East (N. Virginia) são US$ 2,00 (Standard), US$ 3,00 (Enterprise), US$ 4,00 (Business Critical) e US$ 6,00 (VPS) por crédito, cobrados por segundo com um mínimo de 60 segundos. Os AI Credits custam US$ 2,00 on-demand. O armazenamento on-demand é US$ 23,00/TB/mês na maioria das regiões AWS e Azure dos EUA, caindo para cerca de US$ 13,80/TB no tier de capacidade mais alto. O compute de Cloud Services é gratuito até 10% dos créditos diários de warehouse. O teste oferece US$ 400 em créditos por 30 dias. As taxas de crédito sobem em regiões fora dos EUA e caem com compromissos de capacidade pré-pagos.
Fontes: Preços do Databricks, Snowflake Consumption Table, Preços do Snowflake, CloudZero (preços do Databricks), Flexera (guia de preços do Databricks).
Perguntas frequentes
O Databricks é mais barato que o Snowflake?
Nenhum é comprovadamente mais barato. Eles cobram em unidades diferentes (Databricks por DBU mais o custo da sua própria VM de nuvem em compute não serverless, Snowflake por crédito com a infraestrutura embutida), então o custo depende da sua carga de trabalho. O Databricks costuma vencer em grandes jobs de engenharia e ML que você pode ajustar. Os warehouses com auto-suspensão do Snowflake reduzem o desperdício ocioso em SQL de picos. Modele o seu próprio uso.
Qual é a principal diferença entre Databricks e Snowflake?
O Databricks é um lakehouse aberto: compute Spark e Photon rodando na sua própria conta de nuvem sobre formatos abertos (Delta Lake e Iceberg), com ML e IA fortes. O Snowflake é um data warehouse SaaS gerenciado com um mecanismo SQL e armazenamento proprietários, mais simples de operar, agora se abrindo ao Iceberg. Aberto e flexível versus simples e com menos operação.
Databricks ou Snowflake é melhor para machine learning?
O Databricks é geralmente mais forte para machine learning. Databricks Model Serving, Databricks AI Search, Agent Framework com um servidor MCP gerenciado, MLflow, um feature store, AutoML e compute com GPU cobrem o caminho completo de treinar a servir a agentes. O Snowflake ML e o Cortex AI fecharam a lacuna para IA e recuperação centradas em SQL, mas o Databricks vai mais longe em treinamento personalizado e MLOps.
Databricks ou Snowflake para engenharia de dados?
O Databricks serve para engenharia code-first e intensiva em streaming: Lakeflow, Auto Loader e Structured Streaming em Spark com Python ou Scala. O Snowflake serve para pipelines SQL-first e com menos operação: Dynamic Tables, Streams mais Tasks, Snowpipe Streaming e Openflow. Escolha o Databricks para trabalho complexo ou de streaming de verdade, o Snowflake para colocar pipelines mais simples em funcionamento mais rápido.
O Snowflake consegue fazer tudo o que o Databricks faz?
Na maior parte, mas não de forma idêntica. O Snowflake agora cobre ML, vetores, agentes e Iceberg, áreas que antes eram exclusivas do Databricks. Ele continua sendo apenas SaaS com um núcleo proprietário, então você tem menos controle sobre o compute e os formatos abertos. O Databricks roda na sua conta de nuvem sobre formatos abertos com ML e streaming mais profundos. As funcionalidades se sobrepõem, a arquitetura e o controle diferem.
Qual é mais fácil de usar?
O Snowflake costuma ser mais fácil de começar para equipes de SQL e BI. Os warehouses suspendem e retomam automaticamente, você dimensiona o compute com um rótulo de tamanho de camiseta, e há quase nenhuma infraestrutura para gerenciar. O Databricks oferece mais controle (configurações de cluster, instância e Photon) e um modelo code-first, que é mais capaz, mas tem uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente para usuários que não conhecem Spark.
Ambos suportam Apache Iceberg?
Sim. O Databricks suporta tabelas Iceberg gerenciadas com leitura e escrita em disponibilidade geral (GA), e o Unity Catalog é de código aberto com um catálogo REST Iceberg. O Snowflake suporta tabelas Iceberg nativas (leitura e escrita) e o Open Catalog, seu catálogo REST Iceberg Apache Polaris gerenciado. Ambos permitem que mecanismos externos interoperem sobre o Iceberg, embora o Databricks também tenha Delta Lake nativo e o Snowflake mantenha seu formato FDN proprietário.
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, Snowflake ou qualquer fornecedor. Se algo parecer errado, avise-nos.
Traduzido por IA a partir do original em inglês.