Snowflake 与 Databricks 对比：2026 年如何选择

Snowflake 与 Databricks 之间的选择，取决于您的工作从哪里开始。如果您的大部分价值来自由分析师完成的 SQL、仪表板和财务报表，Snowflake 通常是更简单的选择。如果大部分价值来自由工程师构建的数据工程、传感器数据和机器学习，Databricks 通常更合适。

这条规则多年来一直成立。到了 2026 年依然成立，只是没那么泾渭分明了。Snowflake 现在可以运行 Python、Postgres 和 AI 智能体。

Databricks 现在可以运行无服务器 SQL warehouse、Postgres 和面向业务用户的 AI。功能上的差距已经消失，运营模式上的差距还在。

我在制造业和国防项目中使用过这两个平台。本指南写给必须二选一、或者需要为两者并存给出理由的 CIO、CFO 或数据负责人。它涵盖起源、架构、开放格式、治理、定价、AI 以及您需要的技能，然后按不同情况给出决策规则。

起源至今仍在塑造产品、定价以及销售它们的人。

Snowflake 起步于云数据仓库。存储和计算分离，服务完全托管，SQL 是第一语言。

您不需要调优集群。您确定一个 warehouse 的规格，运行查询，为它运行的秒数付费。

Databricks 起步于 Apache Spark，由 Spark 的创建者打造。它的重心是基于云对象存储中文件的数据工程、流处理和机器学习，使用 Delta Lake 表格式。它把这称为湖仓，SQL 数据仓库是后来才加的。

重心所在

Snowflake

• SQL 优先，完全托管的服务
• 分析师和 BI 团队很快就能上手
• Python 通过 Snowpark 和容器后来加入
• 可调的旋钮更少，出错的方式也更少

Databricks

• Spark、Python 和笔记本优先
• 数据工程师和数据科学家用起来得心应手
• SQL warehouse 和 BI 后来加入
• 控制更多，需要运营的也更多

三年来，两者一直在进入对方的领地。以下是 2026 年的情况，已对照官方发布说明核实：

1. Postgres。 Snowflake Postgres 基于其收购 Crunchy Data 所得的技术构建，于 2026 年 2 月 24 日正式发布，覆盖部分 AWS 和 Azure 区域。Databricks 的无服务器 Postgres，即 Databricks Lakebase，于 2026 年 1 月在 AWS 上正式发布，2026 年 3 月在 Azure 上正式发布。
2. 数据接入。 基于 Apache NiFi 构建的 Snowflake Openflow 已正式发布。它可以在 AWS、Azure 和 GCP 上的 Snowflake 内部运行，也可以在您自己的 AWS 账户中运行。Databricks 有 Lakeflow Connect，其管道基于 Spark Declarative Pipelines 构建。
3. 面向业务用户的 AI。 Snowflake Intelligence 于 2025 年 11 月与 Cortex Agents 和 Cortex AI Functions 一同正式发布，并于 2026 年 6 月更名为 Snowflake CoWork。Databricks 于 2026 年 6 月正式发布 Genie One 和 Genie Agents（原 Genie Spaces）。Genie App Builder 进入私有预览。
4. 智能体构建。 Databricks Agent Bricks 的各组件在 2026 年分阶段正式发布：1 月是 Knowledge Assistant，2 月是 Supervisor Agent，4 月是 Document Intelligence 和 Custom Agents。Databricks 现在引导新的低代码智能体转向 Genie Agents，并把 Knowledge Assistant 和 Supervisor Agent 列为旧版功能。Snowflake 的对应产品是 Cortex Agents。

如今真正重要的差别就在这里。

Snowflake 默认把数据保存在它自己的托管存储中。您也可以使用存放在您自己云存储中的 Apache Iceberg 表。

Spark 等外部引擎可以通过 Horizon Catalog 读写 Snowflake 托管的 Iceberg 表；写入功能于 2026 年 5 月正式发布。Snowflake 表示，外部引擎访问的计费将于 2026 年下半年开始，所以要问清楚。

Databricks 默认把数据以 Delta Lake 格式保存在您的云存储中。由 Unity Catalog 进行治理。

Databricks 于 2026 年 5 月宣布 Unity Catalog 中的托管 Iceberg 表正式发布，不过在我核查时，部分 Databricks 文档页面仍标注为公开预览。在围绕它进行设计之前，请确认您的云平台和区域中的状态。

所以格式之争基本结束了。两者都能读写 Iceberg。

真正的问题是哪个目录是主目录，以及哪个引擎写入哪张表。如果两个目录都认为自己拥有同一张表，您会花上一个季度去理清。

治理也遵循同样的模式。Snowflake Horizon Catalog 涵盖 Snowflake 内部的访问策略、掩码、血缘和审计，现在还延伸到 Iceberg 表。Unity Catalog 在 Databricks 中对表、文件、模型和 AI 函数做同样的事。

Databricks 于 2024 年开源了 Unity Catalog。我的 Unity Catalog 治理指南有更深入的介绍。

在国防工作中，起决定作用的通常是治理，而不是查询速度。涉密与非涉密的隔离、受出口管制的数据，以及能贯穿长期项目的审计轨迹，比基准测试图表重要得多。两个平台都能做细粒度的访问控制。

区别在于一条策略需要在多少个地方定义。目录越少，缺口越少。一旦 AI 智能体开始查询这些数据，同样的逻辑也适用，这就是为什么我会在第一个智能体上线之前先写好 AI 治理框架。

下表汇总了截至 2026 年 10 月的对比情况。价格为 AWS US East 的标价，于 2026 年 10 月核实。

方面	Snowflake	Databricks
起点	SQL 数据仓库，完全托管	湖仓上的 Spark、数据工程和机器学习
默认存储	Snowflake 托管存储，或存放在您存储中的 Iceberg	您的云存储，默认使用 Delta Lake
开放格式	读写 Iceberg，外部引擎通过 Horizon Catalog 访问（GA）	原生 Delta Lake，Unity Catalog 中的托管 Iceberg（2026 年 5 月宣布 GA）
治理	Horizon Catalog	Unity Catalog（2024 年开源）
计算单位	Credits，按秒计费，最少 60 秒	DBU，费率取决于产品和层级
标价	每 credit 2 美元（Standard）、3 美元（Enterprise）、4 美元（Business Critical）	SQL Serverless 每 DBU 0.70 美元，含云计算
谁支付云账单	Snowflake，包含在 credit 中（您自有的 Iceberg 存储除外）	经典计算由您的云账户支付；无服务器则打包在内
存储标价	按需每 TB 每月 23 美元	您云服务商的存储费率
运营工作量	低。需要调优的设置很少	经典计算中到高，无服务器较低
面向业务用户的 AI	Snowflake CoWork，原 Snowflake Intelligence（GA）	Genie One 和 Genie Agents（GA）
智能体构建	Cortex Agents（GA）	Agent Bricks（各组件在 2026 年陆续 GA）
Postgres	Snowflake Postgres（GA，部分区域）	Lakebase（在 AWS 和 Azure 上 GA）
所需技能	SQL、dbt 风格建模、一些 Python	Python、Spark、SQL、MLOps、云工程

标题费率之间没有可比性。一个 credit 和一个 DBU 衡量的东西不同，它们背后的成本结构也不同。

根据 Snowflake 定价页面，在 AWS US East，按需 credits 的标价为 Standard 2.00 美元、Enterprise 3.00 美元、Business Critical 4.00 美元。按需存储为每 TB 每月 23 美元。

credit 涵盖计算，所以您只会收到 Snowflake 的一份账单。价格因区域和云平台而异，AI 功能使用单独的 AI credits。

根据 Databricks SQL 定价页面，在 AWS US East 的 Premium 方案下，SQL Serverless 标价为每 DBU 0.70 美元，含云实例成本。SQL Classic 为每 DBU 0.22 美元，SQL Pro 为 0.55 美元，但这两者不包含虚拟机，虚拟机要单独付给 AWS、Azure 或 Google。

这种拆分对 CFO 很重要。使用 Databricks 经典计算时，一半成本在您的云账单上，一半在 Databricks 的账单上。

除非您指定专人负责，否则没人对总额负责。Snowflake 的单一账单更容易看懂，但也更容易在不知不觉中增长。

企业承诺和折扣会让这两个数字大幅变动。永远不要拿标价做比较就称之为商业论证。

在两个平台上用同样三到四个真实工作负载运行至少几周，然后比较账单。我的 Databricks 定价指南和 Snowflake credits 指南拆解了各项成本驱动因素。

决策规则比功能清单更好用。下面是我在最常见的四种情况下会如何判断。

情况	我通常的倾向	原因
以 BI 为主的财务团队，ERP 报表，工程师很少	Snowflake	SQL 优先，运营工作量低，分析师很快就能自助
传感器、历史数据库和质量数据密集的制造业，路线图上有机器学习	Databricks	流处理、Python 和机器学习是原生的；数据留在您的存储中
有数据驻留和出口管制需求的受监管国防领域	两者皆可，由区域和认证决定	两者都提供美国政府区域；核实那里具体可用的服务
已经深度使用 Microsoft Azure 和 Fabric	优先 Azure Databricks，如果以 SQL 为主则选 Snowflake	Azure Databricks 是微软第一方服务，由微软计费和支持

这张表背后有几点说明。

1. 财务和 ERP 报表。 大部分价值在于经过建模、关联和核对的 SAP、Oracle 或 Microsoft Dynamics 365 数据。这是 SQL 工作。Snowflake 较低的运营工作量通常会胜出。我关于把 ERP 数据导入 Snowflake 的指南介绍了抽取这一侧。
2. 制造业。 在我参与过的制造业项目中，数据量来自设备，而不是 ERP。决定选择的是传感器和设备数据，它把天平推向了 Databricks。高频传感器数据、MES 事件和质量图像更需要工程技能，而不是报表技能。Databricks 原生就能处理这些。
3. 国防。 两个产品都不能在本地部署运行。两者都是运行在公有云或政府云上的 SaaS。Snowflake 在其定价页面上列出了 US Gov 和 DoD 区域。Databricks 运行在具备 FedRAMP High 的 AWS GovCloud 上，另有一个单独的 DoD IL5 环境。在美国以外，要核实存在哪些主权区域，以及哪些功能已经上线。政府区域的功能清单落后于商业区域。
4. 微软技术栈企业。 Snowflake 在 Azure 上也运行良好，微软已宣布 OneLake 与 Snowflake 的互操作正式发布。我的 Databricks 与 Microsoft Fabric 对比介绍了这一选择。

SAP 客户还有一个考虑因素。SAP Business Data Cloud 现在对两个平台都提供零复制连接器。

Snowflake 列出其 SAP BDC 连接器自 2026 年 5 月起正式发布，Databricks 则通过 SAP BDC Connect 连接。这就去掉了支持任何一方的一个论据。

许多大公司最终两个都在用。工程部门选了 Databricks，财务部门选了 Snowflake，谁也不想为此争执。

这可以行得通。但通常花费会比应有的多。

在我见过两个平台并用的地方，主要是为了验证输出。一个平台检查另一个平台的结果。

那并不是有计划的长期分工。如果这就是您两者并用的理由，请给并行运行定一个结束日期。

浪费来自三个方面：

1. 同一份数据两份副本。 原始 ERP 和工厂数据落地两次、存储两次、刷新两次。
2. 同一个数据源两条管道。 两个团队从同一个 SAP、Oracle 或 Dynamics 365 系统抽取数据，业务规则还常常不同。
3. 两套治理模型。 访问策略在 Horizon 中定义一遍，在 Unity Catalog 中又定义一遍，并且逐渐偏离。

解决办法是一份书面的分工。选定一个平台负责数据接入和整理层。共享的表只以 Iceberg 格式存储一次，由一个目录作为主目录。

让另一个平台读取这些表，而不是复制它们。为合并后的账单指定唯一的负责人。

我还会设定一个复盘日期。如果一年之后，某个平台只服务于寥寥几个用例，就进行整合。

不要从厂商演示开始。从一份清单开始：未来两年排名前五的数据用例、由谁来构建，以及您今天具备哪些技能。这份清单通常在任何概念验证之前就能回答问题。

然后在真实数据上做一个简短的付费概念验证：一个财务报表用例，一个工程或 AI 用例。比较成本、工作量以及您自己的员工的使用感受。如果您希望就这一决策或商务条款获得独立的看法，请与我联系。

Snowflake 和 Databricks 哪个更好？

总体而言，没有哪个更好。对于工程团队规模较小的 SQL 分析和 BI，Snowflake 通常是更简单的选择。对于数据工程、流处理和机器学习，Databricks 通常更合适。到 2026 年，两者都覆盖了对方的大部分领域，所以决策取决于您的技能、工作负载以及您希望如何付费。

Databricks 比 Snowflake 便宜吗？

这取决于工作负载以及您怎么计算。Snowflake 的 credit 包含计算。使用 Databricks 经典计算时，您要向 Databricks 支付 DBU，再向云服务商支付虚拟机费用。无服务器 Databricks 把两者打包在一起。唯一可靠的比较方法，是在两个平台上运行同样的真实工作负载，比较折扣后的账单。

Snowflake 和 Databricks 可以共享同一份数据吗？

可以。两者都能读写 Apache Iceberg 表，外部引擎可以通过 Horizon Catalog 访问 Snowflake 托管的 Iceberg 表。确定每张表归哪个目录所有，只存储一次，让另一个平台读取它。这样就避免了为存储和管道付两次钱。

Snowflake 支持机器学习和 Python 吗？

支持。Snowpark 可以在 Snowflake 内部运行 Python、Java 和 Scala，Cortex AI Functions 和 Cortex Agents 已正式发布。有大量自定义机器学习、流处理或 Spark 工作负载的团队，仍然往往觉得 Databricks 更顺手。

Snowflake 或 Databricks 能为国防领域在本地部署运行吗？

不能。两者都是云服务。对于受监管的国防工作，Snowflake 提供美国政府区域，包括一个 DoD 区域；Databricks 运行在具备 FedRAMP High 的 AWS GovCloud 上，另有一个单独的 DoD IL5 环境。请核实您所在的具体区域有哪些功能可用，因为政府区域落后于商业区域。

与 Microsoft Fabric 搭配，应该用 Snowflake 还是 Databricks？

两者都能与微软产品配合。Azure Databricks 是 Azure 的第一方服务，由微软计费和支持。Snowflake 与 OneLake 的互操作已正式发布。如果您的团队主要使用 SQL 和 Power BI，在加入任何一个之前，先认真看看仅靠 Fabric 是否就能满足需求。