GCP vs AWS ストレージ・DB 徹底比較｜GCS/S3・BigQuery/Redshift・Spanner/DynamoDB (2026)

GCP と AWS のストレージ・データベースサービスを徹底比較します。オブジェクトストレージ、データウェアハウス、リレーショナル DB、NoSQL、キャッシュまで、2026 年最新の料金とサービスマトリクスをまとめます。

サービス対応表

カテゴリ	GCP	AWS
オブジェクトストレージ	Cloud Storage	S3
ブロックストレージ	Persistent Disk / Hyperdisk	EBS
ファイルシステム	Filestore	EFS / FSx
RDB (MySQL/PG/MSSQL)	Cloud SQL	RDS
RDB (高性能 PG 互換)	AlloyDB	Aurora
NewSQL グローバル	Spanner	Aurora DSQL (2024)
DWH	BigQuery	Redshift
NoSQL KV/Doc	Firestore / Bigtable	DynamoDB
ワイドカラム NoSQL	Bigtable	Keyspaces (Cassandra)
キャッシュ	Memorystore	ElastiCache
グラフ DB	Spanner Graph	Neptune
時系列 DB	Bigtable	Timestream

オブジェクトストレージ比較 (Standard, us-east)

項目	Cloud Storage	S3
料金/GB/月	$0.020	$0.023
耐久性	99.999999999% (11-nine)	99.999999999%
整合性	Strong (最初から)	Strong (2020〜)
クラス	4 種 (Std/Nearline/Coldline/Archive)	6 種 (Std/IA/Onezone/Glacier/Deep Archive)
無料枠	5 GB	5 GB (12 ヶ月)

DWH 比較

項目	BigQuery	Redshift
アーキ	サーバレス	クラスタ管理
料金単位	スキャン量 $6.25/TB or Slot	クラスタ時間
Serverless	◎	Redshift Serverless
ML 統合	BigQuery ML + Gemini	Redshift ML
マルチクラウド	BigQuery Omni	—
Lakehouse	BigLake	Lake Formation + Athena

RDB 比較

項目	Cloud SQL	RDS	AlloyDB	Aurora
対応エンジン	MySQL/PG/MSSQL	MySQL/PG/MSSQL/Oracle/MariaDB	PG 互換	MySQL/PG 互換
HA SLA	99.95%	99.95%	99.99%	99.99%
性能	標準	標準	PG 4x、分析 100x	PG 3x
ML 統合	—	—	AlloyDB AI	—

NewSQL 比較

項目	Spanner	Aurora DSQL
リリース	2017 (Google 社内 2007〜)	2024 GA
整合性	External Consistency	Serializable
SQL	GoogleSQL / PostgreSQL	PostgreSQL
SLA (Multi-region)	99.999%	99.99%
実績	Google AdWords / Gmail / YouTube	新しい

NoSQL 比較

項目	Firestore	Bigtable	DynamoDB
モデル	Document	ワイドカラム	KV + Document
主用途	モバイル/Web	時系列/IoT/分析	サーバレス API
リアルタイム同期	◎	—	Streams
スケール	自動	ノード追加	オンデマンド / 予約
料金単位	操作回数	ノード時間	RCU/WCU

キャッシュ比較

項目	Memorystore	ElastiCache
Redis	◎	◎
Memcached	◎	◎
Valkey	◎ (2024)	◎ (2024)
Serverless	—	ElastiCache Serverless
SLA	99.9〜99.99%	99.9%

選択フロー

オブジェクト → Cloud Storage / S3 (ほぼ同等)
分析 DWH → BigQuery (GCP) / Redshift (AWS)
標準 RDB → Cloud SQL / RDS
高性能 PG → AlloyDB / Aurora
グローバル NewSQL → Spanner (実績) / Aurora DSQL (新規 AWS 統合)
モバイル/Web NoSQL → Firestore
サーバレス NoSQL → DynamoDB / Firestore
時系列/IoT → Bigtable

Cloud Storage と S3 どちらが安い？

ほぼ同水準。Standard クラス GCS $0.02/GB、S3 $0.023/GB と GCS が微差で安い。Egress も GCS の方が若干有利。

BigQuery と Redshift どちらを使う？

GCP エコシステムなら BigQuery (サーバレス + ML 統合)、AWS エコシステムなら Redshift。両方とも DWH 分析の主力で機能は近い。

Spanner と DynamoDB の使い分けは？

Spanner = SQL + ACID + グローバル、DynamoDB = NoSQL + サーバレス + AWS 統合。トランザクション必要なら Spanner、スケール + 単純 KV なら DynamoDB。

Cloud SQL と RDS どちらが使いやすい？

両方とも MySQL / PostgreSQL / SQL Server マネージド。RDS は Aurora との組み合わせで強力、Cloud SQL は AlloyDB が独自強み。

Firestore と DynamoDB の違いは？

Firestore = ドキュメント NoSQL + リアルタイム同期、DynamoDB = KV + GSI が強い。Mobile/Web は Firestore、サーバレス API は DynamoDB が多い。

Bigtable と DynamoDB の違いは？

Bigtable = ワイドカラム HBase 互換、DynamoDB = KV + Document。時系列・IoT・分析は Bigtable、汎用 KV は DynamoDB。

Cloud Spanner と Aurora DSQL は？

Aurora DSQL (2024 GA) は Spanner ライク。Spanner は実績 10 年以上、DSQL は新しい。実績と SLA で Spanner が選ばれることが多い。

AlloyDB と Aurora は？

両方とも PostgreSQL 互換高性能 DB。AlloyDB は分析クエリ 100x 速 + ML 統合 (AlloyDB AI)、Aurora は AWS 統合の深さで優位。

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この記事の著者

NicheeLab編集部

データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。

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