雲端資料庫比較：AWS vs GCP vs Azure 2025 完整評比
- 三大雲端平台資料庫服務總覽
- AWS 資料庫服務生態系
- GCP 資料庫服務生態系
- Azure 資料庫服務生態系
- 關聯式資料庫服務比較
- AWS RDS vs GCP Cloud SQL vs Azure SQL Database
- MySQL 支援度比較
- PostgreSQL 支援度比較
- 效能與可用性比較
- NoSQL 資料庫服務比較
- AWS DynamoDB vs GCP Firestore vs Azure Cosmos DB
- 適用場景分析
- 價格比較
- 計費模式差異
- 同規格成本試算
- 免費額度比較
- 功能特性比較
- 自動擴展能力
- 備份與災難復原
- 安全性與合規認證
- 監控與管理工具
- 選擇建議：依情境推薦
- 新創公司推薦方案
- 企業級應用推薦方案
- 已有特定雲端平台的推薦
- 常見問題 FAQ
- 哪個雲端資料庫最便宜？
- 可以跨雲使用資料庫嗎？
- 遷移到其他平台困難嗎？
- 三大平台在台灣有資料中心嗎？
- 結論
- 快速推薦
- AWS vs GCP vs Azure，該選哪個？
- 預約免費諮詢
- 延伸閱讀
- 參考資料
雲端資料庫比較：AWS vs GCP vs Azure 2025 完整評比
「我們該用 AWS、GCP 還是 Azure？」這大概是企業上雲時最常問的問題。尤其是資料庫，選錯了要換超級麻煩。
這篇文章會深入比較三大雲端平台的資料庫服務。不只是規格表的比較，還會告訴你實際使用的差異、價格試算、什麼情況該選哪個。看完這篇，你應該能做出更好的決定。
延伸閱讀：雲端資料庫完整指南｜了解雲端資料庫的基本概念
三大雲端平台資料庫服務總覽
💡 重點摘要：先看全貌。三大平台都有完整的資料庫產品線，但各有擅長的領域。
AWS 資料庫服務生態系
AWS 的資料庫服務最齊全，選擇最多，也最複雜。
| 服務名稱 | 類型 | 主要用途 |
|---|---|---|
| RDS | 關聯式 | MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 託管 |
| Aurora | 關聯式 | AWS 自研高效能資料庫 |
| DynamoDB | NoSQL | 鍵值/文件資料庫，毫秒級延遲 |
| DocumentDB | 文件 | MongoDB 相容 |
| ElastiCache | 快取 | Redis、Memcached 託管 |
| Redshift | 資料倉儲 | PB 級分析查詢 |
| Neptune | 圖形 | 社交網路、推薦系統 |
| Timestream | 時序 | IoT、監控資料 |
| Keyspaces | 寬列 | Cassandra 相容 |
| MemoryDB | 記憶體 | Redis 相容，持久化 |
AWS 的優勢是「什麼都有」。不管你需要什麼類型的資料庫，AWS 大概都有對應的服務。缺點是選擇太多，新手容易迷路。
GCP 資料庫服務生態系
Google Cloud 的資料庫服務數量較少，但每個都很有特色。
| 服務名稱 | 類型 | 主要用途 |
|---|---|---|
| Cloud SQL | 關聯式 | MySQL、PostgreSQL、SQL Server 託管 |
| Cloud Spanner | NewSQL | 全球分散式、強一致性 |
| Firestore | NoSQL | 即時同步、手機 App |
| Bigtable | 寬列 | PB 級大數據分析 |
| Memorystore | 快取 | Redis、Memcached 託管 |
| BigQuery | 資料倉儲 | Serverless 分析查詢 |
| AlloyDB | 關聯式 | PostgreSQL 相容高效能 |
GCP 的亮點是 Spanner（全球一致性）和 BigQuery（超強分析）。如果你需要這兩個功能，GCP 幾乎沒有替代品。
想深入了解 GCP 資料庫？看這篇：Google 雲端資料庫詳細教學
Azure 資料庫服務生態系
Azure 對企業客戶特別友善，尤其是已經用 Microsoft 產品的公司。
| 服務名稱 | 類型 | 主要用途 |
|---|---|---|
| Azure SQL Database | 關聯式 | SQL Server 完全託管 |
| Azure SQL Managed Instance | 關聯式 | SQL Server 高相容性 |
| Azure Database for MySQL | 關聯式 | MySQL 託管 |
| Azure Database for PostgreSQL | 關聯式 | PostgreSQL 託管（含 Hyperscale） |
| Cosmos DB | 多模型 | 全球分散式 NoSQL |
| Azure Cache for Redis | 快取 | Redis 託管 |
| Azure Synapse Analytics | 資料倉儲 | 整合分析平台 |
Azure 的強項是 SQL Server 相容性（畢竟是微軟自家的）和 Cosmos DB（多模型 NoSQL）。已經有 Microsoft 365 或 Dynamics 的企業，談 Azure 合約通常比較有利。
關聯式資料庫服務比較
關聯式資料庫是大多數應用的核心。來看看三大平台的主力服務怎麼比。
AWS RDS vs GCP Cloud SQL vs Azure SQL Database
這三個是最常被比較的服務：
| 比較項目 | AWS RDS | GCP Cloud SQL | Azure SQL Database |
|---|---|---|---|
| 支援引擎 | MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL Server | MySQL、PostgreSQL、SQL Server | SQL Server（原生） |
| 最大儲存 | 64 TB | 64 TB | 100 TB |
| 最大 RAM | 1 TB+ | 624 GB | 4 TB |
| 讀取副本 | 最多 15 個 | 最多 10 個 | 最多 4 個 |
| 跨區域複寫 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 自動備份 | 最多 35 天 | 最多 365 天 | 最多 35 天 |
| Serverless | Aurora Serverless | Cloud SQL Serverless（預覽） | Azure SQL Serverless |
AWS RDS 的優勢是成熟穩定，支援的引擎最多。如果你用 Oracle 或想要多種引擎選擇，RDS 是唯一選項。Aurora 是 RDS 的進化版，效能更好但價格也更高。
GCP Cloud SQL 的優勢是簡單易用，和 Google 其他服務整合好。備份保留最長可以到 365 天，這點比其他兩家強。
Azure SQL Database 的優勢是 SQL Server 原生支援。如果你的應用本來就用 SQL Server，遷移到 Azure 最順。
MySQL 支援度比較
MySQL 是最多人用的開源資料庫，三大平台都有支援。詳細的 MySQL 整合教學：MySQL 雲端整合完整指南
| 比較項目 | AWS RDS for MySQL | GCP Cloud SQL for MySQL | Azure Database for MySQL |
|---|---|---|---|
| MySQL 版本 | 5.7、8.0 | 5.7、8.0 | 5.7、8.0 |
| 自動升級 | ✅ | ✅ | ✅ |
| InnoDB 支援 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 連線數上限 | 依規格（最高 16,000） | 依規格（最高 4,000） | 依規格（最高 5,000） |
| 慢查詢日誌 | ✅ | ✅ | ✅ |
| Performance Insights | ✅（RDS） | Cloud SQL Insights | Query Performance Insight |
實務上三家的 MySQL 支援差異不大。選擇主要看你用哪個雲端平台的其他服務，以及價格考量。
PostgreSQL 支援度比較
PostgreSQL 近年越來越受歡迎，功能比 MySQL 更強大。
| 比較項目 | AWS RDS for PostgreSQL | GCP Cloud SQL for PostgreSQL | Azure Database for PostgreSQL |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL 版本 | 12-16 | 12-16 | 12-16 |
| 擴充套件支援 | 80+ | 60+ | 40+ |
| Logical Replication | ✅ | ✅ | ✅ |
| pgvector（向量搜尋） | ✅ | ✅ | ✅ |
| Hyperscale/Citus | ❌ | ❌ | ✅（Flexible Server） |
Azure 的 PostgreSQL 有 Hyperscale 選項（基於 Citus），適合超大規模的資料分片。AWS 和 GCP 的擴充套件支援比較多。
效能與可用性比較
| 比較項目 | AWS | GCP | Azure |
|---|---|---|---|
| 單區域 SLA | 99.95% | 99.95% | 99.99% |
| 多區域 SLA | 99.99% | 99.99% | 99.995% |
| 自動容錯移轉 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 零停機維護 | 部分支援 | ✅ | ✅ |
| 效能等級選擇 | 依執行個體類型 | 依 vCPU/RAM | 依 DTU 或 vCore |
Azure SQL Database 的 SLA 數字最漂亮，但實際使用上三家的穩定性都很好。選擇時不用太執著於 SLA 數字的差異。
NoSQL 資料庫服務比較
NoSQL 適合需要高擴展性、彈性 schema 的應用。三大平台的旗艦 NoSQL 服務各有特色。
AWS DynamoDB vs GCP Firestore vs Azure Cosmos DB
| 比較項目 | AWS DynamoDB | GCP Firestore | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| 資料模型 | 鍵值/文件 | 文件 | 多模型（文件、鍵值、圖形、寬列） |
| 一致性模型 | 最終/強一致 | 強一致 | 5 種一致性等級可選 |
| 全球分散 | Global Tables | 多區域 | Turnkey 全球分散 |
| Serverless | ✅（原生） | ✅（原生） | ✅ |
| 即時同步 | Streams | ✅（原生） | Change Feed |
| 交易支援 | ✅（有限） | ✅ | ✅ |
| 查詢語言 | PartiQL | 類 SQL | SQL API、MongoDB API 等 |
DynamoDB 是 AWS 的招牌 NoSQL，效能極好、完全 serverless。缺點是查詢彈性較差，資料建模要想清楚。
Firestore 是做手機 App 的首選，即時同步功能超強。但複雜查詢能力有限，大規模資料分析不太適合。
Cosmos DB 是最靈活的，支援多種資料模型和 API。缺點是價格較高，設定也比較複雜。
適用場景分析
選 DynamoDB 的情況：
- 已經在 AWS 生態系
- 需要極低延遲（個位數毫秒）
- 存取模式明確，可以預先設計好
選 Firestore 的情況：
- 開發手機 App（iOS、Android、Flutter）
- 需要即時同步功能
- 團隊規模小，想快速開發
選 Cosmos DB 的情況：
- 需要多種資料模型
- 需要全球分散部署
- 已經在 Azure 生態系
- 有預算（Cosmos DB 比較貴）
價格比較
價格是選擇雲端服務時最重要的考量之一。但雲端定價很複雜，同樣規格在不同平台可能差很多。
計費模式差異
三大平台的計費邏輯不太一樣：
AWS RDS：
- 依執行個體類型計費（db.t3.micro、db.r5.large 等）
- 儲存另計（GP2、GP3、Provisioned IOPS）
- 可買 Reserved Instance 省錢（1 年或 3 年）
GCP Cloud SQL：
- 依 vCPU + 記憶體計費
- 儲存另計（SSD 或 HDD）
- 可用 Committed Use Discount（1 年或 3 年）
Azure SQL Database：
- DTU 模式（簡單，但不透明）
- vCore 模式（類似 AWS/GCP）
- Serverless 模式（自動縮放）
- Reserved Capacity 可省錢
同規格成本試算
以一個中型應用為例（4 vCPU、16GB RAM、500GB SSD、單區域）：
| 平台 | 服務 | 月費估算（美金） |
|---|---|---|
| AWS | RDS db.r6g.xlarge + 500GB GP3 | ~$350-400 |
| GCP | Cloud SQL（4 vCPU、16GB） | ~$300-350 |
| Azure | Azure SQL vCore（4 vCore） | ~$400-450 |
注意： 這只是粗估，實際價格會因區域、折扣、網路流量等因素變化。建議用各平台的價格計算機試算。
省錢技巧：
- 買 1 年或 3 年承諾，可省 30-60%
- 開發環境選較小規格，晚上可以關掉
- 善用免費額度（詳見下一段）
- 定期檢視是否有閒置資源
免費額度比較
詳細的免費方案比較：免費雲端資料庫完整清單
| 平台 | 關聯式資料庫免費額度 | NoSQL 免費額度 |
|---|---|---|
| AWS | RDS 750 小時/月（12 個月） | DynamoDB 25GB（永久） |
| GCP | Cloud SQL 無免費（有 $300 試用金） | Firestore 1GB + 5 萬讀取/天（永久） |
| Azure | SQL Database 250GB（12 個月） | Cosmos DB 1000 RU/s + 25GB（永久） |
AWS 和 Azure 的關聯式資料庫免費額度較好，GCP 則是 Firestore 的免費額度很大方。
價格只是選擇的一部分。 架構設計、團隊熟悉度、未來擴展性都要考慮。預約免費諮詢，讓我們幫你做全面評估。
功能特性比較
除了基本功能，一些進階特性可能會影響你的選擇。
自動擴展能力
| 平台 | 垂直擴展 | 水平擴展 | Serverless |
|---|---|---|---|
| AWS | 需停機（Multi-AZ 可減少） | Aurora Auto Scaling | Aurora Serverless v2 |
| GCP | 需停機 | Cloud Spanner 原生 | Cloud SQL Serverless（預覽） |
| Azure | 線上擴展（vCore） | Hyperscale | Azure SQL Serverless |
Azure SQL Database 的線上垂直擴展做得最好，幾乎不用停機。AWS 的 Aurora Serverless v2 在 serverless 領域比較成熟。
備份與災難復原
| 平台 | 自動備份 | 保留期限 | 跨區域備份 | 時間點還原 |
|---|---|---|---|---|
| AWS | ✅ | 最長 35 天 | ✅（需設定） | ✅ |
| GCP | ✅ | 最長 365 天 | ✅ | ✅ |
| Azure | ✅ | 最長 35 天 | ✅ | ✅ |
GCP Cloud SQL 的備份保留期限最長，可以到 365 天。如果你有合規要求需要長期保留備份，這是一個優勢。
安全性與合規認證
三大平台都符合主流的合規認證：
| 認證 | AWS | GCP | Azure |
|---|---|---|---|
| ISO 27001 | ✅ | ✅ | ✅ |
| SOC 1/2/3 | ✅ | ✅ | ✅ |
| PCI DSS | ✅ | ✅ | ✅ |
| HIPAA | ✅ | ✅ | ✅ |
| FedRAMP | ✅ | ✅ | ✅ |
| 台灣個資法 | 視區域 | 視區域 | 視區域 |
安全性方面三家都很完善。重點是你要正確設定加密、存取控制、網路隔離等功能。
監控與管理工具
| 功能 | AWS | GCP | Azure |
|---|---|---|---|
| 效能監控 | Performance Insights | Cloud SQL Insights | Query Performance Insight |
| 慢查詢分析 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 告警設定 | CloudWatch Alarms | Cloud Monitoring | Azure Monitor |
| 自動化建議 | Trusted Advisor | Recommender | Advisor |
| 成本分析 | Cost Explorer | Cost Management | Cost Management |
AWS 的 Performance Insights 功能最強，可以深入分析資料庫效能。GCP 和 Azure 的工具也夠用，但沒有 AWS 那麼細緻。
選擇建議：依情境推薦
講了這麼多比較，到底該選哪個？這邊給一些具體建議。
新創公司推薦方案
預算有限、想快速開發： → GCP（Firebase + Cloud SQL）
- Firebase 的免費額度大、開發速度快
- Cloud SQL 簡單易用
- $300 試用金可以撐一陣子
需要最大彈性、準備快速擴展： → AWS
- 服務最齊全，什麼都有
- 社群資源最多，遇到問題容易找到解答
- 未來擴展選擇最多
企業級應用推薦方案
已經是 Microsoft 生態系： → Azure
- 與 Microsoft 365、Dynamics 整合好
- SQL Server 遷移最順
- 談 EA 合約通常有優惠
需要全球部署、強一致性： → GCP Cloud Spanner 或 Azure Cosmos DB
- 這兩個是全球分散式資料庫的領導者
- 銀行、金融等需要強一致性的場景
需要最穩定、最成熟的方案： → AWS RDS / Aurora
- 市佔率最高，踩過的坑最多
- 文件和社群資源最豐富
已有特定雲端平台的推薦
如果你已經在用某個平台的其他服務（運算、儲存、網路），強烈建議資料庫也用同一家：
- 同平台優勢： 網路延遲低、資料傳輸不用錢、整合設定簡單
- 跨平台劣勢： 網路費用高、延遲增加、權限管理複雜
除非有非常明確的理由，否則不要為了資料庫跨平台。
常見問題 FAQ
哪個雲端資料庫最便宜？
沒有絕對答案，要看你的使用情境。粗略來說：
- 小型應用：GCP 通常略便宜
- 中型應用：三家差不多
- 大型應用：談合約價，看誰給的折扣多
建議用各平台的價格計算機試算，再加上至少 20% 的 buffer（因為網路流量、備份等費用容易低估）。
可以跨雲使用資料庫嗎？
技術上可以，但不建議。跨雲的問題：
- 網路延遲增加（跨平台要走公網）
- 資料傳輸費用高
- 維運複雜度增加
- 安全性風險增加
如果真的需要多雲，考慮用 CockroachDB、TiDB 這類跨雲資料庫。
遷移到其他平台困難嗎？
看你用的是什麼服務：
相對容易遷移：
- MySQL、PostgreSQL 這類標準引擎
- 只用基本 SQL 功能
比較難遷移：
- 用了平台專屬功能（Aurora 特有功能、Cosmos DB 專屬 API）
- 大量使用 Stored Procedure
- 與其他服務深度整合
建議在設計階段就考慮可移植性。儘量用標準 SQL、避免過度依賴專屬功能。
三大平台在台灣有資料中心嗎？
- AWS：無（最近的是東京、新加坡）
- GCP：有（台灣彰化）
- Azure：有（台灣）
如果有資料落地需求（例如政府專案或金融法規），GCP 和 Azure 有優勢。
結論
AWS、GCP、Azure 三大平台的資料庫服務都很成熟，沒有絕對的好壞。選擇的關鍵在於：
- 你現在用什麼平台？ 同平台通常是最佳選擇
- 你的團隊熟悉什麼？ 學習曲線也是成本
- 你有什麼特殊需求？ 例如全球分散、資料落地
- 你的預算是多少？ 記得算長期成本
快速推薦
| 情境 | 推薦平台 |
|---|---|
| 新創快速開發 | GCP |
| 企業穩定運行 | AWS 或 Azure |
| Microsoft 生態系 | Azure |
| 全球分散式需求 | GCP Spanner 或 Azure Cosmos DB |
| 最多服務選擇 | AWS |
| 台灣資料落地 | GCP 或 Azure |
AWS vs GCP vs Azure，該選哪個？
每個平台都有優缺點，關鍵是找到最適合你業務的那個。
但「最適合」不只是看規格表。你需要考慮：
- 現有系統的整合難度
- 團隊的學習成本
- 未來 3-5 年的擴展需求
- 總體擁有成本（TCO）
CloudSwap 免費雲端諮詢 可以幫你：
✅ 需求分析：了解你的業務需求，找出關鍵考量點 ✅ 平台比較：針對你的情境，客觀比較各平台優劣 ✅ 成本試算：估算各平台的實際成本，包含隱藏費用 ✅ 遷移規劃：如果需要換平台，規劃最低風險的遷移路徑
預約免費諮詢
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延伸閱讀
參考資料
- AWS Database Services Overview - Amazon Web Services
- Google Cloud Database Products - Google Cloud Platform
- Azure Database Services - Microsoft Azure
- Gartner Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems 2024
- DB-Engines Ranking - Cloud Database Trend
- AWS vs Azure vs GCP - Cloud Comparison 2025