Databricks vs Synapse Analytics: Ehrlicher Vergleich

Wenn du auf Azure baust, kommt die Wahl zwischen Databricks und Synapse Analytics in fast jeder Daten-Plattform-Entscheidung. Beide laufen auf Azure, beide verarbeiten Daten at Scale, beide haben starkes Microsoft-Backing. Die Überschneidung ist real, aber die Unterschiede auch — und die Unterschiede sollten deine Wahl treiben, nicht Vendor-Beziehungen.

TL;DR

Databricks gewinnt bei ML/AI, Spark-Reife und Open-Standards. Synapse gewinnt bei Kosten für reine SQL-Analytics, nativer Azure-Integration und Teams, die in Power BI und T-SQL leben.

Was jede Plattform wirklich ist

Azure Databricks ist eine Managed-Spark-Plattform mit einem unified Analytics-Workspace. Gebaut um Apache Spark, Delta Lake und zunehmend MLflow für ML. Läuft auf Azure-Infrastruktur, aber betrieben von Databricks (nicht Microsoft) und unterstützt Multi-Cloud.

Azure Synapse Analytics ist Microsofts unified Analytics-Service, der Enterprise-DWH (Synapse Dedicated SQL Pool), serverless SQL-Queries auf Data-Lake-Files (Synapse Serverless SQL) und eine Spark-Runtime (Synapse Spark) kombiniert. Vollständig von Microsoft betrieben und tief in Azure integriert.

Feature-für-Feature Vergleich

Compute und Architektur

Databricks trennt Compute und Storage sauber. Du wählst Cluster-Typen (general purpose, memory-optimized, GPU), Autoscaling ist First-Class, und Serverless-SQL-Warehouses heißen Pay-per-Query ohne Cluster-Management. Die Databricks-Runtime ist typisch 2–3 Spark-Versionen vor Synapse.

Synapse hat drei distinkte Compute-Modelle in einem Service:

• Dedicated SQL Pool: provisioned MPP-Data-Warehouse. Du zahlst 24/7 für reservierte DWUs. Performance exzellent für konsistente Query-Patterns.
• Serverless SQL Pool: Parquet/Delta-Files in ADLS on-demand abfragen. Pay pro TB scanned. Keine Infrastruktur zu managen.
• Synapse Spark: Managed Spark, aber die Runtime hängt mehrere Versionen hinter Databricks und fehlen einige Databricks-spezifische Optimierungen.

Pricing-Realität

Beide haben komplexes Pricing. Keiner ist einfach "günstiger". (Zuletzt geprüft: April 2026)

Databricks DBU-Pricing variiert nach Workload:

• Jobs-Compute: ~$0,07/DBU (Standard)
• SQL Serverless: ~$0,22/DBU
• DLT Enhanced: ~$0,20/DBU

Synapse Kosten variieren nach Pool:

• Dedicated SQL Pool: ~$1,20/DWU-Stunde bei DW100c
• Serverless SQL: ~$5/TB scanned
• Synapse Spark: ~$0,33/vCore-Stunde

Für konsistente schwere SQL-Analytics mit vorhersehbarem Pattern: Synapse Dedicated SQL Pool kann günstiger sein, wenn du DWU-Scaling aggressiv managest. Für spiky, ML-lastige oder gemischte Workloads: Databricks bietet typisch besseres Cost/Performance durch besseres Autoscaling und schnelleres Spark.

Data-Governance

Hier liegt wahrscheinlich der größte Differenzierer heute.

Databricks Unity Catalog ist eine native, SQL-queryable Governance-Schicht. Row-Filter, Column-Masking, Data-Lineage, Audit-Logs und Tagging sind in die Plattform eingebaut und mit SQL gemanagt.

Synapse Analytics verlässt sich auf Microsoft Purview für Enterprise-Data-Governance. Purview ist ein separater Service — Verbinden, Scans konfigurieren, separat bezahlen. Die Integration funktioniert, fügt aber operative Komplexität hinzu. Für Teams in Microsoft-365-+-Purview-Ökosystem natürlich. Für Teams, die neu starten, zusätzliche Surface-Area.

ML- und AI-Workloads

Wenn ML Teil deiner Daten-Plattform ist, wird die Wahl hier klar.

Databricks hat:

• MLflow (Open-Source, von Databricks entwickelt)
• Feature Store
• Model Serving (Real-Time Inference-Endpoints)
• AutoML
• GPU-Cluster-Support mit optimierten Runtimes
• Mosaic AI (LLM-Fine-Tuning und -Serving)

Synapse Analytics hat:

• Spark-basiertes ML via Open-Source-Libraries (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Integration mit Azure ML (separater Service, separate Kosten)
• Kein natives Model-Serving — Deployment zu Azure-ML-Endpoints

Für ML-lastige Workloads ist Databricks die vollständigere Plattform. Synapses ML-Story hängt an Azure ML — fähig, aber separat.

Wann Databricks wählen

• Deine Workloads enthalten ML, MLflow-Tracking oder Model-Serving
• Du brauchst die neuesten Spark-Features und -Optimierungen
• Dein Team ist Spark/Python-nativ
• Du willst unified Governance ohne externe Dependencies
• Du läufst Multi-Cloud oder migrierst eventuell weg von Azure
• Deine Pipelines nutzen Delta-Lake-Features schwer (Liquid Clustering, Deletion-Vectors)

Wann Synapse Analytics wählen

• Primäre Skills deines Teams sind T-SQL und Power BI
• Klassisches DWH-Pattern mit vorhersehbarer Last
• Native Azure-Service-Integration (Purview, Defender, Monitor) ist harte Anforderung
• Serverless SQL Pool reicht für deine Analytics (Ad-hoc auf ADLS)
• Microsoft Enterprise Agreements oder Credits machen Synapse signifikant günstiger
• Du konsolidierst, um Vendor-Beziehungen zu reduzieren

Ehrliche Trade-offs

Databricks Trade-offs:

• DBU-Pricing ist komplex und Cost-Management braucht aktives Monitoring
• Vendor-Beziehung separat von Microsoft (kann bei Enterprise-Procurement zählen)
• Setup hat mehr bewegliche Teile — Cluster, SQL-Warehouses, Unity-Catalog-Setup
• Keine native Power-BI-1-Klick-Connection (über ODBC/JDBC, nicht seamless)

Synapse Trade-offs:

• Dedicated SQL Pool teuer, wenn 24/7 bei hoher DWU laufend
• Synapse Spark deutlich hinter Databricks in Runtime-Reife
• Governance hängt an Purview, externer Service
• ML/AI-Story schwächer ohne Azure-ML-Integration
• Weniger Community-Aktivität und externe Integrationen als Databricks

Die Hybrid-Realität

Viele Azure-lastige Organisationen laufen beide. Häufiges Pattern: Synapse Serverless SQL für BI-Teams, die ADLS direkt mit Power BI abfragen, Databricks für Data-Engineering und ML. Die beiden koexistieren auf derselben ADLS-Schicht — Synapse liest, was Databricks schreibt. Vermeidet, ein T-SQL-flüssiges BI-Team auf Spark zu zwingen, während Engineering auf der besseren Plattform bleibt.

FAQ

DACH-Hosting? Beide Services in Germany West Central (Frankfurt) und North Europe (Dublin) verfügbar. AVV verfügbar.

Was bedeutet Databricks-Photon? Photon ist die C++-vektorisierte Query-Engine in Databricks, die SQL-Workloads 2–12× beschleunigt vs Open-Source Spark.

Kann ich Databricks und Synapse parallel nutzen? Ja, beide können dieselbe ADLS-Schicht lesen/schreiben. Risiko: Governance-Fragmentation.

Was, wenn ich später wechseln will? Delta-Tables sind in Synapse Spark eingeschränkt lesbar. Workbooks/Notebooks sind nicht portabel.

Wie wirkt sich Microsoft Fabric aus? Fabric ist Microsofts neue Plattform, die Synapse-Elemente integriert und in vielen Szenarien Synapse als langfristige Wahl ablöst.

Key Takeaways

Keine Plattform ist universell besser. Die ehrliche Antwort: wenn ML jetzt oder bald zählt, Databricks. Wenn dein Team Microsoft-nativ ist und T-SQL-first mit klassischen Warehouse-Patterns, ist Synapse eine vernünftige und oft günstigere Wahl. Das schlimmste Ergebnis ist, basierend auf Vendor-Pitches statt deiner Team-Skills und Workload-Patterns zu wählen.

Weiterlesen

• Unity Catalog Data-Governance
• Databricks SQL Warehouse Guide
• Databricks Cost-Optimierung

Stand: 14. Mai 2026. Pricing-Stand: April 2026.