Resumo executivo

A MotherDuck estende o desempenho analítico do DuckDB para a cloud com recursos colaborativos, oferecendo desempenho quatro vezes mais rápido do que o BigQuery e economia de custos em relação aos data warehouses tradicionais por meio de preços sem servidor e pagos por uso. Após o anúncio da nova região europeia de cloud da MotherDuck, ficamos impressionados com seu desempenho e preço atraente. A MotherDuck já pode ser integrada às suas camadas de ouro para acelerar o atendimento de casos de uso data e, ao mesmo tempo, economizar custos. Veja o benchmark de desempenho.

Introdução

No cenário em rápida evolução da análise data , um novo participante está desafiando a ordem estabelecida dosdata warehouses cloud . MotherDuckfoi criada sobre a base do DuckDBpromete oferecer desempenho de nível empresarial com a simplicidade e a economia que as equipes data modernas desejam. Mas será que esse pato pode realmente competir com os gigantes estabelecidos?

Colocamos o MotherDuck em testes rigorosos com concorrentes estabelecidos para ver se ele está à altura da propaganda. O que descobrimos desafia o status quo atual dos bancos de dados analíticos e sugere uma mudança fundamental na forma como abordamos o processamento data cloud. Esta é a história de como um banco de dados incorporado aprendeu a voar e por que ele pode revolucionar sua pilha de data .

Para conquistar esse cliente em evolução, os varejistas precisam se adaptar rapidamente.

Um pato chocando

MotherDuck se descreve como um "data warehouse cloud do DuckDB com escalabilidade de até terabytes para análise e BI voltados para o cliente". Para entender o que torna essedata warehouse cloud especial, primeiro precisamos dar uma olhada no DuckDBo sistema de banco de dados de código aberto que vem revolucionando discretamente a pilha de data nos últimos anos. Em termos simples, o DuckDB é um sistema de banco de dados SQL OLAP na memória. Para aqueles que não vivem e respiram o jargão dos bancos de dados, vamos explicar o que isso realmente significa:

OLAP significa Online Analytical Processing (processamento analítico on-line). Pense nele como um banco de dados projetado para processar grandes quantidades de data e responder rapidamente a perguntas comerciais complexas. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais, que são excelentes para encontrar registros individuais (como procurar o pedido de um cliente), os bancos de dados OLAP são criados para examinar milhões de linhas e realizar cálculos pesados em segundos. Eles atingem essa velocidade armazenando data em colunas em vez de linhas, o que torna extremamente rápida a análise de tendências, o cálculo de médias ou a soma das vendas em conjuntos de dados inteiros. Essa é a mesma abordagem usada por data warehouses modernos como o BigQuery ou o Snowflake. Por outro lado, há os bancos de dados OLTP (Online Transaction Processing), como PostgreSQL, SQLite ou MySQL. Esses são os cavalos de batalha que alimentam seus aplicativos, lidando com milhares de leituras e gravações individuais por segundo para manter seu aplicativo funcionando sem problemas. Veja mais sobre OLAP vs. OLTP.

Para entender como a abordagem do DuckDB é realmente revolucionária, precisamos dar um passo atrás e ver como chegamos até aqui. Em meados da década de 1990, quando gigantes da Web, como Yahoo e Amazon, entraram em cena, eles atingiram um obstáculo que remodelaria todo o cenário de data . Essas empresas estavam se afogando em data, o que mais tarde chamaríamos de "big data", e seus sistemas existentes simplesmente não conseguiam acompanhar. A solução? Infraestruturas caras e monolíticas que conseguiam lidar com a escala. Porém, como os custos de hardware caíram drasticamente nos anos 2000, surgiu uma nova filosofia: em vez de comprar máquinas maiores, por que não usar várias máquinas menores e mais baratas? Esse pensamento deu origem a sistemas distribuídos como o MapReduce e o Apache Hadoop, tecnologias projetadas para distribuir cargas de trabalho em clusters de hardware de commodities. A Amazon capitalizou essa tendência, empacotando essas tecnologias distribuídas como serviços e lançando o Amazon Web Services, a primeira grande plataforma cloud . Durante anos, esse se tornou o manual padrão: quando você encontrava um problema data , distribuía-o em mais máquinas (Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis & Matt Housley).

Mas eis o que é fascinante: enquanto todos estavam ocupados criando sistemas distribuídos, outra coisa estava acontecendo silenciosamente em segundo plano. As mesmas forças que tornaram a computação distribuída econômica também tornaram as máquinas individuais incrivelmente poderosas. Atualmente, seu laptop tornou-se incrivelmente poderoso, com mais RAM, processadores mais rápidos e melhor armazenamento. Os desenvolvedores por trás do DuckDB reconheceram essa oportunidade negligenciada: e se, em vez de sempre aumentar a escala, pudéssemos aumentar a escala de forma mais inteligente? E se pudéssemos resolver muitos problemas data sem a complexidade dos sistemas distribuídos?

Um dos mecanismos de banco de dados mais implantados no mundoo SQLite adota uma abordagem radicalmente diferente dos bancos de dados tradicionais. Enquanto o PostgreSQL e o MySQL são executados como servidores separados aos quais os aplicativos se conectam por meio de uma rede, o SQLite é incorporado diretamente ao seu aplicativo como uma biblioteca leve. Não há nenhum servidor a ser configurado, nenhuma sobrecarga de rede e nenhuma configuração complexa, apenas a funcionalidade pura de banco de dados local que é executada no processo do seu aplicativo. Essa simplicidade, combinada com confiabilidade e velocidade notáveis, tornou o SQLite onipresente em tudo, desde aplicativos móveis até navegadores da Web.

O DuckDB aplica essa mesma filosofia incorporada às cargas de trabalho analíticas, provando que você nem sempre precisa de um sistema distribuído para analisar grandes conjuntos de dados. Assim como o SQLite revolucionou o armazenamento local data , o DuckDB aproveita o poder bruto de sua máquina local para tornar a análise simples novamente. A instalação leva segundos, não há dependências externas com as quais se preocupar e, de repente, você está executando consultas analíticas complexas em gigabytes de data sem rodar uma única instância de cloud .

O que torna o DuckDB particularmente atraente é a forma como ele atende aos desenvolvedores onde eles estão. Precisa analisar um DataFrame Python? O DuckDB pode consultá-lo diretamente. Deseja analisar um arquivo CSV? Não tem problema. Essa integração perfeita, combinada com seu mecanismo colunar extremamente rápido, fez do DuckDB um dos sistemas de banco de dados que mais crescem no espaço de análise. Os ganhos de desempenho são, muitas vezes, suficientemente significativos para fazer você questionar por que estava usando sistemas distribuídos. Se você quiser se aprofundar na filosofia técnica por trás dessa abordagem, recomendamos a leitura de "Gerenciamento de Data analíticos em processo com o DuckDB" do cocriador do DuckDB, Hannes Mühleisen.

Agora que você já sabe o que é o DuckDB, vamos falar sobre suas limitações. Toda tecnologia tem desvantagens. O DuckDB só pode operar em uma única máquina e aceita apenas uma conexão por vez. Em um mundo em que as equipes data criam soluções cloud que atendem a organizações inteiras, essa é uma restrição bastante significativa. Não é possível ter vários analistas consultando a mesma instância do DuckDB simultaneamente e, certamente, não é possível compartilhar conjuntos de dados entre as equipes da mesma forma que seria possível com um data warehouse tradicional. Apesar de toda a sua velocidade e simplicidade, o DuckDB essencialmente bloqueia seus data em uma máquina, acessível a uma pessoa de cada vez. Então, como você pega esse banco de dados incrivelmente rápido, mas inerentemente de usuário único, e o transforma em umdata warehouse cloud que pode atender a uma organização inteira?

O pato que aprendeu a voar

É aqui que o MotherDuck entra em cena. O MotherDuck é um data warehouse sem servidor que preenche a lacuna entre o desempenho bruto do DuckDB e as necessidades de colaboração das equipes data modernas. O MotherDuck cria o que eles chamam de " data warehouse analítico individualizado", dando a cada usuário sua própria instância de alto desempenho do DuckDB e mantendo a capacidade de compartilhar data em toda a organização. Veja como a arquitetura funciona:

Nos armazénsdata cloud tradicionais, seu laptop é apenas um terminal burro. Todo o trabalho pesado acontece em servidores remotos pelos quais você está pagando por hora. Mas a questão é a seguinte: seu MacBook provavelmente é mais rápido do que uma instância de data warehouse de US$ 20-60 por hora. O MotherDuck tenta aproveitar esse poder computacional com duas abordagens inovadoras: 

  • Análises baseadas em navegador que trazem a computação diretamente para o usuário.
  • Execução dupla que combina de forma inteligente o poder de processamento de sua máquina local com os recursos cloud para fornecer resultados mais rápidos do que qualquer uma das abordagens poderia alcançar sozinha.

Antes de me aprofundar nesses dois métodos, gostaria de afirmar que o poder computacional do MotherDuck realmente se destaca quando aplicado à sua camada de ouro. Para quem não está familiarizado com o termo, a camada de ouro são os data finais, prontos para os negócios, que foram limpos, agregados e enriquecidos. Essencialmente, são os conjuntos de dados refinados que alimentam suas análises, relatórios e aprendizado de máquina. Esses são os data que orientam suas decisões comerciais mais importantes, o que torna o desempenho aqui absolutamente crucial. Todas as partes interessadas já sofreram com painéis dolorosamente lentos e todos os membros da equipe de data já olharam para a roda da morte enquanto aguardavam a conclusão de consultas complexas. O MotherDuck enfrenta essa frustração de frente.

Análises no navegador

Essa solução aproveita o design leve e portátil do DuckDB, permitindo que ele seja executado diretamente em seu navegador por meio do WebAssembly (Wasm). Pense no Wasm como uma tecnologia que permite que softwares complexos sejam executados de forma nativa em seu navegador: sem plug-ins, sem downloads, apenas com poder computacional onde você mais precisa. Com o DuckDB em execução no lado do cliente, você pode executar consultas analíticas complexas sem a rotina habitual de enviar solicitações a um servidor e aguardar as respostas. O processamento data ocorre diretamente em seu navegador, eliminando a latência da rede e reduzindo totalmente as dependências de infraestrutura. Você pode experimentar essa mágica experimentando o DuckDB em seu navegador.

Embora não vamos nos aprofundar na implementação técnica aqui, vale a pena observar que o DuckDB-Wasm é excelente. A pesquisa detalhada em este artigo mostra que ele supera significativamente o desempenho das soluções existentes baseadas em navegador, como a versão Wasm do SQLite ou o Lovefield, um banco de dados baseado em JavaScript. Essa demonstração técnica inteligente sinaliza uma mudança fundamental na forma como pensamos sobre o local da computação analítica.

A MotherDuck oferece essa arquitetura com tecnologia Wasm, conforme explicado por Mehdi Ouazza em este artigo. Essa abordagem é particularmente poderosa para a análise da camada de ouro. Sua equipe data pode trabalhar com data limpos e prontos para os negócios sem se preocupar com a infraestrutura de back-end, o processamento ocorre localmente para obter velocidade máxima e você obtém alguns dos tempos de resposta mais rápidos possíveis ao eliminar totalmente a latência da rede. Além disso, você está evitando os altos custos computacionais que osdata warehouses cloud tradicionais adoram cobrar por cada consulta. É uma proposta atraente: análise mais rápida, custos mais baixos e arquitetura mais simples, tudo em um só lugar.

 

Execução dupla

Outra maneira de aproveitar o MotherDuck em sua camada de ouro é por meio de seu recurso de execução dupla, que combina de forma inteligente o poder de processamento local com a escala cloud . Em vez de forçar toda a sua equipe data a compartilhar os mesmos recursos computacionais, o MotherDuck oferece a cada usuário o seu próprio "patinho": uma instância de computação individual e sem servidor que se adapta às suas necessidades.

O verdadeiro poder da execução dupla se destaca quando você está trabalhando com data espalhados por diferentes fontes. Imagine que você precise consultar data armazenados no MotherDuck, combiná-los com arquivos no S3 e juntá-los a um conjunto de dados localizado em seu laptop. Os sistemas cloud tradicionais o forçariam a fazer upload de tudo para um único local antes de poder executar consultas entre fontes. A execução híbrida do MotherDuck é mais inteligente. Ela analisa sua consulta, mantém apenas os data necessários de cada fonte e realiza uniões inteligentes entre locais, economizando tempo e custos de transferência data .

Nos bastidores, o otimizador do MotherDuck divide sua consulta em um DAG (gráfico acíclico direcionado) de operações, estima o custo de execução de cada nó localmente ou remotamente e lida com a movimentação data automaticamente. Você apenas escreve o SQL; o MotherDuck calcula a estratégia de execução ideal. Essa abordagem redefine fundamentalmente a análise cloud . Não estamos mais presos à escolha entre a simplicidade local e a escalabilidade cloud , cada uma com sua própria complexidade em relação ao compartilhamento de data e à orquestração do fluxo de trabalho. Com o MotherDuck, você obtém o melhor dos dois mundos: execute localmente quando sua máquina puder lidar com isso, dimensione para a cloud quando necessário e compartilhe sem esforço em todo o processo. É uma solução sem servidor que reduz os custos de computação cloud porque você só paga pelo que realmente computa.

Mas é aqui que as coisas ficam interessantes: o compartilhamento de data se torna fácil. Lembra-se de como a natureza de usuário único do DuckDB tornava a colaboração dolorosa? Se um analista data criasse uma análise incrível, ele teria que exportar tudo e fazer o upload para um sistema de armazenamento compartilhado apenas para permitir que os colegas de equipe o acessassem. Com o MotherDuck, o compartilhamento é tão simples quanto clicar em um botão ou executar uma única linha de código para criar um instantâneo de cópia zero com controles de acesso adequados. Sem movimentação data , sem duplicação de armazenamento, apenas colaboração instantânea.

Saiba mais sobre a execução de consultas duplas/híbridas no artigo da MotherDuck da Conferência sobre Pesquisa Inovadora em Sistemas de Data (CIDR). Você também pode assistir a esta palestra do dbt Coalesce de Jordan Tigani, cofundador e CEO da MotherDuck.

Patos na natureza

Vimos como o MotherDuck elimina uma sobrecarga significativa das equipes data e, ao mesmo tempo, oferece recursos avançados de análise para sua camada de ouro. Mas a teoria só vai até certo ponto. Queríamos colocar o MotherDuck à prova contra os participantes estabelecidos no espaço dedata warehouse cloud . Analisando o Relatório de pilha deData de 2025 publicado pelo Metabase, descobrimos algo surpreendente: O PostgreSQL continua sendo a opção de banco de dados mais popular, mesmo para cargas de trabalho analíticas, seguido pelo Snowflake e pelo BigQuery entre as empresas pesquisadas. Isso nos deu nossas metas de comparação.

Decidimos comparar o MotherDuck com o PostgreSQL hospedado no Google Cloud e com o BigQuery, usando o Apache Superset como nossa ferramenta de BI preferida. O Superset fazia sentido por vários motivos: é de código aberto, amplamente adotado e tem compatibilidade nativa com o MotherDuck, juntamente com a maioria dos outros grandes bancos de dados. Nosso ambiente de teste consistiu no Apache Superset implantado no Google Cloud Kubernetes Engine, conectado a três back-ends diferentes: BigQuery, PostgreSQL no Cloud SQL e MotherDuck.

Estruturamos nossos testes em duas fases. Primeiro, executamos o benchmark TPC-H: um benchmark padronizado de suporte a decisões que nos mostraria o desempenho do MotherDuck em um ambiente teórico e controlado. Em seguida, nos aproximamos da realidade, testando como a relação entre o Superset e o MotherDuck se comparava aos data warehouses tradicionais em cenários de painéis do mundo real.

Benchmarking TPC-H

O TPC-H é o padrão para testar o desempenho de bancos de dados analíticos. É um benchmark de suporte à decisão projetado para examinar grandes volumes de data, executar consultas complexas e fornecer respostas a questões comerciais críticas em diferentes setores. Você pode encontrar a especificação completa na documentação oficial. O benchmark consiste em 22 consultas que simulam cargas de trabalho analíticas do mundo real, desde agregações simples até uniões complexas de várias tabelas.

Executamos cada consulta individualmente no SQL Lab do Superset para os três bancos de dados: MotherDuck, BigQuery e PostgreSQL. Também testamos as consultas diretamente na GUI do MotherDuck para eliminar a latência cliente-servidor e porque, francamente, qualquer empresa que use o MotherDuck provavelmente terá seus analistas data trabalhando na interface inspirada no notebook do MotherDuck em vez de no SQL Lab da Superset. Além disso, o aplicativo da MotherDuck pode aproveitar a arquitetura WebAssembly que discutimos anteriormente, e estávamos curiosos para ver o desempenho dessa execução baseada em navegador em comparação com os modelos tradicionais de servidor-cliente. Para garantir um teste justo, o cache do Superset foi desativado em todos os benchmarks.

Para esse benchmark, usamos o fator de escala 10 (SF-10) do TPC-H, que gera um conjunto de dados de 10 GB. Escolhemos o fator de escala 10 porque 10 GB representa um tamanho de conjunto de dados realista para as cargas de trabalho analíticas da maioria das empresas, grande o suficiente para revelar diferenças significativas de desempenho sem exigir uma infraestrutura em escala empresarial. Veja como os data se dividem nas principais tabelas:

Usamos a extensão TPC-H do DuckDB para gerar os data localmente e, em seguida, fizemos o upload deles sem problemas para o MotherDuck. O processo levou apenas alguns minutos, graças aos recursos de carregamento de data do MotherDuck.

Aqui estão os resultados do TPC-H SF-10 em segundos. A coluna amarela mostra os resultados da interface de usuário nativa do aplicativo MotherDuck, enquanto as outras colunas representam o desempenho por meio do SQL Lab do Superset (SST):

O MotherDuck oferece consistentemente um desempenho abaixo de um segundo em todas as áreas: 21 das 22 consultas por meio do Superset terminam em menos de um segundoe todas as consultas são concluídas em menos de um segundo quando executadas diretamente pelo aplicativo da MotherDuck. O BigQuery apresenta um desempenho respeitável, mas é em média cerca de 4 vezes mais lento que o MotherDuck em todo o conjunto de benchmarks. O PostgreSQL conta uma história totalmente diferente, com desempenho significativamente mais lento e dificuldades claras em agregações e junções complexas. Isso era previsível, pois o PostgreSQL foi fundamentalmente projetado para cargas de trabalho OLTP em vez de processamento analítico, mas o incluímos em nossa comparação porque ele continua sendo amplamente utilizado por empresas para tarefas analíticas. Vale a pena observar que o PostgreSQL poderia obter um desempenho muito melhor com técnicas de otimização adequadas, como indexação, particionamento ou visualizações materializadas, mas, mesmo assim, ele ainda estaria lutando contra sua arquitetura baseada em linhas. A lacuna de desempenho destaca exatamente o motivo da existência de sistemas OLAP criados para fins específicos, como o MotherDuck: quando você está executando consultas analíticas complexas em conjuntos de dados substanciais, a arquitetura é extremamente importante.

Embora o TPC-H mostre o desempenho bruto da consulta, o verdadeiro teste é como isso se traduz na experiência real do usuário em ferramentas de business intelligence.

Desempenho do painel

Vimos que o desempenho era excelente para os analistas data que trabalhavam com SQL em seu data warehouse, mas queríamos testar se essa melhoria se traduziria em painéis, onde as partes interessadas da empresa realmente interagem com os data. Afinal de contas, consultas SQL extremamente rápidas não importam muito se os painéis ainda demorarem muito para carregar.

Para testar isso, usamos um conjunto de dados realista de comércio eletrônico do Kaggle contendo 67,5 milhões de linhas em 9 GB de data, o tipo de escala com que muitas empresas trabalham para suas análises mensais de clientes. Usando essa única tabela, criamos um painel abrangente que testaria a capacidade de cada sistema de lidar com cargas de trabalho de business intelligence do mundo real:

Testei o painel extensivamente em várias execuções, aplicando vários filtros, medindo os tempos de carregamento, desativando o cache e monitorando os tempos de resposta por meio das ferramentas de desenvolvimento do meu navegador. Após vários ciclos de teste para garantir resultados consistentes, aqui estão as métricas de desempenho do painel em segundos:

Nossos testes de carregamento de painéis revelam as implicações práticas do desempenho do banco de dados na experiência do usuário. O MotherDuck oferece uma capacidade de resposta excepcional do painel com um tempo médio de carregamento de apenas 3,35 segundos, permitindo uma análise verdadeiramente interativa em que os usuários podem explorar data com fluidez e sem atrito. Em contrapartida, o BigQuery requer 8,55 segundos para carregar o mesmo painel. Isso ainda é aceitável para relatórios planejados, mas cria atrasos perceptíveis que podem desencorajar a análise exploratória. O tempo de carregamento de 216 segundos do PostgreSQL (>3 minutos) o torna completamente impraticável para o uso do painel. Essa vantagem de desempenho que o MotherDuck representa pode transformar fundamentalmente a forma como os usuários corporativos interagem com os data. Quando os painéis são carregados em segundos, em vez de minutos, a adoção do usuário aumenta, os analistas podem iterar rapidamente as informações e a análise se torna uma vantagem competitiva, em vez de um gargalo.

Comparação de preços

A MotherDuck combina armazenamento com computação paga conforme o uso otimizado para análises interativas. Como ele é dimensionado em uma única máquina em vez de ser distribuído em um cluster, ele evita a sobrecarga pela qual os usuários acabam pagando. Uma sessão de dezenas de consultas pode custar apenas US$ 0,05 a US$ 0,10, enquanto uma equipe que executa milhares de consultas mensalmente pode gastar apenas US$ 20 a US$ 40. Em contraste, os bancos de dados sempre ativos podem custar de US$ 300 a US$ 500/mês apenas para permanecerem ativos, e os armazéns cloud geralmente cobram de US$ 5 a US$ 10 por TB digitalizado. Com seu projeto de aumento de escala, o MotherDuck mantém os preços simples, previsíveis e econômicos.

A princípio, o MotherDuck pode parecer mais caro devido à sua taxa organizacional e ao modelo de preços de computação diferente. Entretanto, ambos os sistemas usam modelos de preços que favorecem diferentes padrões de uso: O BigQuery se destaca no processamento de grandes lotes, enquanto o MotherDuck é otimizado para análises interativas. Para o nosso benchmark TPC-H, a execução de 22 consultas no SF-10 custou US$ 0,03 para o MotherDuck, contra US$ 0,60 a US$ 1,00 para o BigQuery. Ao levar em conta a sobrecarga de infraestrutura, nossa configuração do PostgreSQL exigia € 14/dia apenas para permanecer on-line, a abordagem sem servidor do MotherDuck geralmente oferece um custo total de propriedade superior para cargas de trabalho analíticas interativas.

Em escala empresarial, a economia muda de acordo com os padrões de uso. O BigQuery torna-se mais econômico para o processamento em lote de volume muito alto, enquanto o MotherDuck mantém sua vantagem para análises interativas e fluxos de trabalho exploratórios. O principal insight: escolha seu modelo de preços com base em como sua equipe realmente trabalha com os data, e não apenas nos custos brutos por unidade.

Observação: todos os exemplos de preços são baseados na região europe-west4 e devem ser considerados ilustrativos e não exatos, pois os custos reais dependem muito de padrões de uso e características data específicos.

Conclusão

O MotherDuck representa uma mudança fundamental na forma como pensamos sobre os bancos de dados analíticos, uma mudança que desafia a suposição de que você precisa de sistemas complexos e distribuídos para lidar com cargas de trabalho data sérias. Ao adotar a filosofia incorporada do DuckDB e estendê-la para a cloud, o MotherDuck oferece os recursos colaborativos que as equipes data modernas exigem, mantendo o desempenho bruto que torna o DuckDB excepcional.

Nossos resultados de benchmarking contam uma história convincente: O MotherDuck superou consistentemente o BigQuery e o PostgreSQL por margens significativas, oferecendo desempenho de consulta abaixo de um segundo em conjuntos de dados de 10 GB e tempos de carregamento de painel que permitem uma análise verdadeiramente interativa. A vantagem de desempenho em relação ao BigQuery e a grande vantagem em relação ao PostgreSQL em cenários de painel não se trata apenas de consultas mais rápidas, mas de transformar a análise em uma experiência mais interativa e exploratória que incentiva a tomada de decisões data.

Talvez o mais importante seja o fato de a MotherDuck alcançar esse desempenho e, ao mesmo tempo, reduzir drasticamente a complexidade e os custos da infraestrutura. Enquanto as configurações tradicionais de cloud exigem uma infraestrutura sempre ativa que custa centenas de dólares por mês, o modelo sem servidor da MotherDuck cobra apenas pelo uso real, reduzindo os custos com frequência. O preço de pagamento por computação se alinha perfeitamente à forma como os analistas realmente trabalham: executando várias consultas em sessões de exploração em vez de solicitações isoladas e pouco frequentes.

As implicações vão além do desempenho e do custo. O modelo de execução dupla do MotherDuck e os recursos de análise baseados em navegador sugerem um futuro em que a fronteira entre a computação local e a computação cloud se tornará cada vez mais fluida. Em vez de forçar as equipes a escolherem entre a simplicidade local e a escalabilidade cloud , a MotherDuck oferece ambas, direcionando a computação de forma inteligente para onde fizer mais sentido.

O que realmente me impressionou durante os testes foi a simplicidade de uso e configuração do MotherDuck. O modelo de execução dupla me permitiu consultar data localmente e na cloud simultaneamente, enquanto a configuração da conexão entre o Superset e o MotherDuck foi extremamente simples.

Para as organizações que buscam modernizar seus recursos analíticos começando pela camada de ouro, a MotherDuck oferece uma proposta muito atraente: desempenho de nível empresarial, fluxos de trabalho colaborativos e eficiência de custos, tudo isso sem a sobrecarga operacional da infraestrutura tradicional de data warehouse. Em um mundo em que as decisões data determinam cada vez mais a vantagem competitiva, a capacidade de explorar data de forma interativa em velocidades inferiores a um segundo não é apenas algo agradável de se ter; está se tornando essencial.

Pronto para experimentar o desempenho do MotherDuck por si mesmo? Você pode começar com um avaliação gratuita de 21 dias ou com o plano gratuito de 10 GB para testá-lo com seus próprios conjuntos de dados e cargas de trabalho. Se estiver procurando orientação para saber se o MotherDuck é adequado à sua pilha de data específica ou se precisa de ajuda com a implementação, entre em contato com nossa equipe na ArtefactTeremos o maior prazer em avaliar suas necessidades analíticas e ajudá-lo a navegar na transição para uma infraestrutura analítica mais eficiente e econômica.