MotherDuck im Überblick: Wie sich die AI Analyselösung der nächsten Generation in Ihren Data einfügt

Zusammenfassung

MotherDuck erweitert die analytische Leistungsfähigkeit von DuckDB auf die cloud Funktionen für die Zusammenarbeit. Das Unternehmen liefert eine viermal schnellere Leistung als BigQuery und ermöglicht durch serverlose, nutzungsabhängige Abrechnungsmodelle Kosteneinsparungen gegenüber herkömmlichen data . Nach der Ankündigung cloud neuen europäischen cloud von MotherDuck waren wir von der Leistung und den attraktiven Preisen beeindruckt. MotherDuck lässt sich bereits in Ihre Gold-Layer integrieren, um die Bereitstellung von data zu beschleunigen und gleichzeitig Kosten zu sparen. Siehe Leistungsbenchmark.

Einleitung

In der sich rasch wandelnden Welt der data stellt ein neuer Akteur die etablierte Ordnung der cloud data infrage. MotherDuck, das auf der Grundlage von DuckDB, verspricht Leistung auf Unternehmensniveau bei der Einfachheit und Kosteneffizienz, nach der moderne data verlangen. Aber kann diese Ente wirklich mit den etablierten Giganten mithalten?

Wir haben MotherDuck strengen Tests im Vergleich zu etablierten Mitbewerbern unterzogen, um zu prüfen, ob es den hohen Erwartungen gerecht wird. Was wir dabei entdeckt haben, stellt den aktuellen Status quo bei analytischen Datenbanken infrage und deutet auf einen grundlegenden Wandel in unserer Herangehensweise an data cloud data hin. Dies ist die Geschichte davon, wie eine eingebettete Datenbank fliegen lernte – und warum sie Ihren data revolutionieren könnte.

Um diese sich wandelnde Kundschaft zu gewinnen, müssen sich Einzelhändler schnell anpassen.

Eine brütende Ente

MotherDuck beschreibt sich selbst als „DuckDB cloud data , das für kundenorientierte Analysen und BI auf Terabyte-Größe skaliert werden kann“. Um zu verstehen, was dieses cloud data so besonders macht, müssen wir uns zunächst DuckDB, das Open-Source-Datenbanksystem, das den data in den letzten Jahren still und leise revolutioniert hat. Einfach ausgedrückt ist DuckDB ein In-Memory-OLAP-SQL-Datenbanksystem. Für diejenigen, die sich nicht täglich mit Datenbank-Fachjargon beschäftigen, wollen wir einmal genauer erklären, was das eigentlich bedeutet:

OLAP steht für „Online Analytical Processing“. Stellen Sie sich das als eine Datenbank vor, die darauf ausgelegt ist, riesige data zu verarbeiten data komplexe geschäftliche Fragen schnell zu beantworten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die sich besonders gut für das Auffinden einzelner Datensätze eignen (wie zum Beispiel das Nachschlagen einer Kundenbestellung), sind OLAP-Datenbanken darauf ausgelegt, Millionen von Zeilen zu scannen und aufwendige Berechnungen in Sekundenschnelle durchzuführen. Diese Geschwindigkeit erreichen sie, indem sie data Spalten statt data Zeilen speichern, wodurch Trends blitzschnell analysiert, Durchschnittswerte berechnet oder Umsätze über ganze Datensätze hinweg summiert werden können. Dies ist derselbe Ansatz, den moderne data wie BigQuery oder Snowflake verwenden. Auf der anderen Seite gibt es OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing) wie PostgreSQL, SQLite oder MySQL. Diese sind die Arbeitspferde, die Ihre Anwendungen antreiben und Tausende von einzelnen Lese- und Schreibvorgängen pro Sekunde verarbeiten, damit Ihre App reibungslos läuft. Erfahren Sie mehr über OLAP vs. OLTP.

Um zu verstehen, wie revolutionär der Ansatz von DuckDB tatsächlich ist, müssen wir einen Schritt zurücktreten und betrachten, wie es dazu kam. Mitte der 1990er Jahre, als Web-Giganten wie Yahoo und Amazon die Szene im Sturm eroberten, stießen sie auf eine Hürde, die die gesamte data neu gestalten sollte. Diese Unternehmen versanken in data – was wir später als „Big databezeichnen würden – und ihre bestehenden Systeme konnten einfach nicht mithalten. Die Lösung? Teure, monolithische Infrastrukturen, die diese Größenordnung bewältigen konnten. Doch als die Hardwarekosten in den 2000er Jahren stark sanken, entstand eine neue Philosophie: Anstatt größere Maschinen zu kaufen, warum nicht viele kleinere, günstigere nutzen? Aus dieser Denkweise entstanden verteilte Systeme wie MapReduce und Apache Hadoop – Technologien, die darauf ausgelegt waren, Workloads auf Cluster aus Standardhardware zu verteilen. Amazon nutzte diesen Trend, verpackte diese verteilten Technologien als Dienste und lancierte Amazon Web Services, die erste große cloud . Jahrelang war dies das Standardvorgehen: Wenn man auf ein data stieß, verteilte man es auf mehr Maschinen (Fundamentals of Data , Joe Reis & Matt Housley).

Doch das Faszinierende daran ist: Während alle damit beschäftigt waren, verteilte Systeme aufzubauen, geschah im Hintergrund still und leise etwas anderes. Dieselben Kräfte, die das verteilte Rechnen wirtschaftlich machten, sorgten auch dafür, dass einzelne Rechner unglaublich leistungsfähig wurden. Ihr Laptop ist heute mit mehr RAM, schnelleren Prozessoren und besserem Speicher unglaublich leistungsfähig geworden. Die Entwickler hinter DuckDB erkannten diese übersehene Chance: Was wäre, wenn wir, anstatt immer nur horizontal zu skalieren, intelligenter vertikal skalieren könnten? Was wäre, wenn wir viele data ganz ohne die Komplexität verteilter Systeme lösen könnten?

Als eine der weltweit am häufigsten eingesetzten Datenbank-Enginesverfolgt SQLite einen radikal anderen Ansatz als herkömmliche Datenbanken. Während PostgreSQL und MySQL als separate Server laufen, mit denen Anwendungen über ein Netzwerk verbunden sind, wird SQLite als leichtgewichtige Bibliothek direkt in Ihre Anwendung eingebettet. Es gibt keinen Server zu konfigurieren, keinen Netzwerk-Overhead und keine komplexe Einrichtung, sondern nur reine, lokale Datenbankfunktionalität, die innerhalb des Prozesses Ihrer App läuft. Diese Einfachheit, kombiniert mit bemerkenswerter Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit, hat SQLite in allen Bereichen, von mobilen Apps bis hin zu Webbrowsern, allgegenwärtig gemacht.

DuckDB wendet dieselbe Philosophie der Embedded-Technologie auf analytische Workloads an und beweist damit, dass man nicht immer ein verteiltes System benötigt, um große Datensätze zu verarbeiten. So wie SQLite data lokale data revolutioniert hat, nutzt DuckDB die reine Rechenleistung Ihres lokalen Rechners, um Analysen wieder einfach zu machen. Die Installation dauert nur wenige Sekunden, es gibt keine externen Abhängigkeiten, mit denen man sich herumschlagen muss, und schon führen Sie komplexe analytische Abfragen auf Gigabytes an data durch, data auch nur eine einzige cloud starten zu müssen.

Was DuckDB besonders attraktiv macht, ist, dass es genau dort ansetzt, wo Entwickler gerade stehen. Möchten Sie einen Python-DataFrame analysieren? DuckDB kann ihn direkt abfragen. Möchten Sie eine CSV-Datei durchrechnen? Kein Problem. Diese nahtlose Integration, kombiniert mit seiner blitzschnellen spaltenorientierten Engine, hat DuckDB zu einem der am schnellsten wachsenden Datenbanksysteme im Analytics-Bereich gemacht. Die Leistungssteigerungen sind oft so dramatisch, dass man sich fragt, warum man überhaupt verteilte Systeme verwendet hat. Wenn Sie tiefer in die technische Philosophie hinter diesem Ansatz eintauchen möchten, empfehlen wir Ihnen wärmstens die Lektüre von „In-Process Analytical Data with DuckDB“ von Hannes Mühleisen, dem Mitbegründer von DuckDB.

Nachdem Sie nun wissen, was DuckDB ist, wollen wir uns mit seinen Einschränkungen befassen. Jede Technologie bringt Kompromisse mit sich. DuckDB kann nur auf einem einzigen Rechner betrieben werden und akzeptiert jeweils nur eine Verbindung. In einer Welt, in der data cloud Lösungen entwickeln, die ganze Unternehmen versorgen, ist dies eine ziemlich erhebliche Einschränkung. Es ist nicht möglich, dass mehrere Analysten gleichzeitig Abfragen an dieselbe DuckDB-Instanz senden, und Sie können Datensätze sicherlich nicht teamübergreifend teilen, wie Sie es bei einem herkömmlichen data tun würden. Bei aller Geschwindigkeit und Einfachheit sperrt DuckDB Ihre data im Grunde data einem Rechner, auf den jeweils nur eine Person zugreifen kann. Wie verwandeln Sie also diese unglaublich schnelle, aber von Natur aus für einen einzelnen Benutzer bestimmte Datenbank in eindata , das ein ganzes Unternehmen bedienen kann?

Die Ente, die fliegen lernte

An dieser Stelle kommt MotherDuck ins Spiel. MotherDuck ist ein serverloses data , das die Lücke zwischen der rohen Leistungsfähigkeit von DuckDB und den Anforderungen moderner data an die Zusammenarbeit schließt. MotherDuck schafft ein sogenanntes „individualisiertes data , das jedem Nutzer eine eigene hochleistungsfähige DuckDB-Instanz zur Verfügung stellt und gleichzeitig die Möglichkeit bietet, data auszutauschen. So funktioniert die Architektur:

In herkömmlichen cloud data ist Ihr Laptop lediglich ein „dumb terminal“. Die gesamte Rechenarbeit findet auf Remote-Servern statt, für die Sie stundenweise bezahlen. Aber hier ist der Haken: Ihr MacBook ist wahrscheinlich schneller als eine data 20 bis 60 Dollar pro Stunde kostet. MotherDuck versucht, diese Rechenleistung mit zwei innovativen Ansätzen zu nutzen: 

• Browserbasierte Analysen, die die Berechnungen direkt zum Nutzer bringen.
• Eine duale Ausführung, die die Rechenleistung Ihres lokalen Computers intelligent mit cloud kombiniert, um Ergebnisse schneller zu liefern, als dies mit jedem der beiden Ansätze für sich genommen möglich wäre.

Bevor wir uns mit diesen beiden Methoden näher befassen, möchte ich darauf hinweisen, dass die Rechenleistung von MotherDuck besonders dann zur Geltung kommt, wenn sie auf Ihre Goldschicht. Für diejenigen, denen der Begriff unbekannt ist: Die Goldschicht ist die endgültige, geschäftsreife data bereinigt, aggregiert und angereichert data . Im Wesentlichen handelt es sich um die aufbereiteten Datensätze, die Ihre Analysen, Berichte und Ihr maschinelles Lernen antreiben. Dies sind die data Ihre wichtigsten geschäftlichen Entscheidungen bestimmen, weshalb die Leistung hier absolut entscheidend ist. Jeder Stakeholder hat schon unter quälend langsamen Dashboards gelitten, und jedes Mitglied data hat schon auf das sich drehende Rad des Todes gestarrt, während es darauf wartete, dass komplexe Abfragen abgeschlossen wurden. MotherDuck geht dieses Problem direkt an.

Browser-basierte Analyse

Diese Lösung nutzt das schlanke und portable Design von DuckDB, sodass sie über WebAssembly (Wasm) direkt in Ihrem Browser ausgeführt werden kann. Stellen Sie sich Wasm als eine Technologie vor, die es ermöglicht, komplexe Software nativ in Ihrem Browser auszuführen: keine Plugins, keine Downloads, nur Rechenleistung dort, wo Sie sie am dringendsten benötigen. Da DuckDB clientseitig läuft, können Sie komplexe analytische Abfragen ausführen, ohne den üblichen Umweg über das Senden von Anfragen an einen Server und das Warten auf Antworten. Die data erfolgt direkt in Ihrem Browser, wodurch Netzwerklatenz entfällt und Infrastrukturabhängigkeiten vollständig reduziert werden. Sie können diese Magie selbst erleben, indem Sie DuckDB in Ihrem Browser.

Auch wenn wir hier nicht näher auf die technische Umsetzung eingehen werden, ist es doch erwähnenswert, dass DuckDB-Wasm hier herausragende Leistungen erbringt. Die in diesem Artikel geführten Untersuchungen zeigen, dass es bestehende browserbasierte Lösungen wie die Wasm-Version von SQLite oder Lovefield, eine JavaScript-basierte Datenbank, deutlich übertrifft. Diese clevere technische Demo signalisiert einen grundlegenden Wandel in unserer Sichtweise auf den Ort der analytischen Berechnung.

MotherDuck bietet diese auf Wasm basierende Architektur an, wie Mehdi Ouazza in diesem Artikel. Dieser Ansatz ist besonders leistungsstark für Analysen auf Gold-Ebene. Ihr data kann mit sauberen, geschäftsreifen data arbeiten, data sich um die Backend-Infrastruktur kümmern zu müssen. Die Verarbeitung erfolgt lokal für maximale Geschwindigkeit, und Sie erzielen einige der schnellstmöglichen Antwortzeiten, indem Sie Netzwerklatenz vollständig eliminieren. Außerdem vermeiden Sie die hohen Rechenkosten, die herkömmlichedata Ihnen gerne für jede Abfrage in Rechnung stellen. Es ist ein überzeugendes Angebot: schnellere Analysen, geringere Kosten und eine einfachere Architektur – alles in einem.

 

Doppelte Ausführung

Eine weitere Möglichkeit, MotherDuck in Ihrer Gold-Ebene zu nutzen, bietet die duale Ausführungsfunktion, die lokale Rechenleistung intelligent mit cloud verbindet. Anstatt Ihr gesamtes data zu zwingen, sich dieselben Rechenressourcen zu teilen, stellt MotherDuck jedem Nutzer ein eigenes „Entchen“ zur Verfügung: eine individuelle, serverlose Recheninstanz, die sich an den jeweiligen Bedarf anpasst.

Die wahre Stärke der dualen Ausführung kommt besonders dann zum Tragen, wenn Sie mit data arbeiten, die über verschiedene Quellen data . Stellen Sie sich vor, Sie müssen data abfragen, die in MotherDuck data , diese mit Dateien in S3 kombinieren und mit einem Datensatz verknüpfen, der sich lokal auf Ihrem Laptop befindet. Herkömmliche cloud würden Sie zwingen, alles an einen Ort hochzuladen, bevor Sie quellenübergreifende Abfragen ausführen könnten. Die hybride Ausführung von MotherDuck ist intelligenter. Sie analysiert Ihre Abfrage, behält nur die notwendigen data jeder Quelle bei und führt intelligente Verknüpfungen über Standorte hinweg durch, wodurch Sie Zeit und data sparen.

Im Hintergrund zerlegt der Optimierer von MotherDuck Ihre Abfrage in einen DAG (gerichteten azyklischen Graphen) aus Operationen, schätzt die Kosten für die lokale bzw. die Remote-Ausführung jedes Knotens und übernimmt automatisch data . Sie schreiben einfach SQL; MotherDuck ermittelt die optimale Ausführungsstrategie. Dieser Ansatz definiert cloud grundlegend neu. Wir müssen uns nicht mehr zwischen lokaler Einfachheit und cloud entscheiden, die jeweils ihre eigenen Komplexitäten hinsichtlich data und Workflow-Orchestrierung mit sich bringen. Mit MotherDuck erhalten Sie das Beste aus beiden Welten: Führen Sie Abfragen lokal aus, wenn Ihr Rechner dies bewältigen kann, skalieren Sie cloud Bedarf in die cloud und tauschen Sie Daten mühelos aus. Es handelt sich um eine serverlose Lösung, die die Kosten cloud senkt, da Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich berechnen.

Aber jetzt wird es erst richtig interessant: Der Datenaustausch data zum Kinderspiel. Erinnern Sie sich daran, wie die Einzelbenutzer-Natur von DuckDB die Zusammenarbeit erschwert hat? Wenn ein data eine hervorragende Analyse erstellt hat, musste er alles exportieren und in ein gemeinsames Speichersystem hochladen, nur damit Teamkollegen darauf zugreifen konnten. Mit MotherDuck ist das Teilen so einfach wie ein Klick auf eine Schaltfläche oder das Ausführen einer einzigen Codezeile, um einen Zero-Copy-Snapshot mit angemessenen Zugriffskontrollen zu erstellen. Keine data , keine Speicherduplizierung, nur sofortige Zusammenarbeit.

Erfahren Sie mehr über die duale/hybride Abfrageausführung in MotherDucks Beitrag zur der Konferenz für innovative Data (CIDR). Sie können sich auch diesen dbt Coalesce-Vortrag von Jordan Tigani, Mitbegründer und CEO von MotherDuck, ansehen.

Enten in freier Wildbahn

Wir haben gesehen, wie MotherDuck den Arbeitsaufwand für data erheblich reduziert und gleichzeitig leistungsstarke Analysefunktionen für Ihre „Gold-Ebene“ bereitstellt. Doch Theorie allein reicht nicht aus. Wir wollten MotherDuck einem Vergleich mit etablierten Anbietern im Bereich derdata unterziehen. Ein Blick auf den Data Report von 2025 von Metabase haben wir etwas Überraschendes festgestellt: PostgreSQL bleibt die beliebteste Datenbankwahl, selbst für analytische Workloads, gefolgt von Snowflake und BigQuery unter den befragten Unternehmen. Damit hatten wir unsere Vergleichsziele.

Wir haben beschlossen, MotherDuck im Vergleich zu gehostetem PostgreSQL auf Google Cloud BigQuery zu testen, und zwar unter Verwendung von Apache Superset als unser BI-Tool der Wahl. Superset war aus mehreren Gründen die naheliegende Wahl: Es ist Open Source, weit verbreitet und bietet neben den meisten anderen großen Datenbanken auch native Kompatibilität mit MotherDuck. Unsere Testumgebung bestand aus Apache Superset, das auf Google Cloud Engine bereitgestellt und mit drei verschiedenen Backends verbunden war: BigQuery, PostgreSQL auf Cloud und MotherDuck.

Wir haben unsere Tests in zwei Phasen unterteilt. Zunächst führten wir den TPC-H-Benchmark durch: einen standardisierten Benchmark zur Entscheidungsunterstützung, der uns zeigen sollte, wie sich MotherDuck in einer kontrollierten, theoretischen Umgebung schlägt. Anschließend näherten wir uns der Praxis an und testeten, wie sich die Anbindung zwischen Superset und MotherDuck im Vergleich zu herkömmlichen data in realistischen Dashboard-Szenarien verhält.

TPC-H-Benchmark

TPC-H ist der Standard für die Leistungsmessung analytischer Datenbanken. Es handelt sich um einen Benchmark zur Entscheidungsunterstützung, der darauf ausgelegt ist, große data zu untersuchen, komplexe Abfragen auszuführen und Antworten auf geschäftskritische Fragen in verschiedenen Branchen zu liefern. Die vollständige Spezifikation finden Sie in der offiziellen Dokumentation. Der Benchmark besteht aus 22 Abfragen, die reale analytische Arbeitslasten simulieren, von einfachen Aggregationen bis hin zu komplexen Verknüpfungen mehrerer Tabellen.

Wir haben jede Abfrage einzeln über das SQL Lab von Superset für alle drei Datenbanken – MotherDuck, BigQuery und PostgreSQL – ausgeführt. Wir haben die Abfragen auch direkt in der GUI von MotherDuck getestet, um Client-Server-Latenz zu vermeiden und weil, offen gesagt, jedes Unternehmen, das MotherDuck nutzt, seine data wahrscheinlich eher in der von Notizbüchern inspirierten Oberfläche von MotherDuck arbeiten lässt als im SQL Lab von Superset. Zudem kann die App von MotherDuck die zuvor erwähnte WebAssembly-Architektur nutzen, und wir waren neugierig, wie diese browserbasierte Ausführung im Vergleich zu herkömmlichen Server-Client-Modellen abschneiden würde. Um faire Tests zu gewährleisten, wurde der Cache von Superset während aller Benchmarks deaktiviert.

Für diesen Benchmark haben wir den TPC-H-Skalierungsfaktor 10 (SF-10) verwendet, der einen 10-GB-Datensatz erzeugt. Wir haben uns für den Skalierungsfaktor 10 entschieden, da 10 GB eine realistische Datensatzgröße für die Analyse-Workloads der meisten Unternehmen darstellen – groß genug, um aussagekräftige Leistungsunterschiede aufzuzeigen, ohne dass eine Infrastruktur im Unternehmensmaßstab erforderlich ist. Hier ist data der data auf die wichtigsten Tabellen:

Wir haben die DuckDB-TPC-H-Erweiterung verwendet, um die data zu generieren, und sie anschließend nahtlos in MotherDuck hochgeladen. Dank data von MotherDuck dauerte der Vorgang nur wenige Minuten.

Hier sind die TPC-H-SF-10-Ergebnisse in Sekunden. Die gelbe Spalte zeigt die Ergebnisse der nativen Benutzeroberfläche der MotherDuck-App, während die anderen Spalten die Leistung über das SQL Lab von Superset (SST) darstellen:

MotherDuck liefert durchweg eine Leistung im Subsekundenbereich: 21 von 22 Abfragen über Superset werden in weniger als einer Sekunde abgeschlossen, wobei alle Abfragen in weniger als einer Sekunde abgeschlossen sind, wenn sie direkt über die MotherDuck-App ausgeführt werden. BigQuery zeigt eine respektable Leistung, ist aber im Durchschnitt etwa viermal langsamer als MotherDuck . PostgreSQL zeigt ein völlig anderes Bild, mit deutlich geringerer Leistung und offensichtlichen Schwierigkeiten bei komplexen Aggregationen und Verknüpfungen. Dies war vorhersehbar, da PostgreSQL grundsätzlich für OLTP-Workloads und nicht für analytische Verarbeitung ausgelegt ist, aber wir haben es in unseren Vergleich aufgenommen, da es von Unternehmen nach wie vor häufig für analytische Aufgaben genutzt wird. Es ist anzumerken, dass PostgreSQL mit geeigneten Optimierungstechniken wie Indizierung, Partitionierung oder materialisierten Ansichten eine deutlich bessere Leistung erzielen könnte, aber selbst dann hätte es immer noch mit seiner zeilenbasierten Architektur zu kämpfen. Die Leistungslücke verdeutlicht genau, warum speziell entwickelte OLAP-Systeme wie MotherDuck existieren: Wenn Sie komplexe analytische Abfragen auf umfangreichen Datensätzen ausführen, spielt die Architektur eine enorme Rolle.

Während TPC-H die reine Abfrageleistung misst, zeigt sich erst im Praxistest, wie sich dies auf das tatsächliche Benutzererlebnis in Business-Intelligence-Tools auswirkt.

Leistung des Dashboards

Wir haben festgestellt, dass die Leistung für data , die mit SQL in ihrem data arbeiten, hervorragend war, wollten aber testen, ob sich diese Verbesserung auch auf das Dashboard-Erstellen übertragen lässt, wo die Geschäftsverantwortlichen tatsächlich mit den data interagieren. Schließlich nützen blitzschnelle SQL-Abfragen wenig, wenn das Laden der Dashboards immer noch ewig dauert.

Um dies zu testen, haben wir einen realistischen E-Commerce-Datensatz von Kaggle verwendet, der 67,5 Millionen Zeilen und 9 GB data umfasst – eine Größenordnung, mit der viele Unternehmen bei ihren monatlichen Kundenanalysen arbeiten. Anhand dieser einzigen Tabelle haben wir ein umfassendes Dashboard erstellt, mit dem wir die Fähigkeit jedes Systems, reale Business-Intelligence-Workloads zu bewältigen, einem Stresstest unterzogen haben:

Ich habe das Dashboard in mehreren Durchläufen ausgiebig getestet, dabei verschiedene Filter angewendet, Ladezeiten gemessen, den Cache deaktiviert und die Reaktionszeiten mithilfe der Entwicklertools meines Browsers überwacht. Nach mehreren Testdurchläufen, um konsistente Ergebnisse zu gewährleisten, sind hier die Leistungskennzahlen des Dashboards in Sekunden:

Unsere Dashboard-Ladetests zeigen die praktischen Auswirkungen der Datenbankleistung auf die Benutzererfahrung. MotherDuck bietet eine außergewöhnliche Reaktionsgeschwindigkeit des Dashboards mit einer durchschnittlichen Ladezeit von nur 3,35 Sekunden und ermöglicht so eine wirklich interaktive Analyse, bei der Benutzer data reibungslos und data erkunden können. Im Gegensatz dazu benötigt BigQuery 8,55 Sekunden, um dasselbe Dashboard zu laden. Dies ist für geplante Berichte zwar noch akzeptabel, verursacht jedoch spürbare Verzögerungen, die von einer explorativen Analyse abhalten können. Die Ladezeit von PostgreSQL von 216 Sekunden (>3 Minuten) macht es für den Einsatz in Dashboards völlig unpraktisch. Dieser Leistungsvorteil von MotherDuck kann die Art und Weise, wie Geschäftsanwender mit data interagieren, grundlegend verändern. Wenn Dashboards in Sekunden statt in Minuten geladen werden, steigt die Akzeptanz bei den Anwendern sprunghaft an, Analysten können Erkenntnisse schnell umsetzen, und Analysen werden zu einem Wettbewerbsvorteil statt zu einem Engpass.

Preisvergleich

MotherDuck kombiniert Speicherplatz mit Pay-as-you-go Rechenleistung, optimiert für interaktive Analysen. Da die Skalierung auf einer einzelnen Maschine erfolgt, anstatt über einen Cluster verteilt zu sein, werden Overhead-Kosten vermieden, die letztlich vom Nutzer getragen werden müssten. Eine Sitzung mit Dutzenden von Abfragen kostet möglicherweise nur 0,05 bis 0,10 US-Dollar, während ein Team, das monatlich Tausende von Abfragen durchführt, lediglich 20 bis 40 US-Dollar ausgeben würde. Im Gegensatz dazu können Always-on-Datenbanken allein für den Betrieb 300 bis 500 US-Dollar pro Monat kosten, und cloud berechnen oft 5 bis 10 US-Dollar pro gescanntem Terabyte. Dank seines Scale-up-Designs sorgt MotherDuck für eine einfache, vorhersehbare und kosteneffiziente Preisgestaltung.

MotherDuck mag aufgrund seiner Einrichtungsgebühr und seines abweichenden Preismodells für Rechenleistung zunächst teurer erscheinen. Beide Systeme nutzen jedoch Preismodelle, die unterschiedliche Nutzungsmuster begünstigen: BigQuery eignet sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen im Batch-Verfahren, während MotherDuck für interaktive Analysen optimiert ist. Bei unserem TPC-H-Benchmark kostete die Ausführung von 22 Abfragen auf SF-10 bei MotherDuck 0,03 US-Dollar, gegenüber 0,60 bis 1,00 US-Dollar bei BigQuery. Berücksichtigt man die Infrastrukturkosten, so erforderte unsere PostgreSQL-Konfiguration allein für den Betrieb 14 Euro pro Tag; der serverlose Ansatz von MotherDuck bietet daher oft deutlich günstigere Gesamtbetriebskosten für interaktive Analyse-Workloads.

Im Unternehmensmaßstab hängt die Wirtschaftlichkeit von den Nutzungsmustern ab. BigQuery ist bei der Batch-Verarbeitung sehr großer Datenmengen kostengünstiger, während MotherDuck seinen Vorteil bei interaktiven Analysen und explorativen Workflows behält. Die wichtigste Erkenntnis: Wählen Sie Ihr Preismodell danach aus, wie Ihr Team tatsächlich mit data arbeitet, und nicht nur anhand der reinen Stückkosten.

Hinweis: Alle Preisbeispiele beziehen sich auf die Region „Europe-West4“ und dienen lediglich der Veranschaulichung; die tatsächlichen Kosten hängen stark von den jeweiligen Nutzungsmustern und data ab.

Fazit

MotherDuck steht für einen grundlegenden Wandel in unserer Sichtweise auf analytische Datenbanken und stellt die Annahme in Frage, dass komplexe, verteilte Systeme erforderlich sind, um anspruchsvolle data zu bewältigen. Indem MotherDuck die Philosophie der Einbettung von DuckDB auf die cloud überträgt, bietet es die Funktionen für die Zusammenarbeit, die moderne data benötigen, und bewahrt gleichzeitig die herausragende Leistung, die DuckDB auszeichnet.

Unsere Benchmark-Ergebnisse sprechen eine deutliche Sprache: MotherDuck hat sowohl BigQuery als auch PostgreSQL durchweg deutlich übertroffen und bietet bei Datensätzen von 10 GB eine Abfragegeschwindigkeit von unter einer Sekunde sowie Ladezeiten für Dashboards, die eine wirklich interaktive Analyse ermöglichen. Der Leistungsvorteil gegenüber BigQuery und der enorme Vorsprung gegenüber PostgreSQL bei Dashboard-Szenarien liegen nicht nur in schnelleren Abfragen, sondern darin, dass die Analyse zu einer interaktiveren, explorativen Erfahrung wird, die eine data Entscheidungsfindung fördert.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass MotherDuck diese Leistung erzielt und gleichzeitig die Komplexität und die Kosten der Infrastruktur drastisch senkt. Während herkömmliche cloud eine ständig aktive Infrastruktur erfordern, die monatlich Hunderte von Dollar kostet, werden beim serverlosen Modell von MotherDuck nur die tatsächlichen Nutzungsgebühren berechnet, was häufig zu einer Kostensenkung führt. Das Pay-per-Compute-Preismodell passt perfekt zur tatsächlichen Arbeitsweise von Analysten: Sie führen in Erkundungssitzungen mehrere Abfragen durch, anstatt vereinzelte, seltene Anfragen zu stellen.

Die Auswirkungen gehen über reine Leistungs- und Kostenaspekte hinaus. Das duale Ausführungsmodell und die browserbasierten Analysefunktionen von MotherDuck lassen eine Zukunft erkennen, in der die Grenze zwischen lokalem und cloud zunehmend verschwimmt. Anstatt Teams zu zwingen, sich zwischen lokaler Einfachheit und cloud zu entscheiden, bietet MotherDuck beides und leitet Rechenaufgaben intelligent dorthin weiter, wo dies am sinnvollsten ist.

Was mich beim Testen wirklich beeindruckt hat, war die einfache Bedienung und Einrichtung von MotherDuck. Dank des dualen Ausführungsmodells konnte ich nahtlos cloud data lokal data in der cloud abfragen, während die Einrichtung der Verbindung zwischen Superset und MotherDuck bemerkenswert unkompliziert war.

Für Unternehmen, die ihre Analysefähigkeiten ausgehend von der „Gold Layer“-Ebene modernisieren möchten, bietet MotherDuck ein äußerst attraktives Angebot: Leistung auf Unternehmensniveau, kollaborative Arbeitsabläufe und Kosteneffizienz – und das alles ohne den betrieblichen Aufwand einer herkömmlichen data . In einer Welt, in der data Entscheidungen zunehmend den Wettbewerbsvorteil bestimmen, ist die Möglichkeit, data und in Sekundenschnelle zu untersuchen, nicht nur ein nettes Extra, sondern wird zunehmend unverzichtbar.

Sind Sie bereit, MotherDucks Auftritt selbst zu erleben? Sie können mit einer 21-tägigen kostenlosen Test oder mit dem kostenlosen 10-GB-Tarif , um es mit Ihren eigenen Datensätzen und Workloads zu testen. Wenn Sie Beratung dazu benötigen, ob MotherDuck zu Ihrem spezifischen data passt, oder Hilfe bei der Implementierung benötigen, wenden Sie sich an unser Team unter Artefact. Wir analysieren gerne Ihre Analyseanforderungen und unterstützen Sie beim Übergang zu einer effizienteren und kostengünstigeren Analyseinfrastruktur.