Résumé

MotherDuck étend les performances analytiques de DuckDB au cloud avec des fonctionnalités collaboratives, offrant des performances quatre fois plus rapides que BigQuery et des économies par rapport aux entrepôts de data traditionnels grâce à une tarification sans serveur et à l'utilisation. À la suite de l'annonce de la nouvelle région cloud européenne de MotherDuck, nous avons été impressionnés par ses performances et ses prix attractifs. MotherDuck peut déjà être intégré dans vos couches d'or afin d'accélérer le service des cas d'utilisation des data tout en économisant des coûts. Voir l'analyse comparative des performances.

Introduction

Dans le paysage en pleine évolution de l'analyse des data , un nouvel acteur remet en question l'ordre établi des entrepôts dedata cloud . MotherDuckMotherDuck est un entrepôt de données en nuage construit sur la base de DuckDBpromet d'offrir des performances de niveau entreprise avec la simplicité et la rentabilité que les équipes de data modernes recherchent. Mais ce canard peut-il vraiment rivaliser avec les géants établis ?

Nous avons soumis MotherDuck à des tests rigoureux par rapport à des concurrents établis pour voir s'il était à la hauteur de l'engouement qu'il suscite. Ce que nous avons découvert remet en question le statu quo actuel des bases de données analytiques et suggère un changement fondamental dans la manière dont nous abordons le traitement des data cloud. Voici comment une base de données intégrée a appris à voler, et pourquoi elle pourrait bien révolutionner votre pile de data .

Pour capter cette clientèle en évolution, les détaillants doivent s'adapter rapidement.

Un canard à couver

MotherDuck se décrit comme un "entrepôt dedata cloud DuckDB évoluant jusqu'à des téraoctets pour l'analyse et la veille stratégique orientées client". Pour comprendre ce qui fait la particularité de cet entrepôt dedata cloud , il faut tout d'abord se pencher sur les caractéristiques de DuckDBle système de base de données open-source qui révolutionne discrètement la pile de data depuis quelques années. En termes simples, DuckDB est un système de base de données SQL OLAP en mémoire. Pour ceux qui ne vivent pas dans le jargon des bases de données, voyons ce que cela signifie :

OLAP signifie Online Analytical Processing (traitement analytique en ligne). Il s'agit d'une base de données conçue pour traiter des quantités massives de data et répondre rapidement à des questions commerciales complexes. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui excellent dans la recherche d'enregistrements individuels (comme la recherche de la commande d'un client), les bases de données OLAP sont conçues pour analyser des millions de lignes et effectuer des calculs lourds en quelques secondes. Elles atteignent cette vitesse en stockant les data en colonnes plutôt qu'en lignes, ce qui permet d'analyser rapidement les tendances, de calculer des moyennes ou d'additionner les ventes sur des ensembles de données entiers. Il s'agit de la même approche que celle utilisée par les entrepôts de data modernes tels que BigQuery ou Snowflake. De l'autre côté, il y a les bases de données OLTP (Online Transaction Processing) comme PostgreSQL, SQLite ou MySQL. Ce sont les bêtes de somme qui alimentent vos applications, gérant des milliers de lectures et d'écritures individuelles par seconde pour assurer le bon fonctionnement de votre application. En savoir plus sur OLAP et OLTP.

Pour comprendre à quel point l'approche de DuckDB est révolutionnaire, nous devons prendre du recul et examiner comment nous en sommes arrivés là. Au milieu des années 1990, alors que des géants du web comme Yahoo et Amazon explosaient sur la scène, ils se sont heurtés à un mur qui allait remodeler l'ensemble du paysage des data . Ces entreprises étaient submergées de data, ce que nous appellerons plus tard les "big data", et leurs systèmes existants n'arrivaient tout simplement pas à suivre. La solution ? Des infrastructures coûteuses et monolithiques capables de gérer l'échelle. Mais avec la chute des coûts du matériel dans les années 2000, une nouvelle philosophie est apparue : au lieu d'acheter de plus grosses machines, pourquoi ne pas utiliser un grand nombre de machines plus petites et moins chères ? Cette philosophie a donné naissance à des systèmes distribués tels que MapReduce et Apache Hadoop, des technologies conçues pour répartir les charges de travail sur des grappes de matériel de base. Amazon a capitalisé sur cette tendance, en présentant ces technologies distribuées comme des services et en lançant Amazon Web Services, la première grande plateforme cloud . Pendant des années, c'est devenu la règle du jeu par défaut : lorsque vous rencontrez un problème de data , vous le répartissez sur un plus grand nombre de machines (Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis & Matt Housley).

Mais ce qui est fascinant, c'est que pendant que tout le monde était occupé à construire des systèmes distribués, quelque chose d'autre se passait tranquillement en arrière-plan. Les mêmes forces qui ont rendu l'informatique distribuée économique ont également rendu les machines individuelles incroyablement puissantes. Aujourd'hui, votre ordinateur portable est devenu incroyablement puissant, avec plus de mémoire vive, des processeurs plus rapides et une meilleure capacité de stockage. Les développeurs à l'origine de DuckDB ont reconnu cette opportunité négligée : et si, au lieu de toujours passer à l'échelle supérieure, nous pouvions passer à l'échelle supérieure de manière plus intelligente ? Et si nous pouvions résoudre de nombreux problèmes de data sans avoir recours à la complexité des systèmes distribués ?

L'un des moteurs de base de données les plus déployés au mondeSQLite adopte une approche radicalement différente des bases de données traditionnelles. Alors que PostgreSQL et MySQL fonctionnent comme des serveurs distincts auxquels les applications se connectent via un réseau, SQLite s'intègre directement dans votre application sous la forme d'une bibliothèque légère. Il n'y a pas de serveur à configurer, pas de réseau, pas d'installation complexe, juste une fonctionnalité de base de données locale pure qui s'exécute dans le processus de votre application. Cette simplicité, associée à une fiabilité et une vitesse remarquables, a rendu SQLite omniprésent dans tous les domaines, des applications mobiles aux navigateurs web.

DuckDB applique cette même philosophie intégrée aux charges de travail analytiques, prouvant qu'il n'est pas toujours nécessaire de disposer d'un système distribué pour analyser de grands ensembles de données. Tout comme SQLite a révolutionné le stockage local des data , DuckDB exploite la puissance brute de votre machine locale pour rendre l'analyse à nouveau simple. L'installation se fait en quelques secondes, il n'y a pas de dépendances externes à gérer, et soudain, vous exécutez des requêtes analytiques complexes sur des gigaoctets de data sans avoir à lancer une seule instance cloud .

Ce qui rend DuckDB particulièrement convaincant, c'est qu'il répond aux besoins des développeurs là où ils se trouvent. Besoin d'analyser un DataFrame Python ? DuckDB peut l'interroger directement. Vous voulez analyser un fichier CSV ? Aucun problème. Cette intégration transparente, associée à son moteur en colonnes ultra-rapide, a fait de DuckDB l'un des systèmes de base de données à la croissance la plus rapide dans le domaine de l'analyse. Les gains de performance sont souvent suffisamment spectaculaires pour que vous vous demandiez pourquoi vous utilisiez des systèmes distribués au départ. Si vous souhaitez approfondir la philosophie technique qui sous-tend cette approche, nous vous recommandons vivement de lire le document suivant "Gestion des Data analytiques en cours de traitement avec DuckDB" de Hannes Mühleisen, co-créateur de DuckDB.

Maintenant que vous savez ce qu'est DuckDB, parlons de ses limites. Toute technologie comporte des compromis. DuckDB ne peut fonctionner que sur une seule machine et n'accepte qu'une seule connexion à la fois. Dans un monde où les équipes chargées data élaborent des solutions cloud qui desservent des organisations entières, il s'agit d'une contrainte assez importante. Plusieurs analystes ne peuvent pas interroger simultanément la même instance de DuckDB, et vous ne pouvez certainement pas partager des ensembles de données entre équipes comme vous le feriez avec un entrepôt de data traditionnel. Malgré sa vitesse et sa simplicité, DuckDB verrouille essentiellement vos data sur une seule machine, accessible à une seule personne à la fois. Alors, comment transformer cette base de données incroyablement rapide, mais intrinsèquement mono-utilisateur, en un entrepôt dedata cloud pouvant servir à toute une organisation ?

Le canard qui a appris à voler

C'est là que MotherDuck entre en scène. MotherDuck est un entrepôt de data sans serveur qui comble le fossé entre les performances brutes de DuckDB et les besoins de collaboration des équipes de data modernes. MotherDuck crée ce qu'il appelle un "entrepôt de data analytiques individualisé", en donnant à chaque utilisateur sa propre instance DuckDB haute performance, tout en conservant la possibilité de partager les data dans l'ensemble de l'organisation. Voici comment fonctionne l'architecture :

Dans les entrepôts dedata cloud traditionnels, votre ordinateur portable n'est qu'un simple terminal. Toutes les opérations lourdes sont effectuées sur des serveurs distants que vous payez à l'heure. Mais voilà : votre MacBook est probablement plus rapide qu'une instance d'entrepôt de data coûtant 20 à 60 dollars de l'heure. MotherDuck tente de tirer parti de cette puissance de calcul grâce à deux approches innovantes : 

  • Des analyses basées sur le navigateur qui mettent les calculs directement à la portée de l'utilisateur.
  • Une double exécution qui combine intelligemment la puissance de traitement de votre machine locale et les ressources cloud pour obtenir des résultats plus rapidement que si l'une ou l'autre de ces approches était utilisée seule.

Avant de plonger dans ces deux méthodes, j'aimerais préciser que la puissance de calcul de MotherDuck brille vraiment lorsqu'elle est appliquée à votre couche d'or. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec ce terme, la couche d'or est la couche finale data prêtes à l'emploi qui ont été nettoyées, agrégées et enrichies. Il s'agit essentiellement des ensembles de données qui alimentent vos analyses, vos rapports et votre apprentissage automatique. Ce sont les data qui déterminent vos décisions commerciales les plus critiques, ce qui rend la performance ici absolument cruciale. Chaque partie prenante a souffert de tableaux de bord douloureusement lents, et chaque membre de l'équipe de data a regardé la roue de la mort tourner en attendant que les requêtes complexes se terminent. MotherDuck s'attaque de front à cette frustration.

Analyse en cours de navigation

Cette solution tire parti de la conception légère et portable de DuckDB, ce qui lui permet de s'exécuter directement dans votre navigateur grâce à WebAssembly (Wasm). Wasm est une technologie qui permet à des logiciels complexes de s'exécuter nativement dans votre navigateur : pas de plugins, pas de téléchargements, juste de la puissance de calcul là où vous en avez le plus besoin. Avec DuckDB fonctionnant côté client, vous pouvez exécuter des requêtes analytiques complexes sans avoir à envoyer des demandes à un serveur et à attendre les réponses. Le traitement des data s'effectue directement dans votre navigateur, ce qui élimine la latence du réseau et réduit entièrement les dépendances de l'infrastructure. Vous pouvez faire l'expérience de cette magie en essayant DuckDB dans votre navigateur.

Nous ne nous pencherons pas ici sur la mise en œuvre technique, mais il convient de noter que DuckDB-Wasm excelle. La recherche détaillée dans cet article montrent qu'elle est nettement plus performante que les solutions existantes basées sur un navigateur, telles que la version Wasm de SQLite ou Lovefield, une base de données basée sur JavaScript. Cette démonstration technique intelligente est le signe d'un changement fondamental dans la manière dont nous envisageons l'emplacement des calculs analytiques.

MotherDuck propose cette architecture alimentée par Wasm, comme l'explique Mehdi Ouazza dans cet article. Cette approche est particulièrement puissante pour l'analyse de la couche d'or. Votre équipe de data peut travailler avec des data propres et prêtes pour l'entreprise sans se soucier de l'infrastructure dorsale, le traitement se fait localement pour une vitesse maximale et vous obtenez des temps de réponse parmi les plus rapides possibles en éliminant complètement la latence du réseau. De plus, vous évitez les coûts de calcul élevés que les entrepôts dedata traditionnels cloud aiment vous facturer pour chaque requête. Il s'agit d'une proposition convaincante : des analyses plus rapides, des coûts réduits et une architecture plus simple, le tout réuni en une seule solution.

 

Double exécution

Une autre façon de tirer parti de MotherDuck dans votre couche d'or est sa capacité d'exécution double, qui combine intelligemment la puissance de traitement locale avec l'échelle du cloud . Au lieu de forcer l'ensemble de votre équipe de data à partager les mêmes ressources de calcul, MotherDuck donne à chaque utilisateur son propre "canard" : une instance de calcul individuelle, sans serveur, qui évolue en fonction de ses besoins.

La véritable puissance de la double exécution se révèle lorsque vous travaillez avec des data dispersées dans différentes sources. Imaginez que vous ayez besoin d'interroger des data stockées dans MotherDuck, de les combiner avec des fichiers dans S3 et de les joindre à un ensemble de données stocké localement sur votre ordinateur portable. Les systèmes cloud traditionnels vous obligeraient à tout télécharger en un seul endroit avant de pouvoir exécuter des requêtes intersources. L'exécution hybride de MotherDuck est plus intelligente. Elle analyse votre requête, ne conserve que les data nécessaires de chaque source et effectue des jointures intelligentes entre les emplacements, ce qui vous permet d'économiser du temps et des coûts de transfert de data .

Sous le capot, l'optimiseur de MotherDuck décompose votre requête en un DAG (graphe acyclique dirigé) d'opérations, estime le coût d'exécution de chaque nœud localement ou à distance et gère automatiquement les mouvements de data . Il vous suffit d'écrire du code SQL ; MotherDuck détermine la stratégie d'exécution optimale. Cette approche redéfinit fondamentalement l'analyse cloud . Nous ne sommes plus obligés de choisir entre la simplicité locale et l'évolutivité cloud , chacune ayant sa propre complexité en matière de partage des data et d'orchestration du flux de travail. Avec MotherDuck, vous bénéficiez du meilleur des deux mondes : exécutez localement lorsque votre machine peut le supporter, passez à l'cloud atérialisée lorsque c'est nécessaire et partagez sans effort tout au long du processus. Il s'agit d'une solution sans serveur qui réduit les coûts de calcul cloud , car vous ne payez que pour ce que vous calculez réellement.

Mais c'est là que les choses deviennent intéressantes : le partage des data se fait sans effort. Vous souvenez-vous que la nature mono-utilisateur de DuckDB rendait la collaboration pénible ? Si un analyste de data créait une analyse étonnante, il devait tout exporter et le télécharger vers un système de stockage partagé juste pour permettre à ses coéquipiers d'y accéder. Avec MotherDuck, le partage est aussi simple que de cliquer sur un bouton ou d'exécuter une seule ligne de code pour créer un instantané sans copie avec les contrôles d'accès appropriés. Pas de mouvement de data , pas de duplication du stockage, juste une collaboration instantanée.

Pour en savoir plus sur l'exécution de requêtes doubles/hybrides, consultez l'article de MotherDuck publié à l'occasion de la la Conférence sur la recherche innovante en matière de systèmes de Data (CIDR). Vous pouvez également regarder cet exposé de dbt Coalesce de Jordan Tigani, cofondateur et PDG de MotherDuck par Jordan Tigani, cofondateur et PDG de MotherDuck.

Les canards en liberté

Nous avons vu comment MotherDuck supprime une part importante des frais généraux des équipes chargées data tout en offrant de puissantes capacités d'analyse pour votre couche d'or. Mais la théorie n'a qu'une portée limitée. Nous avons voulu mettre MotherDuck à l'épreuve face à des acteurs établis dans le domaine des entrepôts dedata cloud . En examinant le Rapport sur la pile deData de 2025 publié par Metabase, nous avons trouvé quelque chose de surprenant : PostgreSQL reste le choix de base de données le plus populaire, même pour les charges de travail analytiques, suivi par Snowflake et BigQuery parmi les entreprises interrogées. Cela nous a donné nos cibles de comparaison.

Nous avons décidé de comparer MotherDuck à PostgreSQL hébergé sur Google Cloud et à BigQuery, en utilisant Apache Superset comme outil de BI de choix. Superset avait du sens pour plusieurs raisons : il est open source, largement adopté, et il a une compatibilité native avec MotherDuck ainsi qu'avec la plupart des autres bases de données majeures. Notre environnement de test était composé d'Apache Superset déployé sur Google Cloud Kubernetes Engine, connecté à trois backends différents : BigQuery, PostgreSQL sur Cloud SQL, et MotherDuck.

Nous avons structuré nos tests en deux phases. Tout d'abord, nous avons exécuté le benchmark TPC-H : un benchmark standardisé d'aide à la décision qui nous montrerait comment MotherDuck se comporte dans un environnement contrôlé et théorique. Ensuite, nous nous sommes rapprochés de la réalité, en testant la relation entre Superset et MotherDuck par rapport aux entrepôts de data traditionnels dans des scénarios de tableaux de bord réels.

Analyse comparative TPC-H

TPC-H est la norme pour tester les performances des bases de données analytiques. Il s'agit d'un benchmark d'aide à la décision conçu pour examiner de grands volumes de data, exécuter des requêtes complexes et fournir des réponses à des questions commerciales cruciales dans différents secteurs d'activité. Vous trouverez la spécification complète dans la documentation officielle. Le benchmark se compose de 22 requêtes qui simulent des charges de travail analytiques réelles, allant de simples agrégations à des jointures complexes entre plusieurs tables.

Nous avons exécuté chaque requête individuellement dans le laboratoire SQL de Superset pour les trois bases de données : MotherDuck, BigQuery et PostgreSQL.. Nous avons également testé les requêtes directement dans l'interface graphique de MotherDuck pour éliminer la latence client-serveur et parce que, franchement, toute entreprise utilisant MotherDuck ferait probablement travailler ses analystes de data dans l'interface inspirée du carnet de notes de MotherDuck plutôt que dans le SQL Lab de Superset. En outre, l'application MotherDuck peut exploiter l'architecture WebAssembly dont nous avons parlé plus haut, et nous étions curieux de voir comment cette exécution basée sur le navigateur se comporterait par rapport aux modèles serveur-client traditionnels. Pour garantir des tests équitables, le cache de Superset a été désactivé dans tous les benchmarks.

Pour ce benchmark, nous avons utilisé le facteur d'échelle 10 (SF-10) de TPC-H, qui génère un ensemble de données de 10 Go. Nous avons choisi le facteur d'échelle 10 parce que 10 Go représente une taille d'ensemble de données réaliste pour les charges de travail analytiques de la plupart des entreprises, suffisamment importante pour révéler des différences de performances significatives sans nécessiter une infrastructure à l'échelle de l'entreprise. Voici comment les data se répartissent dans les tableaux clés :

Nous avons utilisé l'extension DuckDB TPC-H pour générer les data localement, puis nous les avons téléchargées en toute transparence vers MotherDuck. Le processus n'a pris que quelques minutes grâce aux capacités de chargement de data de MotherDuck.

Voici les résultats TPC-H SF-10 en secondes. La colonne jaune montre les résultats de l'interface native de l'application MotherDuck, tandis que les autres colonnes représentent les performances à travers le laboratoire SQL de Superset (SST) :

MotherDuck offre constamment des performances inférieures à la seconde dans tous les domaines : 21 des 22 requêtes effectuées via Superset se terminent en moins d'une secondeet toutes les requêtes se terminent en moins d'une seconde lorsqu'elles sont exécutées directement via l'application MotherDuck. BigQuery affiche des performances respectables, mais est en moyenne environ 4 fois plus lente que MotherDuck sur l'ensemble des tests. PostgreSQL présente une toute autre histoire, avec des performances nettement plus lentes et des difficultés évidentes pour les agrégations et les jointures complexes. C'était prévisible puisque PostgreSQL est fondamentalement conçu pour les charges de travail OLTP plutôt que pour le traitement analytique, mais nous l'avons inclus dans notre comparaison parce qu'il reste largement utilisé par les entreprises pour les tâches analytiques. Il convient de noter que PostgreSQL pourrait atteindre de bien meilleures performances avec des techniques d'optimisation appropriées telles que l'indexation, le partitionnement ou les vues matérialisées, mais même dans ce cas, il devrait encore lutter contre son architecture basée sur les lignes. L'écart de performance souligne exactement la raison d'être des systèmes OLAP spécialisés comme MotherDuck : lorsque vous exécutez des requêtes analytiques complexes sur des ensembles de données importants, l'architecture a une importance considérable.

Si le TPC-H indique les performances brutes des requêtes, le véritable test est de savoir comment elles se traduisent en termes d'expérience utilisateur dans les outils de veille stratégique.

Tableau de bord des performances

Nous avons constaté que les performances étaient excellentes pour les analystes de data travaillant avec SQL sur leur entrepôt de data , mais nous voulions vérifier si cette amélioration se traduirait par des tableaux de bord, où les acteurs de l'entreprise interagissent réellement avec les data. Après tout, des requêtes SQL ultra-rapides n'ont pas beaucoup d'importance si vos tableaux de bord mettent toujours une éternité à se charger.

Pour tester cela, nous avons utilisé un ensemble de données réalistes sur le commerce électronique provenant de Kaggle contenant 67,5 millions de lignes sur 9 Go de data, le genre d'échelle avec laquelle de nombreuses entreprises travaillent pour leurs analyses mensuelles de la clientèle. À partir de ce tableau unique, nous avons créé un tableau de bord complet qui a permis de tester la capacité de chaque système à gérer des charges de travail de veille stratégique dans le monde réel :

J'ai testé le tableau de bord à plusieurs reprises, en appliquant divers filtres, en mesurant les temps de chargement, en désactivant la mémoire cache et en surveillant les temps de réponse à l'aide des outils de développement de mon navigateur. Après plusieurs cycles de test pour garantir des résultats cohérents, voici les mesures de performance du tableau de bord en quelques secondes :

Nos tests de chargement des tableaux de bord révèlent les implications pratiques des performances de la base de données sur l'expérience de l'utilisateur. MotherDuck offre une réactivité exceptionnelle pour les tableaux de bord, avec un temps de chargement moyen de seulement 3,35 secondes, ce qui permet des analyses véritablement interactives où les utilisateurs peuvent explorer les data manière fluide, sans friction. En revanche, BigQuery nécessite 8,55 secondes pour charger le même tableau de bord. C'est encore acceptable pour les rapports planifiés, mais cela crée des retards notables qui peuvent décourager l'analyse exploratoire. Le temps de chargement de 216 secondes (>3 minutes) de PostgreSQL le rend totalement impraticable pour l'utilisation de tableaux de bord. Cet avantage en termes de performances que représente MotherDuck peut transformer fondamentalement la manière dont les utilisateurs professionnels interagissent avec les data. Lorsque les tableaux de bord se chargent en quelques secondes plutôt qu'en quelques minutes, l'adoption par les utilisateurs monte en flèche, les analystes peuvent rapidement élaborer des idées et l'analyse devient un avantage concurrentiel plutôt qu'un goulot d'étranglement.

Comparaison des prix

MotherDuck combine le stockage avec le pay-as-you-go optimisé pour l'analyse interactive. Parce qu'il évolue sur une seule machine au lieu d'être distribué sur un cluster, il évite les frais généraux que les utilisateurs finissent par payer. Une session de dizaines de requêtes peut ne coûter que 0,05 à 0,10 dollar, tandis qu'une équipe exécutant des milliers de requêtes par mois peut ne dépenser que 20 à 40 dollars. En revanche, les bases de données toujours actives peuvent coûter entre 300 et 500 dollars par mois simplement pour rester actives, et les entrepôts cloud facturent souvent entre 5 et 10 dollars par TB scanné. Grâce à sa conception évolutive, MotherDuck maintient une tarification simple, prévisible et rentable.

MotherDuck peut sembler plus cher à première vue en raison de ses frais d'organisation et de son modèle de tarification informatique différent. Cependant, les deux systèmes utilisent des modèles de tarification qui favorisent des schémas d'utilisation différents : BigQuery excelle dans le traitement de gros lots, tandis que MotherDuck est optimisé pour les analyses interactives. Pour notre benchmark TPC-H, l'exécution de 22 requêtes sur SF-10 a coûté 0,03 $ à MotherDuck contre 0,60 à 1,00 $ à BigQuery. Si l'on tient compte des frais généraux d'infrastructure (notre installation PostgreSQL nécessitait 14 €/jour pour rester en ligne), l'approche sans serveur de MotherDuck offre souvent un coût total de possession supérieur pour les charges de travail analytiques interactives.

À l'échelle de l'entreprise, les aspects économiques changent en fonction des schémas d'utilisation. BigQuery devient plus rentable pour le traitement par lots de très gros volumes, tandis que MotherDuck conserve son avantage pour les analyses interactives et les flux de travail exploratoires. L'idée clé : choisissez votre modèle de tarification en fonction de la manière dont votre équipe travaille réellement avec les data, et pas seulement en fonction des coûts unitaires bruts.

Note : Tous les exemples de prix sont basés sur la région europe-west4 et doivent être considérés comme illustratifs plutôt qu'exacts, car les coûts réels dépendent fortement des modèles d'utilisation spécifiques et des caractéristiques des data

Conclusion

MotherDuck représente un changement fondamental dans la façon dont nous envisageons les bases de données analytiques, un changement qui remet en question l'hypothèse selon laquelle vous avez besoin de systèmes complexes et distribués pour gérer des charges de travail de data importantes. En reprenant la philosophie intégrée de DuckDB et en l'étendant au cloud, MotherDuck offre les capacités de collaboration dont les équipes de data modernes ont besoin, tout en conservant les performances brutes qui rendent DuckDB exceptionnel.

Les résultats de nos analyses comparatives sont éloquents : MotherDuck a constamment surpassé BigQuery et PostgreSQL par des marges significatives, offrant des performances d'interrogation inférieures à la seconde sur des ensembles de données de 10 Go et des temps de chargement de tableau de bord qui permettent des analyses véritablement interactives. L'avantage en termes de performances par rapport à BigQuery et le très large avantage par rapport à PostgreSQL dans les scénarios de tableaux de bord ne se limitent pas à des requêtes plus rapides, il s'agit de transformer l'analyse en une expérience plus interactive et exploratoire qui encourage la prise de décision data.

Plus important encore, MotherDuck atteint ces performances tout en réduisant considérablement la complexité et les coûts de l'infrastructure. Alors que les configurations cloud traditionnelles nécessitent une infrastructure permanente coûtant des centaines de dollars par mois, le modèle sans serveur de MotherDuck ne facture que l'utilisation réelle, ce qui réduit souvent les coûts. La tarification à l'unité de calcul s'aligne parfaitement sur la façon dont les analystes travaillent réellement : exécution de plusieurs requêtes dans des sessions d'exploration plutôt que des requêtes isolées et peu fréquentes.

Les implications vont au-delà des performances et des coûts. Le double modèle d'exécution de MotherDuck et ses capacités d'analyse basées sur un navigateur suggèrent un avenir où la frontière entre l'informatique locale et l'informatique cloud devient de plus en plus fluide. Au lieu d'obliger les équipes à choisir entre la simplicité locale et l'évolutivité cloud , MotherDuck offre les deux, en acheminant intelligemment les calculs là où ils sont le plus utiles.

Ce qui m'a vraiment impressionné pendant les tests, c'est la simplicité d'utilisation et d'installation de MotherDuck. Le modèle d'exécution double m'a permis d'interroger les data à la fois localement et dans le cloud simultanément, tandis que la configuration de la connexion entre Superset et MotherDuck a été remarquablement simple.

Pour les organisations qui cherchent à moderniser leurs capacités analytiques en commençant par la couche d'or, MotherDuck offre une proposition très attrayante : des performances de niveau entreprise, des flux de travail collaboratifs et une rentabilité, le tout sans les frais généraux opérationnels de l'infrastructure d'entrepôt de data traditionnelle. Dans un monde où les décisions data déterminent de plus en plus l'avantage concurrentiel, la capacité d'explorer les data manière interactive à des vitesses inférieures à la seconde n'est pas seulement un avantage, elle devient essentielle.

Prêt à vivre la performance de MotherDuck par vous-même ? Vous pouvez commencer par un essai gratuit de 21 jours ou avec leur plan gratuit de 10 Go pour le tester avec vos propres ensembles de données et charges de travail. Si vous souhaitez savoir si MotherDuck convient à votre pile de data ou si vous avez besoin d'aide pour l'implémenter, contactez notre équipe chez ArtefactNous serons heureux d'évaluer vos besoins analytiques et de vous aider à passer à une infrastructure analytique plus efficace et plus rentable.