Samenvatting

MotherDuck breidt de analytische prestaties van DuckDB uit naar de cloud functies voor samenwerking, en biedt daarmee vier keer snellere prestaties dan BigQuery en kostenbesparingen ten opzichte van traditionele data dankzij een serverloze, pay-per-use-prijsstelling. Na de aankondiging van cloud nieuwe Europese cloud van MotherDuck waren we onder de indruk van de prestaties en de aantrekkelijke prijzen. MotherDuck kan nu al in uw gold layers worden geïntegreerd om de levering van data te versnellen en tegelijkertijd kosten te besparen. Bekijk de prestatiebenchmark.

Inleiding

In de snel veranderende wereld van data daagt een nieuwe speler de gevestigde orde vandata uit. MotherDuck, gebouwd op de basis van DuckDB's razendsnelle analytische engine, belooft prestaties op enterprise-niveau te leveren met de eenvoud en kostenefficiëntie waar moderne data naar smachten. Maar kan deze eend echt concurreren met de gevestigde giganten?

We hebben MotherDuck grondig getest in vergelijking met gevestigde concurrenten om te zien of het de hype waarmaakt. Wat we ontdekten, daagt de huidige status quo van analytische databases uit en wijst op een fundamentele verschuiving in de manier waarop we cloud data benaderen. Dit is het verhaal van hoe een ingebouwde database leerde vliegen, en waarom deze wel eens een revolutie teweeg zou kunnen brengen in uw data .

Om deze veranderende klant te bereiken, moeten winkeliers zich snel aanpassen.

Een broedende eend

MotherDuck beschrijft zichzelf als een “DuckDBdata dat kan worden geschaald tot terabytes voor klantgerichte analyses en BI.” Om te begrijpen wat ditdata zo bijzonder maakt, moeten we eerst kijken naar DuckDB, het open-source databasesysteem dat de afgelopen jaren stilletjes een revolutie teweeg heeft gebracht in de data . Simpel gezegd is DuckDB een in-memory OLAP SQL-databasesysteem. Voor degenen die niet dagelijks met databasejargon bezig zijn, gaan we even uitleggen wat dat eigenlijk betekent:

OLAP staat voor Online Analytical Processing. Zie het als een database die is ontworpen om enorme hoeveelheden data te verwerken data snel complexe zakelijke vragen te beantwoorden. In tegenstelling tot traditionele databases die uitblinken in het vinden van individuele records (zoals het opzoeken van de bestelling van een klant), zijn OLAP-databases gebouwd om miljoenen rijen te scannen en zware berekeningen in enkele seconden uit te voeren. Ze bereiken deze snelheid door data kolommen in plaats van rijen op te slaan, waardoor het razendsnel is om trends te analyseren, gemiddelden te berekenen of de omzet over hele datasets bij elkaar op te tellen. Dit is dezelfde aanpak die wordt gebruikt door moderne data zoals BigQuery of Snowflake. Aan de andere kant heb je OLTP-databases (Online Transaction Processing) zoals PostgreSQL, SQLite of MySQL. Dit zijn de werkpaarden die je applicaties aandrijven en duizenden individuele lees- en schrijfbewerkingen per seconde verwerken om je app soepel te laten draaien. Lees meer over OLAP versus OLTP.

Om te begrijpen hoe revolutionair de aanpak van DuckDB werkelijk is, moeten we even een stap terug doen en kijken hoe we hier terecht zijn gekomen. Toen webgiganten als Yahoo en Amazon halverwege de jaren negentig als een bom insloegen, stuitten ze op een obstakel dat het hele data ingrijpend zou veranderen. Deze bedrijven gingen ten onder aan data – wat we later ‘big datazouden noemen – en hun bestaande systemen konden dit simpelweg niet aan. De oplossing? Dure, monolithische infrastructuren die de schaal aankonden. Maar toen de hardwarekosten in de jaren 2000 kelderden, ontstond er een nieuwe filosofie: in plaats van grotere machines te kopen, waarom zouden we niet veel kleinere, goedkopere gebruiken? Deze gedachtegang leidde tot gedistribueerde systemen zoals MapReduce en Apache Hadoop, technologieën die zijn ontworpen om de werklast te spreiden over clusters van standaardhardware. Amazon profiteerde van deze trend door deze gedistribueerde technologieën als diensten aan te bieden en Amazon Web Services te lanceren, het eerste grote cloud . Jarenlang werd dit de standaardaanpak: als je een data tegenkwam, verdeelde je het over meer machines (Fundamentals of Data , Joe Reis & Matt Housley).

Maar dit is het fascinerende: terwijl iedereen druk bezig was met het bouwen van gedistribueerde systemen, gebeurde er op de achtergrond stilletjes iets anders. Dezelfde krachten die gedistribueerde computing rendabel maakten, zorgden er ook voor dat individuele machines ongelooflijk krachtig werden. Je laptop is tegenwoordig ongelooflijk krachtig geworden met meer RAM, snellere processors en betere opslag. De ontwikkelaars achter DuckDB zagen deze over het hoofd geziene kans: wat als we, in plaats van altijd uit te breiden, op een slimmere manier zouden kunnen opschalen? Wat als we veel data zouden kunnen oplossen zonder de complexiteit van gedistribueerde systemen?

Een van de meest gebruikte database-engines ter wereldSQLite hanteert een radicaal andere aanpak dan traditionele databases. Terwijl PostgreSQL en MySQL als afzonderlijke servers draaien waarmee applicaties via een netwerk verbinding maken, wordt SQLite rechtstreeks in uw applicatie ingebed als een lichtgewicht bibliotheek. Er is geen server om te configureren, geen netwerkoverhead en geen complexe installatie, alleen pure, lokale databasefunctionaliteit die binnen het proces van uw app draait. Deze eenvoud, gecombineerd met opmerkelijke betrouwbaarheid en snelheid, heeft ervoor gezorgd dat SQLite alomtegenwoordig is in alles, van mobiele apps tot webbrowsers.

DuckDB past deze ingebouwde filosofie ook toe op analytische taken en bewijst daarmee dat je niet altijd een gedistribueerd systeem nodig hebt om grote datasets te verwerken. Net zoals SQLite een revolutie teweegbracht in lokale data , maakt DuckDB gebruik van de ruwe rekenkracht van je lokale computer om analyse weer eenvoudig te maken. De installatie is binnen enkele seconden voltooid, je hebt geen last van externe afhankelijkheden en voor je het weet voer je complexe analytische query’s uit op gigabytes aan data ook maar één cloud te hoeven opstarten.

Wat DuckDB zo aantrekkelijk maakt, is dat het ontwikkelaars precies daar tegemoetkomt waar ze zich bevinden. Moet je een Python DataFrame analyseren? DuckDB kan deze direct doorzoeken. Wil je een CSV-bestand doorrekenen? Geen probleem. Deze naadloze integratie, in combinatie met de razendsnelle kolomgebaseerde engine, heeft van DuckDB een van de snelst groeiende databasesystemen in de analytics-wereld gemaakt. De prestatiewinst is vaak zo groot dat je je afvraagt waarom je überhaupt gedistribueerde systemen gebruikte. Als je je wilt verdiepen in de technische filosofie achter deze aanpak, raden we je ten zeerste aan om “In-Process Analytical Data with DuckDB” van Hannes Mühleisen, mede-ontwikkelaar van DuckDB.

Nu je weet wat DuckDB is, gaan we het hebben over de beperkingen ervan. Elke technologie kent voor- en nadelen. DuckDB kan slechts op één machine draaien en accepteert slechts één verbinding tegelijk. In een wereld waarin data cloud oplossingen bouwen voor hele organisaties, is dit een behoorlijk grote beperking. Het is niet mogelijk dat meerdere analisten tegelijkertijd dezelfde DuckDB-instantie raadplegen, en u kunt zeker geen datasets delen tussen teams zoals u dat zou doen met een traditioneel data . Ondanks al zijn snelheid en eenvoud, sluit DuckDB uw data in wezen data één machine data , die slechts door één persoon tegelijk toegankelijk is. Hoe kunt u deze ongelooflijk snelle maar inherent single-user database dan omzetten in een cloud data dat een hele organisatie kan bedienen?

De eend die leerde vliegen

Hier komt MotherDuck in beeld. MotherDuck is een serverloos data dat de kloof overbrugt tussen de pure prestaties van DuckDB en de behoefte aan samenwerking binnen moderne data . MotherDuck creëert wat zij een „gepersonaliseerd analytisch data noemen, waarbij elke gebruiker zijn eigen krachtige DuckDB-instantie krijgt, terwijl de mogelijkheid om data de organisatie te delen behouden blijft. Zo werkt de architectuur:

In traditioneledata is je laptop slechts een domme terminal. Al het zware werk gebeurt op externe servers waarvoor je per uur betaalt. Maar hier zit het hem in: je MacBook is waarschijnlijk sneller dan een data van 20 tot 60 dollar per uur. MotherDuck probeert deze rekenkracht te benutten met twee innovatieve benaderingen: 

  • Browsergebaseerde analyses die de berekeningen rechtstreeks naar de gebruiker brengen.
  • Dubbele uitvoering die de rekenkracht van uw lokale computer op slimme wijze combineert met cloud , waardoor resultaten sneller worden geleverd dan met elk van beide methoden afzonderlijk mogelijk zou zijn.

Voordat we dieper ingaan op deze twee methoden, wil ik graag opmerken dat de rekenkracht van MotherDuck pas echt tot zijn recht komt wanneer deze wordt toegepast op je gouden laag. Voor wie niet bekend is met de term: de gold layer is de definitieve, bedrijfsgerichte data opgeschoond, geaggregeerd en verrijkt. In wezen zijn dit de gepolijste datasets die de basis vormen voor uw analyses, rapportages en machine learning. Dit zijn de data uw meest cruciale zakelijke beslissingen sturen, waardoor prestaties hier absoluut cruciaal zijn. Elke stakeholder heeft wel eens te maken gehad met tergend trage dashboards, en elk lid data heeft wel eens naar het draaiende 'wiel des doods' gestaard terwijl hij of zij wachtte tot complexe query's waren voltooid. MotherDuck pakt deze frustratie frontaal aan.

Analytics in de browser

Deze oplossing maakt gebruik van het lichtgewicht en draagbare ontwerp van DuckDB, waardoor het via WebAssembly (Wasm) rechtstreeks in je browser kan draaien. Zie Wasm als een technologie waarmee complexe software native in uw browser kan draaien: geen plug-ins, geen downloads, alleen rekenkracht waar u die het meest nodig hebt. Omdat DuckDB aan de clientzijde draait, kunt u complexe analytische query's uitvoeren zonder het gebruikelijke gedoe van het verzenden van verzoeken naar een server en het wachten op antwoorden. De data vindt rechtstreeks in uw browser plaats, waardoor netwerklatentie wordt geëlimineerd en de afhankelijkheid van infrastructuur volledig wordt verminderd. U kunt deze magie zelf ervaren door DuckDB in uw browser.

Hoewel we hier niet diep in op de technische implementatie zullen ingaan, is het vermeldenswaard dat DuckDB-Wasm uitblinkt. Onderzoek dat wordt beschreven in dit artikel aangetoond dat het aanzienlijk beter presteert dan bestaande browsergebaseerde oplossingen zoals de Wasm-versie van SQLite of Lovefield, een op JavaScript gebaseerde database. Deze slimme technische demo duidt op een fundamentele verschuiving in hoe we denken over de locatie van analytische berekeningen.

MotherDuck services op Wasm gebaseerde architectuur, zoals Mehdi Ouazza uitlegt in dit artikel. Deze aanpak is bijzonder krachtig voor gold layer-analyses. Uw data kan aan de slag met schone, bedrijfsklare data zich zorgen te maken over de backend-infrastructuur, de verwerking gebeurt lokaal voor maximale snelheid en u bereikt enkele van de snelst mogelijke responstijden door netwerklatentie volledig te elimineren. Bovendien vermijdt u de hoge rekenkosten die traditioneledata u graag in rekening brengen voor elke query. Het is een aantrekkelijk voorstel: snellere analyses, lagere kosten en een eenvoudigere architectuur, alles in één.

 

Dubbele uitvoering

Een andere manier om MotherDuck in uw gold layer in te zetten, is via de dubbele uitvoeringsmogelijkheid, die lokale rekenkracht op intelligente wijze combineert met cloud . In plaats van uw hele data te dwingen dezelfde rekenbronnen te delen, geeft MotherDuck elke gebruiker zijn eigen ‘eendje’: een individuele, serverloze rekeninstantie die meegroeit met hun behoeften.

De echte kracht van dubbele uitvoering komt pas echt tot zijn recht wanneer je werkt met data over verschillende bronnen. Stel je voor dat je data moet opvragen data in MotherDuck, deze moet combineren met bestanden in S3 en ze moet samenvoegen met een dataset die lokaal op je laptop staat. Bij traditionele cloud zou je alles naar één plek moeten uploaden voordat je cross-source queries kunt uitvoeren. De hybride uitvoering van MotherDuck is slimmer. Het analyseert je query, bewaart alleen de benodigde data elke bron en voert intelligente joins uit tussen verschillende locaties, waardoor je tijd en kosten data bespaart.

Achter de schermen splitst de optimizer van MotherDuck uw query op in een DAG (gerichte acyclische grafiek) van bewerkingen, berekent hij de kosten van het lokaal versus op afstand uitvoeren van elk knooppunt en regelt hij automatisch data . U hoeft alleen maar SQL te schrijven; MotherDuck bepaalt de optimale uitvoeringsstrategie. Deze aanpak geeft een fundamenteel nieuwe invulling aan cloud . We hoeven niet langer te kiezen tussen lokale eenvoud en cloud , die elk hun eigen complexiteit met zich meebrengen op het gebied van data en het coördineren van workflows. Met MotherDuck krijgt u het beste van twee werelden: lokaal uitvoeren wanneer uw machine dit aankan, opschalen naar de cloud dat nodig is, en moeiteloos delen. Het is een serverloze oplossing die de kosten cloud verlaagt, omdat u alleen betaalt voor wat u daadwerkelijk berekent.

Maar hier wordt het pas echt interessant: het delen van data moeiteloos. Weet je nog hoe de single-user-aard van DuckDB samenwerking zo lastig maakte? Als een data een geweldige analyse had gemaakt, moest hij of zij alles exporteren en uploaden naar een gedeeld opslagsysteem, alleen maar om teamgenoten er toegang toe te geven. Met MotherDuck is delen net zo eenvoudig als op een knop klikken of één regel code uitvoeren om een zero-copy-snapshot te maken met de juiste toegangscontroles. Geen data , geen dubbele opslag, gewoon directe samenwerking.

Lees meer over de uitvoering van dubbele/hybride query’s in het artikel van MotherDuck uit de Conference on Innovative Data Research (CIDR). U kunt ook deze dbt Coalesce-lezing van Jordan Tigani, medeoprichter en CEO van MotherDuck.

Eenden in het wild

We hebben gezien hoe MotherDuck een aanzienlijke last van de schouders van data neemt en tegelijkertijd krachtige analysemogelijkheden biedt voor uw ‘gold layer’. Maar theorie is niet alles. We wilden MotherDuck aan een test onderwerpen en vergelijken met gevestigde spelers op het gebieddata . Als we kijken naar het Data Report van 2025 , gepubliceerd door Metabase, ontdekten we iets verrassends: PostgreSQL blijft de populairste database, zelfs voor analytische workloads, gevolgd door Snowflake en BigQuery onder de ondervraagde bedrijven. Dit gaf ons onze vergelijkingsdoelen.

We hebben besloten om MotherDuck te vergelijken met gehoste PostgreSQL op Google Cloud BigQuery, met behulp van Apache Superset als onze BI-tool. Superset was om verschillende redenen een logische keuze: het is open source, wordt op grote schaal gebruikt en is native compatibel met MotherDuck en de meeste andere grote databases. Onze testomgeving bestond uit Apache Superset geïmplementeerd op Google Cloud Engine, verbonden met drie verschillende backends: BigQuery, PostgreSQL op Cloud en MotherDuck.

We hebben onze tests in twee fasen opgedeeld. Eerst hebben we de TPC-H-benchmark uitgevoerd: een gestandaardiseerde benchmark voor beslissingsondersteuning die ons zou laten zien hoe MotherDuck presteert in een gecontroleerde, theoretische omgeving. Vervolgens zijn we dichter bij de praktijk gekomen door te testen hoe de integratie tussen Superset en MotherDuck zich verhoudt tot traditionele data in praktijkgerichte dashboardscenario’s.

TPC-H-benchmarking

TPC-H is de standaard voor het testen van de prestaties van analytische databases. Het is een benchmark voor besluitvormingsondersteuning die is ontworpen om grote hoeveelheden data te analyseren, complexe query’s uit te voeren en antwoorden te bieden op cruciale zakelijke vragen in verschillende sectoren. De volledige specificatie vindt u in de officiële documentatie. De benchmark bestaat uit 22 query's die realistische analytische workloads simuleren, van eenvoudige aggregaties tot complexe joins met meerdere tabellen.

We hebben elke query afzonderlijk uitgevoerd via het SQL Lab van Superset voor alle drie de databases: MotherDuck, BigQuery en PostgreSQL. We hebben de query's ook rechtstreeks in de GUI van MotherDuck getest om client-server-latentie te elimineren en omdat, eerlijk gezegd, elke organisatie MotherDuck organisatie waarschijnlijk haar data in de op een notebook geïnspireerde interface van MotherDuck laat werken in plaats van in Superset's SQL Lab. Bovendien kan de app van MotherDuck gebruikmaken van de WebAssembly-architectuur die we eerder bespraken, en we waren benieuwd hoe deze browsergebaseerde uitvoering zou presteren in vergelijking met traditionele server-client-modellen. Om eerlijke tests te garanderen, was de cache van Superset tijdens alle benchmarks uitgeschakeld.

Voor deze benchmark hebben we gebruikgemaakt van de TPC-H-schaalfactor 10 (SF-10), waarmee een dataset van 10 GB wordt gegenereerd. We hebben voor schaalfactor 10 gekozen omdat 10 GB een realistische datasetgrootte is voor de analytische workloads van de meeste bedrijven: groot genoeg om zinvolle prestatieverschillen aan het licht te brengen, zonder dat daarvoor een infrastructuur op bedrijfsniveau nodig is. Hieronder volgt een overzicht van data over de belangrijkste tabellen:

We hebben de DuckDB TPC-H-extensie gebruikt om de data te genereren en deze vervolgens naadloos naar MotherDuck te uploaden. Dankzij de mogelijkheden van MotherDuck op het gebied van data was dit proces binnen enkele minuten voltooid.

Hieronder staan de TPC-H SF-10-resultaten in seconden. De gele kolom toont de resultaten van de native gebruikersinterface van de MotherDuck-app, terwijl de andere kolommen de prestaties weergeven via het SQL Lab van Superset (SST):

MotherDuck levert over de hele linie consistent prestaties van minder dan een seconde: 21 van de 22 query's via Superset worden in minder dan een seconde afgehandeld, terwijl alle query's binnen een fractie van een seconde worden voltooid wanneer ze rechtstreeks via de app van MotherDuck worden uitgevoerd. BigQuery laat respectabele prestaties zien, maar is gemiddeld ongeveer 4x langzamer dan MotherDuck in de benchmarkreeks. PostgreSQL vertelt een heel ander verhaal, met aanzienlijk tragere prestaties en duidelijke problemen bij complexe aggregaties en joins. Dit was te verwachten, aangezien PostgreSQL fundamenteel is ontworpen voor OLTP-workloads in plaats van analytische verwerking, maar we hebben het toch in onze vergelijking opgenomen omdat het nog steeds op grote schaal door bedrijven wordt gebruikt voor analytische taken. Het is vermeldenswaard dat PostgreSQL veel betere prestaties zou kunnen behalen met de juiste optimalisatietechnieken zoals indexering, partitionering of gematerialiseerde views, maar zelfs dan zou het nog steeds te kampen hebben met zijn op rijen gebaseerde architectuur. De prestatiekloof benadrukt precies waarom speciaal gebouwde OLAP-systemen zoals MotherDuck bestaan: wanneer je complexe analytische query's uitvoert op omvangrijke datasets, is architectuur van enorm belang.

Hoewel TPC-H de ruwe queryprestaties weergeeft, is de echte test hoe dit zich vertaalt naar de daadwerkelijke gebruikerservaring in business intelligence-tools.

Prestaties van het dashboard

We zagen dat de prestaties uitstekend waren voor data die met SQL in hun data werkten, maar we wilden testen of deze verbetering ook door zou werken in dashboards, waar zakelijke belanghebbenden daadwerkelijk met de data werken. Bliksemsnelle SQL-query’s hebben immers weinig zin als het laden van je dashboards nog steeds eeuwen duurt.

Om dit te testen, hebben we een realistische dataset over e-commerce gebruikt van Kaggle met 67,5 miljoen rijen en 9 GB aan data, de schaal waarmee veel bedrijven werken voor hun maandelijkse klantanalyses. Met behulp van deze ene tabel hebben we een uitgebreid dashboard gebouwd dat de capaciteit van elk systeem om realistische business intelligence-workloads te verwerken aan een stresstest onderwerpt:

Ik heb het dashboard uitgebreid getest in meerdere testrondes, waarbij ik verschillende filters heb toegepast, laadtijden heb gemeten, de cache heb uitgeschakeld en de responstijden heb gecontroleerd via de ontwikkelaarstools van mijn browser. Na meerdere testrondes om consistente resultaten te garanderen, zijn dit de prestatiestatistieken van het dashboard in seconden:

Onze laadtests voor dashboards laten zien welke praktische gevolgen de prestaties van een database hebben voor de gebruikerservaring. MotherDuck biedt een uitzonderlijke responsiviteit van dashboards met een gemiddelde laadtijd van slechts 3,35 seconden, waardoor echt interactieve analyses mogelijk worden waarbij gebruikers data en zonder haperingen data kunnen verkennen. BigQuery heeft daarentegen 8,55 seconden nodig om hetzelfde dashboard te laden. Dit is nog acceptabel voor geplande rapportages, maar veroorzaakt merkbare vertragingen die verkennende analyses kunnen ontmoedigen. De laadtijd van 216 seconden (>3 minuten) van PostgreSQL maakt het volledig ongeschikt voor gebruik in dashboards. Dit prestatievoordeel van MotherDuck kan de manier waarop zakelijke gebruikers met data omgaan fundamenteel veranderen. Wanneer dashboards binnen enkele seconden in plaats van minuten laden, stijgt het gebruik door gebruikers aanzienlijk, kunnen analisten snel op inzichten reageren en wordt analyse een concurrentievoordeel in plaats van een knelpunt.

Prijsvergelijking

MotherDuck combineert opslag met pay-as-you-go rekenkracht, geoptimaliseerd voor interactieve analyses. Omdat het opschaalbaar is op één enkele machine in plaats van verspreid over een cluster, vermijdt het overheadkosten waarvoor gebruikers uiteindelijk moeten betalen. Een sessie met tientallen query's kost misschien slechts $ 0,05–$ 0,10, terwijl een team dat maandelijks duizenden query's uitvoert misschien slechts $ 20–$ 40 uitgeeft. Daarentegen kunnen always-on databases $300–$500 per maand kosten, alleen al om live te blijven, en cloud rekenen vaak $5–$10 per gescande TB. Met zijn scale-up-ontwerp houdt MotherDuck de prijsstelling eenvoudig, voorspelbaar en kostenefficiënt.

MotherDuck lijkt in eerste instantie misschien duurder vanwege de organisatiekosten en het afwijkende prijsmodel voor rekenkracht. Beide systemen hanteren echter prijsmodellen die geschikt zijn voor verschillende gebruikspatronen: BigQuery blinkt uit in de verwerking van grote batches, terwijl MotherDuck is geoptimaliseerd voor interactieve analyses. Voor onze TPC-H-benchmark kostte het uitvoeren van 22 query's op SF-10 $ 0,03 voor MotherDuck, tegenover $ 0,60-$ 1,00 voor BigQuery. Wanneer we de infrastructuurkosten meerekenen, kostte onze PostgreSQL-opstelling € 14 per dag alleen al om online te blijven. De serverloze aanpak van MotherDuck levert vaak lagere totale eigendomskosten op voor interactieve analytische workloads.

Op bedrijfsniveau verschuift de kostenefficiëntie afhankelijk van het gebruikspatroon. BigQuery wordt voordeliger bij batchverwerking van zeer grote volumes, terwijl MotherDuck zijn voorsprong behoudt bij interactieve analyses en verkennende workflows. De belangrijkste les: kies uw prijsmodel op basis van hoe uw team daadwerkelijk met data werkt, en niet alleen op basis van de ruwe kosten per eenheid.

Opmerking: Alle prijsvoorbeelden zijn gebaseerd op de regio „europe-west4“ en dienen louter ter illustratie; de werkelijke kosten zijn sterk afhankelijk van specifieke gebruikspatronen en data .

Conclusie

MotherDuck betekent een fundamentele verschuiving in hoe we tegen analytische databases aankijken, een verschuiving die de aanname ter discussie stelt dat je complexe, gedistribueerde systemen nodig hebt om zware data aan te kunnen. Door de ingebouwde filosofie van DuckDB door te trekken naar de cloud, biedt MotherDuck de samenwerkingsmogelijkheden die moderne data nodig hebben, terwijl de pure prestaties behouden blijven die DuckDB zo uitzonderlijk maken.

Onze benchmarkresultaten spreken boekdelen: MotherDuck presteerde consequent aanzienlijk beter dan zowel BigQuery als PostgreSQL, met queryprestaties van minder dan een seconde op datasets van 10 GB en laadtijden voor dashboards die echt interactieve analyses mogelijk maken. Het prestatievoordeel ten opzichte van BigQuery en het zeer grote voordeel ten opzichte van PostgreSQL in dashboardscenario’s gaat niet alleen over snellere queries, maar ook over het omvormen van analyses tot een meer interactieve, verkennende ervaring die data besluitvorming stimuleert.

Misschien wel het belangrijkste is dat MotherDuck deze prestaties levert terwijl de complexiteit en kosten van de infrastructuur drastisch worden teruggebracht. Waar traditionele cloud een continu actieve infrastructuur vereisen die maandelijks honderden dollars kost, brengt het serverloze model van MotherDuck alleen kosten in rekening voor daadwerkelijk gebruik, waardoor de kosten vaak dalen. De ‘pay-per-compute’-prijsstelling sluit perfect aan bij de manier waarop analisten daadwerkelijk werken: het uitvoeren van meerdere query’s tijdens verkenningssessies in plaats van afzonderlijke, sporadische verzoeken.

De gevolgen reiken verder dan alleen prestaties en kosten. Het duale uitvoeringsmodel en de browsergebaseerde analysemogelijkheden van MotherDuck wijzen op een toekomst waarin de grens tussen lokale en cloud steeds vager wordt. In plaats van teams te dwingen te kiezen tussen lokale eenvoud en cloud , services MotherDuck services : het stuurt rekenwerk op intelligente wijze door naar de plek waar dat het meest logisch is.

Wat tijdens het testen echt indruk op me maakte, was hoe eenvoudig MotherDuck te gebruiken en in te stellen is. Dankzij het dual execution-model kon ik naadloos cloud data lokaal als in de cloud data opvragen, terwijl het opzetten van de verbinding tussen Superset en MotherDuck opvallend eenvoudig was.

Voor organisaties die hun analytische mogelijkheden willen moderniseren, te beginnen bij de ‘gold layer’, services MotherDuck services zeer aantrekkelijk voorstel: prestaties op bedrijfsniveau, samenwerkingsgerichte workflows en kostenefficiëntie, en dat alles zonder de operationele overhead van traditionele data . In een wereld waarin data beslissingen steeds vaker bepalend zijn voor concurrentievoordeel, is de mogelijkheid om data en in fracties van seconden te verkennen niet langer alleen maar een leuke extra; het wordt steeds meer een noodzaak.

Klaar om de voorstelling van MotherDuck zelf te beleven? Je kunt beginnen met een gratis proefperiode van 21 dagen of met hun gratis 10 GB-abonnement om het te testen met je eigen datasets en workloads. Als je advies nodig hebt over of MotherDuck past bij jouw specifieke data of hulp nodig hebt bij de implementatie, neem dan contact op met ons team via Artefact. Wij beoordelen graag uw analytische behoeften en helpen u bij de overgang naar een efficiëntere, kosteneffectievere analytische infrastructuur.