Samenvatting

MotherDuck breidt de analytische prestaties van DuckDB uit naar de cloud met samenwerkingsfuncties, levert 4x snellere prestaties dan BigQuery en kostenbesparingen ten opzichte van traditionele data door serverloze, pay-per-use prijzen. Na de aankondiging van de nieuwe Europese cloud van MotherDuck waren we onder de indruk van de prestaties en de aantrekkelijke prijsstelling. MotherDuck kan nu al worden geïntegreerd in uw gouden lagen om het serveren van data use cases te versnellen en tegelijkertijd kosten te besparen. Bekijk de prestatiebenchmark.

Inleiding

In het snel evoluerende landschap van data analytics is er een nieuwe speler die de gevestigde orde van cloud data warehouses uitdaagt. MotherDuck, gebouwd op het fundament van DuckDBbelooft prestaties op bedrijfsniveau te leveren met de eenvoud en kosteneffectiviteit waar moderne data naar hunkeren. Maar kan deze eend echt concurreren met de gevestigde reuzen?

We hebben MotherDuck grondig getest tegenover gevestigde concurrenten om te zien of het de hype waarmaakt. Wat we ontdekten daagt de huidige status quo van analytische databases uit en suggereert een fundamentele verschuiving in de manier waarop we cloud data benaderen. Dit is het verhaal van hoe een embedded database leerde vliegen en waarom het wel eens een revolutie zou kunnen betekenen voor uw data .

Om deze veranderende klant te vangen, moeten retailers zich snel aanpassen.

Een broedende eend

MotherDuck beschrijft zichzelf als een "DuckDB cloud data warehouse dat schaalt tot terabytes voor klantgerichte analytics en BI". Om te begrijpen wat dit cloud data speciaal maakt, moeten we eerst kijken naar DuckDBHet open-source databasesysteem dat de afgelopen jaren een stille revolutie teweeg heeft gebracht in de data . Eenvoudig gezegd is DuckDB een in-memory OLAP SQL databasesysteem. Voor degenen die niet leven en database jargon ademen, laten we eens uitpakken wat dat eigenlijk betekent:

OLAP staat voor Online Analytische Verwerking. Zie het als een database die ontworpen is om enorme hoeveelheden data te verwerken en snel complexe bedrijfsvragen te beantwoorden. In tegenstelling tot traditionele databases die uitblinken in het vinden van individuele records (zoals het opzoeken van een 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 op te slaan in kolommen in plaats van rijen, waardoor het razendsnel is om trends te analyseren, gemiddelden te berekenen of verkopen 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 (Online Transaction Processing) databases zoals PostgreSQL, SQLite of MySQL. Dit zijn de werkpaarden die je applicaties aandrijven, die duizenden individuele lees- en schrijfbewerkingen per seconde verwerken om je app soepel te laten draaien. Meer informatie over OLAP vs OLTP.

Om te begrijpen hoe revolutionair de aanpak van DuckDB werkelijk is, moeten we een stapje terug doen en kijken naar hoe we hier gekomen zijn. In het midden van de jaren 1990, toen internetgiganten zoals Yahoo en Amazon hun intrede deden, botsten ze op een muur die het hele data zou veranderen. Deze bedrijven verdronken in data, wat we later "big data" zouden noemen, en hun bestaande systemen konden het gewoon niet bijhouden. De oplossing? Dure, monolithische infrastructuren die de schaal aankonden. Maar toen de hardwarekosten in de jaren 2000 daalden, ontstond er een nieuwe filosofie: in plaats van grotere machines te kopen, waarom niet veel kleinere, goedkopere machines gebruiken? Uit deze denkwijze ontstonden gedistribueerde systemen zoals MapReduce en Apache Hadoop, technologieën die zijn ontworpen om werklasten te verspreiden over clusters van standaard hardware. Amazon kapitaliseerde op deze trend, verpakte deze gedistribueerde technologieën als diensten en lanceerde Amazon Web Services, het eerste grote cloud . Jarenlang werd dit het standaard draaiboek: als je een data had, verdeelde je het over meer machines (Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis & Matt Housley).

Maar dit is fascinerend: terwijl iedereen druk bezig was met het bouwen van gedistribueerde systemen, gebeurde er stilletjes op de achtergrond iets anders. Dezelfde krachten die gedistribueerd computergebruik economisch maakten, maakten ook individuele machines ongelooflijk krachtig. Je laptop is vandaag ongelooflijk krachtig geworden met meer RAM, snellere processoren en betere opslag. De ontwikkelaars achter DuckDB zagen deze over het hoofd geziene kans: wat als we, in plaats van altijd maar uit te schalen, intelligenter 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 heeft een radicaal andere benadering dan traditionele databases. Terwijl PostgreSQL en MySQL draaien als aparte servers waarmee applicaties verbinding maken via een netwerk, wordt SQLite direct in je applicatie geïntegreerd als een lichtgewicht bibliotheek. Er is geen server om te configureren, geen netwerkoverhead en geen complexe setup, alleen pure, lokale databasefunctionaliteit die binnen het proces van je applicatie draait. Deze eenvoud, gecombineerd met een opmerkelijke betrouwbaarheid en snelheid, heeft SQLite alomtegenwoordig gemaakt in alles van mobiele apps tot webbrowsers.

DuckDB past dezelfde embedded filosofie toe op analytische werklasten en bewijst dat je niet altijd een gedistribueerd systeem nodig hebt om grote datasets te doorzoeken. Net zoals SQLite een revolutie betekende voor lokale data , maakt DuckDB gebruik van de ruwe kracht van je lokale machine om analyse weer eenvoudig te maken. De installatie duurt slechts enkele seconden, er zijn geen externe afhankelijkheden om mee te worstelen en plots kun je complexe analytische queries uitvoeren op gigabytes aan data zonder ook maar één cloud instance op te starten.

Wat DuckDB bijzonder aantrekkelijk maakt, is hoe het ontwikkelaars tegemoet komt waar ze zijn. Moet je een Python DataFrame analyseren? DuckDB kan er rechtstreeks naar vragen. Wil je een CSV bestand doorzoeken? Geen probleem. Deze naadloze integratie, gecombineerd met zijn razendsnelle columnar engine, heeft van DuckDB een van de snelst groeiende databasesystemen in de analyse-ruimte gemaakt. De prestatiewinst is vaak dramatisch genoeg om je af te vragen waarom je eigenlijk gedistribueerde systemen gebruikt. Als je dieper wilt ingaan op de technische filosofie achter deze aanpak, raden we je aan om het volgende te lezen "Analytisch Data tijdens het proces met DuckDB". door de medebedenker van DuckDB, Hannes Mühleisen.

Nu je begrijpt wat DuckDB is, laten we het hebben over de beperkingen. Elke technologie heeft nadelen. DuckDB kan slechts op één machine werken en accepteert slechts één verbinding per keer. In een wereld waar data cloud oplossingen bouwen die hele organisaties bedienen, is dit een behoorlijke beperking. Je kunt niet meerdere analisten tegelijkertijd dezelfde DuckDB-instantie laten bevragen, en je kunt zeker geen datasets delen tussen teams zoals je zou doen met een traditioneel data . Ondanks zijn snelheid en eenvoud, zet DuckDB je data in wezen vast op één machine, toegankelijk voor één persoon per keer. Dus hoe maak je van deze ongelooflijk snelle maar inherent single-user database 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 ruwe prestaties van DuckDB en de samenwerkingsbehoeften van moderne data . MotherDuck creëert wat zij noemen een "geïndividualiseerd analytisch data " waarbij elke gebruiker zijn eigen goed presterende DuckDB-instantie krijgt, terwijl de mogelijkheid behouden blijft om data binnen de organisatie te delen. Dit is hoe de architectuur werkt:

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

  • Browsergebaseerde analyses die berekeningen direct naar de gebruiker brengen.
  • Dubbele uitvoering die op intelligente wijze de verwerkingskracht van uw lokale machine combineert met cloud om sneller resultaten te leveren dan beide benaderingen alleen zouden kunnen bereiken.

Voordat ik inga op deze twee methoden, wil ik eerst zeggen dat de rekenkracht van MotherDuck echt tot zijn recht komt wanneer deze wordt toegepast op uw goudlaag. Voor degenen die niet bekend zijn met deze term: de gouden laag is de uiteindelijke, bedrijfsklare data die is opgeschoond, samengevoegd en verrijkt. In wezen zijn dit de gepolijste datasets die je analyses, rapportages en machine learning aandrijven. Dit zijn de data waarop je meest cruciale zakelijke beslissingen worden gebaseerd, waardoor prestaties hier absoluut cruciaal zijn. Elke stakeholder heeft wel eens te maken gehad met pijnlijk trage dashboards en elk data heeft wel eens naar het draaiende rad des doods gestaard terwijl hij wachtte tot complexe query's klaar waren. MotherDuck pakt deze frustratie frontaal aan.

In-browser analyses

Deze oplossing maakt gebruik van het lichtgewicht en draagbare ontwerp van DuckDB, waardoor het direct in je browser kan draaien via WebAssembly (Wasm). Zie Wasm als een technologie die complexe software direct in je browser laat draaien: geen plugins, geen downloads, alleen rekenkracht waar je die het meest nodig hebt. Met DuckDB die client-side draait, kun je complexe analytische queries uitvoeren zonder de gebruikelijke dans van verzoeken naar een server sturen en wachten op antwoorden. De data gebeurt direct in je browser, waardoor de netwerklatentie wegvalt en de afhankelijkheid van de infrastructuur volledig wordt verminderd. Je kunt deze magie zelf ervaren door DuckDB in je browser.

Hoewel we hier niet diep zullen ingaan op de technische implementatie, is het de moeite waard om op te merken dat DuckDB-Wasm uitblinkt. Onderzoek gedetailleerd in dit artikel toont aan dat het aanzienlijk beter presteert dan bestaande browsergebaseerde oplossingen zoals SQLite's Wasm versie of Lovefield, een JavaScript-gebaseerde database. Deze slimme technische demo geeft een fundamentele verschuiving aan in hoe we denken over de locatie van analytische berekeningen.

MotherDuck services deze Wasm-aangedreven architectuur zoals uitgelegd door Mehdi Ouazza in dit artikel. Deze aanpak is vooral krachtig voor analyses in de gouden laag. Uw data kan aan de slag met schone, bedrijfsklare data zonder zich zorgen te hoeven maken over de backend-infrastructuur, de verwerking gebeurt lokaal voor maximale snelheid en u behaalt een van de snelst mogelijke responstijden door netwerklatentie volledig te elimineren. Bovendien vermijdt u de hoge rekenkosten die traditioneledata cloud u graag in rekening brengen voor elke query. Het is een aantrekkelijk voorstel: snellere analyses, lagere kosten en een eenvoudigere architectuur in één.

 

Dubbele uitvoering

Een andere manier om gebruik te maken van MotherDuck in uw gold layer is door de dubbele uitvoering, die op intelligente wijze lokale rekenkracht combineert met cloud . In plaats van uw hele data te dwingen om dezelfde rekenkracht te delen, geeft MotherDuck elke gebruiker zijn eigen "eendje": een individuele, serverloze rekeninstantie die schaalt met hun behoeften.

De echte kracht van dubbele uitvoering komt naar voren wanneer u werkt met data die verspreid zijn over verschillende bronnen. Stel u voor dat u query's moet uitvoeren op data die zijn opgeslagen in MotherDuck, deze moet combineren met bestanden in S3 en ze moet combineren met een dataset die lokaal op uw laptop staat. Traditionele cloud dwingen u om alles naar één plek te uploaden voordat u cross-source queries kunt uitvoeren. MotherDuck's hybride uitvoering is slimmer. Het analyseert uw query, bewaart alleen de benodigde data van elke bron en voert intelligente joins uit op verschillende locaties, waardoor u tijd en kosten data bespaart.

Onder de motorkap splitst de optimalisator van MotherDuck uw query op in een DAG (directed acyclic graph) van bewerkingen, schat de kosten in van het lokaal uitvoeren van elk knooppunt versus het op afstand uitvoeren en regelt automatisch de verplaatsing van data . U schrijft gewoon SQL; MotherDuck zoekt de optimale uitvoeringsstrategie uit. Deze benadering herdefinieert cloud analytics fundamenteel. We hoeven niet langer te kiezen tussen lokale eenvoud en schaalbaarheid cloud , elk met hun eigen complexiteit rond het delen van data en workflow orkestratie. Met MotherDuck krijgt u het beste van beide werelden: draai lokaal wanneer uw machine het aankan, schaal naar de cloud wanneer dat nodig is en deel moeiteloos gegevens. Het is een serverloze oplossing die de kosten voor cloud computing verlaagt omdat u alleen betaalt voor wat u daadwerkelijk computeert.

Maar hier wordt het interessant: data delen wordt een fluitje van een cent. Weet je nog hoe het feit dat DuckDB slechts één gebruiker had, samenwerking pijnlijk maakte? Als een data een geweldige analyse maakte, moest hij alles exporteren en uploaden naar een gedeeld opslagsysteem om teamgenoten toegang te geven. Met MotherDuck is delen net zo eenvoudig als klikken op een knop of het uitvoeren van een enkele regel code om een snapshot zonder kopieën te maken met de juiste toegangscontrole. Geen verplaatsing van data , geen duplicatie van opslag, gewoon directe samenwerking.

Lees meer over Dual/Hybrid Query Execution in MotherDuck's artikel van de conferentie over onderzoek naar innovatieve Data (CIDR). Je kunt ook deze dbt Coalesce lezing door Jordan Tigani, medeoprichter en CEO van MotherDuck.

Eenden in het wild

We hebben gezien hoe MotherDuck aanzienlijke overhead van data wegneemt en tegelijkertijd krachtige analysemogelijkheden voor uw gouden laag biedt. Maar theorie gaat niet ver genoeg. We wilden MotherDuck op de proef stellen tegen gevestigde spelers in de cloud data . Kijkend naar het Data Stack Rapport van 2025 gepubliceerd door Metabase, vonden we iets verrassends: PostgreSQL blijft de populairste databasekeuze, zelfs voor analytische workloads, gevolgd door Snowflake en BigQuery onder onderzochte bedrijven. Dit gaf ons onze vergelijkingsdoelen.

We besloten om MotherDuck te vergelijken met gehoste PostgreSQL op Google Cloud en BigQuery, met behulp van Apache Superset als onze BI tool. Superset was om verschillende redenen zinvol: het is open source, breed geaccepteerd en het heeft native MotherDuck compatibiliteit samen met de meeste andere grote databases. Onze testomgeving bestond uit Apache Superset ingezet op Google Cloud Kubernetes Engine, verbonden met drie verschillende backends: BigQuery, PostgreSQL op Cloud SQL en MotherDuck.

We hebben onze tests in twee fasen ingedeeld. Eerst voerden we de TPC-H benchmark uit: een gestandaardiseerde beslissingsondersteunende benchmark die ons zou laten zien hoe MotherDuck presteert in een gecontroleerde, theoretische omgeving. Daarna gingen we dichter naar de werkelijkheid en testten we hoe de relatie tussen Superset en MotherDuck zich verhield tot traditionele data in echte dashboarding scenario's.

TPC-H benchmarking

TPC-H is de standaard voor het testen van analytische databaseprestaties. Het is een beslissingsondersteunende benchmark die is ontworpen om grote hoeveelheden data te onderzoeken, complexe query's uit te voeren en antwoorden te geven op kritieke bedrijfsvragen in verschillende industrieën. U kunt de volledige specificatie vinden in de officiële documentatie. De benchmark bestaat uit 22 query's die analytische workloads uit de echte wereld simuleren, van eenvoudige aggregaties tot complexe joins met meerdere tabellen.

We hebben elke query afzonderlijk uitgevoerd in Superset's SQL Lab voor alle drie de databases: MotherDuck, BigQuery en PostgreSQL.. We hebben de query's ook direct in de GUI van MotherDuck getest om de client-server latentie te elimineren en omdat, eerlijk gezegd, elke organisatie die MotherDuck gebruikt waarschijnlijk hun data in de op MotherDuck's notebook geïnspireerde interface zou laten werken in plaats van in het SQL Lab van Superset. Bovendien kan MotherDuck's app gebruik maken 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 eerlijk te kunnen testen, was de cache van Superset uitgeschakeld in alle benchmarks.

Voor deze benchmark gebruikten we TPC-H schaalfactor 10 (SF-10), die een dataset van 10GB genereert. We hebben schaalfactor 10 gekozen omdat 10GB een realistische datasetgrootte is voor de analytische workloads van de meeste bedrijven, groot genoeg om zinvolle prestatieverschillen aan het licht te brengen zonder een infrastructuur op bedrijfsschaal nodig te hebben. Hier ziet u hoe de data zijn verdeeld over de sleuteltabellen:

We gebruikten de DuckDB TPC-H extensie om de data lokaal te genereren en vervolgens naadloos te uploaden naar MotherDuck. Het proces nam slechts enkele minuten in beslag dankzij de mogelijkheden van MotherDuck om data te laden.

Hier zijn de TPC-H SF-10 resultaten in seconden. De gele kolom toont de resultaten van de native UI 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 onder de seconde: 21 van de 22 zoekopdrachten via Superset eindigen in minder dan een secondeen alle queries die direct via de app van MotherDuck worden uitgevoerd, eindigen onder de seconde. BigQuery laat respectabele prestaties zien, maar is gemiddeld ruwweg 4x langzamer dan MotherDuck in de hele benchmarksuite. PostgreSQL laat een heel ander verhaal zien, met aanzienlijk langzamere prestaties en duidelijke problemen met complexe aggregaties en joins. Dit was voorspelbaar omdat PostgreSQL fundamenteel ontworpen is voor OLTP workloads in plaats van analytische verwerking, maar we hebben het in onze vergelijking opgenomen omdat het nog steeds veel gebruikt wordt door bedrijven voor analytische taken. Het is de moeite waard om op te merken dat PostgreSQL veel betere prestaties zou kunnen bereiken met de juiste optimalisatietechnieken zoals indexeren, partitioneren of gematerialiseerde views, maar zelfs dan zou het nog steeds vechten tegen zijn rij-gebaseerde architectuur. De prestatiekloof laat precies zien waarom speciaal gebouwde OLAP systemen zoals MotherDuck bestaan: wanneer u complexe analytische queries uitvoert op grote datasets, is de architectuur enorm belangrijk.

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

Prestaties dashboard

We zagen dat de prestaties uitstekend waren voor data die met SQL werkten in hun data , maar we wilden testen of deze verbetering zich ook zou vertalen naar dashboarding, waar zakelijke belanghebbenden daadwerkelijk interactie hebben met de data. Razendsnelle SQL-query's maken immers niet veel uit als het laden van je dashboards nog steeds een eeuwigheid duurt.

Om dit te testen, gebruikten we een realistische e-commerce dataset van Kaggle met 67,5 miljoen rijen over 9GB aan data, het soort schaal waar veel bedrijven mee werken voor hun maandelijkse klantanalyses. Met behulp van deze enkele tabel bouwden we een uitgebreid dashboard dat het vermogen van elk systeem om realistische business intelligence workloads aan te kunnen, zou stresstesten:

Ik heb het dashboard uitvoerig getest door meerdere runs uit te voeren, verschillende filters toe te passen, laadtijden te meten, cache uit te schakelen en reactietijden te controleren via de ontwikkelaarstools van mijn browser. Na meerdere testcycli om consistente resultaten te garanderen, zijn hier de prestatiecijfers van het dashboard in seconden:

Onze dashboard laadtests onthullen de praktische implicaties van databaseprestaties op de gebruikerservaring. MotherDuck levert een uitzonderlijke respons op dashboards met een gemiddelde laadtijd van slechts 3,35 seconden, wat echt interactieve analyses mogelijk maakt waarbij gebruikers data vloeiend kunnen verkennen zonder wrijving. BigQuery heeft daarentegen 8,55 seconden nodig om hetzelfde dashboard te laden. Dit is nog steeds acceptabel voor geplande rapportages, maar zorgt voor merkbare vertragingen die verkennende analyses kunnen ontmoedigen. PostgreSQL's laadtijd van 216 seconden (>3 minuten) maakt het volledig onpraktisch voor dashboard gebruik. Dit prestatievoordeel voor MotherDuck kan de manier waarop zakelijke gebruikers met data omgaan fundamenteel veranderen. Wanneer dashboards in seconden laden in plaats van minuten, stijgt de gebruikersadoptie, kunnen analisten inzichten snel itereren en wordt analyse een concurrentievoordeel in plaats van een knelpunt.

Prijsvergelijking

MotherDuck combineert opslag met pay-as-you-go rekenkracht, geoptimaliseerd voor interactieve analyse. Omdat het schaalt op een enkele machine in plaats van te distribueren over een cluster, vermijdt het overhead waar gebruikers uiteindelijk voor betalen. Een sessie van tientallen queries kost misschien maar $0,05-$0,10, terwijl een team dat maandelijks duizenden queries uitvoert misschien maar $20-$40 uitgeeft. Daarentegen kunnen always-on databases $300-$500/maand kosten alleen al om live te blijven en cloud warehouses rekenen vaak $5-$10 per gescande TB. Met haar scale-up ontwerp houdt MotherDuck de prijzen eenvoudig, voorspelbaar en kostenefficiënt.

MotherDuck lijkt in eerste instantie duurder vanwege de organisatiekosten en het andere prijsmodel voor computing. Beide systemen gebruiken echter prijsmodellen die verschillende gebruikspatronen bevorderen: BigQuery blinkt uit in grote batchverwerking, terwijl MotherDuck is geoptimaliseerd voor interactieve analyses. Voor onze TPC-H benchmark kostte het uitvoeren van 22 queries op SF-10 $0,03 voor MotherDuckversus $0,60-$1,00 voor BigQuery. Wanneer de overhead van de infrastructuur wordt meegerekend, onze PostgreSQL setup kostte €14/dag om alleen maar online te blijven, levert MotherDuck's serverloze aanpak vaak superieure totale eigendomskosten voor interactieve analytische werklasten.

Op bedrijfsschaal verschuiven de kosten afhankelijk van de gebruikspatronen. BigQuery wordt kosteneffectiever voor zeer grote volumes batchverwerking, terwijl MotherDuck zijn voordeel behoudt voor interactieve analyses en verkennende workflows. Het belangrijkste inzicht: kies uw prijsmodel op basis van hoe uw team daadwerkelijk met data werkt, niet alleen op basis van de ruwe kosten per eenheid.

Opmerking: alle prijsvoorbeelden zijn gebaseerd op de regio europa-west4 en moeten eerder als illustratief dan als exact worden beschouwd, aangezien de werkelijke kosten sterk afhankelijk zijn van specifieke gebruikspatronen en data .

Conclusie

MotherDuck vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe we denken over analytische databases, een die de aanname uitdaagt dat je complexe, gedistribueerde systemen nodig hebt om serieuze data workloads aan te kunnen. Door de embedded filosofie van DuckDB te gebruiken en uit te breiden naar de cloud, levert MotherDuck de samenwerkingsmogelijkheden die moderne data nodig hebben, met behoud van de ruwe prestaties die DuckDB uitzonderlijk maken.

Onze benchmarkresultaten vertellen een overtuigend verhaal: MotherDuck presteerde consistent aanzienlijk beter dan BigQuery en PostgreSQL, met queryprestaties van minder dan een seconde op datasets van 10GB en laadtijden van 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 query's, het gaat over het transformeren van analyses in een meer interactieve, verkennende ervaring die data besluitvorming aanmoedigt.

Misschien wel het belangrijkste: MotherDuck bereikt deze prestaties terwijl de complexiteit en kosten van de infrastructuur drastisch worden verminderd. Waar traditionele cloud een permanente infrastructuur vereisen die maandelijks honderden dollars kost, brengt het serverloze model van MotherDuck alleen kosten in rekening voor daadwerkelijk gebruik, waardoor de kosten vaak lager uitvallen. De pay-per-compute prijsstelling sluit perfect aan bij hoe analisten in werkelijkheid werken: het uitvoeren van meerdere queries in onderzoekssessies in plaats van geïsoleerde, onregelmatige verzoeken.

De implicaties reiken verder dan alleen prestaties en kosten. MotherDuck's dubbele executiemodel en browsergebaseerde analysemogelijkheden suggereren een toekomst waarin de grens tussen lokaal en cloud computing steeds vloeiender wordt. In plaats van teams te dwingen om te kiezen tussen lokale eenvoud en schaalbaarheid cloud , services MotherDuck beide, waarbij berekeningen op intelligente wijze worden gerouteerd naar waar dat het meest zinvol is.

Wat echt indruk op me maakte tijdens het testen was MotherDuck's eenvoud in gebruik en setup. Dankzij het dual execution model kon ik naadloos data opvragen, zowel lokaal als in de cloud , terwijl het opzetten van de verbinding tussen Superset en MotherDuck opmerkelijk eenvoudig was.

Voor organisaties die hun analytische capaciteiten willen moderniseren, te beginnen bij de gouden laag, services MotherDuck een zeer aantrekkelijk voorstel: prestaties op bedrijfsniveau, collaboratieve workflows en kostenefficiëntie, en dat alles zonder de operationele overhead van een traditionele data . In een wereld waarin beslissingen data steeds meer het concurrentievoordeel bepalen, is de mogelijkheid om data interactief te verkennen met een snelheid van minder dan een seconde niet alleen een nice-to-have; het wordt essentieel.

Klaar om de prestaties van MotherDuck zelf te ervaren? U kunt beginnen met een 21 dagen gratis uitproberen of met hun gratis 10GB plan om het te testen met uw eigen datasets en werklasten. Als u wilt weten of MotherDuck past bij uw specifieke data of hulp nodig hebt bij de implementatie, neem dan contact op met ons team bij ArtefactWij beoordelen graag uw analytische behoeften en helpen u bij de overgang naar een efficiëntere, kosteneffectieve analyse-infrastructuur.