DuckDB у своїй галузі OLAP не конкурує з традиційними DBMS, такими як MSSQL, PostgreSQL чи база даних Oracle . Використовуючи SQL для запитів, DuckDB орієнтована на безсерверні застосунки та забезпечує надзвичайно швидку обробку, зберігаючи дані у форматі файлів Apache Parquet. Ці характеристики роблять її популярним вибором для аналізу великих наборів даних в інтерактивному режимі, проте погано відповідають вимогам корпоративного сховища даних.[7]
DuckDB використовує механізм векторизованої обробки запитів, що робить її унікальною серед систем керування базами даних. Вона не має зовнішніх залежностей і може бути зібрана лише за допомогою компілятора C++11.[8] DuckDB також відходить від традиційної клієнт-серверної моделі, працюючи всередині хост-процесу. Наприклад, вона має прив’язки, для інтерпретатора Python, і може безпосередньо розміщувати дані у масивах NumPy[1], що робить її особливо зручною для аналітичних завдань у середовищі Python.
Співавтор DuckDB Ханнес Мюлейзен також керує компанією DuckDB Labs, що займається підтримкою та консультуванням цього програмного забезпечення.[2] Компанія вирішила не залучати венчурне фінансування, заявивши: «Ми вважаємо, що інвестиції спрямують проект на монетизацію, і ми б віддали перевагу залишати DuckDB відкритим і доступним для якомога більшої кількості людей».[5] Натомість інша компанія, MotherDuck, отримала фінансування в розмірі 100 мільйонів доларів для своєї платформи даних на основі DuckDB, серед інвесторів якої є Andreessen Horowitz .[10]
Підтримка мови
Окрім власних API C та C++, DuckDB підтримує інтеграцію з різними мовами програмування, що робить її зручною для використання в різних середовищах і додатках.
