{"id":183217,"date":"2026-09-01T22:53:26","date_gmt":"2026-09-01T20:53:26","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/news\/amazon-poglotil-kompaniyu-ducklabs-razvivayushhuyu-subd-duckdb"},"modified":"2026-09-01T22:53:32","modified_gmt":"2026-09-01T20:53:32","slug":"amazon-acquires-ducklabs-company-developing-duckdb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/amazon-acquires-ducklabs-company-developing-duckdb","title":{"rendered":"Amazon hat das Unternehmen DuckLabs \u00fcbernommen, das die Datenbank DuckDB entwickelt","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Das Unternehmen Amazon hat die \u00dcbernahme von DuckLabs bekannt gegeben, das die Open-Source-Datenbank DuckDB entwickelt. Der \u00dcbernahmeprozess wurde am 31. August abgeschlossen, die Summe der Transaktion wird nicht bekannt gegeben. Das Team von DuckDB wird sich AWS anschlie\u00dfen und die Entwicklung der DuckDB-Technologien unter der Leitung der Mitgr\u00fcnder von DuckLabs fortsetzen. <\/p>\n
Die Entwicklungen von DuckDB sollen zur Modernisierung, Vereinfachung und Effizienzsteigerung des Analyse-Stacks in der AWS-Plattform genutzt werden. Der Amazon S3-Dienst wird in ein Speichersystem mit integrierten Analysefunktionen umgewandelt. Der Code von DuckDB wird weiterhin als Open-Source-Projekt entwickelt, das unter der MIT-Lizenz ver\u00f6ffentlicht und von der gemeinn\u00fctzigen Organisation DuckDB Foundation betreut wird. Es wird darauf hingewiesen, dass die Zusammenarbeit mit AWS die Nutzerbasis von DuckDB erweitern und zus\u00e4tzliche Ressourcen f\u00fcr die Umsetzung neuer Ideen zur Skalierung der Datenbank bereitstellen wird. <\/p>\n
Die Datenbank DuckDB \u00e4hnelt konzeptionell SQLite und vereint Eigenschaften wie Kompaktheit, die Anbindung als eingebettete Bibliothek, die Speicherung der Datenbank in einer einzigen Datei und eine CLI-Schnittstelle mit M\u00f6glichkeiten und Optimierungen zur Ausf\u00fchrung analytischer Abfragen, die einen signifikanten Teil der gespeicherten Daten abdecken, zum Beispiel solche, die eine Aggregation des gesamten Inhalts von Tabellen oder das Zusammenf\u00fchren mehrerer gro\u00dfer Tabellen durchf\u00fchren. Die Datenbank unterst\u00fctzt einen erweiterten SQL-Dialekt, der zus\u00e4tzliche M\u00f6glichkeiten zur Verarbeitung komplexer, lang laufender und verschachtelter Abfragen bietet. <\/p>\n
Das Projekt verwendet eine Shell von SQLite, einen Parser von PostgreSQL, die Date Math-Komponente von MonetDB, eine eigene Implementierung von Fensterfunktionen (basierend auf dem Segmentbaumaggregationsalgorithmus), einen regul\u00e4ren Ausdruck-Handler auf Basis der RE2-Bibliothek, einen eigenen Abfrageoptimierer, einen MVCC-Mechanismus zur Verwaltung der gleichzeitigen Ausf\u00fchrung von Aufgaben (Multi-Version Concurrency Control) sowie eine vektorisierte Abfragedurchf\u00fchrungsengine, die auf dem Hyper-Pipelining-Abfrageausf\u00fchrungsalgorithmus basiert und es erm\u00f6glicht, gro\u00dfe Mengen an Werten in einem einzigen Vorgang zu verarbeiten. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"