{"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\/es\/blog\/news\/amazon-acquires-ducklabs-company-developing-duckdb","title":{"rendered":"Amazon ha adquirido la empresa DuckLabs, que desarrolla la base de datos DuckDB","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La compa\u00f1\u00eda Amazon ha anunciado la compra de DuckLabs, desarrolladora de la base de datos abierta DuckDB. El proceso de adquisici\u00f3n se complet\u00f3 el 31 de agosto, y el monto de la transacci\u00f3n no se revela. El equipo de desarrolladores de DuckDB se unir\u00e1 a AWS y continuar\u00e1 trabajando en las tecnolog\u00edas de DuckDB bajo la supervisi\u00f3n de los cofundadores de DuckLabs. <\/p>\n
Los desarrollos de DuckDB est\u00e1n destinados a modernizar, simplificar y aumentar la eficiencia de la pila anal\u00edtica ofrecida en la plataforma AWS. El servicio Amazon S3 tiene la intenci\u00f3n de transformarse en un almac\u00e9n con capacidades integradas para el an\u00e1lisis de datos. La base de c\u00f3digo de DuckDB seguir\u00e1 evolucionando como un proyecto de c\u00f3digo abierto, distribuido bajo la licencia MIT y supervisado por la organizaci\u00f3n sin fines de lucro DuckDB Foundation. Se destaca que unirse a AWS ampliar\u00e1 la audiencia de usuarios de DuckDB y proporcionar\u00e1 recursos adicionales para implementar nuevas ideas para escalar la base de datos. <\/p>\n
La base de datos DuckDB es conceptualmente similar a SQLite y combina propiedades como la compactibilidad, la conexi\u00f3n como biblioteca integrada, el almacenamiento de la base de datos en un \u00fanico archivo y una interfaz de l\u00ednea de comandos, con capacidades y optimizaciones para ejecutar consultas anal\u00edticas que abarcan una parte significativa de los datos almacenados, por ejemplo, realizando la agregaci\u00f3n de todo el contenido de las tablas o la fusi\u00f3n de varias tablas grandes. La base de datos admite un dialecto extendido del lenguaje SQL, que incluye caracter\u00edsticas adicionales para procesar consultas complejas, de larga duraci\u00f3n y anidadas. <\/p>\n
El proyecto utiliza un shell basado en SQLite, un analizador de PostgreSQL, un componente de Date Math de MonetDB, su propia implementaci\u00f3n de funciones de ventana (basada en el algoritmo Segment Tree Aggregation), un manejador de expresiones regulares basado en la biblioteca RE2, un optimizador de consultas propio, un mecanismo MVCC de control de concurrencia de versiones m\u00faltiples (Multi-Version Concurrency Control), as\u00ed como un motor de ejecuci\u00f3n de consultas vectorizado basado en el algoritmo Hyper-Pipelining Query Execution, que permite procesar grandes conjuntos de valores en una sola operaci\u00f3n. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"