大数据已死。或者说，MotherDuck是基于DuckDB的无服务器分析平台的构建者。该公司的创始人表示，他们从现实世界的用户那里了解到，由于最近的硬件进步，绝大多数工作负载不需要大数据分布式计算的高额管理费用。
“事实是，‘大数据’已经死了；MotherDuck的首席执行官兼联合创始人JordanTigani在一份新闻稿中说：“理解数据的简单性和易用性比数据的大小重要得多。”
Tigani的公司刚刚筹集了万美元，并与DuckDBLabs（由DuckDB的创建者创立）合作，构建基于DuckDB的无服务器云分析平台。该公司表示，这笔资金将用于进一步推进这种合作，以及建立其工程和GTM团队。
“今天的笔记本电脑比数据仓库更快。随着硬件的进步，大多数工作负载不再需要分布式计算，”Tigani说。“云数据供应商专注于TB查询的性能，这不仅与绝大多数用户无关，而且会分散供应商提供出色用户体验的能力。我们正在利用DuckDB的强大功能，并将其与无服务器分析相结合，以帮助轻松扩展和缩减规模。”
DuckDB是一个开源的进程内数据库，类似于用于分析工作负载的SQLite。根据MotherDuck的说法，SQLOLAP数据库管理系统已获得广泛采用，因为它能够在任何地方（包括浏览器）运行，无需预加载即可从任何地方查询数据，并根据最新的学术研究执行快速分析查询。根据DuckDB的说法，OLAP工作负载很复杂，长时间运行的查询处理存储数据集的重要部分，并且通过附加几行来更改数据，或者同时更改或添加大部分表。
“为了有效地支持这种工作负载，减少每个单独值所花费的CPU周期数至关重要。实现这一目标的数据管理技术水平是矢量化或即时查询执行引擎。DuckDB包含一个列式矢量化查询执行引擎，该引擎仍会解释查询，但会在一次操作中处理大量值（“向量”），”DuckDB网站说。“这大大减少了传统系统（如PostgreSQL、MySQL或SQLite）中按顺序处理每一行的开销。向量化查询执行可显着提高OLAP查询的性能。”
在公司博客中，DuckDBLabs评论了与MotherDuck合作的愿景：“当最终导致DuckDB的第一个想法被抛出时，我们违背了行业和研究中的普遍智慧，即只有大规模和分布式数据处理将是前进的方向。从我们与数据从业者的互动中，我们开始相信，虽然存在大量数据集，但它们大多存在于已经拥有处理它们的技术专长的组织中。我们押注于高效且符合人体工程学的单节点分析，我们很高兴MotherDuck团队认同这一愿景，尤其是考虑到该团队的背景。”
DuckDBLabs由HannesMühleisen和MarkRaasveldt创立，为DuckDB提供服务和开发。Mühleisen和Raasveldt是CentrumWiskundeInformatica(CWI)数据库架构研究小组的研究人员，当时他们在年发布了DuckDB的第一个版本。
“DuckDB之所以得名，是因为我曾经养过一只宠物鸭，”Mühleisen在CWI撰写的关于该公司的简介中说道。“鸭子是神奇的动物。它们能飞、能走、能游泳，而且对环境挑战的适应能力很强。因此，它们是多功能且有弹性的数据管理系统的完美吉祥物。”
对DuckDB的兴趣正在增长，正如在Twitter上发现的这个模因所证明的那样。
对DuckDB的兴趣似乎在增长。据MotherDuck称，DuckDB的DBEngines分数每月增长40%，而其Python发行版同时下载量为K。
MotherDuck的万美元资金包括由AndreessenHorowitz领投的万美元A轮融资，以及由RedpointVentures领投的万美元种子轮融资，使公司的总估值达到1.75亿美元。其他投资者包括Madrona、AmplifyPartners和Altimeter。
RedpointVentures的TomaszTunguz表示：“我们看到了MotherDuck的巨大潜力——不仅在于它们所代表的市场，还在于构建这个改变游戏规则的平台的人才素质。”“我们很高兴能与团队合作，将DuckDB的强大功能带给比以往更多的人。”
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