【登壇資料】 「DuckDBのデータエンジニア観点での使い道 (2025年5月版)」というタイトルで社内で登壇しました

はじめに

データ事業本部ビッグデータチームのkasamaです。今回は5月27日に「DuckDBのデータエンジニア観点での使い道 (2025年5月版)」というタイトルで社内で登壇したのでその資料をシェアしたいと思います。
正確には5月27日の13時に登壇したため、同日22時ごろに発表されたDuckLakeについての言及はしていません。（変化が早いですね。。）
DuckLakeについては、以下の記事を参考にしていただければと思います。

https://dev.classmethod.jp/articles/ducklake-database-based-approach-lakehouse/

登壇資料

https://www.canva.com/design/DAGoXNTnOD8/JPWJ9FXdY0ylhRKNECOquw/view

色々言っていますが伝えたいことは、「処理早くて、コストも安くて、メモリ効率良くて、用途も多いので使ってみましょう！」ということです。

参考

DuckDB Foundation
https://duckdb.org/foundation/

DuckDB Labs
https://duckdblabs.com/

MotherDuck
https://motherduck.com/

Big Data is Dead
https://motherduck.com/blog/big-data-is-dead/

やってみたブログ
https://dev.classmethod.jp/articles/cloudshell-duckdb-vpc-peering-rds-for-mysql/
https://dev.classmethod.jp/articles/tried-duckdb-iceberg-select-cloudshell-local-pc/
https://dev.classmethod.jp/articles/instant-sql-duckdb-local-ui/
https://dev.classmethod.jp/articles/tried-motherduck-mcp-server-with-cursor-dbt-local-dev/
https://dev.classmethod.jp/articles/comparing-csv-to-parquet-conversion-speed-in-aws-lambda/

最後に

MotherDuckもDuckLakeも気になるサービスなので引き続き触りながら学んでいきたいと思います。