Artwork

Контент предоставлен Thoughtworks. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Thoughtworks или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Exploring DuckDB: A relational database built for online analytical processing

35:26
 
Поделиться
 

Manage episode 440680030 series 2602635
Контент предоставлен Thoughtworks. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Thoughtworks или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

There are no shortage of options when it comes to relational databases. While the likes of PostgreSQL have proven enduring, even as the market has evolved, for data scientists and data engineers that need to manage and query particularly complex or large data sets, the most popular databases aren't always right for the job. Thankfully, this is where projects like DuckDB can help. Built for what's called 'vectorized query execution', it's well-suited to the demands of online analytical processing (OLAP).

To get a deeper understanding of DuckDB and how the product has developed, on this episode of the Technology Podcast, hosts Ken Mugrage and Lilly Ryan are joined by Thoughtworker Ned Letcher and Thoughtworks alumnus Simon Aubury. Ned and Simon explain the thinking behind DuckDB, the design decisions made by the project and how its being used by data practitioners in the wild.

Learn more about DuckDB: https://duckdb.org/why_duckdb.html

Explore Ned and Simon's book Getting Started with DuckDB: https://www.amazon.com/Getting-Started-DuckDB-practical-efficiently/dp/1803241004

  continue reading

132 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 440680030 series 2602635
Контент предоставлен Thoughtworks. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Thoughtworks или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

There are no shortage of options when it comes to relational databases. While the likes of PostgreSQL have proven enduring, even as the market has evolved, for data scientists and data engineers that need to manage and query particularly complex or large data sets, the most popular databases aren't always right for the job. Thankfully, this is where projects like DuckDB can help. Built for what's called 'vectorized query execution', it's well-suited to the demands of online analytical processing (OLAP).

To get a deeper understanding of DuckDB and how the product has developed, on this episode of the Technology Podcast, hosts Ken Mugrage and Lilly Ryan are joined by Thoughtworker Ned Letcher and Thoughtworks alumnus Simon Aubury. Ned and Simon explain the thinking behind DuckDB, the design decisions made by the project and how its being used by data practitioners in the wild.

Learn more about DuckDB: https://duckdb.org/why_duckdb.html

Explore Ned and Simon's book Getting Started with DuckDB: https://www.amazon.com/Getting-Started-DuckDB-practical-efficiently/dp/1803241004

  continue reading

132 эпизодов

सभी एपिसोड

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство