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00:00:00Durante años, en el momento en que nuestros datos superaban a una hoja de cálculo, el consejo nunca cambiaba.
00:00:05Crea un almacén de datos en la nube, como Snowflake o BigQuery.
00:00:09Pero existe esta pequeña base de datos gratuita que funciona completamente en tu portátil,
00:00:13y mientras todos miraban a la nube, creció silenciosamente.
00:00:16Ahora tiene cifrado real, upserts al estilo Git y su primera versión de soporte a largo plazo.
00:00:22Esta es DuckDB, y quiero mostrarte exactamente cómo destaca en 2026,
00:00:26incluyendo lo único importante en lo que la gente sigue equivocándose.
00:00:35Así que, DuckDB.
00:00:36Piensa en SQLite, pero para análisis.
00:00:40Ya sabes, SQLite.
00:00:41Un archivo, sin servidor, integrado directamente en tu aplicación.
00:00:45DuckDB es exactamente la misma idea, solo que en lugar de estar diseñada para transacciones,
00:00:50está construida para procesar números.
00:00:52Está diseñada para escanear y sumar millones de filas muy rápido.
00:00:56Y una de sus mejores partes es que lee archivos Parquet, CSV y JSON directamente.
00:01:02No hay un paso de importación, no hace falta cargar los datos primero.
00:01:05Simplemente diriges SQL al archivo.
00:01:08Déjame mostrarte cómo se siente eso.
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00:01:15Ahora, aquí en mi terminal, escribo DuckDB, y estoy en un prompt SQL al instante.
00:01:20Ahora, mira esto.
00:01:21Selecciono datos de un archivo Parquet que vive en una URL en internet.
00:01:27No lo descargué.
00:01:28No definí nada ni inicié un servidor.
00:01:30DuckDB accedió, transmitió un archivo remoto y ejecutó SQL real sobre él en una sola línea.
00:01:36Eso que ves ahí, en cinco segundos, es una razón por la que la gente la ama.
00:01:40Pero aquí está lo que la gente está entendiendo mal.
00:01:43Hay dos versiones en juego aquí, y el internet sigue confundiéndolas.
00:01:48Las grandes y emocionantes características de las que todos hablan, cifrado AES-256 completo de tu base de datos,
00:01:54un comando “merge-into” para upserts al estilo Git, y la capacidad de escribir tablas de Apache Iceberg,
00:01:59ninguna de esas está en la versión 1.5.
00:02:02Todas se lanzaron en DuckDB 1.4 en septiembre, que fue además la primera versión de soporte a largo plazo de DuckDB.
00:02:08largo plazo.
00:02:09Luego, en la 1.5, este pasado marzo, obtuvimos la versión actualizada de aquello.
00:02:14Un cliente de línea de comandos nuevo y agradable con colores y un paginador, un nuevo tipo variante para datos
00:02:20desordenados semiestructurados, y geometría integrada directamente en el núcleo.
00:02:24En lugar de solo una consulta rápida, déjame mostrarte cómo se siente realmente la versión actualizada de DuckDB
00:02:30en la práctica, las características de la 1.4, más la 1.5 sobre eso.
00:02:34Ahora, todavía tengo la consulta de parquet que vimos antes aquí mismo.
00:02:38Ahora, aquí está la nueva característica en la 1.5, el tipo variante.
00:02:43Creo una tabla rápida e inserto tipos mezclados, enteros, cadenas, arreglos y objetos, todo en
00:02:50la misma columna.
00:02:51No hay esquema, no hay análisis de JSON, simplemente funciona.
00:02:54Y almacena datos binarios tipados, que se comprimen y consultan mejor que el JSON plano.
00:02:59Esa es la nueva característica variante.
00:03:02Lo siguiente es la característica que realmente cambió lo que puedes construir con DuckDB, “merge into”.
00:03:08Esto es de la 1.4.
00:03:09No confundas eso.
00:03:10Una instrucción SQL limpia.
00:03:12No hay lógica de aplicación.
00:03:13Este es el tipo de cosas que antes requerían Spark o código Python personalizado.
00:03:17Luego la parte del cifrado también, ya que estamos aquí.
00:03:21Ahora, puedo consultarlo normalmente, pero si intento abrir el mismo archivo en una nueva sesión sin la
00:03:27clave, falla exactamente como debería.
00:03:30AES-256 a nivel de página, tú traes la clave.
00:03:33DuckDB no la almacena ni la gestiona.
00:03:36Y eso es antes incluso de entrar en la escritura de Iceberg o soporte de geometría, que muchos
00:03:41de ustedes quizás usen “spatial” en lugar de geometría.
00:03:43Por esto la 1.4 fue la gran actualización.
00:03:45Pasó de ser un motor de consultas a algo en lo que realmente puedes confiar con datos reales en una sola
00:03:50máquina.
00:03:51Archivos seguros, upserts fiables y los formatos modernos de “lake house”.
00:03:55La 1.5 simplemente hizo la experiencia mucho mejor con una CLI mejorada y el nuevo tipo variante.
00:04:00Vale, ¿entonces en qué se diferencia esto de las herramientas que ya tienes en tu máquina?
00:04:04Tomemos SQLite.
00:04:05Igual, un archivo, sin sensación de servidor.
00:04:08Pero SQLite es un almacén de filas construido para transacciones.
00:04:12Y DuckDB es un almacén de columnas construido para análisis.
00:04:15Luego podríamos tomar Pandas.
00:04:17DuckDB te ofrece un optimizador SQL real y uniones multihilo.
00:04:21Así que en una agrupación grande, a menudo es un poco más rápido.
00:04:24Luego, si tomamos Snowflake o BigQuery, esos son almacenes en la nube construidos para equipos enteros y
00:04:30petabytes de datos.
00:04:32DuckDB es una máquina ejecutándose dentro de tu propio proceso de forma gratuita.
00:04:35Ahora, la queja número uno, una y otra y otra vez, es la memoria.
00:04:40Dirige DuckDB a mil millones de filas y puede quedarse sin memoria y caerse.
00:04:45Podría ser un poco inestable para producción también, si es con lo que estás tratando.
00:04:49La segunda cosa es, esto no es una base de datos transaccional.
00:04:53Es un escritor único.
00:04:54Un proceso escribe a la vez.
00:04:57Así que no lo conectas al backend de tu aplicación o a tu almacén de sesiones.
00:05:01Ese sigue siendo el trabajo de Postgres, o de SQLite para pequeños MVP.
00:05:05Y toda esa parte del cifrado, es real, es completa, pero es “trae tu propia clave”.
00:05:10DuckDB no almacena la clave.
00:05:12No rota la clave.
00:05:14No vigila nada.
00:05:15Si pierdes la clave.
00:05:16Tus datos desaparecen.
00:05:17Y la escritura de Iceberg vive en una extensión que todavía es bastante nueva.
00:05:22Si estás haciendo análisis, procesando parquet y CSV, ejecutando transformaciones ELT, explorando datos
00:05:28en un cuaderno, cualquier cosa desde unos pocos megabytes hasta la escala de una sola máquina, DuckDB es una
00:05:33de las mejores herramientas que puedes instalar.
00:05:35Y es completamente gratuita, con licencia MIT y sin muros de pago.
00:05:39Pero si necesitas un backend transaccional para una aplicación, o estás procesando rutinariamente miles de millones
00:05:44de filas, y no quieres ajustar la memoria manualmente, esta es la herramienta equivocada, y eso está bien.
00:05:50La base de datos adecuada para el trabajo adecuado.
00:05:52Si disfrutas de consejos y trucos de codificación como este, asegúrate de suscribirte a BetterStack.
00:05:56Nos vemos en otro video.